多传感器信息融合的水下航行器组合导航方法

为了提高远程自主水下航行器组合导航系统的导航精度,提出了一种基于多传感器信息融合的组合导航系统方案.在建立SINS、DVL、LBL、深度计和航向传感器的误差模型的基础上,推导了多传感器信息融合模型,详细设计联邦滤波器结构,并给出各传感器输出频率不同时滤波器的解决方案.最后进行仿真试验,仿真结果表明该方法能充分融合多导航...     

弹载SINS/GPS组合导航信息同步与融合技术

针对一种基于DSP+FPGA+MCU多处理器计算机平台的弹载组合导航系统设计了精确有效的信息同步的方法,采用GPS接收机提供的1PPS脉冲和MCU提供的脉冲信号实现GPS和SINS信号时间上的同步,采用杆臂校正算法完成了GPS和SINS测量信号空间上的同步.由于系统噪声难于准确统计,因此采用自适应卡尔曼滤波算法进行数据融合.最后对系统进行了跑车试验,试验结果表明系统所采用的方法具有较好的效果.     

海战场多雷达平台探测与信息融合仿真

针对某海上编队一体化训练模拟系统兵力服务器战场观察预警模拟的需求,克服以往对多雷达平台探测与信息融合仿真度不高的不足,构建了雷达探测仿真模块.设计实现了雷达目标分辨算法、雷达目标探测误差拟合算法和多雷达平台对多目标探测数据的信息融合方法,并具体阐述了该雷达探测模块的主要仿真函数和数据流程.经在某海上编队训练模拟系统上的兵力服务器联邦成员中仿真实现,证明可比较准确地模拟海战场多雷达平台的观察探测和战场信息融合过程.     

AUV水下导航信息融合方法研究

通过构建一种虚拟导航设备,并将其作为Kalman滤波的量测信息构成一个水下导航信息处理方法.计算机仿真模拟和海试结果分析表明,带数据库Kalman是一个非常实用的方法,能有效提高水下推算船位的精度.     

改进的联合Kalman滤波及其在组合导航中的应用

以组合导航为应用背景,对联合Kalman滤波进行了改进,每循环Ⅳ次,就用主滤波器的估计值来修正子滤波器的值,以改善滤波器的性能,提高组合导航系统精度,并且大大减小收敛时间,提高其效率.最后将该方法应用于GPS/INS/LORAN-C组合导航系统中,仿真结果表明该方法是有效的.     

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。     

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Simulink的质点外弹道模型仿真

介绍了基于Simulink的质点外道模型的设计与仿真方法。首先给出了地面直角坐标系下的弹丸质心运动方程组,然后介绍如何采用Simulink建立系统的仿真模型并进行仿真计算。仿真方法具有模型设计过程简单、修改容易和结果直观等特点,可以应用到刚体弹道、火箭弹道及控制弹道等模型的仿真。     

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。     

自适应滤波的舰船综合导航系统信息融合技术

针对当前舰船综合导航系统应用环境较为复杂的实际情况,设计了一种基于极大似然准则自适应滤波的无重置联邦滤波器,该联邦滤波器相比常规的无重置联邦滤波器不仅可以提高系统稳定性,还可以提高系统的组合精度。将文中设计的这一联邦滤波器用于舰船综合导航系统设计中,并针对该设计进行了多次车载跑车试验,证明了该方法的正确性和优越性。     

信息融合技术的信息化作战体系

分析了信息融合技术在以网络中心战为核心的信息化作战中的重要作用;概述了信息融合技术尤其是图像融合技术的现状和发展趋势;提出全面提升我军信息融合技术水平,构建以网络中心战为核心,以信息融合技术,尤其是图像融合技术为基础的信息化作战体系及其具体内容,从而达到打赢信息化战争的要求.     

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。     

多源多目标信息融合仿真平台的分析与实现

多源多目标信息融合是当前军事科技的前沿,在武器控制数据链中有重要应用。开发对应的仿真平台,不但能减少实际设备开发带来的高投入,而且能对系统的性能做出深入全面的把握。仿真平台包括了5个工具,它们构成完整的从配置到性能评估的仿真测试流程。仿真工具是开放的,在教学和科研中,可以通过修改关键算法探讨提高系统性能的方法。     

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.     

基于SLAM算法的AUV组合导航系统

针对未知环境下某水下航行器组合导航系统在GPS信号长时间失效时,导航误差随时间积累的问题,采用了同时制图定位(SLAM)的导航方法,提出了一种将SLAM的信息融合于INS/GPS组合导航系统的方案,通过SLAM技术来限制惯导系统的误差积累,可以显著提高组合导航系统的性能并能在线建立环境的增量式地图。仿真结果表明,该方法充分利用了同时制图定位提供的信息,有效地提高了导航系统的精度。     

基于HLA的多雷达组网信息融合仿真系统

首先基于高层体系结构建立了带反馈结构的信息融合仿真系统软件框架,然后针对多雷达组网探测隐身目标应用进行了仿真系统方案设计,描述了组成联邦的各联邦成员间的数据流向及订阅关系。详细介绍了各联邦成员的功能及输入输出接口,设计了联邦执行数据文件。基于MAK RTI完成了主要模块的编码实现,进行了目标跟踪算法移植,并测试了基于协方差的组网雷达宏管理算法的性能,验证了建立的多雷达组网信息融合仿真系统的有效性。     

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。