摘要：高精度的导航信息对于高空飞行器至关重要。针对高空飞行器的特点,选取发射点惯性坐标系为导航坐标系,建立基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧组合导航系统数学模型。针对该系统的状态方程和量测方程非线性的特性,采用基于稀疏网格求积分滤波算法。整个设计实现了对准与导航的一体化,避免了将对准与导航分别设计的繁琐过程。仿真结果表明,在飞行器起飞阶段,由于系统的非线性较强,稀疏网格求积分滤波算法比UKF滤波算法的对准精度更高,并且对准速度更快;通过比较稀疏网格求积分滤波算法在不同组合方式下的估计效果,可以看出采用紧组合方式可以明显提高导航精度。最后采用不同精度的传感器进行仿真,结果表明基于稀疏网格求积分滤波算法的紧组合算法能够适用的传感器精度范围较广。

摘要：针对精密单点定位应用需求,研究了MIMU/GNSS紧组合协方差成形自适应滤波方法。给出了"位臵滤波器+速度滤波器"的分布式滤波器设计方案以降低计算复杂度;推导了地理系紧组合导航系统模型,并把伪距测量不一致性偏差扩展至系统状态向量中予以估计,从而提高系统对于动态环境下伪距测量偏差抖动的适应能力。协方差成形自适应滤波算法利用Frobenius范数来衡量系统残差噪声水平建模状态与实际状态的匹配程度,并以最小化Frobenius范数作为优化指标,动态调节滤波增益,以此来提高状态估计精度、平稳性与鲁棒性。地面静态试验表明:紧组合协方差成形自适应滤波器定位误差均值与均值稳定性均优于标准卡尔曼滤波器,定位精度提高了约50%,能够提供亚米级单点定位导航服务。相较于集中式滤波器设计方案,分布式滤波器方案计算复杂度降低了63.5%。

摘要：设计了一套基于集中式卡尔曼滤波的实时动态定位(real-time kinematic,RTK)/惯性导航系统(inertial navigation system,INS)紧组合算法,通过实测车载数据对比分析了3颗可用卫星时的固定解和浮点解在位置漂移误差水平和模糊度恢复时间上的差异,验证了该算法在卫星较少情况下的良好性能。该算法在即使观测卫星不足4颗时使用固定解或浮点解进行滤波更新,提高了组合导航在复杂环境下的位置精度,并加快了模糊度恢复过程。实验结果表明,使用中等精度的惯导,在可见卫星数为3颗时,失锁30s时的水平位置漂移误差为0.3m;失锁60s内,平均1~2s就能可靠地恢复整周模糊度。在位置漂移误差与模糊度恢复方面,固定解和浮点解在GNSS信号短期部分失锁时的差异并不显著,但同时都明显优于信号完全失锁情形。

摘要：当可见卫星数低于4颗时,惯性/卫星松组合方式不能正常工作,紧组合方式虽能工作但当载体出现频繁的大角度转向时,导航误差易出现较大波动,特别是姿态角误差在长时间导航时出现发散的情况。针对上述问题,对比了当载体在频繁转向时,不同的紧组合观测信息对系统导航误差的影响,提出基于多模型的自适应姿态估计方法。设计模糊逻辑推理,智能判断载体的运动状态,自适应分配对应姿态估计的权重,从而提高MIMU/GPS组合导航系统性能。仿真实验表明,该方法解算的速度精度在0.1 m/s以内,位置精度在5 m以内,而且不受载体大角度转向的影响,能够持续输出高精度的导航信息。

摘要：目前我国自主建设的北斗卫星导航系统已形成覆盖亚太地区的导航能力,由于北斗系统特有的中圆轨、倾斜同步高轨和地球静止高轨的异质星座构架与GPS系统存在显著不同,常见的紧组合滤波模型并不能完全适用。针对此问题,通过对北斗不同类型轨道卫星的伪距量测噪声特性进行分析,并将该特性体现在紧组合滤波算法中,对北斗系统的三类卫星的伪距/伪距率信息分别进行状态扩展及量测,以获取更加准确的滤波模型,最后通过仿真实验进行了导航性能的分析与比对。结果表明,针对北斗异质星座特性所设计的分类量测滤波算法可将定位精度提高50%以上,对于后续围绕北斗系统的开发应用具有很强的参考价值。

摘要：针对因水下环境的特殊性AUV难以实现精准导航的问题,设计了一种基于SINS/LBL紧组合的AUV水下导航定位系统。该系统具有定位精度高、鲁棒性好等优点,系统由SINS、LBL、DVL和MCP组成,根据LBL的TDOA定位原理建立了LBL斜距差模型,给出了SINS/LBL/DVL/MCP的状态方程和量测方程,利用集中kalman滤波器对组合导航系统进行最优估计。在相同的仿真条件下,对SINS/LBL松组合、紧组合进行了软件仿真,仿真结果表明:相对于松组合系统,基于SINS/LBL的紧组合系统导航精度更高,尤其是在由于AUV运动或受到外界干扰导致可用信号的水听器不足四个时,紧组合系统的可靠性和容错性更高。

摘要：说明北斗系统有源定位模式的不足,提出一种基于载波相位时间差分的北斗/SINS紧组合导航技术,即以导航卫星载波相位信号的时间差分作为Kalman滤波器的观测量,建立工作于无源方式的北斗/SINS紧组合导航系统。介绍载波相位时间差分的基本原理和数学模型,设计组合导航滤波器。通过动态和静态实验对算法的正确性和精度进行验证。实验结果表明,SINS的位置和速度误差积累受到有效的抑制,导航精度明显提高。

摘要：为研究BDS-3/GPS/Galileo系统紧组合RTK的定位性能,该文提出了一种参数重整的系统偏差估计方法,通过零基线场景,对BDS-3/GPS/Galileo系统的L1/E1/B1C和L5/E5a/B2a的两类相同频率的系统偏差特性进行研究,并针对系统偏差的多天稳定性进行分析。结果显示,相同类型及版本号接收机的重叠频率伪距系统偏差以及载波相位系统偏差的均值约为0,二者均体现了很高的稳定性。通过实测车载动态数据,对BDS-3/GPS/Galileo系统的L1/E1/B1C和L5/E5a/B2a双频紧组合RTK、松组合RTK的定位性能进行比较。实验结果表明:当可用卫星数量充足的情况下,两种定位模式的定位精度相当,但在卫星数量不充足的情况下,紧组合RTK的定位性能与可靠性高于松组合RTK。因此,紧组合模式可以有效提高卫星数少的极端场景下的RTK定位精度,在实际应用中有一定的参考意义。

摘要：基于IAE滤波自适应估计算法,构造自适应无味卡尔曼滤波模型,利用模拟GNSS/INS组合导航平台,建立21状态紧组合导航模型,设计基于不同滤波模型的测试方案进行测试,结果表明:AUKF模型通过自适应估计原理能够抑制状态估计误差的影响,并能消除异常误差的出现,明显改善了导航系统的精度及可靠性,并且其执行效率并未受到影响;多卫星组合系统使定位精度提高了49.38%。

摘要：城市环境下运动载体接收的GNSS信号会被频繁地干扰和遮挡,GNSS RTK独立工作模式难以连续且可靠地固定模糊度以满足厘米级高精度定位需求。为此,本文设计了一套基于集中式卡尔曼滤波的BDS+GPS RTK紧组合算法,给出了其动力学模型、观测模型和算法架构流程。通过城市环境下的实际车载测试,对比分析了BDS、GPS、BDS+GPS 3种模式下RTK及RTK+INS紧组合的定位性能。试验结果表明,BDS+GPS双系统大大增加了可见卫星数,提高了城市环境下GNSS动态精密定位的可用性和精度;相对于GNSS RTK,紧组合极大地提高了精密定位的可靠性和可用性。