双星定位/SINS组合系统的滤波方法及一致性研究

根据北斗双星定位系统（简称双星定位）的特点，提出了北斗双星与SINS组合的最优预测模型。为了验证该滤波方法对状态估计的一致性，研究了滤波器一致性的准则，并给出了检验的统计量。试验证明，本文提出的滤波器与系统是匹配的。     

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。     

两种滤波方法在SINS／GPS组合导航中的应用与比较

针对SINS／GPS组合导航系统中卡尔曼滤波发散的情况,引入了自适应滤波和H∞滤波,分析了它们各自的特性,最后进行仿真计算,验证了这两种滤波用于SINS／GPS组合导航系统的可行性和有效性,对实际应用中组合导航系统滤波器的设计具有一定的指导意义。     

异步联邦UKF的GNSS／SINS／摄影定位组合导航算法仿真

在飞行器进近过程中,为了提高组合系统的导航精度,针对传统联邦滤波器对非线性系统模型易导致滤波发散问题.分析了两种导航方式的优缺点,提出了基于卫星导航／惯性导航／摄影测量(GNSS／SINS／Photogrammetry)的组合导航联邦滤波算法,并推导了系统误差模型.该算法取长补短利用联邦无迹卡尔曼滤波器将GNSS定位和摄影定位、定姿精度高的优势对SINS进行在线误差估计.针对多传感器非等间隔数据采样问题,采用时间与量测更新分离的异步非等间隔联邦滤波算法进行信息融合,并对滤波器结构进行改进以减少算法复杂度.仿真实验证明基于联邦UKF的组合导航系统较传统联邦滤波算法位姿精度有明显的提高,且系统鲁棒性也有一定的增强.      

两种滤波方法在SINS/GPS组合导航中的分析比较

本文针对SINS/GPS组合导航系统中卡尔曼滤波发散的情况:介绍并分析了自适应滤波和H∞滤波算法原理,并进行仿真计算,验证了这两种滤波用于SINS/GPS组合导航系统的可行性和有效性,对实际应用中组合导航系统滤波器的设计具有一定的指导意义。     

弹道导弹的GNSS/SST/SINS组合导航系统研究

提出一种组合导航方案，该方案在硬件上采用全捷联的结构，在算法上将捷联星光跟踪仪（strapdown startracker，SST）的姿态信息，高动态GNSS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波，全面提高导航精度。设计并实现了弹道导弹GNSS／SST／SINS组合导航系统实时仿真平台，仿真结果表明了该组合方案的稳定、可靠性。     

RDSS/SINS组合系统的建模与仿真研究

基于RDSS／SINS组合系统，给出了一套消除RDSS实时性差的方案，提出了一种非等间隔测量的卡尔曼滤波算法。仿真结果表明，该方案与算法用于RDSS／SINS组合导航系统时，可有效地提高组合系统的定位精度。     

基于SINS／GPS的无人机组合导航系统建模与仿真

根据无人机的飞行特点以及SINS(捷联惯导)和GPS(全球定位系统)的优缺点,利用轨迹发生器设计无人机的飞行轨迹,建立基于SINS/GPS的无人机组合导航系统,依据卡尔曼滤波的相关原理对系统进行数学建模和计算仿真,验证无人机SINS/GPS组合导航系统的可靠性。     

基于GPS软件接收机的SINS／GPS紧组合系统仿真

为了系统验证SINS／GPS紧组合系统的性能,基于GPS软件接收机,进行了仿真系统构建。仿真系统由轨迹发生器、GPS中频信号模拟器、IMU信号模拟器、GPS软件接收机、SINS导航解算模块、组合滤波算法和导航性能分析模块等部分构成,其中详细设计了GPS软件接收机中的捕获和跟踪算法、SINS解算以及基于伪距和伪距率的组合滤波算法。仿真结果表明：紧组合导航系统收敛性较好,能够一定程度上抑制惯导系统误差的积累,有较好的导航性能。设计的该系统满足紧组合导航系统性能验证的需要,也为后续的超紧组合研究奠定了良好的基础。     

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。     

一种低成本、低精度SINS/GPS组合导航系统及试验研究

在SINS（捷联式惯性导航系统）与GPS组合时，航向角的可观测性较弱，经过卡尔曼滤波后，航向角误差虽有所改善，但仍呈发散趋势，当采用低成本、低精度SINS时，该趋势进一步加剧。为了抑制该发散趋势，针对某型低成本、低精度SINS硬件组成（包括AHRS（姿态和航向参考系统）与IMU（惯性测量器件））的特点，提出了利用AHRS代替SINS航向角信息的方法。实际静态与动态试验表明，利用该方法可有效地抑制组合系统航向角的发散趋势，定位精度较高。     

改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法

GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。     

面向城市道路的多传感器融合定位导航技术

方便地获取高精度、高可靠的轨迹数据是交通、旅游等行业智能化发展的关键。鉴于此,本文设计一款集GPS、SINS和OBD于一体的多源车载组合导航系统来收集轨迹数据,提出数据融合的方法来弥补因传感器噪声导致的位置累积误差,并在GPS失锁时有效预测轨迹位置信息。此方法通过梯度提升与决策树相结合建立INS误差补偿模型,并引用粒子群算法优化模型的回归参数,可有效避免误差积累;再利用联邦滤波器实现GPS、SINS和OBD数据融合,提高了轨迹信息的准确性。实际道路测试证明,基于此方法的组合导航系统,在多种路况下可收集连续精准的轨迹数据。     

Performance of GPS and GPS/SINS navigation in the CE-5T1 skip re-entry mission

A CE-5T1 spacecraft completed a high-speed skip re-entry to the earth after a circumlunar flight on October 31, 2014. In addition to the strapdown inertial navigation system (SINS), a lightweight GPS receiver with rapid acquisition was developed as a navigation sensor in the re-entry capsule. The GPS receiver effectively solved the poor accuracy problem of long-term navigation using only the SINS. In contrast to ground users and low-earth-orbit spacecraft, numerous factors, including high altitude and kinetic characteristics in high-speed skip re-entry, are important for GPS positioning feasibility and were presented in accordance with the flight data. GPS solutions started at nearly 4900 km orbital altitude during the phases of re-entry process. These solutions were combined by an inertial measurement unit in a loosely coupled integrated navigation method and SINS navigation initialization. A simplified GPS/SINS navigation filter for limited resources was effectively developed and implemented on board for spacecraft application. Flight data estimation analyses, including trajectory, attitude, position distribution of GPS satellite, and navigation accuracy, were presented. The estimated accuracy of position was better than 42 m, and the accuracy of velocity was better than 0.1 m/s.     

北斗/惯导的快速混合高斯UKF算法

为进一步改善北斗/惯导中无迹卡尔曼滤波的精度,针对导航系统中噪声随机模型本质上的非高斯分布特性,结合有限高斯概率分布可近似任意概率密度函数的理论,以混合高斯UKF滤波为框架,提出了一种快速混合高斯UKF算法。该算法使用奇异值分解替代无迹变换产生采样点中的协方差平方根计算,和迭代中构造有限分量混合高斯模型二次近似后验二阶矩减少子滤波器数量的思路,改善了传统算法子滤波器数量随迭代次数成指数变化而增加计算成本的状况,一定程度上提高了计算的实时性。通过对北斗/惯导紧耦合系统的数据仿真实验,结果分析表明:相对于传统算法,本文提出的新算法在保证滤波精度的同时,计算量较低、实时性较好,适合于处理非高斯非线性北斗/惯导组合导航定位的滤波计算问题。     

SINS／GPS级联组合滤波新算法

针对级联式SINS／GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题，提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法，并由此得到了一个顾及噪声相关性的的卡尔曼滤波新算法；通过对一套SINS／GPS数据的计算，证明了新算法是成功的。     

State transformation extended Kalman filter for GPS/SINS tightly coupled integration

Extended Kalman filter (EKF) is a widely used estimator for integrated navigation systems, and it works well in general situations. However, in adverse conditions such as partially observable environments and highly dynamic maneuvers, the performance of the traditional EKF-based strap-down inertial navigation system (SINS)/GPS integrated navigation system is easily to be affected by the dynamic changes of the specific force, thus leading to the problem of error covariance inconsistency. Though the inconsistency problem can be overcome to some extent if the system matrix, the states and the error covariance matrix are propagated as fast as possible in the SINS calculation rate, the problem cannot be fully solved. State transformation extended Kalman filter (ST-EKF) mechanization, with a new converted velocity error model for the SINS, is proposed, which can also be used to solve the inconsistency problem. In the ST-EKF, the specific force vector in the system error model is replaced by the nearly constant gravity vector for local navigation. Since the propagation and the updating of the ST-EKF can be executed simultaneously in the updating interval, the computation cost is greatly reduced compared with the traditional EKF. Experiments for the GPS/SINS tightly coupled navigation, including linear vibration Monte Carlo test and an unmanned aerial vehicle flight test, are implemented to evaluate the performance of the proposed ST-EKF. The results show that the proposed ST-EKF has superior performance to the traditional EKF, especially in partially observable situations.     

基于矢量跟踪的GNSS／SINS相干深组合系统研究

为满足组合导航系统在高动态环境下的性能要求,设计基于矢量跟踪的GNSS／SINS相干深组合导航方法。利用矢量跟踪环路将所有可视卫星的跟踪和导航解算融为一体,增强通道间的辅助;高动态对载波跟踪影响更大,在通道预滤波中将码环载波环分别用独立的滤波器处理,组合滤波中采用通道间差分降低滤波状态维数,提高计算效率。引入惯导的加速度辅助本地信号参数预测,较精确地测量卫星视线方向的加速度,减小接收机在高动态时段的剩余动态,提高本地信号参数的预测精度。基于矢量跟踪软件接收机搭建相干深组合仿真系统,实验表明该方法在高动态等环境下能提高信号跟踪性能,改善系统的精度、可靠性。      

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。     

信号遮挡环境下融合TOA/AOD的5G/SINS组合导航算法模型与精度分析

为解决可观测基站受遮挡情况下仅采用到达时间（time of arrived, TOA）无法定位或精度较差的问题,将第5代移动通信技术（5th generation,5G）中多天线阵列提供的信号离开角（angle of departure, AOD）应用在定位解算中,通过卡尔曼滤波将5G定位与捷联惯性导航（strapdown inertial navigation system,SINS）融合,构成融合TOA/AOD的5G/SINS组合导航方案。通过模拟可观测5G基站数量充足、遮挡这两类场景下的仿真实验,对基于TOA的5G定位、基于TOA/AOD的5G定位、TOA组合导航、TOA/AOD组合导航这4种解算方法的位置误差进行了比较。仿真实验结果表明,当可观测基站受遮挡时,融合TOA/AOD进行5G/SINS组合导航能确保100%的定位成功率,并有效降低组合导航发散的概率,减小40%~70%的位置误差。