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。     

舰载火箭弹及其制导技术

本文从提高舰载火箭弹的命中精度出发，介绍了其简易制导系统的基本原理物和现有技术，提出了一种基于GPS（全球定位系统）／INS（惯性）组合制导和火药脉冲助推器控制的简易制导方案，分析了其工作过程和关键问题。     

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。     

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。     

GPS／INS组合制导技术的发展动向与分析

国外GPS／INS组合制导技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。文章介绍丁GPS／INS组合制导技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了在现代战争中发展GPS／INS组合制导技术的优势和重要性,重点探讨了几种GPS／INS组合制导技术的性能及其特点,最后论述了GPS／INS组合制导技术的发展动向与分析。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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...     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪技术

提出一种基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪方法,通过扩展卡尔曼滤波器,得到基于相干积分支路的滤波模型,有效地削弱常规GPS跟踪环路中的跟踪误差,增强接收机的抗干扰性能,提升其在信号较弱位置下环路的跟踪性能,对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的分析研究。通过仿真对比结果可以知道:当处于弱信号条件时,与通常用到的GPS信号跟踪方式相比,基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。     

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。     

卡尔曼滤波技术在潜艇组合导航中的应用研究

高精度的导航定位是潜艇研究中所面临的主要难题之一。采用GPS辅助的INS/DVL组合导航是目前潜艇的主流导航模式。当前实现GPS/INS/DVL组合导航的技术主要有航迹推算和卡尔曼滤波。本文将卡尔曼滤波技术应用于潜艇组合导航,并把EKF与传统的DR方法进行了仿真比较研究。结果表明,EKF的估计精度较高。     

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。