一种改进的GNSS／INS非相干深组合导航

针对GNSS／INS非相干深组合导航中通道滤波器状态模型中信号幅值估测不准而导致跟踪环路观测噪声较大的问题,提出了一种改进的GNSS／INS非相干深组合导航方法。该方法通过去除通道滤波器中信号幅值状态变量,增加载波相位变化率加速度误差,重新设计了通道滤波器数学模型。仿真结果表明：相比于传统的非相干深组合导航方法,这种滤波器的跟踪性能与导航精度有了进一步提高。     

抗差估计在RTK／INS紧组合中的应用研究

针对动态环境下GNSS／INS导航定位结果常受粗差影响的问题,提出了一种基于抗差卡尔曼滤波的GPS／BDS双系统RTK／INS紧组合导航定位算法,根据方差膨胀模型,建立抗差卡尔曼算法,得到GNSS／INS紧组合抗差解,并通过两个不同区域的实测车载实验进行了算法验证. 实验结果表明:本方法相较于传统方法，在N、E、D三个方向的导航精度分别提高1.4～4.6 cm,0.7～9 cm,1.5～2 cm,模糊度固定成功率提高10.3％～25.6％,导航精度及可靠性得到显著提高,对动态环境下车载或自动驾驶等应用具有一定的理论参考和实用价值.      

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。     

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。      

车载分散式协同定位算法性能分析

为了提高GNSS拒止环境下车辆编队的定位精度,克服集中式滤波依赖中央处理单元且整体计算量大,进而导致协同定位系统可靠性低的问题,提出一种基于OD/SINS(里程计/捷惯导组合导航)模式下分散式协同定位算法.在OD/SINS组合导航系统方程的基础上构建了分散式协同定位模型,建立了基于位置反馈校正的测量模型,并引入载体连线边横向误差和边纵向误差来对协同定位后的相对精度进行评价.仿真结果表明,该算法与非协同模式相比,能够有效减小定位误差和航向角误差,并且能够显著提升载体之间的相对精度和编队构型的稳定程度.     

改进的STUKF及其在多传感器信息融合中的应用

针对卫星导航信号不可用时引起组合导航性能降低问题,设计了适用于飞行器进近的卫星导航/捷联惯导/摄影定位(GNSS/SINS/Photogrammetry)组合系统。针对飞行器着陆时对系统位姿精度和自主性高的要求及其存在加减速、转弯等高动态的特性,以及采样点初始信息的不确定性导致UKF滤波器误差变大或者发散的问题,各子滤波器的状态估计采用改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)方法。数字仿真表明,与传统UKF算法相比,改进的算法对载体的位姿估计精度更高,且只需一次UT变换,无需求解雅可比矩阵;计算复杂度降低对飞行器进近的过程有一定适应性。     

GNSS／INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论的拓展

对GNSS/INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论进行了系统而深入的研究。针对GNSS/INS组合导航实际应用中存在的随机模型不精确、GNSS观测条件不佳、INS误差累积迅速等问题,引入Allan方差、ARMA模型、载波相位平滑伪距、伪距差分求解速度、自适应滤波、误差模型修正等算法,对其进行改进并进一步提高了导航精度和可靠性。     

基于容错型联邦强跟踪滤波的多星座组合导航算法研究

在多星座组合导航应用于高动态场景时,由于受加速度变化范围大、动态噪声和观测噪声难以准确预测等因素影响,常规联邦滤波估计精度将会严重下降甚至发散。针对这一问题,提出将强跟踪滤波算法应用到容错型联邦滤波器中,构成容错型联邦强跟踪滤波器。对COMPASS/GPS/GLONASS组合导航系统进行的仿真结果表明:该算法设计灵活,容错性强,对高动态目标有较强的跟踪能力,能够显著提高导航定位的精度和可靠性。同时,由于组合应用了无重置联邦滤波结构和渐消矩阵一步次优算法、残差χ2检验算法等实用算法,使得该算法整体计算量适中,易于实现,具有一定的工程实用价值。     

PPP／INS组合系统研究进展与展望

随着GNSS多系统的建设,精密单点定位(PPP)技术向着实时固定解方向发展,PPP／INS组合系统因无需布设基准站,在导航测绘领域有着广泛应用前景。本文系统总结了GNSS多系统、PPP模糊度固定、INS辅助对PPP／INS组合系统的贡献,以及组合系统在滤波方法、平滑算法、随机模型建立等方面的工作,并展望了PPP／INS组合系统的发展趋势。      

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。     

弹道导弹的GNSS/SST/SINS组合导航系统研究

提出一种组合导航方案，该方案在硬件上采用全捷联的结构，在算法上将捷联星光跟踪仪（strapdown startracker，SST）的姿态信息，高动态GNSS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波，全面提高导航精度。设计并实现了弹道导弹GNSS／SST／SINS组合导航系统实时仿真平台，仿真结果表明了该组合方案的稳定、可靠性。     

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。     

RFID辅助INS/里程计的人员定位在数字矿山中的应用

井下人员定位是实现数字矿山的重要组成部分。INS/里程计组合系统用于井下定位已经无法满足高精度的需求,且两类传感器均存在累积误差,因此,提出一种利用射频识别(RFID)辅助的INS/里程计的人员定位算法。首先介绍了INS/里程计组合定位的系统状态模型和观测值模型,给出了RFID辅助模型的观测值,为提高传感器组合稳定性,引入联邦滤波器,给出基于RFID辅助INS/里程计的人员定位系统具体流程,最后进行模拟实验,验证了算法的有效性。结果表明,通过RFID提供的高精度位置观测值能有效提高INS/里程计井下人员定位效果,联邦滤波器提高了滤波的收敛速度和精度,平面精度提高了1/3左右,确保了井下人员长时间定位的精度要求。     

改进Sage-Husa算法在飞机组合导航中的应用

针对机载组合导航系统,考虑不同飞行阶段的气压高度,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,以提高组合导航系统定位精度. 该算法通过引入气压高度,实时计算并修正滤波异常判定的调节因子,以满足飞机不同飞行阶段的滤波需求. 通过捷联式惯性导航系统(SINS)、全球卫星导航系统(GNSS)定位误差特性仿真、卡尔曼滤波组合算法仿真、以及改进的Sage-Husa自适应滤波算法仿真,并对相关结果进行比较验证. 仿真结果表明,改进Sage-Husa自适应滤波可以提高滤波的自适应性,降低组合导航系统定位误差,取得较好的效果.      

北斗二代／SINS组合导航系统研究

将伪距、伪距率组合方法应用于北斗二代卫星／SINS组合导航系统,利用卫星系统的星历数据与SINS给出的位置、速度计算出相应的伪距和伪距率,然后与接收的伪距和伪距率相比较得出误差作为量测值,通过卡尔曼滤波器估计卫星定位系统和SINS的误差量,从而实现系统的校正。建立了组合导航系统的状态模型和量测模型,仿真实验表明,该组合模式可得到很好的导航精度。     

因子图框架下里程计辅助GNSS/INS组合导航算法

在复杂观测环境下,GNSS/INS组合导航系统的GNSS信号易受干扰从而导致INS独立导航精度迅速下降。针对上述问题,本文基于因子图的里程计辅助GNSS/INS组合导航算法,利用里程计观测信息结合非完整性约束构建航向速度约束方程,同时采用能多次线性化计算和多次迭代的因子图优化方法进行参数估计。实际车载试验解算结果表明,在GNSS信号良好时,基于因子图方法比滤波方法具有更快的收敛时间,收敛速度提高了近10倍;在GNSS信号发生中断时,添加里程计辅助后组合导航系统在东向和北向分别提升了83%和89%。与传统的滤波融合手段相比,本文采用因子图优化后在东向和北向的定位精度分别有63%、70%的改善。     

一种新型GNSS/IMU方式在无人机导航中的应用

GNSS/IMU组合导航一般采取基于欧拉角的组合方式。为了加快收敛速度,通常采用非线性滤波。但非线性滤波如EKF等仍然有一定的截断误差且计算量较大。采取基于DCM的组合导航方式,建立了基于DCM的GNSS/IMU的组合导航模型,并以基于DCM的卡尔曼滤波方式进行滤波解算。组合导航姿态收敛快,且计算量小。通过采用无人机实测数据进行分析,并与基于欧拉角的Kalman滤波组合导航算法进行比较,该方法有效缩短了计算时间,且精度较高。更适合无人机等高动态载体的实时导航需求。     

北斗/惯导的快速混合高斯UKF算法

为进一步改善北斗/惯导中无迹卡尔曼滤波的精度,针对导航系统中噪声随机模型本质上的非高斯分布特性,结合有限高斯概率分布可近似任意概率密度函数的理论,以混合高斯UKF滤波为框架,提出了一种快速混合高斯UKF算法。该算法使用奇异值分解替代无迹变换产生采样点中的协方差平方根计算,和迭代中构造有限分量混合高斯模型二次近似后验二阶矩减少子滤波器数量的思路,改善了传统算法子滤波器数量随迭代次数成指数变化而增加计算成本的状况,一定程度上提高了计算的实时性。通过对北斗/惯导紧耦合系统的数据仿真实验,结果分析表明:相对于传统算法,本文提出的新算法在保证滤波精度的同时,计算量较低、实时性较好,适合于处理非高斯非线性北斗/惯导组合导航定位的滤波计算问题。     

一种GNSS/视觉观测紧组合导航定位算法研究

全球卫星导航系统(GNSS)在弱信号环境下,GNSS信号易受到遮挡或者电磁干扰,严重影响导航定位的可靠性、连续性和精度. 针对此问题,本文作者研究了一种GNSS和视觉观测紧组合导航定位方法. 首先基于相机采集图像数据,利用ORB-SLAM2开源平台求解得到视觉位置结果增量,再联合GNSS伪距观测数据采用卡尔曼滤波(KF)进行组合定位解算. 采用实测的GNSS伪距观测数据和图像数据进行测试,试验结果表明:该算法不仅能有效地提升GNSS弱信号环境下导航定位的连续性和精度,还能在卫星数少于4颗时保持持续导航定位.      

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。