惯性导航及其基于位置信息校正的关键技术研究

论文围绕惯性导航和基于位置信息的捷联惯导系统校正技术展开研究,内容涵盖了惯导系统的基本理论、惯性元件误差的分析与处理、静基座捷联惯导解析法对准、地固系捷联惯导系统关键算法、基于位置信息的捷联惯导系统综合校正技术等。     

基于地籍测量的惯性系统初始对准方法研究

地籍测量过程中具有静态、可调平和转位的特点,在静基座条件下,捷联惯性测量系统(SIMS)粗对准的失准角与卡尔曼滤波精对准的失准角相当,但是解析粗对准的方位角误差较大。本文在建立SIMS静基座粗对准误差方程的基础上,对影响解析粗对准精度的误差因素进行分析,提出利用光纤陀螺寻北仪进行四位置转位寻北的方法来估算方位角的精度,以提高方位角的估计精度。仿真结果表明,该方法可以有效地提高对准精度,适合于静基座外界干扰小的捷联式惯性测量系统上,在一定程度上可以直接作为对准的结果用于地籍测量定位解算。     

惯性系统/激光测距仪组合定位技术研究

本文针对捷联惯性系统定位精度随误差积累而降低的情况,提出了一种基于惯性系统和激光测距仪的组合定位技术,并加以调平转位机构辅之。主要研究了捷联惯导系统静基座初始对准,分析了初始对准的精度,推导了激光测距仪载体坐标系到导航坐标系的坐标转换关系。最后,通过仿真和实施相关实验验证该定位技术。结果表明,此方法的测量误差较为稳定,误差大小在允许范围内,定位精度较高,具有一定的可行性。     

GPS辅助激光陀螺捷联惯导系统动基座对准实验研究

对GPS辅助下的激光陀螺捷联惯导系统的动基座初始对准进行了实验研究。首先给出了车载SINS／GPS组合导航系统误差模型，然后利用Kalman滤波器对SINS和GPS的车载动基座实际测量数据进行了离线的半实物仿真。仿真结果表明，动基座对准能够在10分钟以内快速实现，但是达到的对准精度与静基座对准相比稍差。     

滤波降阶和等效性操作的捷联惯导静基座精对准

推导了捷联惯导静基座精对准方程,阐明了精对准模型和机械编排之间的等效性操作原理,并进行了可观测性分析,以此给出了精对准简化模型实现的关键技术,通过舍去科氏力项,消除不可观测量,将犫系零偏转为狀系等效零偏估计,三个步骤改进了零速条件下的Kalman滤波自对准模型。试验结果表明,简化模型不仅使得模型大大简化,减轻了计算负担,加快了运行速度,并且保持了原有的快速收敛性和较高的估计精度,是一种优化的静基座精对准方法。     

方位大失准角的捷联惯导非线性快速对准研究

捷联惯性导航系统初始对准中,当方位失准角为大角度时,常规的基于一阶线性化的小角度惯导误差方程不能准确描述系统的误差传播特性,捷联惯导的初始对准可归结为非线性状态估计问题。针对方位大失准角情况,本文提出基于UKF的方位大失准角非线性快速对准方案,该方案增加陀螺信息作为新的观测量,可提高方位失准角的对准速度。仿真结果表明,本文所提出的方案能够适用于方位大失准角情况下的捷联惯性导航系统快速对准。     

基于小波变换和序贯抗差估计的捷联惯导初始对准

基于小波变换和三参数序贯抗差估计，提出了一种新的确定捷联惯导初始姿态的方法。利用静基座下的模拟数据对该方法进行了验证。结果表明，该方法能够保证捷联惯导在较短的时间内获得较高的对准精度。     

基于惯性系原理的动基座粗对准及其性能影响因素分析

捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)在进行导航解算前需要粗对准提供初始姿态角,载体受多种因素影响和制约,在微幅晃动或运动状态下,需要进行动基座粗对准.从惯性系对准原理出发,讨论了基于比力和速度矢量的两种动基座粗对准解算方案,分析了位置误差、速度误差、杆臂误差对动基座粗对准的影响.结果表明,惯性系对准方法能够满足SINS粗对准的要求,速度误差和杆臂误差是制约对准精度与速度的主要因素,机动性强的轨迹能够加快对准速度,基于速度矢量的解算方案能够有效减弱姿态角收敛过程中的抖动,以提高对准效率.     

惯导系统横向坐标法导航性能研究

针对惯导系统横向坐标法,推导了惯导横向坐标系下的系统误差方程,通过求解静基座下的系统误差方程,研究了系统初始误差和惯性测量元件误差对基于横向坐标法的惯导系统的影响,在此基础上完成了系统误差仿真,并与地理经纬坐标解算方法进行比较。理论分析及仿真结果表明:横向速度误差、水平姿态误差为周期震荡型误差,位置误差和航向误差为随时间增长的积累型误差;横向坐标系法可以有效解决惯导地理经纬坐标解算方法的计算奇异和系统误差过大的问题。     

简化自协方差最小二乘噪声估计的SINS静基座初始对准

研究了观测噪声统计特性未知的情况下,简化的自协方差最小二乘噪声估计方法在捷联惯性导航系统静基座初始对准中的应用。该算法采用迭代计算的策略,同时进行噪声估计和初始姿态修正,估计精度较高。通过数值方法对此算法的正确性和有效性进行了验证。     

基于矢量跟踪的GNSS／SINS相干深组合系统研究

为满足组合导航系统在高动态环境下的性能要求,设计基于矢量跟踪的GNSS／SINS相干深组合导航方法。利用矢量跟踪环路将所有可视卫星的跟踪和导航解算融为一体,增强通道间的辅助;高动态对载波跟踪影响更大,在通道预滤波中将码环载波环分别用独立的滤波器处理,组合滤波中采用通道间差分降低滤波状态维数,提高计算效率。引入惯导的加速度辅助本地信号参数预测,较精确地测量卫星视线方向的加速度,减小接收机在高动态时段的剩余动态,提高本地信号参数的预测精度。基于矢量跟踪软件接收机搭建相干深组合仿真系统,实验表明该方法在高动态等环境下能提高信号跟踪性能,改善系统的精度、可靠性。      

大失准角的SINS/GPS组合对准算法研究

利用四元数误差方程和非线性滤波技术能较好地解决大失准角下SINS的空中对准问题。迭代滤波比扩展卡尔曼滤波能在更大程度上改善对准精度，但计算量大。针对此不足，本文基于扩展卡尔曼滤波的状态与偏差解耦算法具有较高数值效率和迭代滤波具有较高精度的特点，推导出了一种非线性滤波算法，并对基于加性四元数误差方程的SINS／GPS组合对准进行了数字仿真。仿真结果表明：该算法既具有迭代滤波的精度又比迭代滤波计算量小。     

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。     

基于捷联惯导的航空矢量重力测量的降阶滤波算法

捷联惯导系统(SINS)在航空矢量重力测量中的基本功能是比力测量,但是纯惯导不能满足精度要求,因此通常采用卡尔曼滤波SINS/DGPS组合导航来提高比力测量的精度。通过误差状态可观性分析设计一种新的降阶滤波算法,该算法使得比力测量分系统的概念更加明晰,并通过仿真验证新算法的正确性。     

基于小波降噪的IMU精对准性能分析

精对准性能是保障惯性导航精度必不可少的重要条件,论文总结了国内外精对准的研究现状,发现精对准一般是通过卡尔曼滤波和惯性传感器的小失准角线性误差方程实现;基于此,本文通过卡尔曼滤波及小波分析,对低、中、高三种不同性能的惯性传感器进行精对准性能分析,对比发现,高精度的惯性传感器有着较好的对准精度;而低精度的传感器,由于噪声偏差及非线性原因,对准精度较低,甚至出现滤波发散的情况.      

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。      

一种基于加表零偏稳定性的GNSS/SINS组合导航异常探测方法

在地面车载组合导航中,全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的观测值容易受地面复杂环境的干扰,导致其定位结果出现异常,严重影响GNSS/捷联惯性导航系统（strap-down inertial navigation system,SINS）组合的滤波解算。从惯导系统误差特性的角度,研究了一种基于加表零偏稳定性的组合导航异常探测新方法。该方法从加表零偏解算的异常来发现GNSS位置、速度等观测值中的粗差,并采取剔除和降权的抗差方法抵御粗差影响。通过一组车载数据的分析表明,观测粗差对加表零偏解算的影响十分显著,以此为判别条件能够准确地发现观测粗差。采用该方法后,位置误差、速度误差和姿态误差的均方根分别减小了70.8%、87.9%和77.7%,显著提高了组合导航的解算精度和鲁棒性,为组合导航数据的抗差处理提供了一种新思路。     

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。     

Integrated Navigation System and Experiment of a Low-Cost and Low-Accuracy SINS/GPS

When SINS (strap-down inertial navigation system) is combined with GPS, the observability of the course angle is weak. Although the course angle error is improved to some extent through Kalman filtering, the course angle still assumes a divergent trend. This trend is aggravated further when using low-cost and low-accuracy SINS. In order to restrain this trend, a method that uses AHRS to substitute for SINS course angle information is put forward aimed at the hardware component characteristic of the low-cost and low-accuracy SINS including AHRS (attitude and heading reference system) and IMU (inertial measurement unit). Real static and dynamic experiments show that the method can restrain the divergent trend of the navigation system angle effectively, and the positioning accuracy is high.