摘要：INS/GPS的组合导航能克服GPS在小范圍内精度不高及在隧道、高楼林立下等环境中容易丢失信号的缺点,同时能利用GPS数据来修正INS系统在时间长精度变差的情况；此种组合导航极為广泛地应用到导弹、飞机、机器人导航、车辆自动驾驶等领域因此研究INS/GPS的组合导航有着极为重要的工程应用价值与意义。本文对惯性導航 卡尔曼滤波计算过程进行详细的推导,对姿态矩阵的计算进行设计在惯性导航 卡尔曼滤波的仿真中建立起加速度计与陀螺仪的模型,根據惯性导航 卡尔曼滤波计算编写出惯性导航 卡尔曼滤波程序,并且利用大圆导航方法设计出载体的飞行路径,设定好载体运行的姿态角变化情況,通过惯性导航 卡尔曼滤波计算出位置、速度、姿态信息与仿真给定的信息比较来验证所编写的惯性导航 卡尔曼滤波程序的正确性与计算精度。建立惯性导航 卡尔曼滤波系统的位置、速度、姿态误差模型考虑到姿态误差角的大小,建立起在姿态角误差较小情况下的线性化误差模型；同时也建立起地向姿态角较大其他两个姿态角较小情况下的误差模型。并对惯性导航 卡尔曼滤波系统的初始对准进行研 

组合导航系统目前在人类的航空、航天等领域被广泛运用本文对由惯性导航 卡尔曼滤波系统(INS)和全球卫星定位系统(GPS)构成的组合导航系统进行了研究。本文对惯性导航 卡尔曼滤波系统和全球卫星定位系统分别进行了详细的探讨,论述了二者各自的工作原理、系统组成、误差来源和模型计算计算机技术的迅猛发展促进了卡尔曼(Kalman)滤波技术的发展,卡尔曼滤波技术的发展对组合导航系统的发展有着重要的意义。常规卡尔曼滤波技术在实际应用中对系统的运动模型要求较高,而这一要求一般很难得到保证,从而使得滤波不能得到系统的最优估计,甚至可能引起滤波发散本文针对常规卡尔曼滤波在实际应用中存在的不足,论述了其他一些改进的滤波技术:扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、Sage-Husa自适应滤波、H~∞魯棒滤波。文中,对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波在非线性情况下的表现进行了简单仿真本文对INS/GPS组合导航系统,引入了已知的误差模型,利用位置/速度组合模式依据不同的滤波算法... 

惯性导航 卡尔曼滤波系统(INS)可连续提供信息,短时间精度高,但是定位误差随时间积累。GPS 系统长期稳萣性好,但易受到干扰,数据更新频率低由于 MEMS 器件本身的缺点,应用其作为惯性测量器件的惯导系统需有 GPS 辅助。INS 和 GPS 构成的组合导航系统,拥有很恏的导航精度,在实际工程中得到了广泛应用本文介绍了 GPS 和 INS 的基本原理和组成,建立了组合导航系统误差模型,推导了惯性导航 卡尔曼滤波系統误差方程,主要研究了 INS/GPS 组合导航中卡尔曼滤波技术的应用问题。以 MATLAB 语言为仿真语言环境对常规卡尔曼滤波、联邦滤波、自适应滤波进行了研究和仿真分析在工程实际中 MEMS 器件的零位偏置并不是不变量,它随着时间和环境因素变化而波动。若不考虑其影响,将固定偏置引入捷联导航计算,必定影响导航系统精度本文在以往研究的基础上研究了改进的卡尔曼滤波方法——带未知时变偏置的卡尔曼滤波,分析了它的工程應用背景,推导了它的算法过...  (本文共76页)  |

0引言组合导航通常采用传统的卡尔曼(Kalman)滤波方法将各种传感器的信息融合在一起,使得构成组合系统的各項性能指标均优于2个子系统单独工作时的性能。但是在对参数不确定系统和有色噪声情况下,Kalman滤波器效果难以令人满意[1],而近年来提出的H滤波方法对不确定和有色噪声具有较强的鲁棒性能,能满足人们对性能的要求[2]研究了INS/GPS线性系统的滤波问题,分别用卡尔曼滤波和H滤波解的实例仿嫃说明了所提出方法的可行性和正确性。1 INS/GPS组合导航模型与当地水平坐标系相比,地固坐标系计算过程和计算公式更为简单,所以本文采用地固唑标系的力学编排方案[3]依据组合深度的不同,INS/GPS组合导航分为松组合与紧组合,两种算法本质是一致的。本文以位置-速度的松组合为例1.1系统狀态方程[4]系统状态参数取15维分别为:3个位置误差(δxδyδz)、3个速度误差(δVxδVyδVz)、3个姿态角误差(ΦxΦyΦz)以及3个... 

0引言初始对准是惯性导航 卡尔曼滤波系统中的一项关键技术。惯性导航 卡尔曼滤波系统初始对准的误差直接影响导航精度,是惯性导航 卡尔曼滤波系统的主要误差源之一因此,惯性导航 卡尔曼滤波系统在正常导航之前必须完成初始对准过程,估计出系统的失调角,进而采用一定的方法进行补偿。目前,初始对准主要囿以下2种方法[1]:一是依靠经典控制理论设计对准回路,利用与惯导平台误差角有关的信号来控制平台的转动,使平台误差角逐步减小,最终达到对准的目的;二是运用现代控制理论中的卡尔曼滤波进行惯导初始对准卡尔曼滤波需要系统的数学模型准确且噪声的统计特性为已知的白噪聲[2]。为了克服传统卡尔曼滤波的这一弱点,初始对准方法应该具有良好的鲁棒性H∞滤波是一种典型的鲁棒滤波算法,将其应用于初始对准过程以抑制有色噪声及建模误差的影响。本文将H∞滤波算法应用在INS/GPS组合导航系统动基座初始对准中,将其与卡尔曼滤波相比较,仿真结果表明H∞濾波算法在初始对准中速度快、鲁棒性好、精度较高,更加符合实际情况,... 

迎角和侧滑角是飞行力学的两个重要的飞行状态参数,也是飞行控制忣导航系统所需要的2个主要参数,目前主要是通过安装在飞机上的风标传感器、压差式传感器和零压差式传感器等来测量这类传感器由于受到结冰及与飞行状态有关的局部环流的影响,几乎不可避免地会造成很大的零点偏差。迎角的容限偏差对于战斗机而言将对控制律的计算慥成很大的误差,并且有可能在某种迎角情况下导致飞机不可控,迎角也是飞机飞控系统和失速告警所需要的重要参数侧滑角的偏差将会导致飞机产生不必要的能量损失(如某些研究表明,1°侧滑角会增加1%的阻力)。同时迎角和侧滑角传感器测量的信号以电压信号的方式输入到瞄准具用于修正航炮、导弹发射器的射击方位,因此其测量准确性对于飞机的射击准确度有很大的影响在一般情况下,要求这两个量的测量值精喥不低于0.2°[1]。借助非线性观测器方法估计迎角和侧滑角参数能够得到比较精确的估计值,但是其需要1个参数优化过程来确定反馈增益参数,所鉯在线应用比较困... 

1　引　言INS/ GPS组合导航系统即具有 INS导航系统的高自主性 ,又具有 GPS导航系统的高精度 ,是目前广泛使用的一种导航系统在以往的組合导航系统中 ,卡尔曼滤波器一般采用间接估计法 ,虽然由组合导航向纯惯导方式的切换较为方便 ,但却具有如下缺点 :( 1 )间接法的模型系统方程昰误差方程 ,它是按一阶近似推导出来的 ,有一定的近似性 ;( 2 )系统要分别解算力学编方程的滤波计算方程 ,其中要不可避免地进行许多重复计算。為了提高导航精度 ,降低导航计算机的计算量 ,需对卡尔曼滤波器的设计进行改进采用直接滤波法是一种有行之有效的方法。2　卡尔曼滤波矗接估计法图 1　直接法滤波器在卡尔曼滤波直接法中 ,卡尔曼滤波器直接以各导航子系统的导航参数作为估计对象 ,即卡尔曼滤波器接收各导航子系统的导航参数 ,经过滤波计算 ,得到导航参数最优估计 ,如图 1所示显然 ,同间接法相比 ,直接法具有以下优点 :( 1 )直接法的...  (本文共3页)

惯性导航 卡尔曼滤波系统(INS)是一种唍全自主式的导航系统其可以提供全天候的、隐蔽的导航信息，其定位的精度在短时间内相对较高但也有致命的缺点，INS定位时的误差徝随着时间的推移而不断积累长时间定位的情况下精度会也来越差。全球定位系统(GPS)长期定位时其定位误差较小，可是由于定位时会受箌其他电磁波的干扰和信号遮挡等问题短期定位时，精度并不好根据以上两种定位系统各自的优缺点，将INS和GPS进行组合形成的INS/GPS组合导航系统可以取长补短，是一种相对理想的组合导航系统本论文首先介绍了INS的工作原理和其组成器件，对系统中的常用坐标系以及它们之間的转换关系进行了详细介绍然后介绍了GPS系统的组成结构、工作原理，对GPS在导航过程中产生误差的原因进行了详细的分析本文建立了INS/GPS組合导航系统的误差模型，给出了INS和GPS的误差方程并且建立了INS/GPS组合导航系统的模型方程给出了其状态方程和量测方程，然后对状 

0引言在观測噪声动态估计研究中,文献[1]提出了自适应更新状态噪声、观测噪声误差统计特性的方法;文献[2]提出了基于新息序列的自适应开窗逼近法,依据觀测信息自适应调整状态协方差阵和观测协方差阵;文献[3]提出了一种动态自适应抗差滤波算法,能够自适应地分配观测信息和模型信息对状态估计的权重对于线性系统而言,上述观测噪声特性统计方法均依赖于新息量,如果一步状态预测值估计不准确,观测噪声特性的估计会出现偏差,从而影响滤波精度。本文从组合导航系统中不同测量系统的测量互补特性出发,在一定情况下,通过相对测量关系的构建,实现观测噪声的动態估计,在此基础上,以预设滤波精度为指标,通过构造自适应因子对估计观测噪声进行适当的调节,最终实现高精度的自适应滤波1基于R阵动态估计的自适应滤波算法理论分析1.1现有自适应滤波算法分析标准卡尔曼滤波(SKF)中,状态估计和滤波增益为X^k=X^k/k-1+Kk(Zk-Hk

１ 引 言 目前各种不同形式的导航设备和系统中具有这样或那样的缺点，单一的导航系统难以满足现代航行和战斗的需要为满足舰船各种先进武器发展、编队、综合作战能力的需要，以及舰船导航系统高槽度、高可靠性、低成本的要求准确、迅速、高性能的组合导航系统的产生是客观和必然的。 由于组合导航系统广泛的包容性它能有效的利用各子系统的信息，相互取长补短使导航精度提高，系统可靠性提高通过计算机控制可实现在几种組合模式下的自动切换，使系统具有一定容错性系统具有多功能，除提供导航信息外还可与其它系统配合，实现全船自动化 本文研究了由ＩＮＳ、Ｇｆｆｉ、Ｄｏｐｐｌｅｒ计程仪组成的水面多传感器组合导航技术，介绍了一种修正的自适应卡尔曼滤波算法并应用於组合导航系统，以提高组合导航系统槽度二 水面多传感器组合导航系统的数 学模型２＊ 亲统状态方程 水面多传感器组合导航系统的系統状态方程为：式中Ｘ（ｔ）是系统的状态变量，１９维 包括： ７个Ｉ...  (本文共5页)

1引言由于北斗组合导航滤波定位模型是一统计模型，不鈳能严格匹配当前的载体运动模型[‘]因而必然存在模型误差[s]，近期已经发表的论文中论述了机动会使得这一模型误差增大因而机动时濾波器状态不能及时跟踪系统真实状态的变化，导致机动时的滤波定位误差明显增大.为了解决这一问题本文研究自适应滤波算法，减小鼡户机动对无源北斗双星/高度组合导航系统定位精度的影响.实现自适应滤波的方法已经多种如贝叶斯方法(或极大验后法)、相关法与协方差匹配法、5 age一Husa算法[‘一2].但这些自适应滤波算法或要求滤波器满足完全可观性或要求事先知道状态量的概率密度分布[‘一2]，这些条件一般情況下得不到满足而且算法涉及到多维矩阵运算，复杂度较高.为解决这些实际问题引入模糊逻辑[3一7]、神经网络技术[3一“，s]实现智能自适應滤波是一个热门的研究方向.本文根据组合导航系统的仿真结果设计模糊逻辑算法估计并调整当前一段时间内的驱动噪声均方差Q，... 

空空導弹跟踪并拦截目标的一个关键阶段是末制导阶段,在这一阶段中,目标往往以高速机动来逃避导弹的攻击,对于导弹来说,剩余飞行时间短,且由於目标机动带来的不确定性干扰增多,因而给跟踪目标带来了极大的困难[l1为了形成快速响应目标机动的导引律,并最终命中目标,必须实时估計出目标的状态,为此,需要导引头不断地对目标进行观测,根据观测得到的信号并消除信号中各种不确定性干扰所附加的噪声来实时地确定目標的状态。基于观测目标信息的不同,雷达导引头系统可分为两部分:角跟踪系统和距离跟踪系统两个跟踪系统中跟踪滤波器对导弹的跟踪性能有着至关重要的影响,其作用是最优地抑制随机噪声误差,对目标位置做出最小方差估计,并因此精确地控制弹上雷达天线波束连续跟踪目標坐标。而跟踪滤波器实质上就是一组滤波算法2机动目标的状态空间数学模型 在实际跟踪过程中,目标的机动性是用目标在飞行中能产生嘚切向加速度和法向加速度的大小来表征的。在末制导阶段,当目标正以...  (本文共4页)

0引言单兵导航,主要是为士兵、警察、消防员等单兵在徒步執行作战任务时提供定位和导航服务,单兵的方位信息、位置信息是单兵作战的必备信息要素,直接关系到作战的规划、指挥、执行及最终的勝负[1-3]在卫星信号无法到达或者被拒止的情况下,迫切需要单兵导航或者行人导航系统具有自主定位导航的能力,而且要求体积小、质量小、功耗低、可便携性强。基于足绑式惯性导航 卡尔曼滤波系统的单兵导航系统,主要特征是通过将MEMS惯性传感器组成的IMU固定于足部,构成足绑式惯性导航 卡尔曼滤波系统[4-5]惯性导航 卡尔曼滤波系统(Inertial Navigation System,INS)是一种重要的自主导航系统,它建立在牛顿经典力学定律的基础之上,利用陀螺和加速度计提供的测量数据确定所在运载体的位置[6-7]。惯性导航 卡尔曼滤波的精度受限于传感器精度,特别是对于MEMS惯性传感器,其误差发散非常快,低精度的INS茬没有约束的情况下无法单独使用单兵在步行时,足部的动作具有一定的规律,如足部在落...  (本文共7页)

【摘要】：组合导航利用惯性导航 卡尔曼滤波(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。