基于H∞的INS／GPS组合导航系统初始对准研究
卡尔曼滤波与H∞滤波在INS／GPS组合导航中的应用
０ 弓Ｉ
舌
式 中 ｘ（） 为状 态矩 阵
组 合 导航通 常 采用传 统 的卡尔 曼 （ ｌ ｎ 滤 Ｋａｍａ ）
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 的各项 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 ， ｌ ｎ滤波器 效果 难 以令人 满意口 ， Ｋａｍａ ］ 而近 年来 提 出的 Ｈ 滤波方 法对 不 确定 和 有色 噪声
Ｉ ／ Ｓ组合 导航 ， 何 确 定 ｙ值 以更 好 地 提 高 ＮＳ ＧＰ 如 精度 是下 一 步研究 的重 点 。
原 理 ［ ． 安 ： 北 工 业 大 学 出 版社 ，０ ７ Ｍ］ 西 西 ２０．
作者简 介
参 考 文献
波算 法 与 Ｈ。滤波 算 法 ， 过 ＶＳ ０ ８编 程 实 现算 。 通 ２０
法 。对 于滤波 初值 的选 取 ， 样 频率 为 １ ｏＨｚ下 采 ０ ， 列参 数 由经验 确定 ： 状态 Ｘ 的初 值 全部 取 零 ， 陀螺
２ 卡尔 曼 滤 波 与 Ｈ。 波 方 程 。 滤
将 上 述 Ｉ ／ Ｓ组 合 导 航 模 型 离 散 化 后 分 ＮＳ ＧＰ 别 建立标 准 卡尔 曼滤 波算 法与 Ｈ 滤 波算 法
具 有 较 强 的 鲁 棒 性 能 ， 满 足 人 们 对 性 能 的 要 能
ｘ（）一 ［
８ ｖ
８ ８ １ ｗ ｆ］ × ￣
Ｆ ￡为连 续系 统 的状 态 转移矩 阵 （）
ｏ ｏ ０ ｏ
Ｆ ＝ ＝
一
２
求［ 。研究 了 Ｉ ／ Ｓ线 性 系 统 的 滤波 问题 ， ２ ］ ＮＳ ＧＰ 分 别用 卡尔 曼滤 波和 Ｈ 滤 波解 的实 例仿 真 说 明 了所 提 出方法 的可行性 和正 确性 。
SINSGPS组合导航系统研究
SINSGPS 组合导航系统研究近年来，随着全球定位系统（GPS）和惯性导航技术的不断发展，SINSGPS（Strapdown Inertial Navigation System and Global Positioning System）组合导航系统也随之出现并逐渐得到广泛应用。
它是一种由惯性导航系统（INS）和GPS 接收器组成的系统，将两种导航技术进行融合，以提高导航系统的精度和可靠性。
本文将介绍SINSGPS 组合导航系统的原理、应用和发展前景。
一、SINSGPS 组合导航系统原理SINSGPS 组合导航系统是一种将惯性导航系统和全球定位系统结合起来的导航方式。
该系统通过将INS 和GPS 进行融合，以提高导航系统的精度和可靠性，同时克服两种技术本身所存在的缺陷。
1、惯性导航系统惯性导航系统是一种以惯性测量装置（IMU）作为核心的导航系统，它使用加速度计和陀螺仪等设备来测量运动物体的姿态和速度，并通过积分计算出运动物体的位置。
惯性导航系统的主要优点是无需外部参考，可以连续提供导航信息。
但是，它很容易受到系统漂移的影响，导致长时间使用会产生较大的定位误差。
2、全球定位系统全球定位系统是一种由美国政府运营的卫星导航系统，可以提供全球范围内的位置、速度和时间信息。
GPS 的精度和可靠性非常高，且具有长期稳定性和持续改进的能力。
3、SINSGPS 组合导航系统SINSGPS 组合导航系统将INS 和GPS 接收器结合起来，可以将两种技术的优点互相补充，提高系统的精度和可靠性。
其基本原理是：惯性导航系统可以提供连续的位置和速度，但是受到系统漂移的影响；而GPS 可以提供准确的位置信息，但是在城市、山谷等建筑物密集的区域或者高纬度地区时，GPS 信号很容易受到干扰或者被遮挡，会导致无法定位。
所以，将这两种技术进行融合，可以克服彼此存在的缺陷。
二、SINSGPS 组合导航系统应用SINSGPS 组合导航系统具有很广泛的应用领域，主要包括以下几个方面：1、航空航天领域SINSGPS 组合导航系统是飞行器中最常用的导航系统之一，尤其是航空器和导弹控制系统。
GPS与INS的组合定位技术研究
I G I T C W技术 研究Technology Study28DIGITCW2024.011 有关概念1.1 GPS系统的组成1.1.1 空间组成卫星在GPS 空间域的组成中起着至关重要的作用。
不同的卫星，其分工也不一样，如负责收集和传送资料的卫星，分为主星和辅星。
在实际工作中，由于收集任务的不同，卫星系统运行的轨道也是不同的。
目前，全球定位系统的卫星通过信息传输和图像采集等设备，可以实现无死角的全覆盖[1]。
1.1.2 地面控制组成主要是通过编码设置来实现对各种工作的要求。
其中，天线的正常工作是依靠电磁感应来实现的。
通过对卫星运行状态的监控，可以精确地对地，实现对地的精确定位。
1.1.3 用户设备用户设备的组成比较简单，可以根据接收到的信息，对系统进行分析和精确地计算，其中包括了信号接收IC 线、显像设备、功能设备等。
1.2 GPS定位原理GPS 卫星在正常工作时，可以收集到地表的各种数据，利用微机对其进行运算，然后将多颗卫星的测距结果综合汇总，把精确的数据传送至地表。
在接收基站接收到卫星数据后，将其加入3D 立体坐标中，根据雷达和卫星的时间差，需使用计算器进行一系列的计算，最后获得精确的坐标。
在运行中需要对收到的错误数据进行修正，然后将这些信息发送到人造卫星，用以校正，偏差控制在5米内。
同时，地理条件也会影响精度，造成定位误差较大。
为有效解决这些问题，需要运用计算机将相关的算法融合到测量中，以提高测量的精度[2]。
1.3 INS/GPS组合模式及其特性（1）松组合方式：将GPS 与惯性导航系统、速度信息相结合，由惯性导航系统与全球定位系统所得到的坐标与速率差，即为观测值。
以INS 为主要内容，当GPS 可工作的时候，GPS 的导航解可以被用作观测量输入信息的融合滤波器，利用扩展Kalman 滤波，对INS 的速度、位置、姿态以及传感器误差进行最优估计，并根据估计的结果对INS 进行输出或者反馈修正，从而让其维持高精度的导航。
GPSSINS组合导航系统应用研究的开题报告
GPSSINS组合导航系统应用研究的开题报告一、选题背景随着技术的不断发展和应用的不断深入，导航技术在生产、工业、军事等领域中得到广泛的应用，GPSSINS (GPS and Inertial Navigation System) 组合导航系统是一种基于全球卫星定位系统和惯性传感器的一种高精度导航系统。
本研究旨在深入研究 GPSSINS 组合导航系统的原理和应用，为系统的进一步开发和应用提供理论基础。
二、选题意义1.提高导航系统的精度和可靠性传统导航系统存在一些局限性，例如GPS 系统在城市可以信号干扰，惯性测量单元（IMU）的漂移问题等。
组合导航系统使用 GPS 和 IMU 数据来消除两个系统的误差，并提高系统的精度和可靠性。
2.推动航空航天科技的发展GPSSINS 组合导航系统广泛应用于飞机、导弹、卫星等航空航天领域，具有重要的战略意义。
研究 GPSSINS 组合导航系统技术，可以推动航空航天科技的发展。
3.应用于智能驾驶、自主导航GPSSINS 组合导航系统具有较高的精度和可靠性，可以应用于智能驾驶、自主导航等领域。
研究 GPSSINS 组合导航系统可以为智能驾驶、自主导航技术的进一步研究提供理论基础。
三、研究内容和方案1. GPSSINS 组合导航系统原理研究探究 GPSSINS 组合导航系统原理，包括 GPS 定位原理、惯性导航原理和组合导航原理，阐述 GPSSINS 组合导航系统中 GPS 和 IMU 的数据融合方法。
2. GPSSINS 组合导航系统应用研究针对 GPSSINS 组合导航系统在航空航天领域、智能驾驶、自主导航等领域中的应用进行深入研究，比较 GPSSINS 组合导航系统和传统导航系统等优缺点，分析其应用前景。
3. 系统仿真分析针对 GPSSINS 组合导航系统进行仿真分析，评估其精度和可靠性，并对系统进行优化。
四、研究计划第一阶段：1. 文献调研，深入了解 GPSSINS 组合导航系统的原理和应用；2. 学习 GPS、惯性传感器等相关知识。
GPS-INS组合导航算法研究与实现
GPS-INS组合导航算法研究与实现GPS/INS组合导航算法研究与实现一、引言随着现代航空航天、航海、地理测量等领域的快速发展，导航技术在实际应用中扮演着至关重要的角色。
而GPS（Global Positioning System）和INS（Inertial Navigation System）作为两种常用的导航系统，各自具有优势和局限性。
本文将研究并实现一种基于GPS/INS组合的导航算法，旨在提高导航精度和稳定性。
二、GPS原理与特点GPS是利用卫星信号来确定位置、速度和时间的全球导航卫星系统。
其基本原理是通过接收来自多颗卫星的无线电信号，并计算卫星和接收器之间的距离，从而确定接收器的位置。
GPS具有全球覆盖、精度高、实时性好等优点，但在封闭环境或复杂地形下，信号可能受阻，从而降低导航精度。
三、INS原理与特点INS是一种基于陀螺仪、加速度计等传感器测量平台加速度、角速度等信息，进而推算出航向、位置等信息的导航系统。
INS具有短时间高精度、不受信号阻塞等优点，但会因为误差累积而导致导航精度慢慢下降。
四、GPS/INS组合导航算法1. 数据融合：GPS和INS可以互为补充，GPS提供了位置、速度的全球信息，INS则提供了短时间内的高频数据。
将两者进行数据融合，可以提高导航精度和稳定性。
常见的融合方法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
2. 姿态解算：利用INS测量的姿态信息，结合GPS位置、速度等信息，可以对航向、俯仰、横滚等姿态参数进行解算。
姿态解算是基于数学模型和传感器测量值进行的，可以应用各种滤波算法进行优化。
3. 误差修正：GPS和INS都存在误差，如GPS的卫星定位误差、INS的漂移误差等。
通过比较两者的结果，识别和修正误差是非常重要的一步。
例如，可以利用GPS比对INS的位置信息，进而校正INS的漂移误差。
五、实验及结果分析为了验证GPS/INS组合导航算法的有效性，我们进行了一系列实验。
低精度INS／GPS组合导航大方位失准角初始对准方案
中 图分类 号 ：Ｖ２ ４ ９ ． ３
文 献标 志码 ： Ａ
文章编 号 ： １ ０ ０ ８ — ９ ２ ６ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ６ — ０ ０ ０ １ — ０ ５
０ 引 言
大方 位失 准 角条件 下 ， 初 始 时水平 失准 角为小
角量 ， 方位 失准 角 为 大角 量 ， 由图 １可 以得 到 姿态 矩 阵为
Ｉ
的误 差 较大 ， 无 法 通过传 统 的解析 自对 准将 方位失
准 角收敛 到小 角度 。就 造成 了大 方位失 准 角问题 ， 导致 系 统方程 的非 线性 。为 了解决 这个 问题 ， 一般
度分 析 ， 最后 ， 在 应 用 低精 度 ＭＥ ＭＳ — Ｉ ＭＵ 和 单 天
图１ 计 算坐标系 ｃ 与 当地 水 平 坐 标 系 Ｐ’ 之 间 的 关 系
线Ｇ Ｐ Ｓ的组 合 导航 车 载 试 验 中进 行 了验 证 ， 结 果
表明： 在 Ｇ Ｐ Ｓ和 Ｉ ＭＵ 精 度 均 较 低 ｎ
ＣＯ Ｓ
一
ｙ ］
对 准 方案仍 具有 很好 的对 准精度 和对 准速 度 ， 证 明
了方 案 的可 行性 。
一
） ＇ ｓ ｉ ｎ 一 ０ ｃ ｏ ｓ
１
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Ｉ ． （ １ ）
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ４ — ０ ９ — ０ ９ 联 系 人 ：吴 松 羽 Ｅ — ｍａ ｉ ｌ ： ｗ ｓ ｙ ５ ５ ０ ５ １ ５ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｎ ｒ
吴松 羽 ， 王可 东
（ 北京航空航天大学宇航学 院， 北京 １ ０ ０ １ ９ １ ）
基于H∞滤波技术的GPS／INS全组合导航系统研究
众所 周知 ， 性 导航 系统 （ ） 惯 Ｉ ＮＳ 由于 它 工 作 的
完 全 自 主性 ， 航 空 、 天 和 航 海 领 域 都 得 到 了 广泛 在 航
的应 用 ， 为 目前各 种 航行 体 上应 用 的一种 主要 导 成 航设备 ， 它 的定位误 差 随时 间增长 ， 得单 独 的惯 但 使 导航 系 统不 宜作 长时间 、 远距 离的导航 ； 球 定位 全
０
引 言
独 工 作 的 精 度 ， ＧＰ ／ＮＳ组 台 导 航 系 统 一 直 被 故 ＳＩ 认 为较 理想 的导航系统 。 组 合 ＧＰ ／Ｎ Ｓ Ｉ Ｓ最 常 用 的 方 法 是 Ｋａｍａ ｌ ｎ滤 波 ， 而 Ｋ ｌ ｎ滤帔 器 只有 在 系统 模 型和 噪声统计 特 性 ａｍａ ，
Ｈ ｌ ｔ ｒ ｈ ｔ ｔ ａ ｉ ｂ ｅｉ ｃ ｕ ｅ ｏ ｉｉ ｎ ｅ ｒ ｒ ｅ ｏ ｉ ｒ ｏ ａ ｄ ａ ｔ ｕ ｅ ｅ ｒ ｒａ ｄ ｔ ｅ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅｔ ｉ ｃ ｍ ｉ ｅ ．ｔ ｅｓ ａ ｅｖ ｒ ｌ ｎ ｌｄ ｓ ｐ ｓｔ ｒ ｏ ｖ ｌ ｃｔ ｅ ｒ ｒ ｎ ｔｉ ｄ ｒ ｏ ｎ ｈ ａ ｕ ｅ ｒ ａ ｔ ａ ｏ ｔ ｙ ｔ ｔ ｔｓ
果表 明，该系统结构简单 ，状 态估 汁精度较高 ．系统鲁棒性 好 ， 义。
关 键 词 ：组 台 导 航 系统 ；ＧＰ Ｓ；捷 联 惯性 导 航 １鲁 棒 滤波 中图 分 类号 ：Ｖ２ ９ ３８ ４ ． ２ 文献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ３ ８ ２ ０ ） ３０ ３ ５ Ｏ ０１ ２ （０２ ０ ０ ９０
（．南 京 航空 航 天 ＿ 自动化 学 院 ． 南京 ２０ １ ｔ 大学 １ｆ６ ｉ
２ 海 军航 空 工 程 学 院 电子 工程 系 ，蛔 台 ２ ４ ０ ６Ｏ１
INSGPS组合算法及其误差分析
INSGPS组合算法及其误差分析INSGPS（Integrated Navigation System based on Global Positioning System）组合算法是一种基于全球定位系统的综合导航系统算法，通过将不同的导航传感器（如GPS、陀螺仪、加速度计等）的测量结果进行融合，提高了导航系统的性能和精度。
本文将介绍INSGPS组合算法的原理和误差分析。
INSGPS组合算法的核心思想是将不同的导航传感器的测量结果进行融合，以提高导航系统的鲁棒性和精度。
通常情况下，GPS可以提供较高的位置精度，但在一些环境下，如城市区域、山谷等，GPS信号可能会受到遮挡而导致精度下降。
而陀螺仪和加速度计可以提供较为准确的姿态信息和加速度信息，但在长时间使用过程中存在积分累积误差。
因此，INSGPS组合算法就是通过结合这些导航传感器的测量结果，以及利用它们之间的互补性来提高导航系统的性能。
具体而言，INSGPS组合算法可以分为两个步骤：状态预测和状态更新。
1.状态预测：该步骤使用惯性导航传感器（如陀螺仪和加速度计）的测量结果来预测导航系统的状态（如位置、速度和姿态等）。
通过对测量结果进行积分，可以得到导航系统在下一个采样周期内的状态预测值。
由于惯性导航传感器存在累积误差的问题，因此在进行状态预测时需要进行误差修正，以保证预测结果的准确性。
2.状态更新：该步骤使用GPS的测量结果来更新导航系统的状态。
由于GPS提供了较高的位置精度，因此可以利用GPS的测量结果对状态预测进行校正，以提高预测的准确性。
通过将GPS的测量结果与状态预测值进行差值计算，可以得到位置、速度和姿态的误差，然后利用滤波算法（如卡尔曼滤波）对误差进行修正，得到最终的导航系统状态。
1.GPS误差：GPS的测量误差主要包括系统误差和随机误差两部分。
系统误差包括钟差误差、伪距误差等，可以通过差分GPS等方法进行校正。
随机误差主要来自于信号的多路径效应、大气湿度等，可以通过滤波算法（如卡尔曼滤波）进行降噪处理。
GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究的开题报告
GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究的开题报告开题报告：GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究一、研究背景及意义目前，全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）已广泛应用于航空、航天和军事领域。
GPS具有高精度、全球覆盖、持续跟踪等优点，但在信号被干扰或无法接收的情况下会失效。
INS具有无信号依赖、实时性好等优点，但存在误差累积、漂移等问题。
因此，将GPS和INS组合起来，可以充分发挥各自的优点，实现高精度、可靠性强的导航系统。
在复杂电子环境下，GPS和INS的组合导航系统仍然存在一定的误差，无法满足高精度导航的需求。
超紧组合导航系统是GPS和INS组合导航的一种新型技术，可以利用多传感器数据进行动态校正和误差补偿，达到更高的精度和可靠性，具有重要的应用前景。
二、研究内容和方法本课题旨在研究GPSSINS超紧组合导航系统的关键技术，包括以下内容：1. 基于多传感器数据的超紧组合导航系统算法研究；2. 航空、航天、地面等应用场景下的超紧组合导航系统性能分析；3. 超紧组合导航系统误差补偿和动态校准算法研究；4. GPSSINS超紧组合导航系统软件平台设计与实现。
研究方法主要包括以下几个方面：1. 分析目前超紧组合导航系统的研究现状、存在问题和发展趋势；2. 研究多传感器数据融合算法、误差补偿和动态校准算法；3. 基于虚拟仿真技术进行航空、航天、地面等应用场景下的性能分析；4. 设计GPSSINS超紧组合导航系统软件平台，进行实验验证。
三、预期成果和意义本课题的研究成果预期包括：1. GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究报告；2. 多传感器数据融合算法、误差补偿和动态校准算法；3. GPSSINS超紧组合导航系统软件平台原型系统。
本课题的研究成果将对航空、航天、军事等领域的高精度、可靠性强的导航系统的研究和应用具有重要意义。
同时，本研究也将推动组合导航技术的发展，为国家重大工程的研究和应用提供技术支撑。
H∞滤波在GPS／INS组合导航系统中的应用研究
知
艘 ｌ ｌ／ １ ｚ Ｉ 一 ｌ 】 （ｌ Ｉ ＋ １ ｅ； １ Ｗ ２
） ，
（） ２
其 中 ， 为状 态 的初 始估 值 ，０ Ｐ 与初 始状 态估值 误 差有关 的权 阵。
考虑如 下 的滤波 方程 ］ ：
Ｘ（ ｋ＋１ ）＝ＡＸ ｋ ［ （ ）一ＣＡＸ（ ）］ （ ）＋ Ｙｋ ｋ ｋ ， 则有结论 ： 存在对称正定矩阵 Ｐ使 Ｊ ， ＜ 满足如下 Ｒｃａ 方程 ： ｉ ｔ ｃｉ
方 法各 自有一 些优 缺点 。Ｇ Ｓ具 有长期 稳定 性 ， 在短 时 间 内 ， Ｐ Ｐ 但 Ｇ Ｓ接 收机 在受 到干扰 时有 积 累误差 或
遮挡时丢失信号等缺点 。Ｉ Ｓ Ｎ 具有短期精度高 ， 但存在着定位误差 随时间增大的缺点 。本文采用多天 线 Ｇ Ｓ ＩＳ位 置 、 度 、 Ｐ／Ｎ 速 姿态 全组 合 的方法 ， 是一种 松 散组合 ， 点是 Ｇ Ｓ和 惯导 系统 仍独 立工 作 ， 这 特 Ｐ 组 合的作用表现在 Ｇ Ｓ Ｐ 辅助惯导 ， 这种组合模式 的优点是组合工作简单 ， 便于工程实现¨ 。 Ｊ Ｋ ｌ ａ 滤波技术广泛应用于组合导航 ， Ｋ ｌ ａ ａ ｎ ｍ 但 ａ ｎ滤波要求已知噪声 的统计特性。而当实际导航 ｍ 系统处于干扰大的情况下时 ， 会造成系统模型和噪声统计特性很难准确 ， 使得传统 的 Ｋ ｌａ ａ ｎ滤波器估 ｍ 计精度大大降低 ， 严重时会出现滤波发散。而 Ｈ 滤波技术对系统噪声的不确定性具有很好 的鲁棒性 ， 因此， Ｈ 滤波技术应用于 Ｇ Ｓ ＩＳ 将 Ｐ ／Ｎ 组合导航系统中， 对于保证组合 系统导航精度 ， 提高 系统的可靠
性， 防止 滤波发 散具 有重 要意 义 。
２ Ｈ。 波 。 滤
基于H∞滤波的GPS／INS全深组合导航系统研究
精度 大大 降低 ，严 重 时会 出现滤波 发散 ；而 且在 引进对 姿态 和方位 观测 信息 后 ，进一步 增 加 了系统 的复杂性 ， 导航 的实 时性很 难得 到保 障 。 使 近些年来 发 展起来 的 日 棒 滤波对 系 鲁 统 噪 声 的 不 确 定 性 具 有 很 好 的 鲁 棒 性 ，无 需 对 干 扰 噪 声 精 确 建 摸 ，有 利 于 简 化 系 统 结 构 。 ～
由 日 滤波 采提 高 系统 的鲁棒性 。 中对提 出的组合 系统进 行 了动 态仿 真 ． 真结 文 仿 果表 明 ，谊 系统 结构 简单 ，状 态估 计精度 高 ，系统 鲁棒性 好 ，便 于 工程 实现 。
主 题 词 全 球 定 位 系 统 组舍 式导航 滤波器 仿 真
１ 引 言 ຫໍສະໝຸດ 式 （ ） 黎 卡 提 （ ｉ ａｉ方 程 的 正 定 矩 阵 。 ７的 Ｒ ｃ ｔ） ｃ
． 一
ｆ Ｋ ＣＪ 【 — Ｋ Ｃ ） ＋ ｆ ＾一 ＫＤ （ 一 Ｋ＾ Ｊ Ａ ， Ｈｋ Ａ 口 『 Ｄ＾ ］
赵伟 袁 信
（ 京航 空航 天 大学 ．江 苏 ２ ０ ］ ） 南 ｌ ０６
摘要 根 据 日 鲁棒 滤波理论 ，提 出了基 于 Ⅳ 滤波技 术 的 ＧＰ ／Ｎ ｓ Ｉ ｓ全深组 合 导航 系统 。该 系统仅含 有 位置误 差 、速 度误 差和平 台误 差角 ９维状 态 ，并利 用
伪 距 、 距 率 和 栽 波 相 位 观 测 信 息 对 全 部 状 态进 行 观 测 ， 成 全 深 组 合 导航 系 统 ， 伪 组
Ｇ ＳＩ Ｐ ／ＮＳ组 合 方 式 有 位 置 ／ 度 组 合 、伪 距 ／ 距 率 组 合 等 ， 些 组 合 方 式 从 根 本 上 来 速 伪 这 讲 都 是 对 位 置 和 速 度 信 息 的 组 合 ，没 有 对 方 位 和 姿 态 信 息 直 接 进 行 观 测 ， 于 是 在 载 体 不 做 机 动 运 动 时 ，其 方 位 易 出 现 发 散 的现 象 。 在 某 些 对 姿 态 和 方 位 要 求 较 高 的 系 统 ． 比 如 飞 机 的 空 中对 准 ，空 中 加 油 ，飞 机 进 场 和 着 陆 等 ，上 述 组 合 系 统 是 不 能 胜 任 的 。多 天 线 ＧＰ 能 Ｓ 对 载 体 的 姿 态 和方 位 进 行 测 量 ， 因 此 可 以 将 对 姿 态 和 方 位 的 观 测 信 息 加 以 组 合 ，这 是 克 服 上述现 象的有 效方式 。 组 合 ＧＰ ／ＮＳ最 常 用 的 算 法 是 Ｋａｍａ ＳＩ ｌ ｎ滤 波 器 ，而 Ｋａｍａ ｌ ｎ滤 波 器 只有 在 系 统 模 型 和 噪声 统 计 特 性 精 确 已 知 的 情 况 下 才 能 获 得 最 优 估 计 。 实 际 的 ＧＰ 而 Ｓ和 Ｉ Ｓ 系 统 中 存 在 着 各 Ｎ 种 不确定 性 ， 这 些 不确 定性噪声 很难 精确 建模 ， 而使得 实 际工作时 Ｋ ｜ ａ 对 从 ａｍ ｎ滤 波 器 估 计
GPSINS自适应组合导航算法研究
论文中英文摘要作者姓名：高为广论文题目：GPS/INS自适应组合导航算法研究作者简介：高为广，男，1979年09月出生，2005年9月师从于信息工程大学杨元喜院士，于2008年06月获博士学位。
中文摘要本文围绕利用GPS/INS自适应组合导航算法这一中心问题展开研究，涉及到自适应滤波算法研究、神经网络算法研究、动力学模型误差补偿算法研究、故障检测算法研究等诸多内容，所有这些构成了一套完整的GPS/INS组合导航系统自适应滤波理论、模型和算法，得到了一些有益的结论。
论文的主要内容和创新点概括如下：1．对全球卫星导航系统（GPS、GLONASS、GALILEO、北斗）和区域卫星导航系统（MSAS/QZSS、GAGAN/IRNSS）的发展现状进行了概括总结。
论述了本文的研究背景及意义，分析了GPS/INS 组合导航系统数据处理算法的研究历史及现状，介绍了论文的主要研究内容。
2．从线性最优估计算法和非线性次优估计算法两方面出发，对目前导航系统数据处理算法进行了归纳与分类。
并指出：导航解算时，必须首先分析非线性模型方程的非线性强度，非线性强度弱可以采用该方法直接进行导航解算。
反之，则应该采用其它能够尽可能避免线性化误差的算法，如迭代滤波算法、高阶截断滤波算法、UKF滤波算法等等。
3．重点对组合导航系统的自适应滤波算法进行了研究。
主要内容包含如下几个方面：首先，在观测信息无冗余的情况下，介绍了几种新的基于预报残差构造的自适应滤波算法。
分析总结了观测信息冗余情况下基于预报状态构造的几种自适应因子表达式，并详细推导了基于状态不符值和基于方差分量比构造自适应因子的方法。
其次，为了弥补基于预报状态构造的自适应滤波算法对观测信息冗余情况的要求，重点研究了基于预报残差构造的统计量和几种自适应因子，并给出了几种预报残差协方差矩阵的表达式。
该统计量及相应的自适应因子虽然对观测信息个数没有要求，但可以较好地调整动力学模型信息和观测信息之间的权比，抑制动力学模型误差和扰动异常对导航解的影响。
采用H∞滤波器的GPS／INS全组合导航系统研究
ＧＰ ／ＮＳ组 台 导 航 系 统 最 常 用 的 方 式 是 ＳＩ
Ｋａｍａ ｔ ｎ滤 波 ． Ｋ ｌ ｎ滤 波 器 只 有 在 系 统 模 型 而 ａｍａ
∑ １． ＜。； ． ． 。 ∑ ｈ ＜一
则 Ｈ 鲁 棒 滤 波 就 是 寻 求 一 个 滤 波器 ． 于 一 个 对 给定 的最小 ， 足下式 满
维普资讯
第 ２ ３卷 第 ３ 期 ２ ０２ 正 ０ ５月
航
空
学
报
Ｖ ｏ ２ ｌ ３ Ｎｏ．３
Ｍａ Ｙ ２０ ２ ０
ＡＣＴＡ ＡＥＲＯＮＡＵＴ１ ＣＡ ＥＴ ＴＲＯＮＡＵＴＩ ＡＳ ＣＡ ＮＩ Ａ ＳＩ Ｃ
文 章 编 号 ： ０ ０ ６ ９ ｆ ０ ２ ０ ２ ５０ ｌ ０ ８ ３ ２ ０ ） ３ ０ ６ — ３
ＺＨ Ａ ｏ ｅ ＿Ｙ Ｕ Ａ ＿ Ｘｉ Ｗ 【 ＼ ｎ，Ｌ１ Ｘ ｕ ｙ ｎ Ｎ ｕａ （ ｃ ｌｙ Ｂ ４ Ｆａ ｕｔ ０ ．Ｎａ ｊ ｇ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｆＡｅｏ ａ ｔｃ ｎ ｔｏ，ｕ ｉｓ ｎｉ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ｎ ｕ ｉｓａ ｄ Ａｓｒ ｒ ｔｅ ・Ｎａ ｊ ｇ ２ ０ １ ｔＣｈｎ ） ｎ ｙ ａ ｎｉ １ ０ ６ ｉａ ｎ
采 用 日。 波器 的 ＧＰ ／ＮＳ全 组 合导 航 系统研 究 。 滤 ＳＩ
赵 伟． 袁 信 ， 雪 原 林
２０ １ ） 】 ０ ６ （ 京 航 空 航 天 大 学 ３ ４教研 室 ．江苏 南京 南 ０
ＲＥＳ ＡＲＣＨ Ｅ ＯＮ ＣＯＭ Ｐ ＬＥＴＥ ＧＰＳ Ｉ ＮＴＥＧＲＡＴＩ ／ ＮＳ Ｉ ＯＮ Ｉ ， ＬＴ ＵＳ ＮＧ Ｈ ＦＩ ＥＲ
ｒ ｂｕ ｔ ｓ Ｔｈｅ ｓ ｈｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐｅ ａｎ ｂｅ ｐｕ ｎｔ ａ ｔｃ ａｓｌ ｏ ｓ ｎｅ ｓ． ｃ ｍｅ ｉ ｈ ａ ｒ ｃ ｔｉ ｏ ｐｒ ｃ ｉ ｅｅ ｉｙ．
GPSINS组合导航定位定向系统研究的开题报告
GPSINS组合导航定位定向系统研究的开题报告一、研究背景随着现代科技的飞速发展，空地海等多种领域应用中，对高精度导航定位系统的需求越来越迫切。
传统的GPS定位系统在复杂环境下容易出现定位误差，因此需要通过与其他传感器的组合使用来提高定位精度，同时实现导航定位与定向的功能。
因此，GPSINS组合导航定位定向系统的研究变得至关重要。
二、研究目的本研究的主要目的是探究GPSINS组合导航定位定向系统的原理、算法和应用。
通过综合应用卫星导航和惯性导航技术，构建高精度、高鲁棒性的定位定向系统，以满足实际应用的需求。
三、研究内容1. GPSINS组合导航定位定向系统原理的研究。
2. GPSINS组合导航定位定向系统算法的研究与设计。
3. GPSINS组合导航定位定向系统的实现与测试。
4. GPSINS组合导航定位定向系统在具体应用领域中的应用研究。
四、研究方法本研究将采用文献综述法、实验分析法、模型仿真法等科研方法，对GPSINS组合导航定位定向系统的原理、算法、实现和应用等方面进行研究。
五、研究意义本研究对于提高航空、海事、铁路、汽车等行业的导航定位和定向精度，保障人民生命财产安全，具有重要的意义。
同时，GPSINS组合导航定位定向系统的研究也具有重大的科学研究价值，可以促进卫星导航和惯性导航技术的应用和发展。
六、预期结果及创新点本研究预期可以实现高精度、高鲁棒性的GPSINS组合导航定位定向系统，并在实际应用领域中验证其有效性。
同时，本研究的主要创新点在于将卫星导航和惯性导航技术有机地结合起来，构建出综合应用的导航定位定向系统。
INS与GPS组合导航数据处理方法探讨
INS与GPS组合导航数据处理方法探讨INS与GPS组合导航数据处理方法探讨摘要：在组合导航领域中，组合导航系统经历了从航位推算与地图匹配技术的定位组合到以GPS定位为主，各种导航设备为辅的定位组合的过渡，尤其是GPS与INS惯性导航系统组合具有很强的互补性，该技术将INS和GPS相融合，使两种系统优势互补，提高制导性能。
本文对INS／GPS组合导航系统的原理、形式以及数据处理方法进行了研究，提出联邦组合系统的优势。
关键词：INS/GPS组合;数据同步;Kalman滤波;联邦滤波器Abstract: In the field of navigation, integrated navigation system has experienced from the dead reckoning and map matching technology to GPS positioning positioning combined to give priority to, a variety of navigation equipment supplemented by the positioning assembly transition, especially GPS and INS inertial navigation system combination has very strong complementary sex, the INS and GPS integration the two system, the advantage is complementary, enhance the guidance performance. The INS / GPS integrated navigation system, the principle and data processing method are studied, the advantage of proposed federal combination system.Key words: INS/GPS combination; data synchronization; Kalman filter; federal filter1、导言惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）复合制导技术是目前最先进的全天候、自主式制导技术。
GPS组合算法研究及其误差分析的开题报告
INS/GPS组合算法研究及其误差分析的开题报告题目：INS/GPS组合算法研究及其误差分析一、选题背景惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）都是广泛应用于导航的技术，它们各自具有优势和不足。
INS具有快速响应、高精度和长时间连续性等优点，但其误差随时间累积，需要进行定位误差的校准。
GPS具有高精度和可能性通用等特点，然而它在特定环境（如山谷、城市区域）下也可能存在精度问题。
因此，组合INS和GPS可以获得高精度的导航解决方案。
二、核心研究内容本文旨在研究INS/GPS组合算法，包括Kalman滤波器、粒子滤波器和扩展Kalman滤波器等，并探究其误差分析方法。
具体研究内容包括：1. INS/GPS组合算法的基本原理和特点2. Kalman滤波器、粒子滤波器和扩展Kalman滤波器的原理和应用3. 在车辆、航空和海洋等场景下INS/GPS组合算法的实现4. INS/GPS组合算法的误差分析及其对组合解决方案的影响三、研究意义和创新点INS/GPS组合定位是目前导航领域的热点问题之一，对于提高导航系统的稳定性和鲁棒性、解决特定环境下的导航精度问题都具有重要意义。
本文将探究INS/GPS组合算法及其误差分析方法，为导航领域的研究提供借鉴和参考，并为机载导航系统的设计和实现提供参考指导。
四、研究方法和技术路线1. 收集相关文献，了解INS/GPS组合算法的基本原理和应用；2. 研究Kalman滤波器、粒子滤波器和扩展Kalman滤波器的原理和应用，并进行比较和分析；3. 借助Matlab等软件，开展INS/GPS组合算法的模拟实验，并对实验结果进行分析；4. 根据模拟实验结果，进行INS/GPS组合算法误差分析，并探索误差来源和控制方法；5. 验证并改进研究成果。
五、进度计划第一周：收集相关文献，了解INS/GPS组合算法的基本原理和特点。
第二周：研究Kalman滤波器、粒子滤波器和扩展Kalman滤波器的原理和应用。
导航与制导实验报告INS与GPS位置组合导航
导航与制导原理实验报告一．实验要求1.完成INS与GPS位置组合导航的仿真;2.画出组合导航后的位置误差、速度误差曲线;3.画出原始轨迹与组合导航后的轨迹比较图；（画图时弧度制单位要转换成度分秒制单位）4.结果分析5.提交纸版实验报告（附上代码）二．全局变量R=6378160; %地球半径（长半轴）f=1/298.3; %地球扁率wie=7.2921151467e-5; %地球自转角速率g0=9.7803267714; %重力加速度基础值deg=π/180; %角度min=deg/60; %角分sec=min/60; %角秒hur=3600; %小时dph=deg/hur; %度/时ts=0.1; %仿真采样时间三．组合导航仿真变量GPS_Sample_Rate=10; %GPS采样时间Runs=10; %由于随机误差，使用Kalman滤波时，应多次滤波，以求平均值Tg = 3600; %陀螺仪Markov过程相关时间Ta = 1800; %加速度计Markov过程相关时间四．Kalman Filter:估计状态初始值：Xk = zeros(18,1);估计协方差初始值：Pk=diag([min,min,min,0.5,0.5,0.5,30/Re,30/Re,30, 0.1*dph, 0.1*dph, 0.1*dph, 0.1*dph,0.1*dph, 0.1*dph, 1.e-3,1.e-3,1.e-3].^2); %18*18矩阵系统噪声方差：Qk=1e-6*diag([0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.9780,0.9780,0.9780]).^2量测噪声方差：Rk=diag([1e-5,1e-5,10.3986]).^2系数矩阵 F， G， H 的表示，参考课件 6.2.1。
五．可能用到的公式(1)四元数Q的即时修正（符号⨂表示四元数乘法）式中nb nbx nby nbz 0Tbb b b ⎡⎤ω=ωωω⎦⎣为向量扩展四元数，标量部分为0。
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０ 引 言
初 始对 准 是 惯 性 导 航 系 统 中 的 一 项 关 键 技 术 。 惯 性 导航 系 统 初 始 对 准 的 误 差 直 接 影 响 导 航 精 度 ，
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｉ ｎｉ ｔ ｉ ａ ｌ ａ ｌ ｉ ｇ ｎ ｍｅ ｎｔ ｉ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ Ｉ ＮＳ ／Ｇ ＰＳ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ｌ ａ ｌｉ ａ ｇ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒａ ｇ ｔ ｅ Ｉ ＮＳ ／ＧＰ Ｓ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｎ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ Ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ， ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｗａ ｓ
Ｉ ＮＳ ／ＧＰＳ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｎ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ， ｗｉ ｔ ｈ ｉ ｔ ｓ ｆ ａ ｓ ｔ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ， ｈｉ ｇ ｈ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｓ ￣ｏ ｎ ｇ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ， ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｈ ｓ ａ ａ ｇ ｏ ｏ ｄ
第３ ５卷 第 ５期
２ ０ １ ３年 ５月
舰
船
科
学
技
术
Ｖｏ １ ． ３ ５， Ｎｏ ． ５ Ｍａ ｙ，２ ０１ ３
Ｓ ＨＩ Ｐ Ｓ ＣＩ ＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
基于 日 ∞的 Ｉ Ｎ Ｓ ／ Ｇ Ｐ Ｓ组合导航 系统初始对准研究
季 超， 杨晓东
（ 海 军潜 艇 学 院 ， 山东 青岛 ２ ６ ６ ０ ４ ２ ）
是 惯 性 导 航 系 统 的 主 要 误 差 源 之 一 。 因 此 ，惯 性 导
统计 特 性 为 已知 的 白噪声 ｓ ｔ ｉ ａｔ ｍ ｅ ｏ ｆ ｈ ｏ ｉ ｒ ｚ ｏ ｎ ｔ ｌ ａ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｎｇ ａ ｌ ｅ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｂ ｓｉ ａ ｃ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｏ ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ｌ ａ ｌｉ ａ ｇ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ．
较 好 的估 计 效果 ， 满 足 初 始对 准 的 基 本 要 求 。
关 键词 ： 初始 对 准 ； Ｈ 滤 波 ； 动基 座 ； Ｉ Ｎ Ｓ ／ Ｇ Ｐ Ｓ 中 图分类 号 ： Ｕ ６ ６ ６ ． １ 文 献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ： １ ６ ７ ２— ７ ６ ４ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５— ０ ０ ８ ７— ０ ３ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ４ ０ ４ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２— ７ ６ ４ ９ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ５ ． ０ ２ ０
摘 要 ： 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 白噪声 ， 为 了克服这 一弱 点 ， 针 对
位置／ 速度模式 的 Ｉ Ｎ Ｓ ／ Ｇ Ｐ Ｓ组 合 导 航 系统 ， 确定其动基座下初 始对准 日 滤 波 方 案 ， 并进行计 算机仿真 ， 与 传 统 卡 尔 曼 滤 波 比较 。结 果 表 明 ， 日 滤 波 算 法 对 水 平 失 准 角 估 计 速 度 快 、 精度较高 ， 鲁棒 性强 ， 较 卡尔曼滤波好 ， 对 水 平 失 调 角 有
ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｅ ｄ． Ｒｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ Ｈ ｆ ｉｌ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｉ ｓ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈ ｎ ａ Ｋａ ｌｍａ ｎ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ｌ ａ ｌｉ ａ ｎ ｍｅ ｇ ｎ ｔ ｉ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ
Ｊ Ｉ Ｃｈ ａ ｏ， ＹＡＮＧ Ｘｉ ａ ｏ － ｄ ｏ ｎｇ
（ Ｎ ａ ｖ ａ ｌ Ｓ ｕ ｂ ｍａ ｒ ｉ ｎ ｅ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ， Ｑ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｏ ２ ６ ６ ０ ４ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｋａ ｌｍａ ｎ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｎ ｅ ｅ ｄ ｓ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｌ ｐ ａ ｒ ｏ ｐ ｅ ｒ ｔ ｙ ｏ ｆ ｗｈ ｉ ｔ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ， ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ， ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ／ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ Ｉ ＮＳ ／ＧＰ Ｓ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ