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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。 相似文献
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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. 相似文献
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说明北斗系统有源定位模式的不足,提出一种基于载波相位时间差分的北斗/SINS紧组合导航技术,即以导航卫星载波相位信号的时间差分作为Kalman滤波器的观测量,建立工作于无源方式的北斗/SINS紧组合导航系统。介绍载波相位时间差分的基本原理和数学模型,设计组合导航滤波器。通过动态和静态实验对算法的正确性和精度进行验证。实验结果表明,SINS的位置和速度误差积累受到有效的抑制,导航精度明显提高。 相似文献
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针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)信道模拟计算量大、硬件资源开销大,不利于实时性能评估和实际工程应用的挑战,提出一种GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案。利用基于K中心聚类信道冲击响应(channel impulse response, CIR)参数萃取的稀疏拟合方法,得到等效精简CIR参数,再以稀疏抽头延迟线结构来实现信道模拟。所提方法在保持多径误差条件下,通过较少抽头数量的抽头延迟线结构滤波器拟合原始GNSS多径信道模型,可以大为简化GNSS信道模型仿真复杂度,而无须庞大的硬件资源。仿真结果表明,通过对参考信道模型生成的信道CIR参数进行稀疏拟合,所提出的方案和方法具有良好的效果。 相似文献
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全球卫星导航系统在自主导航工作模式下,为了保持星座系统的稳定,保证系统的完好性,需要对故障卫星进行及时可靠的隔离。因此提出一种基于星间链路的全球卫星导航系统(GNSS)自主完好性隔离算法,分析全球卫星导航系统故障判别方式,设计了基于星间链路的故障隔离流程,提出了基于星间测距误差和判别的故障检测及隔离算法。仿真结果表明,基于星间链路的GNSS自主完好性隔离算法,可以有效隔离故障卫星,保持星座自主导航精度,并且算法实现复杂度较小,易于工程实现。 相似文献
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GPS/SINS组合导航系统的故障检测与识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对GPS/SINS组合导航系统的故障检测与识别,提出一种层次滤波器结构,该结构包含主、子滤波器两个层次,使用不同的卫星量测信息.通过监测主、子滤波器的故障检测结果,识别出具体的故障卫星,利用未包含故障星的滤波器可进行不中断导航.完成了基于层次滤波器结构的GPS/SINS滤波算法和故障检测算法设计,将该方案应用于伪距组合的GPS/SINS紧耦合系统,仿真结果表明当只存在4颗可见星时,该方案仍能有效地检测和识别单颗卫星故障,增强了系统的完好性;同时仿真验证了该结构具备检测两颗以上卫星故障的能力,但不能识别具体的故障星. 相似文献
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GNSS(全球卫星导航系统)授时接收机利用卫星导航信号获取钟差并校准本地时钟,从而与GNSS系统时间同步。提出了全新的基于锁相环的GNSS授时接收机钟差校准算法,将钟差校准过程等效为传统的锁相环模型,鉴相器的功能由PVT(位置、速度与时间)解算实现,压控振荡器的功能由本地时间调整接口实现,环路将本地秒相位与GNSS系统的秒相位锁定。分析了环路总误差的组成,以及环路参数与各误差项的关系,给出了误差最小的环路优化设计准则。在北斗二号卫星导航接收机平台上进行了对比实验,验证了算法的有效性。 相似文献
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针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力. 相似文献
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全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明:降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。 相似文献