探讨了一种适用于SINS/DVL组合导航系统的滤波原理,通过分别建立捷联惯导系统误差模型和多普勒误差模型,利用间接卡尔曼滤波原理和反馈校正法,对系统进行仿真与分析,由惯性器件的误差方差通过导航系统的误差模型得出导航参数的误差方差,结果表明,该组合导航系统的定位精度要远远高于单纯捷联惯导系统。同时,针对SINS/DVL组合导航系统工作特点及特定情况下AUV的定位精度要求,提出了一种GPS辅助SINS/DVL组合导航系统导航定位的方案。

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明,RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度.

针对某型制导炸弹控制系统的研制需求，应用全弹道建模方法，建立了炸弹完整的数学模型。根据射程和命中精度的要求，提出了弹道设计思路，在滑翔段采用给定俯仰角飞行的方法，使炸弹尽快脱离跨音速飞行状态；在俯冲段采用比例导引法，导引炸弹命中目标。在VC++6.0环境下，运用OperGL图形库，开发了弹道仿真软件，该软件能实时、直观地显示了制导炸弹飞行的全过程及相关的飞行参数。仿真结果表明：所设计的弹道具有射程远、精度高的特点，有较高的实用价值。

无人驾驶中，IMU与GPS如何融合，位姿如何解算

针对SINS/GPS组合导航中量测噪声统计特性不准确引起卡尔曼滤波精度下降的问题,提出基于变分贝叶斯自适应无迹卡尔曼滤波(VB-UKF)的非线性融合方法。分析了线性的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(VB-KF)算法的原理与性能,针对其仅适用于线性系统的问题,将VB-KF与UKF结合导出了非线性的VB-UKF算法。该算法可对系统状态和时变的量测噪声方差进行同步非线性估计,且与传统的UKF算法具有统一的形式。导航仿真结果表明:VB-UKF对于突变或慢变的量测噪声方差均能实时跟踪,较常规UKF算法可有效降低噪声统计

matlab捷联惯导算法，用于基础学习捷联惯性导航知识，针对于导航刚入门的学习

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差分GPS_SINS超紧组合在线标定与误差补偿方案设计.pdf

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