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惯性导航数据一般采用什么滤波器

发布时间:2025-03-28 11:20:35

A. 谁知道GPS/INS是什么意思

GPS/INS 全球定位系统+惯性导航系统

一、进行GPS/INS组合的必要性

GPS是当前应用最为广泛的卫星导航定位系统,使用方便、成本低廉,其最新的实际定位精度已经达到5米以内。但是GPS系统军事应用还存在易受干扰、动态环境中可靠性差以及数据输出频率低等不足。

INS系统则是利用安装在载体上的惯性测量装置(如加速度计和陀螺仪等)敏感载体的运动,输出载体的姿态和位置信息。INS系统完全自主,保密性强,并且机动灵活,具备多功能参数输出,但是存在误差随时间迅速积累的问题,导航精度随时间而发散,不能单独长时间工作,必须不断加以校准。

将GPS和INS进行组合可以使两种导航系统取长补短,构成一个有机的整体。GPS/INS组合制导的优势主要体现在:

1. GPS/INS组合改善了系统精度

高精度的GPS信息可以用来修正INS,控制其误差随时间的积累。利用GPS信息可以估计出INS的误差参数以及GPS接收机的钟差等量。另一方面,利用INS短时间内定位精度较高和数据采样率高的特点,可以为GPS提供辅助信息。利用这些辅助信息,GPS接收机可以保持较低的跟踪带宽,从而可以改善系统重新俘获卫星信号的能力。

2. GPS/INS组合加强了系统的抗干扰能力

当GPS信号受到高强度干扰,或当卫星系统接收机出现故障时,INS系统可以独立地进行导航定位。当GPS信号条件显着改善到允许跟踪时,INS系统向GPS接收机提供有关的初始位置、速度等信息,以供在迅速重新获取GPS码和载波时使用。INS系统信号也可用来辅助GPS接收机的天线对准GPS卫星,从而减小了干扰对系统的影响。

3. 解决周跳问题

对于GPS载波相位测量,INS可以很好地解决GPS周跳和信号失锁后整周模糊度参数的重新解算,也降低了至少4颗卫星可见的要求。

4. 解决GPS动态应用采样频率低的问题

在某些动态应用领域,高频INS数据可以在GPS定位结果之间高精度内插所求事件发生的位置(如航空相机曝光瞬间的位置测定)。

5. 用途更广

GPS/INS组合系统是GPS与INS互补的、互相提高的集成,而不是二者的简单结合。组合系统性能更强,应用领域更广。

正是由于这两套系统具有极好的互补性,不仅可以低成本提供全球精确导航,也可以满足军事应用对保密性的要求。

二、GPS/INS组合制导技术在现代战争中的广泛应用

1. GPS/INS组合制导成为广泛应用的全程制导和中段制导技术

目前,以美国“战斧”巡航导弹为代表的对地攻击导弹中制导方式仍然是惯导+辅助导航系统。由于美国军用GPS具有相当高的精度并且使用方便,美国和其它一些西方国家都在中制导段采用GPS作为惯导的辅助导航系统而不再采用地形匹配。此外,许多新型制导武器如洛马公司研制的“联合防区外空地导弹”(JASSM)和波音公司制造的“联合直接攻击弹药”(JDAM)等均依靠GPS/INS进行高精度制导。

以JDAM为例,它是将现有库存的普通炸弹加装GPS/INS制导的尾部组件而改成的全天候制导弹药,其惯导部分采用了一种小型激光陀螺仪。JDAM在投放前由载机的航空电子系统不断修正。一旦投放,炸弹的GPS/INS系统将接管载机航空电子系统的工作,并引导炸弹飞向C4勘辏��皇芴炱�榭龅挠跋臁V频纪ü�桓鼍�返腉PS部件和一个三轴INS部件的密切配合实现。制导控制部件在GPS辅助INS操作模式和INS单一操作模式都提供了精确制导。

以上这些武器比飞机更接近干扰机,所面临的干扰强度比发射导弹的飞机要严重得多。GPS/INS组合制导系统能识别干扰信号的存在,并在较短的时间内以较小的制导误差进行精确制导。

一体化GPS/INS组合制导不仅提高了武器系统的可靠性,而且精度也高,通常其圆概率误差在10~13米之间,而单独使用GPS制导的精度约为15米。

2. GPS/INS组合制导系统为飞机等武器平台提供导航定位服务

目前,美国和其它北约国家空军的绝大部分主战飞机都换装了以激光陀螺为核心的第二代标准惯导仪。其改装计划的重点是,在以光学陀螺为基础的惯性系统黑匣子中嵌入结实的、抗干扰的GPS接收机(OEMB板)。这种嵌入式配置不需要在惯导和单独的GPS接收机之间设置另外的安全总线,从而使GPS的伪距/伪距率数据不会受到威胁信号的干扰。这种INS和GPS的深耦合系统被称作“嵌入惯导系统中的GPS”,简称为EG1,其定位精度均为0.8海里 /小时(圆概率误差),准备时间也由过去的15分钟减少到5~8分钟,系统可靠性从原来的几百小时提高到2000~4000小时。

3. GPS/INS组合制导系统为军事侦察行动提供高精度定位信号

侦察的目的在于发现目标,确定目标的位置和评估武器的打击效果。对目标的命中率取决于武器制导的精度、发现目标的能力和对目标定位的精度。目前,很多国家正在利用高空成像技术建立全球地理信息数据库。高空成像系统主要由高空侦察机、低轨和中轨卫星组成,该系统就使用了GPS/INS组合制导系统,利用其提供的无人侦察机实时位置和炮弹所放出的侦察降落伞的实时位置将连同图像一并发送基地,进而确定目标的位置。

三、GPS/INS组合制导技术的发展趋势

1. 提高GPS系统的抗干扰性能,从而提高GPS/INS组合制导的可靠性

美国计划通过增强卫星发布信号的功率、增强星上处理能力、改进星上原子钟和星历外推算法来提高卫星自主工作能力。增加发射3个新的信号:一是高功率点波束军用M码,信号的增益将比GPS发射机当前采用的增益高得多,具备比P码更强的安全保密性;二是将C/ A码加载在L2载波上,原来加载在L1载波上的C/ A码继续保留;三是L5码,用作生命安全信号,仅供民用。未来的GPS卫星能用两个频段发布两种军用导航码,在实战中可以构成4种工作模式,从而可以大大提高抗干扰的能力。同时,卫星能在短时间内自主运行120天。另外,根据美国空军公布的2025年长期规划,美国还计划在GPS卫星上安装后向天线,用于向高轨空间发布导航定位信息和使高轨卫星自主运行。目前,美国军方的GPS联合计划办公室正在研究GPS 3型卫星的设计方案。

为了进一步提高性能,今后美国还将在飞机、船只、地面车辆和武器上使用更复杂的GPS接收机。现役C/A码的长度只有1023比特,以50比/秒的速度进行逐个搜索,仅需20.5秒,易被敌方破译。P码长度约为2. 35×1014比特,需267天才重复一次,完成一次捕获时间较长,安全性较好。但是,现役军用P码接收机是通过C/A码引导才完成P码捕获的,因而容易受C/A码状态的影响。为此,美军方正在研制能独立捕获P码的军用接收机。此外,美国军方还在研制空间分集型接收机、调零型接收机和波束成形型接收机等抗干扰军用码接收机,以通过改进接收机的性能来提高接收机的抗干扰能力。

美国当前在GPS接收机方面的两项最为重要的技术是GPS接收机应用组件(GRAM)和选择可用性反欺骗模块(SAASM)。其中GRAM是一种标准电子插件,可将其加在未来的飞机、舰艇、导弹和各种武器中,目的是确保安全性和互通性。所有的GRAM将采用开放式系统结构,能灵活地增加、替代或取消系统中的某些元件。SAASM是第二代的GPS技术产品安全模块,用于保护保密的GPS算法、数据和校准。它将集成到接收机应用模块中,从而可提高GPS系统的安全性,使GPS接收机更易于维护,降低其费用。

2. 研制新型INS系统,从而提高GPS/INS组合制导的精度

目前已经发展出挠性惯导、光纤惯导、激光惯导、微固态惯性仪表等多种方式的惯导系统。利用激光来作为方位测向器的陀螺将逐渐取代传统的机械陀螺。激光陀螺惯导系统的定位精度高,随机漂移小,并能快速进入作战状态,于20世纪80年代初开始成功地应用于飞机及地面车辆的导航和舰炮等方面,以后又应用于导弹和运载火箭等领域。但是,环形激光陀螺的谐振腔必须严格密封,并保证其中的氦氖混合气体组分浓度恒定,反射镜镀膜工艺要求高,制造成本高,而且会有“闭锁现象”等问题产生,因此还有待于改进。目前,许多科研单位正致力于固体环形激光陀螺仪的研究。

光纤陀螺的基本工作原理与环形激光陀螺相似,除了具有激光陀螺所有的优点外,还不需要精密加工、严格密封的光学谐振腔和高质量的反射镜,所以减少了复杂性,降低了成本,具有更强的市场竞争力。日本在TR1和M5火箭上率先使用了光纤陀螺。美国研制的光纤陀螺已应用于飞机俯冲、横滚和航向基准的惯性测量系统中。但目前的光纤陀螺会出现角度随机游动、零偏不稳定等缺陷,其性能有待提高。

随着现代微机电系统(MEMS)的飞速发展,近年来硅微陀螺(俗称芯片陀螺)和硅加速度计的研制工作进展很快。据报道,这种新的固态陀螺的零偏稳定性已能达到1 度/小时(温控条件下)。现在美国已开始小批量生产由硅微陀螺和硅加速度计构成的微型惯性测量装置,其低成本、低功耗及体积小、质量轻的特点很适于战术应用,在航空上最先的应用场合将是战术导弹和无人机。

高精度的惯导装置需要先进的精密加工工艺作为基础。随着关键理论和技术的突破,会有多种类型的惯性陀螺应用在军事领域,发挥出日益显着的作用。

3. 数据融合技术将进一步提高GPS/INS组合制导的性能

GPS/INS两者组合的关键器件是作为两者的接口并起数据融合作用的卡尔曼滤波器。为了提高导航精度,目前普遍应用卡尔曼滤波技术来最优地组合各导航系统的信息,估计出导航系统的误差状态,再用误差状态的最优估计值去校正系统。但是,系统的状态方程是时变的,而且状态转移矩阵中含有导航信息及惯性元件测量值,这些含有误差的参数使得滤波器模型不准确。另外,很难精确地估计或测定系统噪声与观测噪声,所以采用常规卡尔曼滤波器时常常会发散。为了解决这个问题,研究人员正在研究新的数据融合技术。例如采用自适应滤波技术,在进行滤波的同时,利用观测数据带来的信息,不断地在线估计和修正模型参数、噪声统计特性和状态增益矩阵,以提高滤波精度,得到对象状态的最优估计值。

此外,如何将神经网络人工智能、小波变换等各种信息处理方法引入以GPS/INS组合制导为核心的信息融合技术正在引起人们的高度重视。这些新技术一旦研制成功,必将进一步提高GPS/INS组合制导的综合性能。

B. 估计IMU和车辆之间的安装角度

在车辆导航系统中,准确地估计IMU(惯性测量单元)与车辆以及车轮的安装角和杆臂至关重要,因为这些参数对惯性导航系统(如SINS/NHC)的性能有显着影响。论文《Estimation of IMU Mounting Angles》采用卡尔曼滤波(EKF)方法,提供了相关的代码实现,可在[这里](https://github.com/QIJINCHEN/IMA-estimation)获取。其核心思想是通过将里程计速度转换至IMU和导航坐标系,构建一个差分定位(DR)系统,利用位置变化作为观测数据。
对于没有里程计的车辆,该方法会利用SINS/GNSS的精确位置(PPK)结果来模拟里程计数据。然而,实际车辆可能因打滑、振动等因素导致DR的精度下降。在火车等受控环境下,仿真结果接近实际条件。航向角误差对安装角估计至关重要,因此确保SINS/GNSS航向角的高精度至关重要。
代码的关键部分包括:
1. **主函数**:初始化环境,设置IMU数据路径、类型,选择估计的时间段,并进行数据预处理,如重采样和调整卡尔曼滤波(KF)参数,然后运行KF估计,最后展示结果。
2. **paraTuning函数**:初始化角度不确定性,设定初始安装角的标准偏差,如1°和2°。
简化后的文章聚焦于关键步骤和核心代码段,展示了如何处理数据、设置参数和进行安装角估计:
- **数据预处理**:从GNSS/INS数据中提取位置信息,重采样并计算速度,为DR和安装角KF提供数据。
- **卡尔曼滤波**:核心估计函数,利用imu_ains数据和配置参数,进行安装角和相关误差的KF估计。
安装角的估计依赖于SINS/GNSS航向和车辆的位移,同时考虑到车辆动态条件和坐标系转换。代码中涉及的数学关系虽重要,但此处省略以保持简洁。
简化后的代码片段展示了关键部分,例如数据处理和滤波器的执行:
```html

数据预处理:



function data_ains = dataPreproc(cfg)</
// 数据读取、处理和重采样
// 转换和计算速度增量
// ...
end

安装角滤波器:



function nav = mas_ekf(data_ains, cfg)</
// 初始化状态变量和参数
// Kalman滤波预测与更新
// 使用GNSS/INS数据进行观测
// 安装角和误差估计
// ...
end
```
注意,文章中的数学公式和详细步骤已简化,仅保留了关键概念和代码片段。对于更直观的理解,建议参考原始代码和论文。

C. "PINS"缩写代表什么

PINS,即"Precise Integrated Navigation System"的缩写,直译为“精密综合导航系统”。这个英文缩写词在英语中的应用广泛,其拼音为jīng mì zōng hé dǎo háng xì tǒng,流行度达到了864。在技术领域,特别是军事和政府层面,PINS被用于表示高精度的导航解决方案。

PINS的中文解释是综合了多种导航技术,如全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(DR)等,以提供精确的位置、速度和姿态信息。在车辆导航系统中,它是一个关键组件,尤其在难以建立精确数学模型的GPS/DR集成系统中,通过改进的扩展卡尔曼滤波器数据融合算法进行优化,如离散平稳小波变换技术。

总的来说,PINS作为专业术语,其背后的技术含量和实用性不容忽视,它在现代科技特别是导航技术的发展中扮演着重要角色。请记住,PINS是一个用于在网络中学习和交流的术语,版权归属原始作者,仅作参考,用户需自行判断其适用性和准确性。

D. 一些不实用的惯性导航数据处理方法简介

在探讨惯性导航数据处理方法时,我们应区分哪些是实用且先进的技术,哪些则是不实用甚至过时的。以下列举了一些不实用的惯性导航数据处理方法,旨在帮助读者识别并避免使用它们。

第一种方法是简单的线性插值。这种方法在数据稀疏时可能产生较大误差,因为没有考虑加速度变化的影响。更优的替代方法是使用卡尔曼滤波或互补滤波等技术,它们能更好地融合加速度计和陀螺仪的数据,提供更精确的位置估计。

第二种方法是静态校准,即在导航过程中不进行动态校正。这种方法容易受到外部干扰和设备漂移的影响,导致导航精度下降。动态校准方法,如使用姿态更新、加速度计自校准等,能显着提高导航系统的鲁棒性和准确性。

第三种方法是直接使用原始加速度计数据进行导航。尽管加速度计能提供位置信息,但噪声和漂移会导致累积误差,影响导航性能。采用惯性测量单元(IMU)结合其他传感器(如GPS)的数据融合技术,能有效减小误差,提升导航精度。

最后,基于滤波器的静态校准方法,即在没有运动时对系统进行校准,然后在运动中使用该校准结果。这种方法忽略了动态校准的必要性,可能导致校准误差累积。动态校准能实时适应环境变化,提供更准确的导航结果。

综上所述,面对复杂的导航环境和挑战,选择合适的惯性导航数据处理方法至关重要。实用且先进的技术,如卡尔曼滤波、互补滤波、数据融合和动态校准,能显着提升导航系统的性能,避免使用不实用的惯性导航数据处理方法。

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