一种基于CKF的IMU/Wi-Fi信号紧组合室内导航方法

    公开(公告)号:CN104075711B

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201410276581.1

    申请日:2014-06-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于CKF的IMU/Wi‑Fi信号紧组合室内导航方法,该方法包括:建立Wi‑Fi信号的RSS fingerprinting的数据库;利用IMU进行定位,得到行人所在位置PoIMU及速度、加速度、姿态等信息;通过零速校正对IMU加速度计漂移进行校正,并得到校正后的速度;利用Wi‑Fi信号进行定位,得到行人所在位置PoWi‑Fi;在数据库中分别找到与PoIMU较近的n个参考点和与PoWi‑Fi较近的n个参考点,并根据已知参考点的位置分别获得测量点与参考点间的距离diIMU、diWi‑Fi,从而得到距离差Δd;利用容积卡尔曼滤波进行信息融合,最终得到行人的位置、加速度、速度、姿态信息。本发明方法综合利用了室内Wi‑Fi信号与IMU信息,通过CKF算法进行信息融合,滤波精度高,收敛速度快,且鲁棒性强,导航精度较高。

    一种基于光纤陀螺SINS与北斗的重力测量方法

    公开(公告)号:CN103901496A

    公开(公告)日:2014-07-02

    申请号:CN201410114492.7

    申请日:2014-03-26

    Abstract: 本发明提供的是一种基于光纤陀螺SINS与北斗的重力测量方法。利用光纤陀螺捷联惯导系统测量载体的比力信息和方向余弦矩阵,同时测量载体的位置信息和航向值,北斗卫星导航系统测量载体在地理坐标系下的加速度信息和速度信息。比力信息和方向余弦矩阵经导航解算方程得到载体在地理坐标系下的比力值ft,根据位置信息知道纬度信息又知道航向值K和北斗提供的速度值v,计算厄特弗斯效应的修正值又知道载体在地理坐标系下的载体比力值和速度值,就知道地理坐标系垂直方向下的重力值。本发明解决了传统的相对重力仪虽然能动态大范围测量重力值,但不能测量绝对值的缺点。

    一种基于等式约束卡尔曼滤波的单兵导航方法

    公开(公告)号:CN103744099A

    公开(公告)日:2014-04-23

    申请号:CN201310581902.4

    申请日:2013-11-20

    CPC classification number: G01S19/49 G01C21/165

    Abstract: 本发明涉及一种基于等式约束卡尔曼滤波的单兵导航方法,包括:单兵导航系统配有一个小型GPS接收机和两个MIMU传感器。GPS与双MIMU系统在人体安置的位置选择以便最大限度的克服GPS动态性能不良以及MEMS随时间导航精度急剧降低的缺点。利用各导航器件之间的位置关系,构造两个非线性等式约束方程。将约束方程与卡尔曼滤波相结合,摆脱微弱信号下GPS定位精度不够的问题。在恶劣的封闭室内导航环境下,采用本发明可以充分增加微弱GPS信号的可利用性,在一定程度上补偿MEMS的累积误差,并且在卫星信号失锁的紧急时刻也能利用MEMS独立辅助单兵执行任务,因此大大的提高了组合导航系统的可靠性。

    一种惯性重力匹配组合导航系统中时间延迟的补偿方法

    公开(公告)号:CN103743395A

    公开(公告)日:2014-04-23

    申请号:CN201410022467.6

    申请日:2014-01-17

    CPC classification number: G01C21/165 G01C21/005 G01C25/005

    Abstract: 本发明公开了一种惯性重力匹配组合导航系统中时间延迟的补偿方法,包括以下几个步骤:步骤一,采集惯性导航系统输出的纬度经度λ、航向ψ和速度V及重力仪测得的重力信号;步骤二,计算重力信号的厄特弗斯校正值,并对厄特弗斯校正值进行滤波处理;步骤三,确定重力信号的延迟时间;步骤四,利用基于重力等值线的匹配算法,获取重力信号相应时刻的载体位置;步骤五,建立卡尔曼滤波器模型;步骤六,将载体位置的经度和纬度作为观测量,利用卡尔曼滤波实时估计重力信号对应时间点的惯性导航系统误差,对惯导系统进行校正;步骤七,进行卡尔曼滤波多步预测出当前时刻的状态向量,完成时间延迟补偿。本法明具有补偿重力信号时间延迟、高导航精度的优点。

    一种基于改进MSD的重力匹配方法

    公开(公告)号:CN103616027A

    公开(公告)日:2014-03-05

    申请号:CN201310690254.6

    申请日:2013-12-17

    CPC classification number: G01C21/20 G01C21/16

    Abstract: 本发明属于重力辅助惯性导航系统的技术领域,尤其涉及一种基于改进MSD的重力匹配方法。本发明包括:确定参考位置信息;引入位置误差向量;确定代价函数;确定使代价函数E最小的位置误差向量;得到最终位置。针对传统的重力匹配方法计算量大、耗时多的问题,本发明在MSD的基础上,引入位置误差向量,确定代价函数,简化匹配计算机中的匹配过程,在保证匹配精度的基础上,提高了匹配计算机的工作效率。本发明引入SOR迭代方法,获取位置误差向量,其收敛速度更快。一般的匹配方法都会用到重力数据库,现有重力数据库的精度还有待进一步提高,本发明的匹配过程中仅用到参考轨迹上点处的重力异常值及其变化梯度,减轻对重力数据库的依赖。

    基于高精度水平基准的星敏感器定位方法

    公开(公告)号:CN103604428A

    公开(公告)日:2014-02-26

    申请号:CN201310589688.7

    申请日:2013-11-22

    CPC classification number: G01C21/02 G01C21/165 G01C25/005

    Abstract: 本发明公开了一种基于高精度水平基准的星敏感器定位方法,首先采集CCD星敏感器的输出;进而将星敏感器与捷联惯导系统组合,修正捷联惯导系统的姿态并补偿星敏感器的安装误差,得到较高精度的水平基准信息;再采集组合导航系统提供的高精度水平基准信息,即采集运动载体的横摇角和纵摇角,得到载体系到准地理坐标系的姿态转换矩阵。与现有技术相比,本发明通过将惯性导航系统和星敏感器组合,通过滤波校正惯性导航系统的姿态误差,有效提高星敏感器定位所依赖的水平基准信息,同时各类误差源确定,极大地提高了星敏感器的定位精度。

    MEMS捷联惯导自适应SCKF滤波的初始对准方法

    公开(公告)号:CN103557864A

    公开(公告)日:2014-02-05

    申请号:CN201310528761.X

    申请日:2013-10-31

    CPC classification number: G01C25/005 G01C21/16 G01C21/20

    Abstract: 本发明公开了一种MEMS捷联惯导自适应SCKF滤波的初始对准方法,本发明采用GPS确定载体的初始位置信息,采集MEMS加速度计和磁强计输出的数据,采用解析法完成粗对准,粗略地得到捷联矩阵;然后建立基于MEMS的捷联惯导系统初始对准的非线性模型,进行滤波的初始化;然后利用平方根CKF进行状态估计,在每次迭代时利用状态估计量与一次预测状态量之差,对系统噪声方差阵进行更新,增强滤波对系统噪声统计特性不确定的自适应能力;然后得到精确地平台失准角校正系统的姿态矩阵,从而完成初始对准;本发明可以在陀螺仪常值漂移较大时也能较好的完成初始对准,并且增强了滤波对系统噪声统计特性不确定的自适应能力。

    一种基于改进MSD的重力匹配方法

    公开(公告)号:CN103616027B

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201310690254.6

    申请日:2013-12-17

    Abstract: 本发明属于重力辅助惯性导航系统的技术领域,尤其涉及一种基于改进MSD的重力匹配方法。本发明包括:确定参考位置信息;引入位置误差向量;确定代价函数;确定使代价函数E最小的位置误差向量;得到最终位置。针对传统的重力匹配方法计算量大、耗时多的问题,本发明在MSD的基础上,引入位置误差向量,确定代价函数,简化匹配计算机中的匹配过程,在保证匹配精度的基础上,提高了匹配计算机的工作效率。本发明引入SOR迭代方法,获取位置误差向量,其收敛速度更快。一般的匹配方法都会用到重力数据库,现有重力数据库的精度还有待进一步提高,本发明的匹配过程中仅用到参考轨迹上点处的重力异常值及其变化梯度,减轻对重力数据库的依赖。

    一种基于磁力计N阶距检测的MEMS系统误差估计方法

    公开(公告)号:CN103900613B

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201410125859.5

    申请日:2014-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于磁力计N阶距检测的MEMS系统误差估计方法,首先利用磁力计输出的磁场强度,利用N阶矩检测法判断系统是否受到外界磁场干扰,若所测试的N阶距差值若小于等于阈值,则触发MEMS系统误差估计卡尔曼滤波器工作,结合磁力计输出估计出MEMS系统的位置、速度、姿态误差,以及MEMS陀螺的刻度系数误差、陀螺漂移;若大于阈值,则MEMS系统误差估计卡尔曼滤波器关闭。本发明方法可以在无卫星信号条件下,实现MEMS系统误差的估计,维持MEMS系统的自主性及精度可靠性。

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