基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合导航

GPS/SINS组合导航系统的观测模型直接关系着导航系统的精度。提出了一种基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合观测模型。分析了采用双差伪距和采用双差伪距/伪距率两种观测模型对组合导航输出参数精度的影响。实测数据结果表明,采用双差伪距和采用双差伪距/伪距率作为观测值均能实现组合导航系统的收敛。引入双差伪距率观测值明显改善了系统的可观测性,不仅提高了组合导航中速度和姿态角的估计精度,也加快了速度误差和姿态角误差估计的收敛速度。     

利用牛顿插值的GPS/INS组合导航惯性动力学模型

针对GPS/INS组合导航中INS动力学建模不准确的问题,提出了一种基于牛顿插值的GPS/INS组合导航惯性动力学多阶建模算法。首先,介绍了牛顿插值的计算方法;然后,利用其对惯性系统Gauss-Markov模型进行改进,实现了多阶建模;最后,给出了组合导航详细的动力学模型和观测模型。利用实测数据对算法进行验证,并通过对比不同阶数建模方法寻求牛顿插值的最优建模阶数。结果表明,相比于传统GaussMarkov过程,基于牛顿插值的GPS/INS组合导航惯性动力学模型能够有效提高组合导航位置精度和姿态精度。与此同时,实验分析表明,4阶牛顿插值建模在实现模型准确性的前提下,降低了模型的复杂性,为牛顿插值建模阶数选取提供了良好的借鉴。     

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。     

一种提高导航精度的改进滤波方法

卡尔曼滤波技术是目前GPS/IMU组合导航中应用最广的误差估计关键技术之一。本文在捷联式惯导系统正向导航滤波算法与逆向导航滤波算法基础之上,提出一种将二者有机结合的组合滤波算法,用于事后IMU/GPS联合解算中,以提高组合导航的精度,并通过实际的机载飞行试验数据解算结果验证该方法的可行性。组合滤波后的位置精度达到厘米级,速度误差小于0.02 m/s,航向角精度约为0.2°。     

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。     

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。     

附加方位约束的GPS/INS组合系统选权自适应卡尔曼滤波

单天线GPS/INS经典组合模型存在的明显不足是：由于状态参数不仅包含INS的位置、速度误差,而且还包含INS的姿态误差和元件误差,存在观测信息不足,间接可测参数难以准确估计。在深入分析常用GPS/INS组合模型及滤波算法中参数估值的特性基础上,提出从两方面改善这类滤波结果：①在运动条件下的组合观测模型中附加GPS单天线测方位角约束,建立观测值与间接可测参数之间的联系;②将选权自适应卡尔曼滤波方法拓展到GPS/INS滤波中,以提高参数估计的精确性。通过对滤波结果的增益阵、位置差、速度差及姿态估计结果的分析可知,该方法的滤波结果更趋准确、合理。     

露天矿区里程计辅助的GPS/INS车辆导航算法研究

由于INS误差容易快速积累,所以在GPS/INS组合导航过程中依赖于GPS信号的稳定性,露天矿区GPS信号容易发生中断或遮挡,引起INS误差的快速增长,降低导航精度。在GPS/INS组合导航的基础上,提出了露天矿区里程计辅助的组合导航算法,修正了GPS信号中断过程中导航参数误差。介绍了里程计速度和位置的解算方法和传统的GPS/INS组合导航的动力学模型及观测模型,给出了里程计辅助GPS/INS组合导航算法的结构图,描述了里程计辅助的GPS/INS组合导航算法的详细过程,通过车载验证了算法的有效性。实验结果表明:GPS信号缺失的情况下,GPS/INS组合导航的误差快速积累,导航精度较低;通过引入里程计辅助组合导航,可以及时修正GPS信号中断阶段的导航参数误差,加入的里程计辅助的GPS/INS组合导航误差在NED三个方向的最大值分别为11.336 m、8.056 m和19.782 m,比无里程计辅助的误差(在NED三个方向的最大值分别为40.324m、38.776m和79.693m)有较大提高,数据解算满足导航要求。     

基于伪距和多普勒观测值的DGPS/INS紧组合导航算法研究

GPS/INS组合导航具备数据更新率高、抗干扰、能够提供包括姿态在内的全部导航信息等优点,因此在测绘领域得到了广泛应用。但是目前国内GPS/INS组合导航研究主要集中在单GPS接收机与INS的组合模式,针对此问题,本文研究基于伪距和多普勒观测值的DGPS/INS紧组合导航算法,给出组合导航扩展卡尔曼滤波的状态方程和量测方程。实测数据解算表明,该组合模式下的导航精度得到显著提高。     

支持向量回归辅助的GPS/INS组合导航抗差自适应算法

卡尔曼滤波残差分量受到观测信息误差和动力学模型误差的双重影响,由于GPS/INS松耦合导航系统中观测值个数少于状态参数个数,导致异常检测时难以正确区分误差来源,提出一种支持向量回归辅助的组合导航抗差自适应算法。该算法克服了组合系统观测信息无冗余情况下异常检测的局限性,基于遗传算法参数寻优构建回归模型,预测次优观测值,结合整体异常检验法自主选择抗差或自适应滤波,进而调整观测值或动力学模型对导航解的贡献,进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明：该算法能够对存在的异常故障智能判定,减弱观测值异常和动力学模型误差影响,保证组合导航精度,提高导航解可靠性。