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.     

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.     

基于AKF的AUV对接回收组合导航研究

针对自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在回收过程中的组合导航精度问题,提出了一种改进的高斯距离迭代法及改进的自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman Filter,AKF).基于AUV回收对接系统,研究并建立了针对惯导SINS、超短基线USBL、多普勒计程仪DVL和深度计的基于斜距的组合导航模型.通过对SINS/USBL/DVL/深度计组合导航量测信息误差特性分析,设计了改进的基于斜距的SINS/USBL/DVL/深度计组合导航模型;针对该模型突出的滤波发散问题,设计了基于滤波收敛性判据和强跟踪滤波思想改进的AKF滤波算法进行有机融合.仿真结果表明,此研究使实际AUV系统具有更高的滤波精度和可靠性.     

水下航行器自主导航定位技术前沿进展

导航与定位技术是自主水下航行器(AUV)预设任务并安全返航的前提,由于水下环境的限制,目前广泛采用多系统组合导航的方式来实现AUV的准确定位。面向AUV的工况特点,详细介绍了水声测速系统、水声定位系统以及地球物理场辅助导航技术的特征与技术难点,分析了用于水下自主导航时多源组合导航方法的最新进展,随着相关测量仪器领域的研究进展,基于精确测量地球物理场特征的辅助导航技术成为具有极强竞争力的方案之一。多AUV协同导航方案同样适用于复杂的水下环境,被视为未来AUV导航技术重要发展方向。     

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.     

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。     

高超声速巡航飞行器中制导研究

通过分析目前应用较为普遍的几种组合导航方式,针对高超声速巡航飞行器,提出了采用捷联惯性导航系统(SINS)/GPS/天文导航系统(CNS)组合导航作为其中段制导方案,并利用四元数法进行捷联惯性导航计算,运用联邦滤波方法对组合导航进行了仿真,仿真结果表明该方案行之有效。     

基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络无需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。     

惯性/GPS/EMC组合导航系统可视化仿真

提出了低成本惯性/GPS/EMC组合导航系统可视化仿真器的设计方案.根据捷联惯导算法和卡尔曼滤波原理,仿真器能模拟纯惯性导航、组合导航及纯数字仿真、半实物仿真等多种导航模式,绘制导航参数和误差曲线;可灵活设置航路点,系统自动生成航行轨迹,在电子地图中动态显示航迹和导航参数.仿真器为捷联姿态矩阵算法和导航算法提供验证数据源,为组合导航系统性能的研究提供可视化平台.实际应用表明,仿真器性能可靠,能极大地减少组合导航系统研究开发成本.     

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。     

SINS/北斗/GPS组合导航系统研究

对SINS、北斗双星定位系统以及GPS全球定位系统三者的组合进行了研究.应用联邦自适应卡尔曼滤波技术实现了SINS、北斗和GPS的组合导航,建立了组合导航系统的数学模型,并针对系统产生的量测延时和异步问题给出了较好的解决方案.最后对系统进行了仿真试验,仿真结果表明该组合导航系统具有较高的精度和容错性能,此方案具有较好的工程应用价值.     

激光捷联惯导在某雷达导航系统中的应用

介绍了法国 SAGEM公司生产的激光陀螺捷联惯导系统 - Sigma30的基本结构和导航原理 ,研究了由 JupiterGPS接收机与 Sigma30构成的组合导航系统的组合方案 ,并从工程的角度讨论了其在某雷达组合定位定向导航系统中的应用     

组合导航系统的神经元信息融合模型

提出了一种基于神经元状态融合的组合导航系统信息融合模型 ,给出了神经元融合权重在线自适应学习算法。将该模型应用于车载SINS/GPS组合导航系统 ,通过仿真计算和实验室静态组合导航实验 ,验证了该信息融合模型及融合权重在线自适应学习算法在实际应用中的有效性和可行性。     

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.     

SINS/DR组合导航系统可观测性研究

对SINS/DR组合导航系统的误差方程进行了介绍。将陀螺漂移、加速度计零偏和里程仪刻度系数误差扩展为卡尔曼滤波器的状态,建立了19维状态的组合导航滤波模型。采用分段线性定常系统(PWCS)分析了载车在各个不同运动特性下SINS/DR组合导航系统的可观测矩阵;利用奇异值分解(SVD)分析法定量地分析了SINS/DR导航系统的可观测度。通过系统仿真预测了位置误差、姿态误差和速度误差的滤波效果,仿真结果表明,位置误差、姿态误差和速度误差的估计效果较好。     

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。     

STK北斗导航系统对GPS导航性能增强研究

为了进一步增强我国GPS用户的定位精度,提出了将北斗导航系统与GPS导航系统进行组合应用的方法,在此基础上,基于STK完成了PDOP数据的仿真.仿真结果表明,组合系统的性能得到增强、系统的定位精度得到提高.