INS/GPS姿态组合导航系统卡尔曼滤波器设计

在建立用于卡尔曼滤波的INS和GPS姿态误差模型基础上,给出INS/GPS姿态组合系统的误差方程和量测方程,仿真结果表明：在通常的利用位置和速度作为观测量的INS/GPS组合导航系统中,加入GPS姿态观测量后,INS的位置误差、速度精度及姿态精度都得到较大提高,同时INS元件误差也能得到较好的估计。     

一种基于INS/GPS/CNS的全信息导航滤波算法

为解决INS/GPS两组合导航系统因观测信息不完整造成的姿态误差发散、系统稳定性较弱的问题,本文利用CNS搭建了基于INS/GPS/CNS的全观测信息导航系统。通过建立以位置误差、速度误差及平台失准角误差为观测量的系统数学模型,提出一种基于INS/GPS/CNS的全信息导航滤波算法,提高了系统的导航精度,改善了系统的稳定性。试验结果表明,本文所提算法相较于传统两组合滤波算法,各导航参数的精度在不同程度上得到改善,长航时条件下姿态误差收敛、稳定性较高。     

一种基于INS/GPS/CNS的联邦滤波算法

为解决传统INS/GPS两组合算法输出姿态精度低、长时间精度发散的问题,本文采用INS/GPS/CNS三组合的方式,结合联邦滤波器设计思路,提出一种基于INS/GPS/CNS的联邦滤波算法,以位置误差、速度误差和平台失准角作为观测量,通过设计INS/GPS/CNS三组合系统,对算法有效性进行试验验证。静态试验结果表明:本文所提算法相较于传统INS/GPS两组合算法,平台失准角精度可以提高一个数量级,且算法收敛、稳定、容错性强,工程应用意义重大。     

考虑船体变形的INS/GPS/CNS组合系统研究

针对船体变形对INS/GPS/CNS组合导航系统的影响,研究了船体变形的抑制、变形测量以及补偿方法.对船体变形特性以及变形对组合系统的影响进行分析研究,建立了船体变形的数学模型;提出了船体变形的补偿方案,进行了考虑船体变形的联合卡尔曼滤波器设计.仿真结果表明,所提出的船体变形补偿方法是切实可行的,有效地克服了船体变形对INS/GPS/CNS组合系统的影响,保证了系统的精度.     

捷联惯性基组合导航鲁棒UKF方法

捷联惯性基组合导航中,量测值存在野值的情况难以避免,会导致无迹卡尔曼滤波(UKF)的估计精度下降。针对该问题,本文提出一种基于一类向量机(SVM)的鲁棒UKF算法(SVM-UKF)。首先使用一类支持向量机训练滑动窗,来辨别滤波中的新息是否为异常,对于正常新息不予处理,对于异常的新息采用指数加权的方法进行估计,使用新的估计值替换野值,并进行了船载实验,对含有野值的SINS/GPS系统使用SVM-UKF与常规UKF,RUKF滤波进行组合导航实验。实验结果表明,在量测值有野值污染的情况下,SVM-UKF具有较高的鲁棒性,对比于UKF,RUKF具有更高的估计精度。     

船用动态GPS／INS模拟器的设计

本文设计了一种实时的动态GPS／INS组合模拟器，为测试GPS／INS组合系统精度、考查组合系统性能提供了一种多功能的实验设备。本文推导了GPS／INS模拟器的数学模型，利用该模拟器，对本文提出的两种船用组合方案做了比较，其中一种方案已经通过了1994年在南海进行的海上试验。实际应用表明石GPS／INS模拟器可以模拟不同性能、不同工作状态及不同精度的GPS和惯导系统，具有较高的实用价值。     

INS辅助GPS接收机及其对伪距测量精度的影响

GPS接收机通过测量伪距进行载体位置的解算,而伪距测量精度与接收机的码延迟锁相环带宽有关。为了提高GPS接收机伪距测量精度,通常采用INS辅助、码/载波跟踪环技术。根据以C/N0为基础的伪距测量方差,分析INS辅助GPS接收机原理,研究INS辅助对接收机伪距测量精度的影响。在复杂电磁环境下,INS辅助GPS接收机是组合导航发展的方向,特别是紧耦合INS/GPS组合模式。     

模糊自适应Kalman滤波在INS／GPS组合导航系统中的应用

针对INS／GPS组合导航系统中因量测噪声的复杂多变造成的发散问题,引人了一种基于新息方差匹配技术的自适应模糊控制Kalman滤波算法,通过模糊控制器在线调整量测噪声方差,抑制滤波器发散,从而提高导航系统的精度。仿真结果表明该算法具有比常规Kalman滤波更高的精度。     

一种新的INS/LOG组合导航算法

针对电磁计程仪引入的海流速度可能会导致INS/LOG组合导航系统的卡尔曼滤波器输出发散问题,设计一种新的INS/LOG组合方式。以计程仪速度2次采样的差分值(即速度增量)作为系统观测量以抑制慢变海流的影响,采用基于延迟状态卡尔曼滤波算法,推导这种组合方式的观测方程,实现INS误差的最优估计。为抑制计程仪速度差分对其高频噪声的放大效应,采用巴特沃斯低通滤波器对其输出进行平滑处理。通过对3种INS/LOG组合方式的仿真比较,验证该算法的有效性。     

一种新的综合滤波在INS/GPS/CNS组合导航系统中的应用研究

针对INS／GPS／CNS组合导航系统的特点，采用了基于H。滤波的神经网络代替传统卡尔曼滤波器，利用INS／GPS、INS／CNS两个局部滤波器的输出值，通过联合滤波器进行线性最优估计，且进行了计算机仿真。仿真结果表明，该算法在满足系统精度和容错性要求的基础上，有效地改善了系统的自适应性、实时性、鲁棒性等性能，是组合导航系统理想的结构模型。     

采用状态参数辨识的惯性导航系统故障检测方法研究

针对惯性导航系统故障维修时间长的问题,提出了采用卡尔曼滤波器估计系统内部状态和参数,采取z。检验法来确定系统量测信息的有效性的方法,给出了滤波器设计需要的系统状态参数。在某型惯性导航系统故障维修中验证了通过采用卡尔曼滤波器对系统内部参数进行估计,可以提高故障诊断的效率。     

区间平滑在船用INS/GPS姿态组合导航系统事后评估中的应用

组合导航系统事后区间平滑算法处理数据精度较在线滤波算法高,通常以经过事后处理的惯导状态信息作参考,对中低精度的舰船导航设备工作性能进行评估。在以速度、位置作为观测量的INS/GPS量测方程的基础上,增加姿态外部修正信息,采用固定区间平滑算法进行处理得出高精度的评估数据,进而分析舰船导航设备的数据输出精度。仿真分析结果表明,增加姿态信息并结合固定区间最优平滑算法的处理方法,可以使系统的姿态测量精度获得大幅度提高,并能克服最优滤波对平台误差角初期估计精度低的缺点,可以作为一种评估舰船导航设备工作性能的事后分析方法。     

INS/GPS组合导航系统动基座初始对准研究

针对位置/速度模式的INS/GPS组合导航系统,确定其动基座下初始对准卡尔曼滤波方案,并进行计算机仿真。结果表明,卡尔曼滤波算法在动基座下INS/GPS组合导航系统初始对准中速度快、精度较高、对水平失调角有较好的估计效果,满足初始对准的基本要求。     

神经网络在组合导航定位算法中的应用研究

针对无源北斗1号/惯导组合导航系统滤波定位算法,文章提出并设计了神经网络及其训练算法RLS,用其输出修正组合导航滤波输出结果,提高组合导航系统的定位精度。通过仿真验证了此方案的可行性,并能有效提高北斗1号组合导航系统的定位精度。     

自主式水下航行器水下回收融合引导技术方案及算法

[目的]为解决母艇携载的自主式水下航行器(AUV)在水下自主回收和对接的问题,基于惯导(INS)、声学超短基线定位(USBL)、光学等信号引导的多源数据融合,提出一种面向移动平台的AUV水下回收对接引导方法.[方法]为此,设计融合多传感器信息的扩展联邦卡尔曼滤波器,采用分散滤波并再经信息融合方法以提高滤波精度.分别以I...     

舰船综合导航系统的联合卡尔曼滤波器设计

针对由惯性导航系统,全球定位系统及天文导航设备组成的舰船综合导航系统的特点,设计了联合卡尔曼滤波器,并给出了联合卡尔曼滤波器的结构及其算法。理论分析与仿真结果表明,该算法具有全局最优性,能够满足系统的精度要求,且应用该联合滤波可提高系统的容错性能。     

卡尔曼/粒子滤波器在船用组合导航中的应用

采用将全球定位系统GPS（Global Positioning System）与捷联惯性导航系统SINS（Strapdown Inertial Navigation System）进行组合导航的方式,组合后系统性能将优于GPS或SINS单独使用时的任一系统。介绍了基本粒子滤波器算法原理并对卡尔曼/粒子组合滤波器在船用GPS/SINS组合导航中的实现形式及算法特点进行了研究。仿真结果表明,对于船用SINS/GPS组合导航问题,卡尔曼/粒子组合滤波器能够获得较高的滤波精度,满足实际船用导航要求。     

SINS/GPS/LORAN-C多传感器组合导航系统研究

基于联邦滤波的捷联惯导与GPS、Loran-C组合导航系统,是利用GPS、Loran-C等子系统提供的参数信息对组合导航系统进行联邦卡尔曼滤波,校正捷联惯导系统的误差。在对系统进行了理论仿真的基础上,进行了海上试验,给出了静态和动态试验的结果。理论仿真和基于实测数据的试验结果表明,此滤波器具有较高的滤波性能和精度,而且提高了导航系统的可靠性。