INSGPS组合导航系统仿真分析

合集下载

GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定

GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定

GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定GPS(全球定位系统)和惯性导航系统(INS)都是现代导航领域中常用的定位技术。

然而,它们各自都存在一些限制,譬如GPS在城市峡谷地区存在信号遮挡问题,而INS则容易产生漂移误差。

为了克服这些限制,研究人员发现将GPS和INS通过组合定位方法结合使用,可以提供更准确和可靠的定位结果。

首先,我们来了解GPS定位技术。

GPS系统是由一组卫星和接收器组成的,工作原理是通过测量接收器和卫星之间的距离来确定接收器的位置。

然而,由于地面建筑物和天气条件的限制,GPS的定位精度可能受到一定的影响。

特别是在高楼大厦聚集的城市地区,建筑物会遮挡卫星信号,导致定位误差增加。

此外,恶劣天气条件如大雨、大雪等也会对GPS信号产生干扰,进一步降低了定位的准确性。

然而,惯性导航系统可以弥补GPS的不足之处。

INS由加速度计和陀螺仪等传感器组成,可以通过测量加速度和角速度来推断航向和位移。

与GPS不同,INS并不依赖于外部信号,因此不受天气和建筑物遮挡的影响。

然而,INS在使用时间越长,误差也会越来越大。

这是由于惯性传感器的漂移问题导致的。

因此,INS的定位结果并不是完全可靠的。

为了充分利用GPS和INS的优势,研究人员提出了一种组合定位方法,即将两者的定位结果进行融合。

这种方法通过使用卡尔曼滤波(Kalman Filter)算法来整合GPS和INS的信息。

卡尔曼滤波是一种数学算法,能够根据系统的动态模型和不确定性信息,进行估计和修正。

在组合定位中,卡尔曼滤波可以将GPS和INS的定位结果进行加权融合,从而得到更精确的定位值。

组合定位的过程可以简单描述为以下几个步骤:首先,根据GPS接收器的测量值,计算出当前位置的估计值。

然后,根据INS的测量值,根据运动方程和初始条件推断位置和速度的改变量。

接着,根据两种传感器的测量精度和不确定性信息,使用卡尔曼滤波算法来融合GPS和INS的定位结果。

GPS/INS超紧组合系统综述

GPS/INS超紧组合系统综述

GPS/INS超紧组合系统综述作者:王君帅王新龙来源:《航空兵器》2013年第04期摘要:介绍了GPS/INS超紧组合系统的概念,按照结构与信息处理方式的不同将超紧组合系统分为INS辅助GPS超紧组合、相关深组合和非相关深组合三种模式,在给出不同模式超紧组合系统结构的基础上对比分析了各自的特点,综述了GPS/INS超紧组合系统的国内外发展现状,指出超紧组合系统的关键技术与未来的发展方向。

关键词:组合导航;GPS/INS;超紧组合中图分类号:V249.32+8 文献标识码:A 文章编号:1673-5048(2013)04-0025-06SurveyofGPS/INSUltraTightIntegratedNavigationSystemWANGJunshuai,WANGXinlong(SchoolofAstronautics,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China)Abstract:TheconceptionofultratightintegratedGPS/INSnavigationsystemisintroduced.Accordingtothevariationof architecturesandinformationprocessingmethods,theultratightGPS/INSintegratednavigationsystemcanbeclassifiedintothreemodes,whichareINSaidedultratightintegration,coherentdeepintegrationandnoncoherentdeepintegration.Onthebasisofprovidingarchitecturesofdifferent ultratightintegrationmodes,theirfeaturesarecomparedandanalyzedrespectively.ThedevelopmentsofGPS/INSultratightintegrationath omeandabroadarereviewed,andthekeytechnologiesand futuredirectionsofultratightintegrationarepointed.Keywords:integratednavigation;GPS/INS;ultratightintegration0 引言在导航系统中,全球卫星导航系统(GPS)和惯性导航系统(INS)具有优势互补的特点,二者组合的GPS/INS组合导航系统能够克服各子系统的明显缺点,保证导航的连续性,提高导航性能。

组合导航调研报告

组合导航调研报告

组合导航调研报告1. 引言在当今社会,导航系统已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

组合导航系统为用户提供了更精确、可靠的定位服务,极大地提高了导航的准确性和效率。

本调研报告旨在对组合导航系统进行研究和分析,从而深入了解其优势、应用领域和未来发展趋势。

2. 组合导航系统的定义组合导航系统是将多种定位技术结合在一起,通过算法和处理方法对各种导航信号进行融合和处理,最终得到更准确的位置信息和导航结果的系统。

常见的组合导航系统包括使用全球定位系统 (GPS)、惯性导航系统 (INS) 、地面测量系统等。

3. 组合导航系统的优势3.1 提高定位准确性:组合导航系统能够利用多种定位技术相互补充,从而减小误差并提高定位准确性。

3.2 增强导航可靠性:通过融合多种导航信号,组合导航系统能够满足各种工作环境下的导航需求,提高导航可靠性。

3.3 支持导航持续性:组合导航系统可以在信号中断或不可用的情况下,通过惯性导航系统等其他手段继续提供导航服务,增强了导航的连续性。

4. 组合导航系统的应用领域4.1 航空航天领域:组合导航系统在飞机、导弹等航空航天器的精确定位和导航中起到重要作用。

4.2 陆地和海洋领域:组合导航系统在汽车、船舶等交通工具定位导航领域广泛应用,提高了导航的准确性和可靠性。

4.3 无人系统领域:组合导航系统在无人机、无人车等领域的导航和自主飞行中有着重要的应用。

5. 组合导航系统的未来发展趋势5.1 融合更多导航技术:随着新一代导航技术的出现,组合导航系统将融合更多种类的导航技术,以进一步提高导航系统的准确性和可靠性。

5.2 精确动态建模:组合导航系统将更多地依赖精确的动态建模和环境模拟,以更好地处理动态环境下的导航问题。

5.3 人工智能应用:通过使用人工智能技术,组合导航系统能够更好地适应不同用户和环境的需求,提供更智能化的导航服务。

6. 结论组合导航系统以其准确性、可靠性和连续性的优势在各个领域得到广泛应用。

惯性导航系统(INS)与全球卫星定位系统(GPS)解析

惯性导航系统(INS)与全球卫星定位系统(GPS)解析

惯性导航系统(INS 与全球卫星定位系统(GPS1摘要目前飞行器所使用的导航系统, 能适应全天候、全球性应用的确实不多。

传统无线电导航,如塔康(TACAN 等,在应用上存有很多的限制和不便之处。

而为改善此缺点, 一套不需要其它外来的辅助装置, 就可提供所有的导航资料, 让飞行员参考的惯性导航系统(Inertial Navigation System ,虽已被成功发展并广为应用, 但其在系统上的微量位置误差会随飞行时间的平方成正比累积, 因此长时间飞行会严重影响到导航精确度, 如果没有适当的修正, 位置误差在一个小时内会累积超过 300米。

另一套精密的导航系统 GPS , 其误差虽不会随时间改变, 但 GPS 并非万能, 有优点, 也有先天的缺陷, 它在测量高机动目标时容易脱锁并且会受到外在环境及电磁干扰,再者 GPS 短时间的相对误差量大于 INS ,若只依靠它来做导航或控制, 会造成相反效果。

所以在导航系统设计上, 常搭配惯性系统来使用,正巧 GPS 与 INS 有互补的作用,可经过一套运算法则,将两者优点保留, 去除缺点, 本文即针对两种导航系统特性进行探讨, 并利用卡尔曼滤波器法则完成简易测量数据关系推导,设计一套“GPS/INS组合式导航系统” 。

2前言早期舰船航行常利用“ 领航方法” 来决定载体的位置及方向, 观察陆地突出物, 来引导船身驶向某处目标。

随着飞行器的问世, 初期飞行也全凭借着飞行员对当时自我方向、距离、高度及速度的感觉来控制驾驶,执行起飞、落地及飞机转场等等动作。

这种控制载体由一个地方到另一个地方其间方向与距离指示的艺术, 就称之为“ 导航” (Navigation 。

然而仅仅依循着人为的导航方式,在天气良好条件下或周遭存有许多明显参考目标物时, 单纯凭目视来判断飞行并不困难; 但如果遇上天气条件不佳、能见度差、参考目标不存在活不明显时, 就得依靠飞行员的经验、技巧及运气来进行方位及位置的判别, 这无形中会造成飞行员的压力, 更会严重影响到飞行安全的诸多不确定因素。

GPS与INS的组合定位技术研究

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。

无缝GPS/INS组合导航系统的设计与实现

无缝GPS/INS组合导航系统的设计与实现

o P / S itgae a iai y t d rn P ua e . h lo i m d pe am nftrw t s u o a g n s u oa g t fG S I e rt n vg t n s s m u igG S o t s T eag r h a o tdK l a i e i p e d rn ea d p e d rn e r e N n d o e g t l h a
的无缝组合导航方法 , 当卫星数 目不低于 4颗时采用伪距, 伪距率的卡尔曼 滤波算法 , 一旦卫星数 目少于 4颗
时采用 A FS系统估计导航误差 , NI 抑制 IS的误差积 累, 而实现无缝导航。动 态车载实验表 明, N 从 该方法切实 可行 , 相对于传统的紧组合方法 , 有效地提 高了组合导航系统的定位精度和抗 干扰能力。
维普资讯
第 3 卷第 1 o 期
国 防 科 技 大 学 学 报 JU N LO  ̄INL U IE S YO E ES EH OO Y O E A FNIO A NV RI FD FNETC N L 1 O8 3
Ab ta t A e s T es itgae n vg t n ag rtm sp p s d o a i fANF S i re oe h n e tep roma c sr c : n w e d s ne rtd a ia o lo i i h wa m oe nt b sso he I n od rt n a c h e r n e f
文章编号 :0 1 4 620 ) 1 03 6 10 —28 (08 0 —08 —0
无缝 GP /NS组合 导航 系统 的设计 与实现 ‘ SI
何 晓峰 , 小平 , 康 华 胡 唐

GNSSINS自适应智能组合导航算法

GNSSINS自适应智能组合导航算法

2、系统稳定性测试:通过动态场景模拟,检验GNSSINS算法在不同速度、震 动条件下的稳定性。
3、实际应用测试:将GNSSINS算法应用于自动驾驶车辆,验证其在复杂环境 中的实时导航性能。
实验结果分析
通过以上实验,我们得出以下结论:
1、GNSSINS算法在定位精度方面表现出色,尤其是在复杂环境和信号干扰条 件下,其误差较单一GNSS、INS有明显降低。
在自适应滤波理论方面,传统的自适应滤波算法如LMS、RLS等已广泛应用于 GNSSINS组合导航系统中。这些算法能够根据信号特征自动调整滤波器参数, 提高信号处理效果。然而,这些算法也存在一定的局限性,如对于非平稳信号 的处理能力不足、容易受到噪声干扰等。
研究方法
为了解决上述问题,本次演示提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和自适 应滤波的误差补偿方法。该方法首先利用EKF对非线性系统进行建模,实现对 INS误差的补偿;然后,采用自适应滤波算法对GNSS信号进行处理,提高信号 质量。具体步骤如下:
本次演示研究了GNSSINS组合导航误差补偿与自适应滤波理论的拓展,提出了 一种基于扩展卡尔曼滤波和自适应滤波的方法。该方法在实现误差补偿和信号 处理方面均具有较好的性能,能够提高导航系统的精度和稳定性。然而,该方 法仍存在一定的局限性,例如对于复杂环境下的非线性建模能力还有待进一步 提高。未来研究可以针对这方面进行深入探讨,并尝试将其他先进技术引入到 GNSSINS组合导航领域中,以实现更好的导航性能。
谢谢观看
文献综述
GNSSINS深组合导航技术是一种将全球卫星导航系统(GNSS)和惯性导航系统 (INS)进行深层次融合的导航技术。在已有的研究中,GNSSINS深组合导航 技术主要分为松组合、紧组合和深组合三种模式。松组合模式主要通过卡尔曼 滤波器进行数据融合,紧组合模式则通过共享 INS和 GNSS的测量信息进行组 合,而深组合模式则将 INS和 GNSS的测量信息深入地融合在一起,以实现更 高精度的导航。

六加速度计的GFSINS/GPS组合导航系统研究

六加速度计的GFSINS/GPS组合导航系统研究

惯 导 系统 工 作 原理 类 似 。 陀螺 制 作 工 艺复 杂 , 本 较 成 高 , 且 功 耗大 , 以承 受 大 的 线 加速 度 和 角 速 度冲 而 难 击 。对于 战术导 弹 、小 型炮 弹等来讲 , 无陀螺 捷联惯 导 系统 由于合 弃 了陀 螺 , 具有 体 积小 、能 耗小 、成 本 低 、 动态 范 围大 、反 应快 、寿命 长和 可靠性高 的优势 , 能够
导系统误差方程 , 利用卡尔曼滤波器组 成了 G S NS GP 组 合导航 系统 。 FI / S 经仿真验证 , 该组合导航 系统可 以有效抑制导航参
数发散 。
关键 词 : 无陀螺捷联惯导 ; 误差方程 ; 卡尔 曼滤 波; P GS
中图分类号 : 2 16 V 4 .2 文献标识码 : A 文章编号 :0 3 2 12 1)l 0 4 0 1 0 7 4 (0 1l一 0 7 5
通 信 与 信 息 处 理
Comm u c to d l f r ton Pr e s n nia i n an n o ma i oc s i
自动化技 术与应用 2 1 0 1年第 3 O卷第 l 1期
六加速度计 的 GF / I S GP S N S组合导航 系统研究
Re e rho SI s ac f GF NS/ GPS Itg ae vg t nSy tm e rtdNa iai se n o
r、
aS d On i- cel Om e er e x Ac er t

,、




S e, A HIZh n W NG u-h , Xi z i CONG e f n W n. g e
要 的意 义 。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
相关文档
最新文档