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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

H^∞滤波在无源北斗／SINS组合导航系统中的应用

无源北斗接收机输出有色噪声大,数据跳变点多,噪声分析和建模工作困难。而传统的卡尔曼滤波存在不确定的滤波统计参数,滤波稳定性不高,提出将H^∞滤波用到无源北斗／SINS组合导航系统中。H^∞滤波追求噪声干扰对可控输出的影响最小,即强调系统的鲁棒性,而且不需要建立精确的数学模型,也不需要精确知道系统的统计特性,滤波参数设置简单。通过仿真实验验证,在相同滤波误差模型下,其滤波算法稳定性高于卡尔曼滤波的稳定性。     

GLONASS／GPS导航信息的组合应用

ＧＬＯＮＡＳＳ／ＧＰＳ全球卫星导航系统的组合应用是最导航系统之一。两者的结合将给海上、陆地、航等级领域共高精度的导航及其它方面的科技服务。ＧＬＯＮＡＳＳ不加任何ＳＡ的导航精度高就于ＧＰＳ。     

MINS/GPS组合导航系统的选星算法

几种传统的GPS星座的选择算法计算量较大，计算的时间较长。通过比较两种相对简单的选星算法，提出一种适用于MINS／GPS组合导航的选星算法。     

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。     

INS与GPS系统的组合应用

本论述和介绍了INS与GPS组合系统的工作原理及相关问题，该系统为解决民用GPS或GLONASS全球卫星导航系统存在的问题提供了另一个有效的途径。由于传统的惯性导航系统设备是分离式的，且精度又较低，加上高价位的惯性导航系统的传感器是阻碍它被广泛应用于与GPS进行组合导航的主要原因，但近年来出现的低价位、高精度的传感器，使得惯性导航系统集合化、小型化成为现实，这也就使得惯性导航系统与全球卫星导航系统的组合导航系统成为可能。     

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。     

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。     

基于MEMS的GPS/SINS组合导航技术发展现状

对比了GPS、捷联式惯导系统、微电子机械系统(MEMS)惯性传感器各自的优缺点.针对目前以惯性技术为基础的组合导航系统得到了重视和发展,介绍了基于MEMS的GPS/捷联式惯导组合过程中存在的各种技术问题和解决这些技术难题的技术途径.     

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BP神经网络的舰船组合导航算法研究

针对GPS/惯导组合导航系统的滤波定位算法,文章提出利用BP神经网络,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。通过仿真试验表明滤波的效果对导航精度有所提高,同时也说明了该方法是可行的、正确的。