简介：基于计步的传统航位推算的手机导航方法要求手机保持相对人体固定位置以保证航向的准确性,该要求严重影响了用户体验。针对行人的手机姿态改变和高精度定位的行人导航需求,提出了一种重力辅助和模拟零速修正的航向补偿方法。手机姿态发生改变时候的航向角度补偿可以采用手机重力计输出数据进行辅助判断;通常脚部捆绑式惯性导航定位中采用的航位推算技术无法应用于行人手持的手机,所以不具备零速修正算法的基本条件,为此提出了一种应用于行人手持手机的模拟零速修正算法,通过检测行人步态,采用卡尔曼滤波有效抑制了手机的航向发散。行人的综合行走实验结果表明,基于重力辅助和模拟零速修正的手机航向修正方法,能够自主判断并补偿由于手机使用方式改变造成的航向误差,在行走196m距离的情况下,行走误差仅有1.2%,有效提高了行人定位精度。

简介：针对无陀螺或陀螺失效等情况下的飞行器姿态确定问题，基于无冗余姿态描述形式修正Rodrigues参数，提出了仅利用星敏感器矢量观测信息来确定飞行器姿态的UPF（UnscentedParticleFilter）算法。UPF利用UKF（UnscentedKalmanFilter）得到粒子滤波的重要性密度函数，从而克服了标准的粒子滤波没有考虑最新量测信息和UKF只能应用于噪声为高斯分布的不足。修正Rodrigues参数描述飞行器姿态具有简洁高效的特点，通过切换方法避免了奇异性现象。仿真结果表明，该姿态确定算法可以取得比UKF更快的滤波收敛性和更高的滤波精度，并且比四元数算法计算效率提高近10％。

简介：—本文介绍了ＩＮＳ／ＳＡＲ（合成孔径雷达）组合导航系统中的误差修正原理和方法，描述了如何获得观测量和构造ＩＮＳ／ＳＡＲ组合滤波器。给出的仿真结果证明，这种修正方法能大大提高导航精度，并且具有很强的初始捕获和对准能力。

简介：为提高车载捷联惯性导航系统（SINS）的定位和姿态精度，分析了SINS静态罗经对准原理，并推广至行进过程中，借助里程仪测速辅助实现姿态动态、持续对准。同时，通过此动态罗经回路控制律对里程仪测速噪声进行平滑，并对平滑后速度加以检测，实现了零速修正（ZVU）的停车自动识别；停车瞬间利用动态罗经对准回路对系统姿态进行修正，速度误差归零，并依据相邻停车时刻记录的速度误差拟合曲线积分值修正系统位置误差。最后，采用此方案进行了长达4h（约160km）的三组跑车实验，每10min停车ZVU（1s），达到的定位精度为44．2m（CEP），姿态精度优于0．5’。

简介：针对车载单轴旋转激光捷联惯导系统，提出一种抗晃动初始对准方法和零速修正方法，以满足载车快速启动和精确定位的要求。首先采用基于重力信息的粗对准方法得到初始姿态，然后在此基础上，采用惯性凝固坐标系下速度为观测量的卡尔曼滤波方法完成晃动基座精对准。初始对准完成后，采用当地地理坐标系下速度为观测量的卡尔曼滤波方法进行零速修正。数字仿真试验及跑车试验结果表明：在晃动基座上经5min快速初始对准航向角精度与传统方法相当，对准时间仅为传统方法50%；零速修正时间间隔20min，停车修正5s，跑车2h水平定位精度与高程精度相对传统方法提高40%以上。数字仿真试验和系统跑车试验结果验证了所提出算法的可行性和有效性。