简介：介绍了捷联惯导系统中圆锥补偿算法与划船误差补偿算法之间的相似性;根据它们之间的相似性得出了一简单的公式,该公式能够将一种圆锥补偿算法转换成相应的划船误差补偿算法;此外还给出了该公式的推导过程及几种高精度补偿算法;最后进行了仿真.

简介：针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统，研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节，在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下，定义了基座姿态扰动最小的目标函数，然后提出了基于混沌粒子群算法的轨迹优化策略，并给出了具体求解步骤。数值算例结果表明，在满足系统的约束条件下，机械臂关节变化平缓，不存在角速度突变的情况，并且比标准粒子群算法具有更快的收敛速度，在优化轨迹下进行运动仿真，结果表明终止时刻基座姿态扰动为1.3708°(三轴合成)，而梯形规划的姿态扰动为8.5459°，优化后使得姿态的扰动减小84%，从而说明所提出的算法能够有效减小机械臂运动对基座姿态的扰动。

简介：利用地球物理场进行辅助匹配导航是组合导航技术研究领域的新方向,该技术为水下潜器无源定位提供新的手段。迭代最近等值线算法作为重要的匹配导航算法之一,但存在实时性不强、搜索速度慢等缺点。考虑到以上两方面缺点,采用固定初始序列长度的方式对算法采样结构进行改善并推导出单点迭代公式,同时采用滑动窗搜索方式缩小搜索范围提高算法速度,最终实现实时ICCP算法设计。基于MATLAB平台下实现了实时ICCP算法重力匹配仿真系统,仿真系统采用0.4′×0.4′重力异常数据库。由仿真结果可以看出,该实时ICCP算法能够实现单点迭代,匹配结果能实时跟踪真实航迹且匹配精度能达到一个重力图网格。

简介：研究了GPS软件接收机捕获算法；针对常规时域串行搜索算法速度慢和并行码相位频域搜索算法FFT计算量大等缺点，采用常规串行捕获算法牙口频域并行码空间捕获算法相结合的混合搜捕算法来实现对空中可见卫星的捕获；针对信号较弱情况下的卫星捕获，采用了非相关积分捕获算法；设计了中频信号仿真器，并使用其产生的仿真信号对捕获算法进行了验证。测试结果表明，混合搜捕算法能够为软件接收机提供较快的捕获能力，非相关积分捕获算法能够有效地实现微弱信号的捕获。

简介：基于ICCP算法的重力匹配定位可以用于限制推算定位随航行时间增长的位置误差.给出了ICCP算法的设计思想,同时针对算法的假设前提进行了推广,使算法能够在考虑重力传感器测量数据存在误差的情况下,实现推位航法的误差校正.仿真结果证明这种推广具有较好的定位精度,能够满足AUV的导航要求,对实现AUV的自主无源导航有重要意义.

简介：姿态算法是捷联惯导系统算法中的一个重要组成部分，解算姿态阵相当于建立起数学平台，其精度对捷联惯导系统的精度影响很大。该文就实际应用，对欧拉角法、方向余弦法、四元数算法、罗德利格参数法、优化旋转矢量算法及一种改进的递推旋转矢量算法做了分析，并在典型圆锥运动输入下，对后五种算法进行了仿真，为姿态算法的研究提供了参考。

简介：本文对典型圆锥运动和等效旋转矢量法进行了较为详细地分析并进行了仿真，仿真结果表明旋转矢量法可以有效抑制不可交换误差，提高姿态算法的精度。典型圆锥运动是一个过于理想的模型，本文选用更具有通用性的Ｊａｃｏｂｉａｎ椭圆函数作为输入信号，给出了评价算法的方法并对其进行了仿真

简介：为了解决迭代最近点算法的定位精度和实时性问题，提出了一种基于混沌优化搜索的迭代最近点算法。在该算法中，以参考导航系统测量位置为中心规划真实位置的搜索范围，从参考地形图上提取相应的地形高程数据，与对应经纬度位置一起定义成模式类，将模式识别的过程转化成函数优化问题，然后运用混沌优化算法搜索目标函数最小值进行全局寻优，从而获得匹配最近点。仿真结果表明，在保证寻优性能的情况下，可以减少匹配次数，提高识别速度，满足地形匹配精度和实时性的要求。

简介：为克服极区经线收敛引起的惯导系统定位定向难题,同时为实现中低纬度地区和高纬度地区导航算法形式的统一,提出了以游移方位惯导编排为内核的极区间接格网导航算法.推导了游移坐标系和格网坐标系间的方向余弦矩阵,以此可间接获取格网航向和格网速度,同时用地心地固坐标替换经纬高定位参数,解决了极区的导航定位问题.仿真分析了两组特定飞行轨迹下的算法性能,并与直接格网惯导力学编排算法进行了比较,结果表明二者导航精度相当,可满足极区导航的需要.

简介：分布式联邦滤波器在多传感器信息融合领域得到广泛的重视，联邦滤波中的信息分配原则直接影响滤波器的精度和容错性，而常规的标量形式联邦滤波信息分配方法无法满足高动态环境下状态的动态变化特性。信息分配是设计和实现联邦滤波器的关键环节，基于系统误差协方差阵和可观测阵。文中考虑系统状态估计精度和系统的可观测性，提出了一种新的联邦滤波信息分配方案和算法。新的联邦滤波算法允许每一个系统状态变量具有不同的动态信息分配因子，从而改进了联邦滤波信息融合的精度。仿真结果表明，与传统联邦滤波算法比较，改进的信息融合算法精度能提高30％以上。

简介：为了提高非线性卫星姿态控制系统的滤波性能,在建立了采用磁强计及太阳敏感器的卫星姿态模型的基础上尝试了新兴的粒子滤波（PF）算法对卫星系统进行姿态估计,进而对采用矢量观测的三轴稳定卫星的姿态确定问题进行了滤波算法的实时仿真,并将四元数转换成旋转矢量引入了粒子滤波算法,最后给出了卫星模型在不同粒子数目下的滤波性能比较,并在系统初始误差较大的情况下将粒子滤波算法与EKF滤波算法进行了滤波性能的对照。仿真结果表明,粒子滤波算法对粒子数目具有明显的依赖性,但是当粒子达到一定的数目时,粒子滤波的精度以及滤波稳定性都可以得到保证,尤其是在系统初始误差较大的情况下粒子滤波算法更显示了其优于EKF算法的滤波性能。

简介：以SINSiGPS组合导航系统为背景，在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上，总结了该方法的不足，提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化，实时调整自适应因子，间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明，该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性，能够有效抑制滤波发散，在不损失原有精度的前提下，提高了系统的鲁棒性。

简介：针对接收机在强干扰高动态环境难以定位导航的问题,提出基于惯导速度辅助卫星跟踪环路算法,通过惯导速度估算环路多普勒频移,压缩了环路需承载的动态范围,从而减少了环路等效噪声带宽,进而降低了跟踪环路带内干扰,提高了卫星接收机抗干扰能力。对提出算法的普适性、动态性、抗干扰性以及惯导估算误差影响等方面进行了仿真评估,仿真结果验证了算法的正确性,同时证明提出算法相比传统算法,载体运动加速度由91g提升至193g,同时抗干扰能力提升5~8dB,可以容忍较大惯导辅助信息误差,为算法工程化奠定了基础。

简介：提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法。与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题。通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差。分别在室内外不同环境下进行了22m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%。与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航。

简介：小型移动机器人在未知环境下运行，陀螺所受噪声干扰无法建立有效的数学模型，需要仅从观测信号中把噪声去除，并估计出原始信号，根据该特点提出一种微机电陀螺信号盲均衡迭代反卷积算法。该算法利用横向滤波器对陀螺信号进行反卷积运算，使用贝叶斯方法对信号进行估计，建立了误差函数并与LMS算法组合，实现了均衡器参数的自动调整，在小型移动机器人上进行了算法实验验证。实验结果表明，该算法可以有效分离角速度信号与噪声信号，其噪声信号幅值减小约10倍，移动机器人运行275.41s抵达终点的偏航角误差从13°下降到1.46°。

简介：随着导航的应用场景日趋复杂,对利用室内地图的全局路径规划提出更高的要求。为提高全局路径规划算法效率,提出一种指示路径规划算法。首先运用栅格法对已知地图进行建模,然后在算法中引入方向向量引导路径方向,接着多次执行并通过奖励与惩罚措施来将关联矩阵与路径质量形成正反馈机制,并采用路径优化策略,最终得到一条较好质量的结果路径。仿真结果表明,较A＊算法而言,指示路径规划算法在时间上减少49%,并且在较复杂的栅格地图中,其路径长度缩短了17%。

简介：基于典型圆锥运动输入，研究、分析了旋转矢量算法中圆锥补偿误差的变化规律。从理论上推导、分析了基于角速率的旋转矢量算法及其圆锥补偿误差与旋转矢量算法本身、基座动态特性之间的关系；在假定没有传感器测量误差的前提下，结合仿真，得出旋转矢量算法的圆锥补偿误差与捷联惯组的采样频率f以及圆锥运动频率ω的关系，给出了圆锥补偿误差随f/ω的变化规律，确立了旋转矢量算法具有圆锥误差补偿效应的（f/ω）的极限值：（f/ω）≥3。研究结果对捷联惯组的设计及其在高动态环境下的应用具有一定的参考价值。

简介：传统外阻尼惯导系统以外速度作为辅助参考,但在仅能提供外定位参考的条件下,为了避免由定位信号差分求取速度时造成噪声放大负面效应,推导了基于定位误差的罗经初始对准算法,并将它与捷联惯导姿态解算相结合,得到定位阻尼捷联惯导算法。该算法具有计算量小和稳定性好等优点,但与Kalman滤波组合导航相比,也有它自己的应用条件并存在一些不足之处。最后,利用GPS定位和激光捷联惯导系统进行了车载试验,验证了所提算法的有效性。

简介：为进一步提高GPS定位精度，分析了目前研究中主要采用的加权最小二乘法和卡尔曼滤波两种优化算法。在此基础上，提出了一种利用粒子滤波器对伪距误差进行修正的定位优化算法。粒子滤波算法的特点是可直接用于求解非线性问题，对非高斯的误差进行修正。通过GPS实测数据进行实验，分别对这三种算法进行验证并分析了其各自特点。实验结果显示，三种算法均能使GPS定位精度得以明显改善。提出的粒子滤波算法作为一种新的GPS定位优化算法，在卫星导航定位领域中有着较好的参考价值。

简介：为了对微小型飞行器上的MIMU（微惯性测量单元）的随机漂移进行补偿，在比较了Mallat算法与átrous算法之后，基于小波变换与多尺度分析方法，提出了多尺度时间序列建模方法，它充分利用了átrous算法的快速性与时间平移不变性，将MEMS陀螺仪随机漂移进行多尺度分解。对各尺度上分解得到的信号进行重建，并对重建得到的各个信号进行时间序列建模。将各尺度时间序列模型的预测输出的和作为陀螺仪的随机噪声估计，对陀螺仪的随机漂移进行补偿。最后的实际数据建模表明该建模方法运算量小、建模速度快、精度高、模型适用性强，有很强的实际应用价值。