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。     

GPS/INS组合导航系统抗差滤波器设计

常规Ｋａｌｍａｎ滤波器已经广泛用于ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统,其中假设系统动态模型和噪声统计特性是精确已知的。事实上,这种假设是不符合实际情况的。在组合导航系统中,惯性测量器件的质量不稳定,ＧＰＳ测量误差受外界环境的影响,因而对组合导航系统进行抗差设计是十分必要的。本文利用对策论设计了能使不确定噪声下性能最好的极小极大抗差滤波器,并将其应用到ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中。考虑一个ＩＯ状态的ＧＰＳ／     

卡尔曼滤波与H∞滤波在INS／GPS组合导航中的应用

组合导航利用惯性导航（INS）和全球定位系统（GPS）较强的非相似性和互补性,将两者组合,可以取长补短,充分发挥各自的优点,提高导航系统性能。利用卡尔曼滤波能够有效提高其精度,但卡尔曼滤波的应用要求函数模型和随机模型已知,符合实际,这在实际应用中是很难保证的,一般都是通过经验信息确定。H滤波则具有很强的鲁棒性,抗干扰性强。通过仿真数据处理,结果表明：H滤波比卡尔曼滤波在噪声特性未知时更适用,精度更高。     

一种迭代的GPS／INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程。针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法。该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值。实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响。其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波。     

一种迭代的GPS/INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程.针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法.该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值.实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响.其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波.     

神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法

首先利用预报残差构造的最优自适应因子设计GPS/INS组合导航自适应滤波器。并针对BP神经网络存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,给出网络的改进算法。利用神经网络对自适应滤波器状态方程的预报值进行在线修正,给出神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法。最后,利用实测数据进行验证。结果表明,改进的神经网络算法明显提高网络收敛速度;两种自适应滤波算法相对标准组合导航算法都能够可靠地反映载体运动轨迹;神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法相对GPS/INS组合导航自适应滤波算法在精度和可靠性方面又有明显提高。     

一种两步自适应抗差Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用

当GPS观测可用时,如何提高组合导航的可靠性、连续性以及导航精度是组合导航重要的研究主题。针对伪距、伪距率紧组合导航精度低、姿态角误差修正不精确的缺点,本文从参数可观测性角度提出一种两步自适应Kalman滤波算法。首先简单介绍了紧组合Kalman滤波的过程,然后给出了两步自适应抗差滤波的公式和具体步骤,并且进行了分析和比较。最后用实测算例对提出的算法进行验证。结果表明,相比较于伪距、伪距率紧组合Kalman滤波,两步自适应抗差滤波能够控制动态扰动异常和观测异常的影响;导航精度不会随着组合周期的增长、INS惯性元件误差的增大而降低;在惯性元件误差较大的情形下也能够很好地估计元件误差,提高姿态角精度。     

UKF在GPS/INS组合导航系统中的应用

扩展卡尔曼滤波(EKF)是GPS/INS组合导航系统工程实现中常用的一种数据融合方式.但EKF线性化误差在一定程度上影响了GPS/INS组合导航系统精度的提高.Unscented卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波器,它能有效地减小线性化误差对GPS/INS组合导航系统精度的影响.基于四元数法建立了GPS/INS组合导航系统的非线性误差方程模型;最后通过数字仿真验证了UKF组合导航系统应用中的性能.     

UKF在GPS/INS组合导航系统中的应用

扩展卡尔曼滤波(EKF)是GPS/INS组合导航系统工程实现中常用的一种数据融合方式。但EKF线性化误差在一定程度上影响了GPS/INS组合导航系统精度的提高。Unscented卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波器,它能有效地减小线性化误差对GPS/INS组合导航系统精度的影响。基于四元数法建立了GPS/INS组合导航系统的非线性误差方程模型;最后通过数字仿真验证了UKF组合导航系统应用中的性能。     

顾及动力学模型误差影响的GPS/INS组合导航自适应滤波算法

在顾及动力学模型随机误差的情况下,设计了一种GPS/INS自适应滤波算法。针对BP神经网络存在的训练速度慢、易陷入局部极小值等问题,对神经网络学习算法进行了改进。利用神经网络进一步减小系统误差对导航解的影响,给出了顾及动力学模型随机误差和系统误差的GPS/INS自适应滤波算法,并利用实测数据验证了算法的有效性。     

利用SVM的GPS/INS组合导航滤波发散抑制方法研究

为验证导航模型在GPS信号更新频率较低的情况下的导航能力,给出了GPS/INS组合导航滤波模型。载体运动过程中,分别使信号中断5s、10s、15s。通过实验得出,GPS信号中断时间过长(10s以上),GPS信号恢复后,Kalman滤波器会产生发散现象。引入支持向量机,提出利用SVM内插GPS信号提高信息更新频率消除组合导航滤波器的发散。结果表明,GPS信号中断时间过长导致组合导航系统滤波发散的情况下,通过SVM内插GPS数据提高GPS更新频率,可以有效地抑制滤波发散,提高导航的准确性。     

GPS/INS组合制导技术在现代战争中的应用及发展趋势

现代战争大量使用精确制导武器,广泛应用先进的GPS／INS组合制导技术。分析了GPS／INS组合制导技术的优势,结合其在军事领域的应用,展望了GPS／INS关键技术的发展趋势。     

基于低通滤波的GPS/INS组合导航模型研究

惯导系统中惯性元件误差是影响惯性导航及组合导航精度的重要因素。本文首先分析了INS加速度计及陀螺仪在不同方向上的原始观测数据误差源及其相关作用,并给出低通滤波及GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navi-gation System)组合导航模型。在此基础上,提出采用低通滤波器消除INS原始数据中的高频随机误差,提高GPS/INS组合导航精度的技术路线。模拟INS的线速度及角加速度原始观测数据,对本文模型进行INS自主导航测试,导航精度得到明显提高。进一步采用实测数据进行组合导航分析,滤波前后计算的位置误差比较可以看出滤波后的导航解要优于滤波前,X、Y、Z三个方向上导航精度分别提高了15.1%、28.3%、28.1%。在残差最大值的比较上,三个方向上都有所减小,说明本文模型可有效提高导航精度。     

北斗/INS组合导航关键技术分析

组合导航系统有利于充分利用各导航系统进行信息互补与信息合作,成为导航系统发展的方向。在所有的组合导航系统中,以GPS与惯性导航系统INS组合的系统最为理想,而深组合方式是GPS与惯性导航系统（INS）组合的最优方法。鉴于GPS的不可依赖性,北斗卫星导航系统与INS的组合是组合导航系统的发展趋势,研究其组合模式具有重要意义。通过分析、评述国外INS/GPS深组合导航系统的发展现状,提出我国自主研制INS/北斗深组合导航系统需要解决的关键技术。     

精密单点定位在GPS/INS组合导航中的应用

分析了精密单点定位(precise point positioning,PPP)技术,提出了PPP/INS组合导航模型,并阐述了两者组合的技术路线及数据处理流程。实测数据采集于新南威尔士大学校园内,分别选用采样率为1s和2s的PPP数据与频率为100Hz的INS数据进行融合实验。将RTK定位解作为参考值,分别用PPP定位解和PPP/INS组合计算的位置与其比较,分析误差分布情况。结果表明,PPP/INS导航解要优于PPP导航解。     

GPS／INS组合系统的工作原理及其在航空遥感中的应用现状

GPS／INS组合系统应用于航空摄影测量时可以直接给出相机曝光瞬间的外方位元素，从而部分乃至全部地摆脱传统摄影测量对地面控制点的依赖。本文主要介绍GPS／INS组合系统的工作原理及特点，以及GPS／INS组合系统辅助航空摄影测量与遥感的国内外应用现状。     

低精度INS／GPS组合导航大方位失准角初始对准方案

在低精度MEMS-IMU和GPS组合导航中,由于IMU的精度问题,无法通过传统的解析方法实现方位失准角的粗对准,造成了大方位失准角问题,从而导致系统的强非线性。通过变换状态量,用方位失准角的两个三角函数代替方位失准角作为状态量,建立了新的线性系统方程。用改进奇异值分解法对新对准系统进行可观测度分析,完成了车载导航试验,结果表明：本初始对准方案在低精度的组合导航中具有很好的对准精度和对准速度。     

GNSS／INS 深组合导航技术研究进展

深组合导航以精度高、抗干扰性强等优势在军事、民用领域具有广泛应用前景。本文分析了松组合导航、紧组合导航与深组合导航的结构,指出了深组合与传统模式的区别。依照信息处理方法的不同,将深组合导航分为四种模式,分析了不同深组合模式的结构和技术特性及研究成果,总结了深组合技术研究趋势,对进一步深入研究深组合导航技术具有借鉴意义。     

GNSS/INS组合导航在航空摄影中的应用研究

主要研究了GNSS/INS组合导航在航空摄影中的应用.介绍了GNSS/INS组合导航的优点和应用理论,在此基础上,主要研究偏心分量、偏心角的测定,预处理POS数据,GNSS/INS数据联合处理,检校场空三解计算与EO文件的输出等整个GNSS/INS导航在航空摄影的应用,从中体现出该导航应用于航空摄影的优越性.