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国家自然科学基金(61374215): 作品数：15 被引量：88H指数：6; 相关作者：程向红胡杰李双喜王磊王磊更多>>; 相关机构：东南大学安徽科技学院教育部更多>>; 发文基金：国家自然科学基金航天科技创新基金安徽省自然科学基金更多>>; 相关领域：交通运输工程电子电信自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>

单轴旋转SINS方位陀螺漂移精确估计方法被引量：1: 2018年; 为了减小方位陀螺漂移对单轴旋转捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)长时间定位精度影响,提出了一种方位陀螺漂移在线估计方法。对SINS误差参数进行分析,指出东向陀螺漂移和方位失准角精度决定方位陀螺漂移估计值精度。利用优化后的卡尔曼(Kalman)滤波器在线估计SINS失准角并进行补偿,在此基础上进一步使用Kalman滤波器估计惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)误差。进行了转台三轴摇摆和车载行进间验证实验,车载行进间验证实验中,IMU误差估计完成后转入到纯惯性导航,其12h的定位误差为2.12nmile,系统定位精度满足中等精度单轴旋转SINS长时间导航需求。; 胡杰朱倚娴石潇竹; 关键词：单轴旋转捷联惯导系统 KALMAN滤波

未知纬度的捷联惯导系统晃动基座自对准方法（英文）被引量：10: 2017年; 传统捷联惯导系统晃动基座对准方法中,一般要求提供当地准确的地理纬度信息,如果给定的纬度存在误差,会对初始对准精度造成影响。针对纬度未知情况下的晃动基座对准问题,提出了利用三个不同时刻的重力视运动向量的运算进行对准的方法,推导了三矢量定姿对准的基本原理。针对含有随机噪声的加速度计测量值构造的重力视运动向量会导致向量运算时出现共线向量的问题,设计了一种基于平均权重系数的自适应卡尔曼滤波器,能在未知动态环境下有效去除加速度计随机噪声,提高对准精度。仿真和试验结果表明,该方法可在纬度未知条件下完成捷联惯导系统晃动基座下的自对准并估计出纬度值,对准精度可达惯性器件误差所决定的对准极限精度。; 吕维维程向红; 关键词：自对准

基于Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波的SINS非线性初始对准方法被引量：3: 2014年; 为了改善大方位角初始对准精度和缩短收敛时间,在SINS动基座初始对准中引入了简化的Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求积分中的单变量Gauss点及其系数配置方法,然后采用直接张量积法将单变量配置扩展后得到多变量Gauss点及其系数配置方法,给出了简化的QKF滤波算法.最后通过数学仿真分析比较了单变量积分点数为3的QKF(3点QKF)与比例对称采样UKF的对准性能,以及单变量积分点数取不同值(3,5和7)对QKF滤波性能的影响.结果表明:在动基座SINS大方位角初始对准中,3点QKF的对准精度远高于UKF的精度,方位角估计收敛速度也快于UKF,并且随着单变量Gauss积分点数的增加,QKF对准精度会进一步提高.; 冉昌艳程向红王海鹏; 关键词：捷联惯导系统大方位失准角 SINS INERTIAL

贝叶斯网络增强型多模型AUV组合导航算法被引量：2: 2015年; 针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况,提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network,BN-IMM)滤波算法。该算法在多模型估计基础上,引入特征变量,并根据变量与系统模型之间存在的因果关系建立贝叶斯网络;利用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率,能够降低多模型算法中真实模式识别对先验知识的依赖性。该算法能够解决交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法中模型转换存在滞后、模型概率易发生跳变等问题,增强多模型算法的自适应能力。以陀螺和加速度计的输出作为特征变量建立贝叶斯网络,对AUV组合导航系统进行仿真,结果表明所提出的BN-IMM算法相比于传统的IMM算法能够显著提高机动状态时模型转换速度和估计精度。; 王磊王磊程向红冉昌艳陈红梅; 关键词：自主水下航行器组合导航贝叶斯网络

单轴旋转SINS轴向陀螺漂移精确标校方法被引量：4: 2017年; 为提高单轴旋转捷联惯导系统长时间导航精度,提出了一种精确标校轴向陀螺漂移的方法。在静基座条件下分析了轴向陀螺漂移、初始姿态和航向角误差对系统经纬度影响,将水平阻尼网络引入到导航算法流程中以抑制系统舒拉振荡误差。建立了经纬度误差与轴向陀螺漂移、初始航向角误差之间的数学模型,并设计了一种合理的标校流程,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确标校。对该方法进行了数学仿真与实际系统验证实验。实验结果表明,当系统陀螺漂移误差为0.01(°)/h时,经过12.5h精确标校后轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.001(°)/h,系统的定位精度优于1.5nmile/48h。; 胡杰程向红朱倚娴; 关键词：单轴旋转陀螺漂移最小二乘法

基于交互式多模型秩滤波的移动机器人组合导航算法被引量：9: 2017年; 针对非结构化环境下移动机器人组合导航系统中存在的时变或非高斯噪声,将秩滤波器(rank Kalman filter,RKF)与交互式多模型算法(interactive multiple model filter,IMM)相结合,提出一种交互式多模型秩滤波算法(IMM-RKF)。秩滤波根据秩统计量相关原理确定采样点和权值,可适用于具有非高斯噪声的非线性系统;交互式多模型算法是解决结构和参数易发生变化系统中状态估计问题的重要途径,能够抑制组合导航系统中时变噪声引起的导航参数估计误差。仿真实验表明,相比于交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)和交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF),提出的IMM-RKF算法能够提高组合导航系统姿态、速度和位置估计精度。; 王磊程向红李双喜; 关键词：移动机器人交互式多模型组合导航

基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航方法被引量：8: 2017年; 为了提高传统地形匹配算法的定位精度,提出一种基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航定位算法。该算法以SINS的指示位置为中心构造搜索区域,对二维粒子群进行初始化,利用实时水深测量序列与待匹配序列之间的平均Hausdorff距离作为适应度函数,在线性递减权重的基础上引入收敛因子对粒子的速度和位置进行约束更新,改善粒子"早熟"问题。在某海图内进行了水下地形匹配仿真实验,结果表明:初始位置误差大小不影响改进PSO算法的定位精度和匹配速度;当水下航行器初始位置误差较大时,与TERCOM算法相比,改进PSO算法的匹配精度提高了近5倍,匹配耗时缩减了近10倍。; 程向红周月华; 关键词：地形辅助导航地形匹配改进粒子群优化

高斯和高阶无迹卡尔曼滤波算法被引量：20: 2017年; 为了提高非线性变换的近似精度,提出了一种高阶无迹变换(High orderUnscented Transform,HUT)机制,利用HUT确定采样点并进行数值积分去近似状态的后验概率密度函数,建立了高阶无迹卡尔曼滤波(High-order UnscentedKalman Filter,HUKF)算法.进一步的为了解决非线性、非高斯系统的状态估计问题,将HUKF与高斯和滤波(Gaussian Sum Filter,GSF)相结合,提出了一种高斯和高阶无迹卡尔曼滤波算法(Gaussian Sum High order Unscented Kalman filter,GS-HUKF),该算法的核心思想是利用一组高斯分布的和去近似状态的后验概率密度,同时针对每一个高斯分布采用高阶无迹卡尔曼滤波算法进行估计.数值仿真实验结果表明,提出的HUT机制与普通的无迹变换(Unscented Transform,UT)相比,具有更高的近似精度;提出的GS-HUKF与传统的GSF以及高斯和粒子滤波器(Gaussian Sum Particle Filter,GS-PF)相比,兼容了二者的优点,即具有计算复杂度低和估计精度高的特性.; 王磊程向红李双喜; 关键词：卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波高斯和

基于扩展H_∞滤波的SINS/AMM机载组合导航技术被引量：1: 2016年; 研究了飞机运动模型(aircraft motion model,AMM)与中、低精度捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)相融合的组合导航技术。针对由于气动系数的不准确所导致的系统方程的不确定性以及观测方程和噪声的不确定性问题,提出采用基于极小极大准则的扩展H_∞滤波(extended H_∞filter,EHF)方法用于组合导航系统的数据融合。以某小型固定翼无人机为研究对象,分别从时域、频域的角度进行仿真实验的验证与分析。实验结果表明,在SINS/AMM组合导航过程中,与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)相比,EHF具有更好的鲁棒性,并且可以提高35%左右的导航精度。; 申杰亮王宇朱欣华苏岩; 关键词：捷联惯导系统

基于约束粒子群优化的海底地形辅助惯性导航定位方法被引量：8: 2015年; 针对水下自主航行器长时间航行后惯性导航系统位置误差积累的问题,提出一种关于约束粒子群优化的海底地形辅助惯性导航定位方法。通过在等值域内进行粒子群初始化,改善粒子"早熟"问题。采用惯性导航和水深测量序列计算相邻测量点水平距离、航迹水平转向角和水深变化量三个匹配参数,同时利用待匹配航迹上的粒子群计算以上三个参数,将航迹水平转向角和水深变化量转换为各自等效的水平相对距离,最后采用对应于相同匹配参数的等效水平相对距离的平均绝对差之和构建适应度函数,采用约束粒子群优化进行地形匹配,辅助惯导系统准确定位。通过某海图内海底地形匹配进行仿真实验,结果表明当航行器初始位置误差较大时:在地形变化明显区,ICCP的定位精度为200 m,约束粒子群优化的定位精度提高到20 m以内;在地形变化平坦区,ICCP无法有效定位的情况下,约束粒子群优化的定位精度约为250 m。; 周玲程向红; 关键词：地形匹配地形辅助导航

国家自然科学基金(61374215)

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