基于TDOA的无线定位算法改进

无线定位技术广泛应用于各个行业。首先分析了基于TDOA的Chan定位算法,针对Chan算法在测量噪声加大时定位精度下降的问题,将差分演进算法(DE)与Chan算法相结合,提出了一种Chan-DE复合算法,并通过仿真验证了Chan-DE复合算法的有效性。     

未知环境下飞行器视觉/惯导组合测速测高方法

针对未知环境下飞行器导航问题,提出一种基于视觉/惯导组合的测速测高方法。该方法构建包含前若干个成像时刻飞行器位置的惯导扩展状态方程,并采用一种基于摄像机两视图对极几何约束的线性视觉量测方程,通过卡尔曼滤波进行惯导速度修正,在此基础上利用多帧成像的立体视觉交会估计地面特征点坐标,进而得到飞行器相对高度。以飞行器典型巡航轨迹进行的仿真实验表明,该方法能够有效修正飞行器速度和相对高度误差,给出不随时间漂移的速度和相对高度测量结果,并很好地抑制飞行器位置误差的发散。     

基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法

针对现有基于TDOA的定位算法难以适应辐射源信号非同步到达的实时定位问题,提出了一种基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法。该算法采用脉冲样本图外推法通过各站接收的短时脉冲列计算TDOA序列(TDOAs),并通过牛顿迭代法实现对辐射源位置的初步估计。对新到达的脉冲采用脉冲样本图外推法进行TOA预测,判别脉冲属性,进而获得新的TDOA测量值,然后采用扩展卡尔曼滤波算法实现对辐射源位置的实时更新。仿真分析表明:该算法解决了非同步照射引起的难以计算TDOA的问题,并增强了处理的实时性。     

一种捷联惯导系统姿态测量新算法的应用研究

为改进捷联惯导系统姿态矩阵的解算、实时计算等问题,本文引入四元数三阶泰勒展开递推式作为捷联惯导系统的姿态更新算法,着重解决了使用三阶泰勒展开递推式进行姿态计算的方法,并对某陆地捷联惯导系统的量测数据,用C语言进行了相应的仿真.本文的工作为改进捷联惯导系统算法提供了参考依据.     

一种单轴旋转的车载IMU/DTU组合导航方法

长时间机动工况时,某些复杂路况和车况环境下,捷联惯导组合导航系统方位角误差将增大。基于已有组合导航算法框架,提出了一种基于单轴旋转调制的组合导航方法。采用21维IMU/DTU(里程计)误差状态构造状态方程,以捷联惯导解算的位移增量与里程计解算的位移增量之差作为观测量,Kalman滤波器融合惯导与里程计信息,利用旋转调制机制,可对消IMU/DTU组合导航系统主要误差,实时输出高精度的方位数据和位置数据,对载车的行驶状态无特殊要求。进行了仿真试验和实车试验。试验结果表明:该方法能够在长时间机动工况下实现较高的方位精度和位置精度。挖掘了惯导组合导航系统的潜在精度,提高了快速反应能力、环境适应性和可用性,具有较好的工程应用价值。     

一种NLOS环境下TOA与惯导信息的融合定位方法

针对基于TOA(time-of-arrival)的无线定位系统中信号容易受到非视距传播的影响等问题,提出了一种非视距条件下TOA测量与惯导信息的融合定位方法。该方法利用TOA定位结果对惯导系统进行误差抑制,同时利用惯导系统的定位结果对TOA测量进行滤波处理,进而有效地减小了非视距传播对定位结果的影响。仿真实验结果表明:该方法能提高定位精度,是NLOS环境下一种有效的定位方法。     

基于等值线约束的地磁匹配定位技术

地磁匹配定位是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯导系统的误差积累.介绍了地磁辅助导航的原理和发展现状,并重点研究了地磁匹配定位技术.提出了一种基于等值线约束的改进的相关匹配算法,能有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯导系统的积累误差.仿真实验证明该算法能有效地提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.算法对航向误差具有一定的适应性.     

一种高超声速飞行器组合导航新方法

针对传统INS/CNS/GNSS组合导航3个异质传感器进行信息融合主滤波器易发散以及高超声速飞行器的特性,设计了由惯导与卫星导航深组合构成子滤波器1、惯导与间接敏感地平天文导航构成子滤波器2的SINS/CNS/GNSS组合导航新方法;详细推导了基于联邦滤波的位置、速度、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,该方法实现了精度和可靠性的有效一致,位置、速度和姿态精度较高,而且滤波器比较稳定.     

基于景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现了SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配,计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;再使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行了分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,平台定位精度较高,具备一定工程实用价值。     

结合景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配;计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的平台定位精度,具备一定工程实用价值。     

三机协同无源时差定位最优编队构型分析

针对未来空战中航空集群协同无源时差定位编队构型确定问题,提出了一种确定三机协同无源时差定位最优编队构型的方法。分析了确定集群编队构型的基本原理;归纳了4个三机编队构型决定因素:主辅机相对位置、基线夹角、基线距离以及主辅机高度差;将定位区域范围和定位距离作为衡量集群无源定位编队构型优劣的指标,并进行了仿真计算。仿真结果表明:在火控引导阶段,当采用主机在后、辅机在前,基线夹角为150°,基线距离为60 km~80 km,主机与目标同高度且主辅机之间高度差为±(1-2)km的编队构型时,三机协同无源时差定位编队构型为最优。     

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.     

基于遗传算法的陆基导航布站方法研究

陆基导航是一种通过高精度的测距进行定位、定速的系统,其定位、定速精度与布站有密切关系.为优化陆基导航的布站结果,提高惯性+陆基复合导航精度,提出了一种基于遗传算法的陆基导航布站方法.推导了使用惯性+陆基复合导航的Cramer-Rao下界(CRLB),并以其作为遗传算法布站寻优的适应性函数,再结合其他影响布站的因素作为约束条件,形成了基于遗传算法的布站方法.数学仿真表明,通过该方法的布站可得到较为满意的复合导航的精度,在实际工程应用中具有重要意义.     

三星系统对地面机动目标无源定位的IMM算法

研究了三星测时差无源定位系统对地面机动辐射源定位与跟踪的滤波算法问题.将IMM滤波器应用到三星时差定位系统中,采用三模型组合的IMM滤波算法,首先通过时差测量参数计算出粗略的定位结果,接下来采用IMM滤波算法逐步估计出机动辐射源的速度和加速度,并修正初始的定位结果,提高定位精度.仿真结果表明,基于IMM滤波器的三星时差定位系统具有较快的收敛时间、较高的跟踪精度和适中的计算复杂度,能够对不同强度的机动目标进行定位与跟踪,很好地解决了三星时差定位系统对地面机动辐射源定位跟踪的算法问题.     

基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。     

基于多传感器信息融合理论的无人机相对导航状态估计方法

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,本文以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究了容积信息滤波算法。此外,还采用了多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。论文还进行了相应的数学仿真,仿真结果表明该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

自主式车载组合导航系统研究与仿真

考虑到车载组合导航系统运行时间长、地形环境复杂的特点,将零速修正技术与惯导/里程计/气压高度表组合导航系统相结合使用,采用序贯处理和平方根滤波算法,建立了实用的卡尔曼滤波模型。相比基本卡尔曼滤波算法,该方法实现简单,计算量小,抑制了滤波的发散,提高了滤波的精度。最后对组合导航系统进行仿真验证,取得了较为满意的结果。与INS/GPS组合导航系统相比,该系统具有良好的自主性及适应性。     

多站时差定位中的病态性分析及其改善方法

在多站时差定位过程中,传统定位算法在传感器布站不合理的情况下通常会表现出明显的病态性,其导致定位结果不稳定、精度低。针对此问题,首先分析了时差定位过程中病态性产生的物理场景,并通过奇异值分解揭示了病态性的本质;其次根据时差定位观测矩阵的特征值分布特点,提出了一种改进的多站时差定位改善方法,该方法基于LS估计信息矩阵的条件指标进行奇异值修正,兼顾了目标定位的分辨率与方差,能显著提高多站时差目标定位的精度和稳定性,且没有增加系统和算法复杂度;最后将该算法与传统算法进行了仿真比较,结果证明了该算法优越性。     

联邦滤波器在INS/GPS/DVS组合导航系统中的新应用

针对某机载导航系统不能满足高精度导航定位需要的问题,采用了动态信息分配系数方法,提出了一种新的基于联邦滤波器的INS/GPS/DVS组合导航方案,通过对各子滤波器的信息分配系数进行优化,增强了组合系统的导航性能.仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了组合导航系统的精度和故障检测能力.