SVR辅助SINS-DVL的水下机器人组合导航方法

多普勒计程仪(DVL)在水下导航系统应用越来越广泛。当海底环境发生变化时,DVL会发生数据刷新频率不稳定,数据无效等情况。为了提高导航的可靠性,本文提出了一种变训练集的SVR回归方法,对DVL的数据进行预测。根据水下机器人的速度变化率和加速度变化率调节训练集大小。把捷联惯导(SINS)的东向和北向速度作为输入,DVL东向和北向速度作为输出对模型进行训练。根据SINS的数据输出频率,选取合适的预测数据输出频率进行仿真。仿真发现算法有效地提高了SINS/DVL组合导航的精度,并在DVL数据无效时,有效地抑制误差,提高导航系统的稳定性。     

基于SUKF滤波的INS/DVL组合导航研究

惯性导航系统(INS)长时间自主工作存在误差积累,采用INS与多普勒速度计程仪(DVL)组合的方案导航.针对组合导航系统状态维数较高,采用算法实现和估计精度优于传统扩展卡尔曼滤波的尺度变换模式的UKF(SUKF)方法.仿真结果表明,采用SUKF滤波方法实现INS/DVL组合导航是可行的.     

卡尔曼滤波在GPS/SINS船舶组合导航中的应用

本文在深入研究卡尔曼滤波原理及算法的基础上,结合海洋环境实际探索卡尔曼滤波在GPS/SINS船舶组合导航中的应用方法并进行组合导航系统的设计和仿真。为了降低旧数据在误差积累中的权重,本文对记忆数据进行了衰减处理,从而提高整个算法的自适应性能。仿真结果表明,集中式融合和顺序融合误差曲线均存在一定的波动,但绝对误差峰值较小,两者均方误差均为7.563 2。经扩展卡尔曼滤波后的GPS/SINS组合导航系统误差较小,均方误差峰值仅为6.532左右,而单独SINS导航误差约9.532,单独GPS导航误差约10.023。     

基于自适应滤波器的AUV组合导航系统研究

为满足自主式水下航行器(AUV)应对水下复杂环境和水下高精度导航的需求,提出了捷联式惯性导航系统(SINS)、多普勒计程仪(DVL)、磁罗经导航系统(MCP)和地形辅助导航系统(TAN)的水下组合导航系统方案,设计了一种基于BP神经网络的自适应滤波算法,建立了卡尔曼滤波器的线性滤波方程和导航传感器的量测方程,根据数学模型进行仿真实验。仿真结果表明,导航传感器和基于神经网络的自适应滤波技术的应用大大提高了AUV的导航精度和自适应能力。     

MIMU/GPS/磁传感器组合导航系统信号处理

针对MIMU/GPS/磁传感器组合导航系统,进行了GPS信号调理、MEMS陀螺仪降噪以及磁传感器误差补偿研究。用双线性趋势外推法与MIMU陀螺仪信息对GPS信号进行处理,用AR（3）误差模型对MEMS陀螺仪去噪建模,用旋转标定方法对磁传感器进行误差补偿。通过对自行研制的MIMU/GPS/磁传感器组合导航系统与高精度组合导航系统的室外跑车比对试验,验证了上述信号处理及误差补偿方法的有效性。     

GPS/SINS姿态组合系统数据空间同步方法研究

在引入了姿态观测量的基于卡尔曼滤波器的GPS／SINS组合导航系统中，GPS天线体坐标系与IMu所在的载体坐标系由于安装误差或其他原因不能完全重合，两个坐标系之间存在失准角，导致GPS与SINS输出的姿态信息在空间不同步，这将严重影响卡尔曼滤波的效果。针对这一问题进行了深入的研究，分析了姿态测量数据空间不同步的原因，给出了静态和动基座情况下标定两个坐标系位置关系的若干方法并进行仿真分析验证了其可行性。     

CNS/SINS陀螺标定系统在UUV中的应用

UUV在水下长时间航行后,陀螺的漂移将使导航系统误差发散,严重时可影响作战任务或造成航行安全事故。通常采用的方式是UUV上浮至水面与GPS组合进行校准与标定。由于GPS的输出频率通常较低且海面环境复杂,校准过程消耗较长时间,易使UUV暴露自身位置,破坏作战任务的隐蔽性。针对此问题,设计了一种基于星敏感器的CNS/SINS陀螺标定系统,由CNS提供四元数形式的高精度姿态信息,与SINS的计算姿态进行滤波估计,确定陀螺漂移量。通过仿真分析,模型对陀螺常数漂移的估计准确有效且估计速度快。该方法可结合GPS提供的位置、速度,CNS提供的精准姿态,使UUV快速完成导航系统的校准或重置,对增强UUV在部分任务中的安全与效能具有一定意义。     

简化UKF算法在SINS／GPS组合导航中的应用

针对SINS／GPS组合导航系统的特点，建立了系统的非线性误差模型。根据系统状态方程为非线性而观测方程为线性的特点，将一种简化的UKF方法（Rao-Blackwellisation Additive Unscented Kalman Filter，RBAUKF）用于SINS／GPS组合导航系统中，RBAUKF采用较少的采样点数目和简化的更新算法，降低了计算复杂度。最后，在机动条件下，进行了SINS／GPS组合导航实验仿真。仿真结果表明，RBAUKF相比EKF具有更高的滤波精度，更适合在SINS／GPS组合导航系统中应用。     

一种基于DSP的SINS/GPS组合导航系统实现

利用微型惯性测量单元MIMU和GPS接收机,设计了一种基于DSP的SINS/GPS组合导航系统。文章详细介绍了其硬件组成,并在此基础上实现了卡尔曼滤波松散组合的GPS/SINS组合导航。试验结果表明该组合导航系统的结构简单、精度较高,具有很好的实用价值。     

基于MEMS的GPS/SINS舰船组合导航系统设计

针对舰船导航的特点设计了基于MEMS的GPS/SINS舰船组合导航系统,整套系统由GPS卫星导航系统和SINS捷联惯导系统两部分组成;着重介绍了MEMS和组合导航技术以及该设计系统的组成原理和应用前景,并对设计中的关键技术作出详细说明。     

基于惯导DVL的船舶组合导航系统开发

船舶组合导航系统中包含了多种导通装置,以保障船舶在复杂环境下的航行安全,而常见的有基于惯性导航的多普勒雷达系统(DVL),该系统具有一定的冗余特性,能够显著提高船舶导航的精确度。本文建立船舶组合导航姿态控制系统的数学模型,得到该模型的误差量,介绍硬件设计流程,对导航数据的处理过程进行研究,最后根据组合导航系统的要求,实现DVL惯性导航系统的功能。     

SINS/GPS松组合与紧组合两种组合方式的对比研究

SINS/GPS组合导航是现代导航的发展趋势,针对采用GPS输出量的不同,对两种组合方式进行详细的研究.论文建立了松组合与紧组合的数学模型,采用遗忘因子估计的卡尔曼滤波算法提高系统的可观测度和鲁棒性,对于紧组合方式通过增加运动约束的方法提高其可观测度,经过滤波调谐,在仿真模式下进行实验.并得到松组合下系统水平姿态精度优于0.09°,方位姿态精度优于0.23°,水平位置误差小于4m,紧组合下系统水平姿态精度优于0.03°,方位姿态精度优于0.09x(n),水平位置误差小于2m的实验结果.通过SINS/GPS组合导航仿真实验结果验证,表明了SINS/GPS紧组合方式的精度确实要高于松组合方式.     

基于新型卡尔曼滤波器的组合导航系统

对SINS/DGPS/Magnetometer全组合导航系统进行分析,建立了相应的误差模型和系统观测模型,并提出了一种新的扩展卡尔曼滤波方法对其进行处理,仿真结果表明,该设计改善了系统性能,提高了导航定位的精度、可靠性。     

MIMU/GPS/磁罗盘组合导航系统算法研究

在自行研制的微小型MIMU/GPS/磁罗盘组合导航系统上,深入研究了组合导航算法。该组合导航系统用FPGA芯片为主控制器,以TI公司高性能DSP芯片TMS320C6713作为导航解算协处理器。它采用了圆锥误差补偿和划船误差补偿的现代捷联导航算法和18阶状态变量的扩展Kalman滤波算法进行了组合导航参数计算。经室外车载试验表明,该组合导航系统的水平姿态误差小于0.2°,航向角误差小于0.3°,定位精度小于5m。     

基于多普勒和光纤陀螺水下机器人导航系统研究

对基于DVL和FOG的导航方法进行研究,设计了导航方法的无缆水下机器人导航系统,分析导航系统的主要误差源,采用扩展Kalman滤波算法辨识传感器的安装偏差,通过湖试数据验证了该算法的稳定性和正确性。     

基于浮点DSP的SINS/GPS舰船导航计算机设计

导航计算机是航行器导航系统的重要组成部分。介绍一种基于DSPTMS320VC33的光纤SINS/GPS组合导航系统,主从式多处理器结构、高精度数据采集电路、双口RAM并行数据传送模式、FPGA接口电路的设计以及系统软件设计,实验证明该系统具有实时性好、精度高、体积小的优点。     

SINS/Two-antenna GPS组合导航系统设计及实现方案

研究了SINS(Strapdown Inertial Navigation System)/Two-antenna GPS(Global Positioning System)全组合系统,建立了相应的误差模型和系统观测模型,特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型.提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法.并进行了系统硬件集成设计.仿真结果表明该设计改善了系统性能,提高了导航定位的精度、可靠性和实用性.     

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。     

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。     

复杂环境下罗兰C/北斗组合导航系统GDOP仿真分析

导航系统的定位精度是影响舰船航行的重要因素。罗兰C系统和北斗定位系统由于受到台链地理位置、定位方式等因素的影响分别存在着定位精度低、安全保密性差等缺点。罗兰C/北斗组合导航系统则较好地解决了上述问题。针对几何精度因子(GDOP)方面对比研究了罗兰C系统和北斗定位系统组合前后的定位误差,并进行仿真分析。结果表明,组合后弥补了北斗定位系统有源定位的不足,一定程度上改善了罗兰C定位精度,提高了有效定位范围。