船用姿态＋水平速度组合SINS／GPS导航系统的研究及实现

阐述了基于卡尔曼滤波器的船用SINS／GPS姿态 水平速度组合系统的设计及实现方法，建立了12维的组合系统状态方程，给出了GPS误差模型，实现了以GPS与SINS输出的航向角以及北向和东向速度之差作为卡尔曼滤波器观测量的低成本SINS／GPS全组合方案，通过计算机仿真和海上试验验证，证明该方案是可行的，能够加快计算速度，实现实时滤波计算，并大幅度提高姿态测量精度，降低系统成本。     

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。     

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.     

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。     

MSINS/GPS深组合导航系统中量测噪声估计

在MSINS/GPS深组合导航系统中,伪距、伪距率噪声对应的量测噪声阵R随环境、卫星位置的改变而改变,它对卡尔曼滤波器的性能影响很大.定点观测能得到量测噪声阵R的准确估计.仿真研究表明,对于MSINS/GPS深组合导航系统,当采用定点观测法估计量测噪声阵R时,卡尔曼滤波器能较好地估计导航参数误差.若适当减小量测噪声阵R,卡尔曼滤波器将提高估计导航参数误差的精度,加快收敛速度.     

自适应滤波器在组合导航系统中的应用

为克服传统卡尔曼滤波器过于依赖模型先验噪声知识的不足，针对计程仪／SINS组合系统提出基于信息更新序列为反馈的自适应滤波器，建立相应模型。仿真结果表明，这种自适应滤波器算法简单，并能有效提高组合系统的精度。     

多传感器信息融合技术在舰船组合导航系统中的应用

介绍了舰船惯导系统的误差模型,针对该模型,提出了基于信息融合原理的联合卡尔曼滤波器的结构及算法.理论分析与仿真结果表明,该舰船INS/GPS/Loran-C组合导航系统的设计合理,算法具有全局最优性,能够满足系统的精度要求,且应用该联合卡尔曼滤波器可提高系统的容错性能.     

平方根求容积卡尔曼滤波的组合导航算法

以全球定位系统与航位推算(GPS/DR)相结合的组合导航系统为研究对象.为解决在GPS/DR组合导航研究中传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波精度和稳定性差问题,引入了平方根求容积卡尔曼滤波算法.作为一类sigma点滤波方法,SCKF有效避免了EKF计算雅可比矩阵,提高了估计精度.仿真结果表明,对于船用GPS/DR组合导航问题,该算法能获得更好的性能指标,更符合实际船用组合导航要求.     

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。     

Comparison of robust H<Subscript>∞</Subscript> filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system. This paper discussed the use of GPS, but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system （SINS）. One method is based on the Kalman filter （KF）, and the other is based on the robust filter. Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF, given substantial process noise or unknown noise statistics. So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS. This research should make the use of SINS more popular, and is also a step for further research.     

Comparison of robust H∞ filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system.This paper discussed the use of GPS,but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system (SINS).One method is based on the Kalman filter (KF),and the other is based on the robust filter.Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF,given substantial process noise or unknown noise statistics.So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS.This research should make the use of SINS more popular,and is also a step for further research.     

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。     

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。     

Comparison of robust H∞ filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system. This paper discussed the use of GPS, but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system (SINS). One method is based on the Kalman filter (KF), and the other is based on the robust filter. Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF, given substantial process noise or unknown noise statistics. So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS. This research should make the use of SINS more popular, and is also a step for further research.     

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。     

置信检验自适应联邦卡尔曼滤波及其水下机器人组合导航应用

[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出...     

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。