卫星导航技术专题讲座(三) 第6讲 组合导航技术

组合导航是导航技术发展的重要方向。随着科学技术的发展,出现了多种导航手段,而各种导航手段都有自己的优缺点,在很多应用中依赖单一手段无法达到某些应用需求。为了获得更好的导航性能,可以将各种导航手段有机组合起来,互相取长补短,使整个导航系统的性能优化。常用的组合方式有惯性导航与卫星导航的组合以及多卫星导航系统的组合。未来也将会有新的导航手段和组合方式出现,推动组合导航技术不断发展。     

GPS/INS组合导航在制导火箭弹中的应用

为实时、精确获得火箭弹飞行过程中的状态参数,针对火箭弹的导航环境,研究了GPS/INS组合导航系统在制导火箭弹中的应用,建立了组合系统的动态方程及位置、速度组合误差模型,采用卡尔曼滤波器对该组合系统进行最优估计并进行了仿真分析。仿真结果表明,组合导航系统能为火箭弹制导提供高精度的位置姿态信息,进而为控制系统提供较精确的测量信息,从而大大提高了火箭弹的射击精度。考虑到导航系统成本较低、工作可靠,算法可以实时实现,因此研究结果具有一定的实际应用价值。     

无人潜航器能成为海底杀手锏吗？

开场白：进入新世纪以来,无人潜航器愈发受到许多国家海军,特别是一些中小国家海军的青睐。这种不用人驾驶,完全靠遥控或自动控制在海中航行的器具,其“本领”日渐高强,不仅能完成传统的数据采集和海洋侦察,而且在通信导航、搜索探测,甚至在反水雷作战,跟踪追猎潜艇等多方面,均显示出超强的能力。难道无人潜航器的性能与作用,真像有些刊物描述的那么突出吗？今后它是否真能替代某些武器。在水下战场“独领风骚”？     

计算机辅助设计在BDP阻燃PC/ABS合金配方中的应用

在前人对BDP阻燃PC/ABS合金的实验研究基础上,借助计算机强大的运算能力辅助BDP阻燃PC/ABS合金进行了配方设计。根据BP三层感知器神经网络结构,确定了用于BDP以及BDP/SiO2复配体系阻燃PC/ABS合金配方建模的人工神经网络的输入、输出以及隐层模式,选用Sigmoid函数作为用于建模的BP网络各层的激活函数,以PC/ABS、SiO2和BDP三组分在配方中的比重作为三层BP人工神经网络的输入,通过设置3个隐层节点,建立以极限氧指数（LOI）或伸长率分别作为输出的单目标模型。经过利用9对试样分别作为训练样本和测试样本对网络进行训练、测试,当输出量设为极限氧指数（LOI）时,预测误差在±4%以内;当输出量设为伸长率时,预测误差在±5%以内,均能满足实用配方的要求。     

卫星定位系统在军事物流中的应用与发展

文章概述了目前世界上有影响的卫星定位系统,分析了其在军事物流中的三大应用：物流实体定位跟踪、远程投送实时导航和保障资源动态调度,并展望了北斗卫星定位系统在我军军事物流应用中的发展前景。     

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。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

导航精度对某型电视制导无人攻击机攻击性能影响

针对电视制导无人机的作战使用方式,分析了影响其攻击性能的因素;建立了导航精度与攻击无人机捕获目标概率之间的关系;基于捷联惯导的误差分析,对无人机中制导末段的导航精度进行了计算。构建了对无人攻击机目标捕获概率进行仿真计算的方案,建立了方案航迹,对其进行了中制导精度分析和目标捕获概率计算,结果表明导航精度和捕获概率直接相关。     

一种低精度捷联式惯导系统初始对准方法

捷联式惯导系统的对准,是指在系统进入工作前建立姿态矩阵的初始值。针对低精度捷联式惯导的初始对准,提出了基于捷联式惯导系统和双天线GPS测向系统组合的初始对准方案,并着重推导了失准角和陀螺常值漂移的计算过程,最后利用最小二乘法进行了实验验证,结果表明方法可行。     

舰船等速航行下基于FAKF的舰载机捷联惯导自对准技术

详细推导了舰船在等速航行下基于惯性系下重力加速度信息的舰载机捷联惯导系统的自主精对准状态空间模型,针对该状态下海况对舰船产生的大幅摇摆,使得自主精对准中滤波值的量测值产生较大的附加不确定干扰,可能导致卡尔曼滤波器发散、对准精度低的问题,根据量测方程中残差的均值和实际方差与理论方差的比值对量测方差阵的影响,设计了一种模糊自适应卡尔曼滤波器(Fuzzy Adaptive Kalman Filtering,简称FAKF)。在典型海况下的仿真结果表明,采用FAKF比常规卡尔曼滤波器能更好地抑制量测噪声干扰,且对准精度高,水平姿态误差角小于,0.01°方位姿态误差角估计误差小于0.1°。