高超声速飞行器组合导航系统研究

为提高高超声速飞行器的导航精度,在SINS/GPS位置、速度组合导航模型基础上增加了GPS姿态信息,推导了姿态算法中姿态角误差与平台误差角的关系。通过理论分析说明了其可消除数学模型误差,提高系统的姿态精度,并以此建立了SINS/GPS组合导航系统姿态、位置、速度观测方程。通过仿真验证了该算法的有效性,结果表明SINS/GPS姿态、位置、速度组合导航可以有效提高高超声速飞行器导航定位精度。     

基于SINS/DVL/GPS的AUV组合导航技术

为了提高自主水下航行器组合导航系统的精度,选择了捷联式惯性导航系统(SINS)和多普勒速度声纳(DVL)导航为主、GPS卫星导航系统为辅的组合导航方法.通过Kalman滤波技术对组合导航的误差状态进行了估计,并采用反馈校正的方法修正SINS的导航误差.仿真结果表明SINS/DVL/GPS的组合导航可以有效地提高水下航行器SINS/DVL组合导航系统的导航精度,满足AUV远距离航行的精度需求.     

EKF在SINS/GNSS深组合导航中的应用

为了在卫星较少条件下也能提供连续稳定、精度高的导航,建立了一种基于扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)的捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)/全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)深组合导航系统,并对该系统所采用的导航结构、状态估计算法等进行研究设计。最后,在战术级条件下,分别对单独的SINS,SINS/GNSS松组合导航系统和SINS/GNSS深组合导航系统进行仿真验证,并对导航结果进行对比分析。从仿真结果可以看出,深组合导航系统位置误差约为0.3 m,速度误差约为0.01 m/s,姿态误差约为0.005°。对比分析可知深组合导航精度更高,且不受卫星个数条件影响,具有很高的实用价值。     

基于UKF算法的SINS/GPS全组合导航系统研究

将UKF算法用于低成本的SINS/GPS全姿态组合导航系统中,提出了一种GPS测量姿态角的方法,推导了姿态角误差与平台失准角的关系,建立了系统的非线性误差模型,设计了UKF滤波器。仿真结果表明,通过将UKF算法用于SINS/GPS全姿态组合导航系统中,系统的可观测性得到了改善,提高了导航精度。     

低成本SINS/GPS组合导航系统仿真

捷联惯导系统(SINS)由于受到自身传感器性能和惯性导航原理的影响,导航定位误差较大。随着GPS导航系统性能的不断完善以及GPS固有的一些不足之处,将SINS和GPS两者进行组合形成组合导航系统,以此来完成载体的导航任务成为目前的研究热点。针对一种适合于工程应用的低成本SINS/GPS组合导航系统进行了仿真研究,并对该组合导航系统建立了一种工程化的系统模型。利用自适应卡尔曼滤波器对系统误差进行估计,获得了良好的效果。通过仿真实验验证了所建立的系统模型能够满足组合导航系统的功能要求并具有良好的稳定性。     

SINS/GPS 组合导航系统的修正自适应滤波方法

模型误差和噪声是导致SINS/GPS组合导航计算发散的主要原因.提出了一种适用SINS/GPS组合导航计算的残差监控加权修正自适应卡尔曼滤波方法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高了滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性,显著改善了组合导航系统的定位精度.通过SINS/GPS组合导航系统仿真,验证了方法的可行性.     

高动态环境下基于H_∞滤波的深组合导航技术

捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统是适用飞机和现代武器装备的高精度导航系统。针对高动态环境下GPS/SINS组合导航系统的定位精度问题,以炮射无人机为例提出基于H∞滤波技术的SINS/GPS伪距、伪距率深组合导航方案,用于提高高动态环境下组合导航系统的精度和鲁棒性。仿真结果表明,H∞滤波器不但比Kalman滤波器鲁棒性强,而且可用于带有强有色噪声的高动态系统中,并能保持较高的精度。     

伪卫星辅助的车辆组合导航算法

研究了采用伪卫星辅助的车辆组合导航系统,以及SINS/里程仪/伪卫星车辆组合导航方案、误差方程、联邦滤波算法,并进行了算法仿真.仿真结果表明,伪卫星加入车辆组合导航系统后导航误差可以得到明显改善.伪卫星是一种完全自主的导航定位系统,伪卫星辅助导航不会影响车辆的快速性和机动性,提出的采用伪卫星辅助的SINS/里程仪车辆组合导航系统是一种可行的战区内车辆精确导航定位方案.     

游移方位INS/GPS组合导航在极地地区的应用

针对极地地区复杂的导航环境,研究了一种游移方位INS/GPS组合导航系统,在详细推导游移方位惯性导航系统载体姿态误差的基础上,以位置、速度和姿态信息作为观测量,运用卡尔曼滤波算法进行仿真.结果表明,该组合导航系统满足极地地区的导航需求,引入姿态信息作为观测量,可有效增加对惯性导航的修正能力,提高系统的导航参数估计精度和速度.     

联邦滤波器的SINS/GNS/DVS水下组合导航

针对现有的水下导航系统不能全面满足AUV导航的需要,为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程的隐蔽性,可靠性及精度,提出了一种基于联邦滤波器的惯性导航系统、地磁导航、多普勒速度声纳的组合导航方案,并采用简化自适应卡尔曼算法对水下航行器组合导航系统进行误差估计,解决了传统卡尔曼滤波容易发散的问题.仿真结果表明,在SINS/GNS/DVS组合导航中采用该算法,提高了定位精度,保证了滤波的快速性,验证了该算法的可行性和正确性.     

粒子滤波GPS/SINS组合导航系统动基座传递对准

在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.     

重力扰动对SINS水平姿态的影响

为研究动基座下捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System, SINS)水平姿态误差角与水平重力扰动间的关系,推导了南北方向、东西方向匀速直线运动时,SINS纯惯性解算的水平姿态误差与水平重力扰动间的传递函数,并分析了传递函数的零极点分布;推导了组合导航模式下,水平姿态误差角与水平重力扰动间的传递函数;通过仿真分析了纯惯性解算和组合导航模式下传递函数的幅频特性。组合导航相对于纯惯性解算模式,截止频率更大,SINS姿态误差角受更多高频重力扰动信号的影响,因此,组合导航模式需要更高分辨率的重力扰动数据来进行重力扰动补偿。此外,在对高精度SINS进行重力扰动补偿时,对于重力扰动分辨率的需求是有限度的,过于精细的重力扰动数据只会带来测量和存储压力,不能提高SINS的姿态精度。     

捷联惯性+星光修正组合导航研究

针对捷联惯性导航系统的初始对准误差所造成的导航误差,提出了捷联惯性+星光修正组合导航方案。利用光学导引头得到的星体观测值,估计初始对准误差,进而修正捷联惯性导航的姿态角、速度和位置。推导了捷联惯性+星光修正组合导航算法,得到了初始对准误差的估计公式和速度、位置的修正矩阵,并通过仿真分析证实了方案的可行性和算法的有效性。     

捷联惯导+G/G接收机+星光组合导航应用研究

提出了适用于高空导弹的以捷联惯导为主,G/G接收机、星光导航为辅的组合导航方式,对组合方式进行了讨论,并给出了捷联惯导+G/G接收机+星光组合导航的原理图。     

GPS姿态测量系统对惯性导航系统误差修正能力分析

针对惯性导航系统(INS)存在积累误差的缺陷,运用GPS姿态测量辅助修正方法对INS误差进行补偿来进一步提高INS的定位精度.通过对INS系统可观测性进行分析,得出增加不同种类的外部导航信息观测量将有效提高INS误差修正能力的结论.研究了船用INS与GPS姿态测量系统组合的组合导航系统,并对GPS姿态测量系统信息对惯性导航系统的误差修正能力进行了仿真.仿真结果证实上述方法可有效提高INS的定位精度.     

基于SINS/GPS组合导航的AUV半实物仿真系统设计(英文)

为了满足水下航行远航程和长时间的要求,远航程自主水下航行器(AUV)采用的是以SINS导航为主、卫星导航定期修正的方式,以提高导航的精度和可靠性.设计一种采用GPS卫星定位导航模拟器、GPS接收机、惯性测量器件(IMU)和实时仿真计算机构成的采用SINS/GPS组合导航方式的AUV导航半实物仿真系统,并对该系统的硬件接口设计、算法和软件开发进行了论述.所开发的系统通过外部的线运动补偿实现了惯性导航系统的完整计算,通过时间同步策略解决了各导航子系统的并行同步问题.部分仿真试验的结果表明,所设计的半实物仿真系统方案可行,可用于更高置信度的AUV组合导航仿真实验.     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

An INS/GNSS integrated navigation in GNSS denied environment using recurrent neural network

In view of the failure of GNSS signals, this paper proposes an INS/GNSS integrated navigation method based on the recurrent neural network (RNN). This proposed method utilizes the calculation principle of INS and the memory function of the RNN to estimate the errors of the INS, thereby obtaining a continuous, reliable and high-precision navigation solution. The performance of the proposed method is firstly demonstrated using an INS/GNSS simulation environment. Subsequently, an experimental test on boat is also conducted to validate the performance of the method. The results show a promising application prospect for RNN in the field of positioning for INS/GNSS integrated navigation in the absence of GNSS signal, as it outperforms extreme learning machine (ELM) and EKF by approximately 30% and 60%, respectively.     

战略导弹惯性/星光复合制导技术研究

以Kalman滤波为基础,研究了惯性/星光复合制导系统的原理和特点,并对系统进行了计算机仿真。通过将惯导系统和星敏感器所测得的战略导弹相关姿态信息进行数据融合,估计出复合制导系统的误差状态量,进而修正惯导系统的位置、速度和姿态角误差。仿真结果表明,采用惯性/星光复合制导可以有效地提高战略导弹的姿态精度。