两种滤波方法在SINS/GPS组合导航中的分析比较

本文针对SINS/GPS组合导航系统中卡尔曼滤波发散的情况:介绍并分析了自适应滤波和H∞滤波算法原理,并进行仿真计算,验证了这两种滤波用于SINS/GPS组合导航系统的可行性和有效性,对实际应用中组合导航系统滤波器的设计具有一定的指导意义。     

两种滤波方法在SINS/GPS组合导航中的应用与比较

本文针对SINS/GPS组合导航系统中卡尔曼滤波发散的情况,引入了自适应滤波和H∞滤波,分析了它们各自的特性,最后进行仿真计算,验证了这两种滤波用于SINS/GPS组合导航系统的可行性和有效性,对实际应用中组合导航系统滤波器的设计具有一定的指导意义.     

基于GPS软件接收机的SINS／GPS紧组合系统仿真

为了系统验证SINS／GPS紧组合系统的性能,基于GPS软件接收机,进行了仿真系统构建。仿真系统由轨迹发生器、GPS中频信号模拟器、IMU信号模拟器、GPS软件接收机、SINS导航解算模块、组合滤波算法和导航性能分析模块等部分构成,其中详细设计了GPS软件接收机中的捕获和跟踪算法、SINS解算以及基于伪距和伪距率的组合滤波算法。仿真结果表明：紧组合导航系统收敛性较好,能够一定程度上抑制惯导系统误差的积累,有较好的导航性能。设计的该系统满足紧组合导航系统性能验证的需要,也为后续的超紧组合研究奠定了良好的基础。     

IMU/GPS组合导航系统自适应Kalman滤波算法

给出了IMU在地固坐标系中的误差方程，介绍并分析了自适应滤波和渐消Kalman滤波算法原理，然后将渐消因子引入到自适应滤波算法中。并将其应用到IMU／GPS松组合导航系统中，最后利用一个实际算例证明了该组合导航系统的有效性。     

本期导读

利用掩星和地基GPS研究日食电离层效应(王泽民,等)一文利用COSMIC掩星GPS数据和地基CORS网GPS数据来共同分析2009-07-22发生在亚洲东部和太平洋西部的日全食,进而分析了日食期间电离层效应的物理过程。基于多尺度预处理的GPS/SINS组合导航系统(李廷军,等)一文基于多尺度分析的思想,以离散小波变换为工具,利用小波对惯性元件输出的信息进行并行阈值消噪以削弱惯性元件误差对SINS及组合系统性能的影响;对GPS输出的信息进行并行多尺度预处理,并结合传统的Kal man滤波方法,对系统进行综合滤波;将上述方法引入到GPS/SINS组合导航系统中,利用实测数据进行验证,并给出了基于不     

利用联邦滤波器设计SINS／RDSS／GPS组合导航系统

介绍了Garlson提出的分布式联邦滤波理论，讨论了两类系统设计类型和四种配置模式的特征。首次提出SINS／RDSS／GPS组合导航的设想，并对各子系统特点进行了探讨和对SINS／RDSS子系统进行了建模，建议在实际开发中采用NR配置模式，该模式属于A类联邦滤波系统。通过算例验证了NR模式融合结果的近似最优性、优良的容错性和故障探测能力。     

基于多尺度预处理的GPS/SINS组合导航系统

基于多尺度分析的思想,以离散小波变换为工具,利用小波对惯性元件输出的信息进行并行阈值消噪以削弱惯性元件误差对SINS及组合系统性能的影响;然后,对GPS输出的信息进行并行多尺度预处理,并结合传统的Kalman滤波方法,对系统进行综合滤波;将上述方法引入到GPS/SINS组合导航系统中,利用实测数据进行验证,并给出了基于不同方法的大量实验曲线。实验结果表明,该方法可以有效削弱惯性元件以及GPS误差对系统的影响,提高了GPS/SINS组合导航系的精度和可靠性。     

改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法

GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。     

异步联邦UKF的GNSS／SINS／摄影定位组合导航算法仿真

在飞行器进近过程中,为了提高组合系统的导航精度,针对传统联邦滤波器对非线性系统模型易导致滤波发散问题.分析了两种导航方式的优缺点,提出了基于卫星导航／惯性导航／摄影测量(GNSS／SINS／Photogrammetry)的组合导航联邦滤波算法,并推导了系统误差模型.该算法取长补短利用联邦无迹卡尔曼滤波器将GNSS定位和摄影定位、定姿精度高的优势对SINS进行在线误差估计.针对多传感器非等间隔数据采样问题,采用时间与量测更新分离的异步非等间隔联邦滤波算法进行信息融合,并对滤波器结构进行改进以减少算法复杂度.仿真实验证明基于联邦UKF的组合导航系统较传统联邦滤波算法位姿精度有明显的提高,且系统鲁棒性也有一定的增强.      

基于Potter算法的6PS／SINS组合导航数据处理

标准Kalman滤波存在因预报方差Bk/k-1失去对称正定性而引起的发散问题,研究了基于Potter算法的平方根滤波进行GPS／SINS组合导航数据处理的方案,对精对准和松组合做了测试,结果表明,使用简单的对称化操作和Potter算法都能得到稳定的数值解,而Potter算法具有无需矩阵求逆及数值表达精度高的优点,是解决组合导航数据处理中滤波发散的一种有效方法。     

基于SINS／GPS的无人机组合导航系统建模与仿真

根据无人机的飞行特点以及SINS(捷联惯导)和GPS(全球定位系统)的优缺点,利用轨迹发生器设计无人机的飞行轨迹,建立基于SINS/GPS的无人机组合导航系统,依据卡尔曼滤波的相关原理对系统进行数学建模和计算仿真,验证无人机SINS/GPS组合导航系统的可靠性。     

SINS／GPS级联组合滤波新算法

针对级联式SINS／GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题，提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法，并由此得到了一个顾及噪声相关性的的卡尔曼滤波新算法；通过对一套SINS／GPS数据的计算，证明了新算法是成功的。     

一种低成本、低精度SINS/GPS组合导航系统及试验研究

在SINS（捷联式惯性导航系统）与GPS组合时，航向角的可观测性较弱，经过卡尔曼滤波后，航向角误差虽有所改善，但仍呈发散趋势，当采用低成本、低精度SINS时，该趋势进一步加剧。为了抑制该发散趋势，针对某型低成本、低精度SINS硬件组成（包括AHRS（姿态和航向参考系统）与IMU（惯性测量器件））的特点，提出了利用AHRS代替SINS航向角信息的方法。实际静态与动态试验表明，利用该方法可有效地抑制组合系统航向角的发散趋势，定位精度较高。     

利用神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法研究

提出了一种基于神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法。GPS信号可用时,该算法分别将惯性传感器的输出以及卡尔曼滤波器的输出信息作为神经网络的输入及理想输出信息,并进行在线训练;当GPS信息失锁时,利用已经训练好的神经网络预测各导航参数误差,并校正SINS。地面静态实验与动态跑车实验结果证明了该方法的可行性与有效性。     

Performance of GPS and GPS/SINS navigation in the CE-5T1 skip re-entry mission

A CE-5T1 spacecraft completed a high-speed skip re-entry to the earth after a circumlunar flight on October 31, 2014. In addition to the strapdown inertial navigation system (SINS), a lightweight GPS receiver with rapid acquisition was developed as a navigation sensor in the re-entry capsule. The GPS receiver effectively solved the poor accuracy problem of long-term navigation using only the SINS. In contrast to ground users and low-earth-orbit spacecraft, numerous factors, including high altitude and kinetic characteristics in high-speed skip re-entry, are important for GPS positioning feasibility and were presented in accordance with the flight data. GPS solutions started at nearly 4900 km orbital altitude during the phases of re-entry process. These solutions were combined by an inertial measurement unit in a loosely coupled integrated navigation method and SINS navigation initialization. A simplified GPS/SINS navigation filter for limited resources was effectively developed and implemented on board for spacecraft application. Flight data estimation analyses, including trajectory, attitude, position distribution of GPS satellite, and navigation accuracy, were presented. The estimated accuracy of position was better than 42 m, and the accuracy of velocity was better than 0.1 m/s.     

State transformation extended Kalman filter for GPS/SINS tightly coupled integration

Extended Kalman filter (EKF) is a widely used estimator for integrated navigation systems, and it works well in general situations. However, in adverse conditions such as partially observable environments and highly dynamic maneuvers, the performance of the traditional EKF-based strap-down inertial navigation system (SINS)/GPS integrated navigation system is easily to be affected by the dynamic changes of the specific force, thus leading to the problem of error covariance inconsistency. Though the inconsistency problem can be overcome to some extent if the system matrix, the states and the error covariance matrix are propagated as fast as possible in the SINS calculation rate, the problem cannot be fully solved. State transformation extended Kalman filter (ST-EKF) mechanization, with a new converted velocity error model for the SINS, is proposed, which can also be used to solve the inconsistency problem. In the ST-EKF, the specific force vector in the system error model is replaced by the nearly constant gravity vector for local navigation. Since the propagation and the updating of the ST-EKF can be executed simultaneously in the updating interval, the computation cost is greatly reduced compared with the traditional EKF. Experiments for the GPS/SINS tightly coupled navigation, including linear vibration Monte Carlo test and an unmanned aerial vehicle flight test, are implemented to evaluate the performance of the proposed ST-EKF. The results show that the proposed ST-EKF has superior performance to the traditional EKF, especially in partially observable situations.     

基于泛在位置服务的嵌入式导航计算机系统研究与设计

分析了全球定位系统(GPS)、捷联惯导系统(SINS)和无线定位技术(WLAN)在城市复杂环境下室内外定位时的优缺点,提出了在城市复杂环境下采用基于卡尔曼滤波松组合的SINS／GPS组合导航定位方式,在室内环境下时,单独使用WLAN无线定位技术时易受室内复杂环境的影响,比如天花板、墙壁造成的多径效应,在传播过程中易受相近频段电器的干扰等等;提出了采用基于卡尔曼滤波的SINS／WLAN的组合导航定位技术来实现,从而实现更加平滑的导航定位结果。同时兼顾全组合导航系统高精度、低功耗、小型化的要求,设计出基于TMS320C6713和FPGA架构的嵌入式导航计算机平台。通过该平台系统的搭建,能够有效解决人们对泛在位置服务的需求问题。