零速修正在GNSS/INS紧组合导航中的应用研究

为研究零速修正在GNSS/INS紧组合导航中的应用,提出综合利用GNSS/INS紧组合解算速度、IMU原始数据和多普勒观测数据的零速判断准则以及零速状态下的紧组合数学模型,并通过车载测试进行验证。结果表明,该零速判断准则对载体静止状态的判断与实际情况吻合良好,零速修正能够有效抑制载体静止状态下的IMU传感器误差积累,尤其是在卫星观测质量不好时。相对于不使用零速修正,在较短静止时间内,采用零速修正算法可以使卫星信号正常时的载体位置、速度精度分别改善27%、35%;卫星信号中断30~120 s时,载体位置和速度精度分别改善16%~75%和87%~97%;但卫星信号正常与中断时,姿态改善效果都不明显。     

里程计辅助车载GNSS/INS组合导航性能分析

车载GNSS/INS组合导航中，GNSS信号易受外界干扰而失锁，导致INS独立导航误差迅速累积。为提高车载松组合导航系统的精度和完整性，使用里程计观测信息结合非完整性约束辅助车载组合导航。考虑里程计刻度系数误差和IMU安装角影响，推导出里程计的输出模型，给出基于卡尔曼滤波的里程计辅助GNSS/INS松组合的数学模型。设计GNSS信号中断的数据实验，结果表明，里程计能有效抑制组合导航系统误差发散，在GNSS中断60 s或10 min的情况下，位置精度提高超过90%。     

基于零速修正辅助MIMU的行人导航算法研究

针对微惯性测量单元(MIMU)误差积累问题,根据行人行走过程中每一次迈步的落地阶段短时间内速度可保持为0的特性,在零速时刻利用系统输出对系统误差进行估计,从而提高导航精度。对比分析基于加速度、角速度、加速度方差和加速度与角速度组合的4种零速检测算法,结果表明,在步态平缓、行走距离较短的情况下,4种算法都能达到较高的精度,其中组合检测法精度最高。     

一种SINS/CNS/GNSS组合导航滤波算法

捷联惯性导航系统/天文导航系统/全球导航卫星系统（SINS/CNS/GNSS）构成的组合导航系统可有效提高飞行器的定位精度,而导弹等飞行器常用发射时刻的发射点惯性坐标系作为测量载体飞行的基准。为此,首先在发射惯性坐标系下推导并建立一种简洁的SINS/CNS/GNSS组合导航数学模型,该模型将SINS积分预报姿态四元数误差作为待估量,可避免姿态误差角与数学平台失准角之间的转换;然后分析定位误差导致的引力误差量级并合理简化,推导符合实际的精确测量噪声模型;最后利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）实现SINS/CNS/GNSS三种信息的有效融合。算法仿真结果表明该方法的有效性,有利于工程实现。     

CNS/SINS组合导航系统的UKF算法研究

天文/捷联惯性（CNS/SINS）组合导航系统采用姿态组合,可使姿态角处于收敛状态,并有效抑制位置及速度的发散。为提高组合导航系统的精度,本文设计了CNS/SINS组合导航系统的UKF算法,在建立CNS/SINS组合导航系统非线性状态方程及线性量测方程的基础上,首先对UKF的量测更新过程进行简化,降低其计算量;然后,基于平台误差角提出系统状态协方差矩阵中姿态角协方差矩阵的计算方法,并推导了UKF算法中姿态量测值一步预测误差对应的平台角误差向量表达式,进而建立CNS/SINS组合导航系统的UKF算法;最后进行仿真实验。结果表明,相对于线性卡尔曼滤波算法及EKF算法,本文算法可明显提高组合导航系统的各导航参数精度,并且本文算法对滤波器初始姿态角误差变化具有较高的鲁棒性。     

巡飞弹高精度组合导航方法研究

针对巡飞弹导航系统低成本、高精度和实时性的需求,提出一种时间-星间差分载波相位在GPS/SINS紧组合导航中的应用方法。给出了15种状态下的GPS/SINS紧组合导航动力学模型,推导载波相位的时间-星间双差观测量模型,利用卡尔曼滤波器进行数据融合,并利用仿真和机载实测数据验证算法的有效性。结果表明,与传统的伪距紧组合导航算法相比,时间-星间差分载波相位方法可以为中短航时的巡飞弹导航系统提供m级定位精度和mm/s级速度精度。     

Kalman滤波在GPS/BDS组合伪距差分定位中的应用

随着各国卫星导航系统的蓬勃发展,单一的GPS系统时代正逐步转变为多系统并存且兼容的全球性卫星导航系统(GNSS)时代。相比于单一卫星导航系统,多系统组合将显著增加可视卫星数目、改善卫星空间几何结构,多系统组合导航定位将是必然的发展趋势。滤波算法是减小GNSS定位随机误差的重要方法,利用非线性滤波方法可消除多种随机误差,从而提高导航定位精度。该文实现了基于Kalman滤波的GPS/BDS组合的伪距差分定位,并将其与最小二乘方法进行比较。实验结果表明:基于Kalman滤波的GPS/BDS伪距差分的定位精度能达到分米级,在差分定位解算过程中,多卫星系统伪距差分精度明显优于单卫星系统伪距差分精度,Kalman滤波解算的精度明显优于最小二乘解算的精度。     

一种改进的UKF滤波算法在BDS/SINS组合导航系统中的应用研究

将自适应估计原理引入UKF（unscented Kalman filter）算法中,该改进算法可以自适应地调节系统模型信息在导航解中的比重,从而减少滤波器初值偏差和系统模型异常扰动对导航解的影响。将改进的UKF算法应用于BDS/SINS（北斗/捷联惯导）组合导航系统中,仿真结果验证了其有效性,且该算法可提高组合导航系统的精度。     

城市复杂环境下GNSS/INS组合导航算法研究

针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。     

基于软件接收机的BDS/MEMS IMU深组合导航性能分析

针对BDS/MEMS IMU深组合导航全物理实验难度较大的问题,提出一种基于软件接收机的BDS/MEMS深组合导航系统仿真分析方法。给出BDS软件接收机结构,介绍深组合导航系统结构设计及滤波算法,最后基于仿真数据进行验证。结果表明,在高动态条件下,就BDS/MEMS IMU导航系统而言,其深组合的导航精度较紧组合有较大提高,位置误差小于1 m,速度误差小于0.01 m/s。     

中国沿海RBN-DGNSS系统北斗差分定位性能测试及分析

提出北斗伪距差分和北斗/GPS联合伪距差分算法,并利用中国北斗沿海差分台站播发信号进行陆地定点和海上动态测试。结果表明,在距台站300 km以内,北斗平面定位精度优于1.5 m（95%置信水平）,高程定位精度优于2.5 m（95%置信水平）|GPS+北斗联合定位精度、数据有效率均优于单独GPS或北斗系统|单独北斗系统的定位精度和性能优于RBN差分系统设计要求。     

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基于序贯UKF的GNSS/CNS/SINS组合导航最优融合算法

组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的量测更新过程进行简化,简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度,且具有计算量低的特性;最后,将序贯滤波算法与简化UKF算法结合,提出多传感器组合导航系统的序贯UKF最优融合算法。仿真结果表明,本文序贯UKF算法不仅可提高系统解算的实时性,并且相对于集中线性卡尔曼滤波算法及经典集中线性UKF算法具有较高的滤波精度。     

北斗系统IGSO卫星新姿态控制模式下定轨精度分析

2016-03-30发射的北斗卫星导航系统IGSO-6卫星采取了不同于之前在轨运行的IGSO卫星的姿态控制模式,在地影期间保持连续动偏模式。利用多个观测网的观测数据进行GPS/BDS联合定轨,分析了IGSO-6卫星的定轨精度。结果表明,IGSO-3卫星地影期间轨道重叠段3D精度平均为0.31 m,最大为0.67 m;IGSO-6卫星平均为0.18 m,最大为0.28 m。姿态转换期间,激光检核视向精度IGSO-3达到0.2 m,IGSO-6优于0.1 m。相比于同时段经历地影期的IGSO-3卫星,采取新的姿态控制模式后,IGSO-6卫星能够有效避免因为地影期导致的定轨精度下降。     

基于全球MGEX数据的北斗导航星座精密轨道确定

利用全球分布的MGEX站观测数据,使用"两步法"以双差方式对北斗卫星进行精密定轨。主要研究北斗卫星轨道确定的处理策略,重点分析轨道确定的流程,并通过实验评价了3种不同类型轨道的精度。结果显示,MEO和IGSO卫星的定轨内符合精度优于0.2m,其中径向优于10cm,外符合精度优于30cm;GEO(以C05号为例)卫星外符合精度优于0.7m,且径向优于10cm。