SDINS 운항중 정렬에 적용 가능한 GPS 반송파 위상변화율 측정 모델을 유도하여 새로운 SDINS/GPS 복합항법 시스템 구성 방법을 제안한다. 제안된 SDINS/GPS 복합항법 필터의 성능 분석을 공분산 해석기법을 이용하여 수행하고 이의 결과를 실제 차량 실험을 통하여 검증한다. 제안된 결합기법은 2개 이상의 안테나를 갖는 SDINS/GPS 결합시스템에 적용가능하며 기수각 추정에 직접적으로 연계된 GPS 측정치를 생성함으로써 빠른 SDINS의 기수각 추정을 가능하게 함으로써 SDINS/GPS의 항법 성능을 향상시키게 된다.
This study describes an SDINS/GPS/ZUPT integration algorithm for land navigation systems. The SDINS error can be decoupled in two parts. The first part is the the Schuler component which does not depend on object motion parameters, and the other is the Non-Schuler part which depends on the product of object acceleration and azimuth error. Azimuth error causes SDINS error in proportion to the traversed distance. The proposed system consists of a GPS/SDINS integration system and an SDINS/ZUPT integration system, which are both realized by an indirect feedforward Kalman filter. The main difference between the two is whether the estimate includes the Non-Schuler error or not, which is decided by the measurement type. Consequently, subtracting GPS/SDINS outputs from SDINS/ZUPT outputs provide the Non-Schuler error information which can be applied to improving azimuth accuracy. Simulation results using the raw data obtained from a van test attest that the proposed SDINS/GPS/ZUPT system is capable of providing azimuth improvement.
For its synergistic relationship, an integrated SDINS/GPS system has been adopted in many navigation areas. As an application of SDINS/GPS integration, the in-flight alignment process of a SDINS utilizing GPS carrier phase measurements is introduced and analyzed via an observability analysis using nul1 space method. A measurement model of double-differenced GPS carrier phase measurements is newly derived in order to be used with a SDINS error model. Also, conditions for determining the complete observability of a SDINS/GPS system are suggested and proved. Consequently, it is shown that the system is not completely observable in case of one basel me. With one baseline aligned with y-axis of body frame, pitch error and x-axis accelerometer bias are unobservable states. Also shown is that al1 states are completely observable when sequential maneuver is performed. Above results are confirmed by a covariance analysis.
A GPS/SDINS/ST(Star Tracker) integrated sensor algorithm is more robust than the GPS/SDINS and the ST/SDINS systems on exploration of other planets. Most of the advanced studies shown that GPS/SDINS/ST integrated sensor with centralized Kalman filter was more accurate than those 2 integrated systems. The system, however, consist of a single filter, it is vulnerable to defects on failed data. To improve the problem, we work out a study using federated Kalman filter(No-Reset mode) and centralized Kalman filter with adaptive measurement fusion which known as robustness on fault. The simulation results show that the debasing influences are reduced and the computation is enable at least 100Hz. Further researches that the initial calibration in accordance with observability and applying the exploration trajectory are needed.
A new adaptive filter is proposed for an aided strapdown inertial navigation system(SDINS). The proposed filter can be used to effectively estimate the time-varying variance of the measurement noise. Then, the in-flight alignment for the radar aided SDINS is designed using the additive quatermion error model. Simulation results show that the proposed adaptive filter effectively improves the performance of the radar aided SDINS.
In this paper, the uniform observability and the error characteristics for stationary SDINS error are analyzed. The use of the Lyapunov transformation is proposed for transforming te conventional SDINS error model and the sufficient conditions for the uniform observability of SDINS error model are analytically derived. A complete characterization for the SDINS error characteristics during two position alignment is presented which allows us to predict the performance of two position alignment in SDINS.
As an application of the GPS/SDINS integration for its synergistic results, the alignments of the SDINS utilizing GPS carrier phase rate measurements is introduced. A measurement model of GPS carrier phase rate, which does not require integer ambiguity determination process, is newly derived in order to be adopted with the SDINS in-flight alignment process. For in-flight alignment, the performance of the GPS/SDINS integration method suggested in this paper is analyzed using the covariance analysis.
In this paper, a zero-velocity update technique to improve navigation accuracy of a SDINS(Strapdown Inertial Navigation System) has been studied. An indirect feedback Kalman filter which includes SDINS error equations based on a quaternion between body-fixed frame and local level navigation frame is employed for processing zero-velocity updates in an on-board navigation filter. Simulation results for land-mobile vehicle show that the zerovelocity update technique make a significant contribution to improving SDINS performance without any external aids.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.34-39
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1993
Presented in this paper is a complete error covariance analysis for strapdown inertial navigation system(SDINS). We have found that in SDINS the cross-coupling terms in gyrocompass alignment errors can significantly influence the SDINS error propagation. Initial heading error has a close correlation with the east component of gyro bias erro, while initial level tilt errors are closely related to accelerometer bias errors. In addition, pseudo-state variables are introduced in covariance analysis for SDINS utilizing the characteristics of gyrocompass alignment errors. This approach simplifies the covariance analysis because it makes the initial error covariance matrix to a diagonal form. Thus a real implementation becomes easier. The approach is conformed by comparing the results for a simplified case with the covariance analysis obtained from the conventional SDINS error model.
The velocity measurement error in the velocity-aided SDINS on the maneuvering vehicle is unavoidable and degrades the performance of the SDINS. The characteristics of the velocity measurement error can be modeled as a random bias. This paper proposes a new method for estimating the velocity measurement error in the SDINS. The generalized likelihood ratio test is used for detecting the error and a modified separate-bias Kalman filter in the feedback configuration is suggested for estimating the magnitude of the velocity measurement error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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