高精度系统时钟下的相对定位算法研究

在TDMA消息分发机制的网络中,获取成员之间准确地相对位置关系十分重要。由于一般导航系统提供的经纬度误差较大,本文提出一种在高精度系统时钟下,通过伪距测量实现网内节点相对定位的算法。在此基础上,详细介绍了针对高动态用户的TOA测量与惯性导航系统（INS）相结合的组合导航算法,建立以导航控制器为坐标原点的相对导航坐标系,根据惯导误差理论设计卡尔曼滤波器,并进行仿真分析。结果显示,该算法对于网内节点的定位精度有明显提高。     

利用ICCP的水下地磁修正惯导方法研究

迭代最近等值线算法（ICCP）是一种重要的地磁匹配导航算法。首先,为了获取相对精度较高的位置信息,又在一定程度上达到弥补实测数据精度不足的目的,将二次插值技术应用到地磁匹配算法中;然后,仿真计算得到了最佳匹配位置;最后,针对目前水下航行器通过航位推算等传统方法实现惯导重调的弊端,提出将地磁匹配位置误差作为观测量,用卡尔曼滤波对惯导系统的速度、位置和姿态误差进行最优估计。由最后仿真结果表明,以磁场匹配位置误差作为观测量来估计惯导误差是可行的。     

一种高精度的天文导航姿态与航向解算模型

利用天文导航进行运载体姿态及航向解算是导航领域一个新的研究课题,具有重大的研究意义及应用价值.本文介绍了一种构建在天球坐标系中的天文导航姿态与航向解算模型.该模型在不利用惯导姿态数据的前提下进行计算,通过构建的模型演变得到运载体的精确姿态及航向,可以有效校正惯导设备因惯性陀螺漂移而导致的姿态误差与航向误差.实际应用表明,该模型对于校正惯性陀螺漂移,提高惯导设备精度具有重大意义.     

舰船惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿方法

针对海上舰船惯导长时间工作而又无法获得外部导航校准信息、无法评估惯导水平姿态误差问题,提出利用惯导自身信息实现水平姿态误差评估与补偿的新方法。根据舰船稳速直航状态下的实际加速度值近似为零的特点,分析惯导等效加速度和惯导速度误差与水平姿态角误差之间的关系,建立海上舰船惯导水平姿态误差自主评估模型。仿真实验分析结果表明,提出的水平姿态误差动态自主评估与补偿方法,在不依赖外部导航信息条件下,实现惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿,在给定的仿真实验条件下,水平姿态角误差最大值和振荡范围均减小了75.8%,有效提升了舰船惯导的水平姿态精度。     

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。     

一种城轨列车自动报站系统设计

针对南京地铁1号线,设计一种基于单片机的列车自动报站系统,通过CAN总线连接.该设计不影响列车车厢总线,对现有的列车报站系统进行了补充,硬件设计简单,成本低廉,经试验验证,可以满足目前使用精度要求.     

列车卫星定位故障影响分析与检测方法研究

基于全球导航卫星系统的列车定位是铁路多种新型列控系统应用的关键支撑。为了满足特定铁路应用对安全性、可靠性的实际需求,分析了卫星定位可能存在的故障对列车定位性能的影响;基于完好性概念对列车卫星定位故障特征空间进行了划分;在此基础上研究了列车卫星定位单元故障检测方法。结合青藏铁路实际现场数据以及故障注入手段,对提出的故障检测方法进行了验证,给出了现场运用中故障检测策略的应用思路。     

惯导最优过程噪声参数确定及其在高铁轨道检测中的应用

针对高精度GNSS/INS组合系统的轨道检测技术需要精确确定过程噪声参数,才能实现数据最优融合的问题,传统Allan方差方法提取的噪声参数较为粗糙。考虑到铁路轨道良好的刚性结构以及轨检小车的特殊设计,以2次独立测量中轨检小车经过同一里程点检测出的轨向偏差的重复性为评价指标,对Allan方法提取的噪声参数进行寻优,从而确定出使得轨道不平顺重复性最高的最优过程噪声参数。研究结果表明：轨道不平顺对IMU器件的角度随机游走的敏感度显著大于速率随机游走,且Allan方法的提取的角度随机游走参数较为准确,与最优配置相比不超过40%。参数调整后轨向偏差的重复性有较大改善,2趟互差标准差减小了89%。本方法对GNSS/INS轨道不平顺检测具有一定指导意义。     

Evaluation of odometry algorithm performances using a railway vehicle dynamic model

In modern railway Automatic Train Protection and Automatic Train Control systems, odometry is a safety relevant on-board subsystem which estimates the instantaneous speed and the travelled distance of the train; a high reliability of the odometry estimate is fundamental, since an error on the train position may lead to a potentially dangerous overestimation of the distance available for braking. To improve the odometry estimate accuracy, data fusion of different inputs coming from a redundant sensor layout may be used. Simplified two-dimensional models of railway vehicles have been usually used for Hardware in the Loop test rig testing of conventional odometry algorithms and of on-board safety relevant subsystems (like the Wheel Slide Protection braking system) in which the train speed is estimated from the measures of the wheel angular speed. Two-dimensional models are not suitable to develop solutions like the inertial type localisation algorithms (using 3D accelerometers and 3D gyroscopes) and the introduction of Global Positioning System (or similar) or the magnetometer. In order to test these algorithms correctly and increase odometry performances, a three-dimensional multibody model of a railway vehicle has been developed, using Matlab-Simulink?, including an efficient contact model which can simulate degraded adhesion conditions (the development and prototyping of odometry algorithms involve the simulation of realistic environmental conditions). In this paper, the authors show how a 3D railway vehicle model, able to simulate the complex interactions arising between different on-board subsystems, can be useful to evaluate the odometry algorithm and safety relevant to on-board subsystem performances.     

舰船惯性导航与阿尔法组合导航技术及仿真

介绍了阿尔法导航系统的特点,依据离散线性系统的卡尔曼滤波公式,提出了一种惯导/阿尔法组合导航的方法,具体阐述了信息融合数学模型的建立和滤波实现,并利用Matlab软件进行了仿真和结果分析.