深海拖缆导航勘探数据处理算法研究

探讨了深海拖缆导航勘探数据的处理方法。首先,介绍了预处理中Crossline声学观测值的粗差探测及RGPS观测值的类周跳问题探测等关键技术;然后,分步介绍了数据处理过程中的约束网平差、曲线积分和拟稳平差等方法;最后,通过与国外常用数据处理软件进行比较,验证了所提出的数据处理方法的有效性。     

基于IGGⅢ权函数的GNSS/INS组合导航RAIM模型

将IGGⅢ权函数引入GNSS/INS组合导航中,提出基于IGGⅢ权函数的GNSS/INS组合导航RAIM模型,根据Kalman残差平方和服从x2分布,论证运用IGGⅢ权函数探测粗差星的可行性.开发模拟平台生成GPS、Galileo、GLONASS和BeiDou卫星星座,卫星观测值加入单粗差和多粗差,测试RAIM模型的粗差探测能力.算例表明,RAIM模型能够准确定位粗差星,剔除粗差星后,可提高GNSS/INS组合导航精度.     

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。     

双源车载差分卫星导航定位稳定性分析

车载卫星导航系统广泛应用于交通时,采用伪距单点定位就可以满足日常驾驶需要,如需进一步提高导航精度就要利用伪距差分技术进行实时车载导航定位,采用单频三差相位平滑伪距观测值,导航精度在2m以内,可进行车道级导航定位。提出了用单频三差码相组合二次差为标准对三差平滑进行质量控制,以减小周跳和粗差的影响。分析了车载卫星差分导航过程中北斗系统和全球定位系统卫星的可见性,通过在算法中实现北斗和全球定位系统联合解算,以增加车载导航的稳定性。     

一种单目视觉/INS组合室内定位抗差方法

针对单目视觉/INS的组合定位算法中,单目视觉本身不具备尺度的问题以及在景深变化明显和光照不均匀的环境下会产生粗差的问题,提出了一种单目视觉/INS组合室内定位抗差方法。在尺度恢复方面,借助INS的位置增量信息,基于最小二乘法对单目视觉进行尺度恢复。在抗差方法方面,利用INS在短时间间隔内增量信息高精度的特性,对单目视觉在此时间间隔内的增量信息进行检测,判断是否产生粗差并进行粗差剔除,进而提高组合定位系统的定位精度。实验结果表明,所提算法可以有效的探测并剔除单目视觉/INS组合系统在恶劣环境下产生的粗差,提高组合定位系统的精度及鲁棒性。     

鲁棒无迹卡尔曼滤波组合导航定位方法

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在非高斯噪声或统计特性不准确时滤波精度会下降甚至发散等问题,提出了一种基于Huber-M估计的无迹卡尔曼滤波导航算法。首先采用奇异值分解(SVD)迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换;然后将Huber方法用于UKF框架中,使先验信息和量测信息进行重构;最终以达到克服传统UKF滤波器稳定性差的问题,提高滤波抗差能力。对提出算法进行GPS/UWB组合导航仿真验证,并与EKF和UKF进行了比较。实验结果表明,加入M估计的SVD-UKF在噪声统计特性不准确时和加入随机观测异常状态下都可以将滤波器性能提高25%～40%,与其他两种算法相比,本文所提算法的定位误差能快速收敛,并保持较高滤波精度。     

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。     

抗差方差分量估计在GPS/GLONASS组合导航中的应用

运用GPS/GLONASS组合导航时,由于卫星系统的测距精度不同,需要在组合解算中采用方差分量估计进行合理定权和平差计算。但是,当GPS和GLONASS观测值中含有粗差时,若采用最小二乘方差分量估计则无法抵抗粗差的影响,从而降低平差结果的精度和可靠性。为了提高GPS/GLONASS组合解算的抗差性,本文引入了基于IGGⅢ等价权函数的抗差估计方法,经过对GPS/GLONASS实测数据的计算和分析,证明这是一种可行的和有效的方法。     

抗差EKF滤波在GNSS/INS组合导航中的应用

GNSS/INS组合导航中,姿态解算和比力转换精度是影响精度的关键因素,且GNSS观测数据存在粗差,易对组合导航系统产生影响,针对以上问题,本文设计了一种顾及姿态解算精度的组合导航抗差算法,利用罗德里格斯公式进行姿态更新和比力转换,通过引入抗差估计理论,利用观测值和预测值的差值构造抗差因子,重新设计观测量噪声矩阵.一组...     

零速修正在GNSS/INS组合导航中的应用

探讨了零速修正在GNSS/INS组合导航中的应用.给出了GNSS/INS松组合的数学模型,针对载体的静止状态,设计了两种零速修正方式并给出了相应的量测方程,对实测数据以不同的实验方案进行解算和分析,实验表明:同时使用零速修正和GNSS位置、速度观测值时,可以显著提高载体处于静止状态时的速度精度;只使用零速修正和GNSS速度观测值时,又可以提高载体处于静止状态时的位置精度;但零速修正对姿态精度的改进不明显.     

组合导航后处理方法在船载一体化测量中的应用

在传统RTK方法施测难度很大的水域,利用目前最新的组合导航后处理方法进行一体化测量。通过陆地点云的比对可知,该方法采集的成果可满足大比例尺测图的要求,特别适合在地形复杂水域作业,显著提高了作业效率。     

组合导航技术在出租车计价系统中的应用

针对目前出租车计价器在计时和计程方面存在的问题,提出了利用GNSS+INS+Odometer组合导航技术进行出租车计价的方法。运用组合导航技术对出租车载客过程中里程和时间进行计算,一方面可以避免传统计价器在使用过程中由于计价器本身以及人为因素等原因,改变实际的行驶里程,影响计价的准确性,从而提高计价的准确性;另一方面,可以避免单一的里程计计价过程中一旦出现故障,里程结果出现较大误差或无法计价等情况,增加出租车计价系统的可靠性。通过跑车试验证明：将组合导航技术应用于出租车计价系统中,能够对出租车计程、计时以及低速计价等关键问题作出很大改进,在计价的精度和可靠性方面都有显著提高;避免因计价器不准等原因造成的乘客、出租车司机之间的矛盾,维护双方的合法权益;对组合导航技术的发展起到了很好的推动作用。     

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。     

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。     

多级平面网的整体平差研究

在多级导线网统一平差更加严密、合理的设想下 ,根据德州市德城区已形成的首级控制网和加密的一级导线网数据 ,通过重新进行统一平差 ,对多级导线网统一平差需解决的有关问题进行了研究。文章对多级网中多类、不同等级观测值的权匹配问题和粗差探测问题进行了分析讨论 ,并用科傻测量控制网数据处理软件(CosaWIN)计算出了相应的结果 ,最后结合计算结果 ,给出了结论     

GPS/DR组合导航中一种新的数据融合算法

在分析以往多传感器组合观测数据融合算法基础上,提出了一种新的数据融合算法。仿真计算结果证实了该方法的可行性。     

MATLAB中间件在组合导航解算软件设计中的应用

利用MATLAB强大的数值计算、数据处理、系统分析的能力,将MATLAB中间件技术应用于组合导航解算软件的设计,实现卫星位置计算、用户位置计算等核心计算模块,结合高级语言界面设计及控制逻辑开发的优势,实现了软件的即插即用,提高了软件的可维护性,具有很好的实用价值。     

GPS／INS组合导航系统的Matlab／Simulink仿真

首先系统研究了GPS／INS组合导航系统的仿真原理，然后以Matlab／Simulink为平台，在对GPS、INS进行单独仿真的基础上，对GPS／INS组合导航系统进行了实时的扩展Kalman滤波仿真试验，试验结果不仅证明组合导航具有较高的导航精度，而且为进一步研究组合导航系统开辟了一条比较实用的道路。     

基于双因子抗差卡尔曼滤波在动态导航中的应用

针对动态导航卡尔曼（Kalman）滤波的异常扰动影响问题,根据观测量中的粗差对状态向量滤波值的影响规律,引入了双因子算法,导出基于预报残差的抗差卡尔曼滤波模型,该模型具有良好的抗差性,利用实测数据加模拟粗差进行验证,结果表明：抗差卡尔曼滤波可以很好的控制状态对滤波估值的影响,精度相对于标准卡尔曼滤波有明显的提高。