差分GPS组合导航在铁水运输监控系统中的应用

论述了在钢铁厂恶劣工业环境下，铁水运输差分GPS组合导航系统的各部分组成及有关技术指标，重点论述了根据钢铁厂铁水运输系统的特点，实施差分GPS组合导航的独特处理方法，开拓了GPS应用的新领域。     

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。     

新型组合导航定位技术在机场抢建中的应用

在机场抢修抢建中,对测量系统的作业时间、定位精度、可靠性具有较高的要求,本文提出了一种新型高精度IMU/TS组合定位导航方法,引入激光跟踪定位/惯性组合导航理念,分析了系统组成以及各传感器的误差项,将系统时间延迟作为新的状态估计参数,采用卡尔曼滤波器将IMU和TS数据进行数据融合处理,并在车载动态应用条件下同IMU/GPS组合定位导航系统进行了实验数据比对,验证了在无GNSS信号环境下IMU/TS组合定位导航系统的位置测量精度。     

非完整约束的OD/SINS自适应组合导航方法

在地面车载组合导航GNSS/OD/SINS中,全球导航卫星系统（GNSS）信号容易受到环境的干扰甚至发生中断,将非完整性约束（NHC）应用于里程计（OD）/捷联惯性导航系统（SINS）组合,可以有效抑制GNSS信号中断期间组合导航系统的误差发散。通常NHC的噪声设定基于固定的经验值,然而在实际运动过程中,车辆运行轨迹复杂多变,其运动状态不能完全满足NHC前提假设,经验给定的噪声无法准确反映车辆实际运动情况。为此,本文分析了NHC噪声与车辆运动状态的关系,构建了一种基于车辆运动状态的NHC噪声自适应方法。通过所选场景的实测数据验证表明：采用噪声自适应的NHC/OD/SINS组合导航结果相比于固定噪声的NHC/OD/SINS组合,在GNSS信号中断110 s、车辆连续转弯的情况下,最大水平位置误差减小了68.4%;在GNSS信号中断74 s、车辆直线行驶的情况下,最大水平位置误差减小了87.3%;能较好地抑制GNSS中断期间组合导航系统的误差发散。     

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.     

GPS/GLONASS组合单点定位在导航中的应用

讨论了GPS/GLONASS组合单点定位的数学模型和数学处理方法,分析了在GPS观测卫星数大于或小于4颗情况下组合单点定位的结果,实现了低精度要求下的导航定位.     

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。     

自适应卡尔曼滤波在GPS/DR组合导航中的应用

针对在观测条件较差的情况下卡尔曼滤波的鲁棒性较差,本文设计了一种自适应卡尔曼滤波模型。通过实际车载GPS/DR组合导航试验,结果表明该模型在观测质量较差的情况下能够抑制较大的偏差,相对于标准卡尔曼滤波模型,其平面定位精度提高了近一倍,达到2～3m。因此,在观测环境较差的情况下建议采用渐消自适应卡尔曼滤波模式进行组合导航。     

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。     

组合导航卫星系统定位技术进展

多星座导航系统的组合共用是近年来卫星导航领域的发展方向之一。综述了基于组合导航卫星系统定位技术的最新研究进展,从多源信息融合理论的角度阐述了卫星导航系统组合定位的思路,同时在多星座导航系统组合的新背景下分析了载波相位模糊度解算这一关键问题的发展,探讨了系统组合共用实施中有待于进一步研究解决的新问题。     

一种异步多传感器组合导航系统融合算法

针对不同导航传感器存在的采样率不同步（或尺度不同）,提出了一种基于状态方程多尺度变换的异步多传感器组合导航系统信息融合算法。仿真结果表明,本算法不仅具有较好的实时性,而且具有较好的融合精度。     

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。     

IMU/GPS组合导航系统自适应Kalman滤波算法

给出了IMU在地固坐标系中的误差方程,介绍并分析了自适应滤波和渐消Kalman滤波算法原理,然后将渐消因子引入到自适应滤波算法中,并将其应用到IMU/GPS松组合导航系统中,最后利用一个实际算例证明了该组合导航系统的有效性。     

组合导航中一种新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统/航位推算组合导航定位中,由于目标运动的不确定性,GPS接收机与DR器件接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高跟踪精度,针对应用常规卡尔曼滤波进行组合导航解算由于噪声统计特性未知而引起滤波不稳定的问题,本文提出了一种基于新息序列的量测计算进行自适应估计的卡尔曼滤波算法。该算法通过对新息方差强度进行极大似然估计,将新息计算引入卡尔曼滤波器的增益计算,达到控制发散的目的。最后对改进的算法与一般卡尔曼滤波算法做了对比仿真试验分析,结果表明了改进算法的有效性。     

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。     

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。     

UKF在惯性/重力组合导航中的应用

将UKF(Unscented Kalman Filter)方法用于惯性/重力组合导航系统.UKF方法设计了少量的呈高斯分布的σ点,在每个更新过程中,σ点随着非线性状态方程和测量方程传播,从而获得滤波值及较高的计算精度,而且避免了对非线性方程的线性化过程.仿真结果表明:UKF方法比传统卡尔曼滤波及其改进的滤波模型都有更高的估计精度,并能有效的克服非线性严重时出现的滤波发散问题.     

UKF在惯性/重力组合导航中的应用

将UKF(Unscented Kalman Filter)方法用于惯性/重力组合导航系统。UKF方法设计了少量的呈高斯分布的σ点,在每个更新过程中,σ点随着非线性状态方程和测量方程传播,从而获得滤波值及较高的计算精度,而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明:UKF方法比传统卡尔曼滤波及其改进的滤波模型都有更高的估计精度,并能有效的克服非线性严重时出现的滤波发散问题。