简介：空天飞行器往返于大气层内外，持续工作时间长。捷联惯性／天文组合导航自主性强、隐蔽性好，是最适合空天飞行器的导航方式之一。为提高传统天文定位的导航精度和可靠性，解决其在机载应用中水平基准制约的问题，分析了平台误差角和位置误差对高度角量测的影响，提出了一种以天体高度角为量测信息的捷联惯性／天文深组合导航算法。该算法采用卡尔曼滤波器进行最优估计，可有效估计并补偿系统的姿态误差，减少天文导航定位对水平基准的依赖。仿真表明，单星观测条件下，导航系统姿态误差快速收敛，定位的均方根误差在200m以内，且系统导航性能随导航星数量的增加而提高。

简介：在GPS/IMU组合导航系统中，由于GPS的校正作用，系统输出的导航数据存在周期的阶跃式跳变（典型的校正周期为1s），对于SAR成像运动补偿而言，这相当于引入了高频测量噪声，会严重影响雷达成像质量。为解决该问题，系统另外引入了一个捷联解算模块。为保证该模块输出的数据平滑且精度稳定，受跟踪随动控制系统的设计思想启发，从控制理论的角度对系统进行了数学建模，设计了捷联解算模块对组合导航系统的跟踪环路，给出了环路中关键模块“环路滤波器”的设计方法。该方案实现了在不影响系统测量带宽的情况下，组合导航系统对捷联解算模块的高频、连续、平滑校正。仿真及实验结果证明了该方案的有效性及可行性。

简介：针对SAR图像匹配及定位需要耗用不等的计算时间而造成的量测不等间隔输出和量测信息滞后问题，提出一种新的SAR时延补偿算法。该算法在标准卡尔曼滤波（KF）基础上，当SAR有量测信息生成时，根据多模型方法进行量测预测，利用预测值修正SINS状态；而SAR无量测信息输出时，通过插值方法生成量测信息来改善系统滤波精度。仿真结果表明，采用基于多模型量测预测的KF算法可以将位置误差由45m减小到10m以内，航向角稳态误差值小于5.8＂；而在此基础上叠加插值预测算法可以将位置误差进一步控制在6m以内，航向角稳态误差小于4.7＂，证明了本文提出的算法能够有效补偿SAR的随机时延并提高组合导航系统的解算精度。

简介：为了提高标准Cubature卡尔曼滤波（CKF）的稳定性和鲁棒性，提出一种改进的多重渐消H∞滤波cubamre卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程，提高滤波算法的稳定性，抑制滤波发散；其次，引入H∞鲁棒思想，构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器；最后，提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解，进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS／INS组合导航实验表明，改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性，而且对观测野值具有更高的鲁棒性；提出的新算法与标准CKF算法相比，XYZ三个方向的位置精度分别提高了55．8％，46．6％和39．7％。

简介：针对惯性器件输出噪声引起高精度机载POS（PositionandOrientationSystem）地面双位置对准精度较差的问题，提出基于小波滤波和隐马尔科夫建模的数据预处理方法结合自适应卡尔曼滤波的双位置对准方法。首先分析惯性敏感器原始信息的频率特性，利用小波滤波算法，消除惯性器件测量中的高频噪声；综合分析器件的随机游走特性，通过建立隐马尔科夫模型削弱惯性敏感器输出随机游走的影响；并针对降噪处理、电源波动及环境因素等引起的系统噪声统计规律不确定性问题，提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现POS高精度初始对准。试验结果表明，采用本文所提方法的对准结果，可使对准结束后600s纯捷联解算的水平速度误差由1.278m/s减小至0.6061m/s，水平位置误差由274.6m减小至128.2m，水平速度和位置误差均减小了50%左右。

简介：研究了一种利用里程计辅助捷联惯导系统在运动基座下进行自主式对准的方法。利用里程计与捷联惯导中的陀螺仪进行高精度航位推算，建立航位推算的误差模型；将捷联惯导与航位推算的误差作为系统状态，将航位推算获得的姿态、速度信息与捷联惯导输出的对应信息相减作为量测，采用卡尔曼滤波设计运动基座对准算法。仿真结果表明，在基座运动条件下，该方法的水平对准精度达到0.5′，方位对准精度达到3.9′。

简介：针对单一指标评价地磁图适配性不全面的缺陷，提出了一种基于多指标融合的综合评价方法。该方法综合考虑标准差、粗糙度、相关系数、熵、累积梯度5个指标。针对传统的模糊评判方法确定指标权重客观性差问题，采用熵技术修正各指标权重，求解出地磁图的综合评价值。利用传统的MSD和MAD匹配算法进行仿真实验，结果表明：该方法得到的评价值能够全面、合理地评价地磁图的适配性，综合评价值越大，匹配概率越高，显示了二者之间良好的一致性。

简介：为了提高潜器导航定位精度，针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题，提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先，在搜索区域内，利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优，并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹；在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析，得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论，然后在潜器行驶6h后，初始误差为5.438？的条件下进行仿真验证，结果表明，改进方法定位精度均值优于0.537？，从而证明改进方法是有效的，即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。

简介：针对舰载条件的捷联惯导粗对准问题，提出了一种简单可行的最优粗对准方法。根据双矢量定姿的原理，分别将两个观测矢量之一作为基准，通过两次三轴姿态测定算法得到两个姿态矩阵，然后根据观测矢量的方差特性加权得到精度最优的姿态阵。阐述了三轴姿态测定算法的基本原理，分析了最优三轴姿态测定算法与基于高斯马尔科夫估计的三轴姿态测定算法的统一性，解析了基于最优三轴姿态测定算法的舰载惯导系统粗对准方案，并对传统三轴姿态测定算法和最优三轴姿态测定算法进行了应用比较。蒙特卡洛50个样本的仿真结果表明，采用最优三轴姿态测定算法明显优于传统三轴姿态测定算法，可使得东向、北向和天向姿态误差角均值分别为4.78？？,9.21？和0.29？，标准差分别为0.11？，0.07？和1.08？，水平失准角最大值9.37？，方位失准角最大值2.8？，能够有效确定出载体的粗略姿态，在此基础上能更好实现该状态下的舰载惯导精对准。

简介：针对车载单轴旋转激光捷联惯导系统，提出一种抗晃动初始对准方法和零速修正方法，以满足载车快速启动和精确定位的要求。首先采用基于重力信息的粗对准方法得到初始姿态，然后在此基础上，采用惯性凝固坐标系下速度为观测量的卡尔曼滤波方法完成晃动基座精对准。初始对准完成后，采用当地地理坐标系下速度为观测量的卡尔曼滤波方法进行零速修正。数字仿真试验及跑车试验结果表明：在晃动基座上经5min快速初始对准航向角精度与传统方法相当，对准时间仅为传统方法50%；零速修正时间间隔20min，停车修正5s，跑车2h水平定位精度与高程精度相对传统方法提高40%以上。数字仿真试验和系统跑车试验结果验证了所提出算法的可行性和有效性。

简介：直接敏感地平是一种典型自主天文导航方法，该方法简单可靠，易于实现，但是由于常用卫星轨道动力学J2模型精度有限，地球敏感器精度较低，因此导航精度不高。加速度计是测量运载体线加速度的常用惯性导航设备，当航天器在轨运行时，星载加速度计能够测量航天器所受发散力。结合上述两种方法的特点，提出一种将加速度计和天文相结合的自主天文导航新方法。在常用卫星轨道动力学模型基础上，引入大气阻力和太阳光压系数模型作为自主导航系统状态方程的一部分，并建立近地空间环境下星载加速度计的测量模型，将其与直接敏感地平均作为导航系统观测方程。设计基于信息融合的自主导航滤波方法，通过对多种导航模式进行数值仿真及结果分析，结果表明所设计方法提高了系统定位精度62．8％和速度精度63．9％，增强了系统可靠性。