基于增强型MAD单特征量地磁匹配导航算法

为了提高基于MAD(mean absolute differences,平均绝对差)算法的单特征量地磁匹配导航系统的定位精度,研究分析了影响MAD算法的地磁匹配定位精度的主要因素,引入RANSAC(random sample consensus,随机抽样一致)鲁棒算法与粗精匹配结合的分层搜索策略来提高匹配精度及缩短匹配时间.仿真试验结果表明,该算法能够在一定程度上提高单特征量的地磁匹配的精度与稳定性,并大大缩短匹配时间.     

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。     

高阶DMCKF的BDS/GPS精密单点定位算法

为提高BDS/GPS组合定位系统的精确性和稳定性,将高阶容积卡尔曼滤波(CKF)应用于定位参数估计,并利用矩阵对角化(DM)变换替代标准高阶CKF中的Cholesky分解过程。通过DM变换,由协方差矩阵分解得到的平方根矩阵具有状态统计量更加准确、保留原有特征空间信息的特点,从而提高了滤波精度;同时,DM变换的协方差矩阵不要求正定,增强了滤波的稳定性。测试结果表明,该滤波算法在提高定位精度和稳定性上有效、可行。     

MIMU/GPS系统在卫星不足时的导航算法研究

随着微机电系统技术的不断发展,低成本的微型惯性测量单元在民用和军事方面应用越来越广泛,由于其测量误差较大导致系统误差出现发散的问题,通常采用卫星进行组合导航,抑制系统导航误差的发散。当可见卫星数为4颗及以上时,以松组合的方式能实现较高精度的导航,当可见卫星数低于4颗时,松组合不能正常工作,但紧组合的方式依然能正常工作,当载体出现转弯或变向运动时,导航误差出现较大波动,尤其航向角误差出现缓慢发散的趋势。针对此问题,在伪距观测的基础上,通过增加姿态观测信息,提高系统的可观测性,仿真实验表明,在增加全姿态观测信息时,MIMU/GPS紧组合导航系统的导航误差不受载体运动状态的影响。