基于MEMS与Android智能手机融合的 室内个人导航算法

针对微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)惯性器件在导航解算中存在较大的累积误差问题,提出了一种基于MEMS惯性器件与Android智能手机融合的室内个人导航算法.导航算法在捷联惯性导航算法的基础上,根据人行走时的运动特点,引入了零速度检测与修正算法来检测人行走过程中的静止状态,并对行人静止时刻的速度和位置信息进行校正,以降低累积误差.导航解算中由于陀螺仪漂移导致获得的行人运动方向角误差较大,故采用MEMS陀螺仪输出姿态信息与Android智能手机中的电子罗盘方向角融合的行人运动方向校正算法来获取行人运动方向,并结合滑动均值滤波算法来进一步校正行人的运动方向,提高导航精度.最后通过实验结果验证了导航累积误差修正算法的可行性和有效性.     

管道内检测导航定位技术

针对管道内检测器在管道运行中的定位问题,提出了一种利用导航定位系统进行管道内检测器定位的辅助方法.当管道内检测器进行管道检测时,在管道内检测器上加装惯性导航器件（IMU）构成导航定位系统,将获得的导航定位信息和速度修正信息存储在存储器中.利用导航算法对数据进行处理,采用卡尔曼滤波器对误差进行修正,分析得出管道内检测器的姿态变化和位置变化信息.实验结果表明,通过计算能够获得实验模型运行的姿态变化信息,描绘出实验模型的行进轨迹,分析出实验模型对于初始位置的地理坐标变化情况,为工程实验提供了更多的参考信息.     

一种新的非线性模型预测UPF算法

针对现有导航解算中将模型误差作为过程噪声,并假设为高斯白噪声来处理,可能会引起较大的估计误差,甚至导致滤波器发散的问题.文章以提高导航解算精度为目的,在吸收非线性预测滤波和粒子滤波优点的基础上,提出一种新的非线性模型预测Unscented粒子滤波算法.该算法在建立系统模型时顾及了模型误差,对模型误差进行实时估计,并利用该估计值对包含模型误差的非线性、非高斯系统模型进行修正,从而提高了导航解算精度.将提出的算法应用于捷联惯性导航( SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统进行仿真验证,并与预测滤波和Unscented粒子滤波进行比较,结果表明,提出的新算法不但滤波性能明显优于预测滤波和Unscented粒子滤波,而且能提高导航解算精度.     

MEMS惯性传感器融合的水平姿态解算方法

为获取惯性导航系统的姿态信息,针对MEMS惯性测量单元,设计了基于多传感器信息融合的水平姿态解算方案.在此基础上,提出了一种基于卡尔曼滤波的解决方案:利用陀螺仪测得的角速度更新前一步的姿态角,利用加速度计对重力矢量的观测修正陀螺仪给出的姿态角信息.设计了水平姿态解算试验平台以验证该算法,采用姿态航向参考系统AHRS500GA提供精确姿态角对解算结果进行对照,试验结果表明:在静态、动态条件下该算法均能准确地得到实时水平姿态角,其误差一般小于1°.     

基于SINS/BDS/弹道的组合导航

在现有惯导/卫星组合导航系统的基础上,为了进一步提升导航系统的鲁棒性,在不增加硬件基础上,利用构建的弹道模型,提出了一种惯导/卫星/弹道多源导航方案。该方案首先构建弹道模型得到炮弹的飞行轨迹,通过弹道解算得到弹丸的瞬时姿态、速度以及位置等信息;其次,当检测到卫星信号失常时,将弹道解算得到的位置、速度信息作为卡尔曼滤波的观测量,对导航状态量进行修正;再次,每隔一定时间以当前修正后状态量作为初始量,重新构建弹道,重复上述滤波过程。仿真验证结果表明,该方案在卫星信号不同状况下都可以较好地约束导航误差,得到较为精确的导航定位数据。     

基于重力场与地磁场序贯修正的姿态解算研究

针对无人系统姿态解算中存在陀螺仪误差发散快、磁力计易受软磁环境干扰等问题,提出了一种基于重力场与地磁场序贯修正的姿态解算方法。该方法采用陀螺仪输出构建姿态四元数的状态方程,然后依次利用加速度计与磁力计数据对四元数进行2次序贯修正,以获得姿态的准确输出。实验结果表明,相比传统的2种姿态解算算法,新算法能有效抑制陀螺仪的漂移误差,提高磁干扰环境下的姿态输出精度,其姿态角的静态精度不大于0.5°,动态精度优于2°。     

针对水下辅助导航相关匹配算法的特征区最优航迹规划

水下辅助导航中修正惯导累积误差的主要方式之一是利用水下地球物理场的分布特征进行相关匹配以实现准确定位,但是相同的匹配算法对于特征区内不同的航迹规划其性能却表现各异。针对上述问题提出了平行航迹差异度算法,实现了特征区的最优航迹和最优通道规划。水下辅助导航仿真实验表明:该算法可作为水下辅助导航相关匹配算法的一部分,而且可以有效地提高水下载体的导航精度。     

针对水下辅助导航相关匹配算法的特征区最优航迹规划

水下辅助导航中修正惯导累积误差的主要方式之一是利用水下地球物理场的分布特征进行相关匹配以实现准确定位,但是相同的匹配算法对于特征区内不同的航迹规划其性能却表现各异。针对上述问题提出了平行航迹差异度算法,实现了特征区的最优航迹和最优通道规划。水下辅助导航仿真实验表明：该算法可作为水下辅助导航相关匹配算法的一部分,而且可以有效地提高水下载体的导航精度。     

误差修正的声源目标混合定位算法

针对定位系统因非视距传播、多路径效应等因素所导致定位精度降低的问题,提出了一种基于到达时差的误差修正声源目标混合定位算法。首先,该算法在传统加权最小二乘法中引入动态权值修正技术获得泰勒级数迭代法初值,减少了迭代次数;其次,提出了后项时延选择算法,并结合标准残差函数剔除了误差较大的时差对定位性能的影响,选择最优的时差组合方式进行目标位置解算;最后,通过标准残差加权的方式修正混合定位算法误差,得到声源目标位置。 实验结果显示,新提出的误差修正混合定位算法性能优于参考算法,且对非视距误差具有显著的抑制作用,有效地提高了定位精度。     

基于地磁场自适应修正的航姿系统姿态解算研究

针对航姿参考系统(attitude and heading reference system,AHRS)中,MEMS陀螺仪输出噪声过大、零点漂移无法完全消除、角速率输出易受干扰等导致的姿态四元数精度低、累积误差较大等问题,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波算法,利用地球物理场(地球重力场、地磁场)信息不断自适应修正MEMS陀螺仪在姿态解算过程中的累积误差。在ROS机器人平台上进行了实验,实验结果表明该算法能有效解决在求解姿态四元数过程中累积误差较大的问题,同时可以提高姿态解算精度,进而验证了该算法的有效性。     

无陀螺微惯性测量组合的优化算法研究

无陀螺微惯性测量组合是利用线加速度计空间的组合解算法载体的角速度，同时测量载体的轴向加速度，构成惯性测量组合，应用该方法可以设计出适用的中等精度惯性导航系统，在国外学者研究的基础上改进了9加速度计的模型，提出一种新疆的解算算法，抑制了迭代误差，该算法利用传感器的冗余信息直接求得所测量的角度速度的绝对值，及时修正微分方程的解，减少了解微分方程组所带来的累积误差，降低了惯性测量组合的漂移，经过仿真计算验证了该方案的可行性。     

低频电磁波在管道内检测外定位的应用

油气长输管道的安全检测已越来越受到人们的重视。管道内检测是最重要的管道安全检测方法之一。扫描检测需要实时确定检测位置,并记录以备检测完成后从地面准确的定位管道腐蚀缺陷的位置,因此准确的进行检测定位是管道内检测的技术关键。笔者提出里程轮内定位、工艺点（焊缝）修正、外定位修正、转角定位四步综合检测定位方法。其中外定位修正通常采用低频电磁波定位的方法对管道内检测器的里程计数进行修正米提高定位的精度。通过建立管道内检测外定位的模型,推导出管道内磁场强度的计算公式。采用美国ANSYS软件对该模型进行仿真,仿真结果与实验数据相符合。这对进一步了解低频电磁波外定位技术有重要意义。     

AUV直线航迹下的单信标测距定位

常规的单信标测距定位基于的是非直线航迹,本文针对直线航迹下的单信标测距定位进行了研究。同时对于直线航迹,常规的直接降阶求解的算法已不适用,提出线性化迭代求解的算法对载体进行定位。另一方面,引入长基线阵列的概念,从构建虚拟阵列的角度,研究了不同误差源对虚拟阵列的影响。仿真分析了虚拟阵列基线总长度对定位影响、虚拟阵列信标个数对定位影响,以及载体相对于信标在不同位置时的定位精度分布。海试数据结果表明:所提出的线性化迭代求解的定位算法能获得较好的定位效果,单标定位结果与组合导航偏差在5 m之内。     

管道地理位置测量系统的动态初始对准方法

针对长输油气管道地理位置测量系统的初始对准问题,提出了一种新的动态初始对准方法.建立了管道地理位置测量系统状态误差模型和以基准点之间的航向角误差、速度误差和位置误差为观测量的观测模型,设计了变尺度无迹卡尔曼滤波动态初始对准算法.结果表明,该算法所得初始对准俯仰角、航向角和横滚角的稳态误差分别为18.9'、6'和5',解决了姿态角周期性变化引起的初始对准精度差的问题,满足了管道地理位置测量系统的工程应用要求.     

卡尔曼滤波在管道地理坐标定位系统中的应用

针对惯性敏感元件（IMU）采集数据随机误差较大问题,建立了误差模型,应用卡尔曼滤波算法对其进行校正以提高定位精度.利用捷联惯导技术进行管道定位,得出地下管道形状的详细分布,搭建实际电路并对电路进行仿真,对采集的惯性数据用滤波算法进行去噪处理,并且对滤波前后的数据进行比较.结果表明,滤波算法能够有效降低加速度信号中随机误差的影响,可以在短距离内计算出惯性元件运动的轨迹,证明了该检测系统可以通过降低惯性误差的方法来实现对管道地理坐标的定位.     

蛙跳式充电的无人机自主巡线技术与系统(一):基于GPS/RTK的无人机自主定位

为解决无人机巡线过程中的续航难题,设计实现基于蛙跳式充电的无人机自主巡线系统.作为第一部分,本文基于GPS/RTK的无人机自主定位展开研究.首先,针对南方电网公司提出的无人机无人操控自主巡线目标,搭建了蛙跳式充电平台,以提高无人机的续航能力;然后,为保证无人机能按预设航迹进行自主导航,并准确降落到地面平台进行充电,对无人机GPS/RTK组合导航模块中自主巡线关键技术进行了研究;最后,分别对巡线技术中姿态解算、加速度补偿及延时补偿这3个主要环节进行实验仿真.实验结果表明:姿态解算算法可以准确地估计无人机在飞行中的飞行姿态,并能适时快捷地补偿运动加速度;延时补偿算法能有效地解决定位传感器延时的问题;在气压计输出高度数据不健康时,系统能识别数据的健康状况,并自动融合GPS输出的高度数据.因此本文提出的方法和研究结论对无人机的自主巡线有着重要的工程指导意义.     

基于双频数据组合的可见星电离层延迟研究

电离层延迟是引起卫星定位误差的主要因素之一,为了有效消除该误差的影响,提出一种基于可见卫星双频数据几何无关组合解算电离层延迟的方法。用卫星双频伪码和载波观测量的差分组合对可见卫星进行电离层延迟建模,然后将组合变换为原始观测量的线性形式进行差分解算,最后演化成对观测量的几何无关组合修正电离层延迟。仿真实验得到某一时间段可见卫星的坐标轨迹、电离层延迟以及模型误差。将各种模型的延迟和误差进行比较,结果发现该方法可不同程度有效修正电离层延迟。     

管道地理坐标测量中低精度IMU初始对准技术

针对管道地理坐标测量系统低精度惯性测量单元（inertial measurment unit,IMU）初始对准问题,提出一种管道定位的初始对准方法.针对大角度情况进行粗对准,然后在小角度范围内再进行精对准.在精对准过程中,对测量信号采用一阶马尔科夫模型,提取出符合kalman滤波模型的白噪声分量,随后建立13维状态量的kalman状态方程以及观测方程.对于较大方位误差角引起的非线性,采用Cubature Kalman滤波（Cubature Kalman filtering,CKF）算法对非线性模型进行状态估计,解决了滤波模型的非线性问题并进行了静态对准实验.实验结果表明,设计的算法在计算时间上优于Unscented粒子滤波（Unsented particle filtering,UPF）算法,适于作为管道地理坐标测量的初始对准算法.     

基于信息融合的小天体软着陆组合导航算法

小天体距地球较远,观测信息不足,引力场弱且分布不规则,对自主导航算法的精度和实时性提出了更高的要求。本工作以小天体软着陆自主导航为应用背景,针对惯性导航误差累积和光学导航观测周期长等问题,提出了一种基于信息融合的组合导航算法。以软着陆探测器的位置和速度为状态向量,通过引入了一种信息融合算法,将光学导航信息与惯性导航信息进行信息融合,生成对软着陆探测器状态的估计。实验结果表明：该算法能有效地提高导航定位精度,并对速度误差有一定的抑制作用,为探测器在小天体表面软着陆提供了一种行之有效的方法。     

弹用捷联式惯性导航系统数值仿真

以某导弹规划航迹为对象,对捷联式惯性导航系统进行了数值仿真.通过规划航迹数据提取出弹体的比力和角速度信息,输入至惯性测量器件模型,以其输出激励导航计算模块,得到弹体的位置、速度、姿态角误差等导航数据,将其与规划航迹中相应的数据对比得到计算误差.同时由捷联式惯性导航系统的误差方程建立SIMULINK模型,给出了模型的仿真结果.对比计算误差与模型仿真结果,验证了捷联式惯导系统数值仿真的正确和有效性.