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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。     

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。     

相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波算法分析

根据卡尔曼滤波理论以及抗差理论,本文推导出了相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波模型,其对观测值中含有粗差有良好的抗差性。通过对含有粗差的变形监测数据分析,与相邻历元误差相关的卡尔曼滤波模型进行比较,采用本文构造的抗差卡尔曼滤波模型处理数据,无论是否有粗差存在观测值里,变形计算结果与实际结果大体一致,粗差对计算结果的影响不敏感。在对变形监测数据分析时,可得出卡尔曼滤波方法估计的状态向量,没有寄存大量的以往观测数据,而是使用最近的观测数据,经过不断的预测和改正,把新的状态展示在系统中。     

卡尔曼滤波模型误差的识别

本文在简述卡尔曼滤波模型基础上讨论了模型误差的检验和估计问题,提出了检验卡尔曼滤波模型误差显著性的几种统计假设检验方法,探讨并给出了估计模型误差的方法和公式。     

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%。     

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MEMS陀螺仪随机误差KF补偿方法的普适性验证

针对MEMS陀螺仪随机误差成为影响系统导航精度的主要因素及建模存在的普适性等问题,提出一种3次卡尔曼迭代估计的误差补偿方法。采用Allan方差对MEMS陀螺仪随机误差参数进行辨识,同时结合MEMS陀螺仪输出数据自相关与偏相关函数具备的拖尾性,设计基于时间序列ARMA的MEMS陀螺仪误差卡尔曼滤波模型。采用同型号6只MEMS陀螺仪惯性测量单元搭建测试环境,并开展导航验证实验,结果表明,经过滤波处理后的MEMS陀螺仪各项误差系数明显降低,且滤波效果随滤波次数的增加而增强。6组MEMS陀螺仪测试设备显现出的误差减弱趋势具有一致性,姿态误差对比结果也进一步验证了该方法的可行性。     

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