多惯组冗余系统安装误差的空中标定技术

以多组平行安装的捷联惯导构成的冗余系统为研究对象,提出了一种GPS辅助条件下惯导间安装误差的空中标定算法。该算法以其中一套惯导系统为安装基准,与GPS伪距、伪距率信息深组合后的导航结果为真实参考信息,标定前利用飞机机动提高基准惯导的姿态精度,标定开始时刻将基准惯导的导航信息装订给待标定惯导作为导航初值并进行姿态更新,利用待标定惯导的导航误差模型建立卡尔曼滤波器,量测量取为组合姿态与待标定惯导姿态的姿态误差,通过姿态匹配的方式对两套惯组之间安装误差进行标定。仿真结果显示,该方法不需要飞机做精确的角机动,只利用简单的摇翼和盘旋机动就可以对安装误差进行精确标定,且标定精度可达到角秒级水平。     

惯性导航系统在线标定方法研究

论文针对惯性导航系统在线标定的问题,利用GPS提供的基准速度和位置信息,采用基于卡尔曼滤波技术的“速度＋位置”匹配方法,以惯导系统与GPS的速度和位置的差值作为量测值,对加速度计和陀螺仪误差进行在线标定。仿真结果表明,经在线标定补偿后惯导系统定位误差降低了97．2％。该方法显著提高了导航精度,效率较高,具有一定的实用价值。     

车载惯导里程仪组合导航系统安装误差标定研究

研究了捷联惯导、GPS、里程仪和气压高度计构成的组合导航系统中惯导安装误差角对里程仪航位推算精度的影响;提出了以GPS输出作为辅助信息对惯导安装误差进行标定的方法;设计了以里程仪航位推算误差传播方程为系统方程,以里程仪航位推算结果和GSP位置输出之差为量测,通过卡尔曼滤波估计惯导安装误差的标定方法;仿真结果表明,该方法对惯导安装误差的标定精度能达到角秒级。在调试过程中采用该方法标定补偿后的系统实际跑车实验航位推算精度达到5m+行程的0.15%,表明补偿后残余的惯导安装误差影响已经可以忽略。     

基于偏振光辅助定向的车辆自主式导航方法研究

针对车载惯性导航系统运动学辅助算法中, 航向角误差发散,无法长时间得到高精度、高可靠性导航参数的问题,提出一种基于大气偏振光分布规律高精度定向的运动学辅助惯导精度提高算法。通过车载偏振光传感器系统测量解算获得的航向角信息和车辆动态数学模型提供的虚拟位置与速度观测量,与惯性导航系统的输出一起,利用多源信息融合技术进行导航参数的滤波估计,结果能实时反馈校正惯性导航系统和车辆动态数学模型。通过计算机仿真与分析表明,该改进的惯性导航系统辅助方法能够有效抑制航向角误差发散,定位精度较纯惯导及传统惯导运动学辅助方法显著增强,且对最终实现陆地作战车辆精确可靠的自主导航定位具有一定的工程应用价值。     

井下无人驾驶列车惯性导航定位系统

目前井下无人驾驶列车定位技术根据安装在车轮上的光电传感器推算列车位移,当井下无人驾驶列车行驶在潮湿轨道上发生打滑现象时,会产生定位误差。针对该问题,提出了一种井下无人驾驶列车惯性导航定位系统。该系统在现有井下无人驾驶定位技术基础上引入惯性导航模块,结合光电传感器数据和惯导数据,采用双阈值算法判断列车行驶异常状况,提高了无人驾驶列车的安全系数。惯性导航模块采用LPMS-NAV2测量目标载体的加速度、航向角,并计算目标载体的位置坐标;针对惯性导航模块测量目标载体加速度时受重力加速度影响的问题,采用z轴加速度补偿方法来消除重力加速度引入的误差;针对惯性导航模块定位时存在累积误差的问题,引入权值反馈约束算法,通过构建平方差损失函数对系统定位点进行权值约束,以降低累积误差。在井下巷道每个岔路口设置位置信标,对定位信息进行二次校准,进一步提高定位精度。室内测试结果表明,井下无人驾驶列车惯性导航定位系统的平均定位误差为0.52m。     

无人飞行器的北斗卫星组合导航算法研究

北斗卫星导航系统是中国自行研制的全球卫星定位与通信系统,为促进北斗卫星系统在导航方面的运用,降低我国导航方面对GPS的依靠,从而进一步降低成本,提高无人飞行器的导航精度,本文对捷联式惯性导航系统（INS）和北斗定位导航系统的组合导航算法进行了研究,通过惯性导航系统的原理和导航解算的过程,选择惯导系统和北斗系统的速度、位置差值作为观测量,建立组合导航系统的状态方程和观测方程,利用无迹卡尔曼滤波得到惯导系统状态量和惯性敏感器的误差,对惯导系统进行误差补偿,从而实现无人飞行器的高精度导航控制.并使用Matlab进行仿真,得出高精度的模拟输出轨迹.     

惯导系统高精度动态对准技术研究

惯性导航初始对准技术是惯性导航的关键技术之一,而动态对准技术可以增强惯导系统的环境适应性.就GPS位置信息辅助下的惯性导航系统高精度动态对准技术进行研究.首先构建了15状态的Kalman滤波器,分析验证了Kalman滤波参数对于对准精度和对准速度的影响,在一定范围内,适当调整滤波参数,可以较好地改善滤波性能;然后在对准过程中使用了两位置转动观测增强的方法,提高了系统可观性,正确地估计比传感器件的零偏误差,并在纯惯导中加以补偿;最后通过跑车实验进行行车动态对准,达到了对准后24h纯惯导定位误差优于1 nmil的精度.     

捷联惯导系统误差系数动态标定方法探究

随着工作时间的推移,捷联惯性导航系统中的惯性器件测量精度会因为误差参数发生变化而降低,误差逐渐被积累,进而降低系统导航精度。针对此问题,提出了一种基于GPS速度、位置信息的捷联惯导系统惯性测量装置输出误差系数动态标定的方法。首先采用Sage-Husa自适应滤波实现组合导航状态最优估计,然后引入迭代最小二乘法,利用导航误差对系统惯性器件的误差系数进行标定。经计算机仿真验证,该方法可以实现在运动中对系统误差系数进行标定,进而提高捷联式惯性导航系统的导航精度。     

掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法

针对基于全站仪的掘进机定位方法因井下粉尘过大等导致光路被遮挡而无法进行定位、基于捷联惯导的掘进机定位方法累计误差随时间推移逐渐增大的问题,提出一种掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法。首先,采用全站仪测量掘进机位置参数,采用捷联惯导测量掘进机位姿参数并进行解算;然后,将捷联惯导测量的掘进机所在位置经纬度转换为西安80坐标系下的坐标值,实现与全站仪测量坐标系的统一;最后,采用卡尔曼滤波方法将全站仪与捷联惯导测量数据进行融合,获取掘进机位姿数据。试验结果表明该方法具有较高的定位精度:x方向的定位误差最大值为0.029 1m,最小值为0.010 0m,平均值为0.019 93m;y方向的定位误差最大值为0.029 5m,最小值为0.011 0m,平均值为0.018 26m。     

双轴旋转惯导旋转方式误差特性研究

在惯性导航系统定位精度优化问题的研究中,惯性导航系统在误差源作用下会产生误差.对于捷联惯导系统,常见误差源有陀螺和加速度计的常值飘移、随机游走,IMU的安装误差以及陀螺的刻度系数误差等.旋转调制可以抑制某些误差源对系统的影响,而调制效果主要由旋转方式决定.为研究双轴旋转惯导系统在不同旋转方式下的误差特性,推导了在不同旋转方案下的旋转矩阵表达式.分析了惯导系统在上述两种旋转方式以及在陀螺各常见误差源作用下的误差特性.考虑陀螺常见误差源,仿真了捷联惯导以及两种旋转方式下的双轴旋转惯导系统的位置误差模型.结果表明,在一定旋转方式下,双轴旋转惯导系统能够有效提高系统定位精度.     

一种八位置数字磁强计系统误差标定方法

由于数字磁强计本身制作和生产安装的精度差异,产生了数字磁强计的系统误差.通过对数字磁强计的系统误差进行详细分析和理论计算,建立了误差方程,并提出了一种简单有效的系统误差补偿方法--八位置标定方法,并对此方法进行了实验验证.实验结果表明:该方法可以较好地补偿数字磁强计的系统误差,提高航向测量精度.     

轴不对准角在挠性陀螺组合静态误差标定中的应用

陀螺组合的安装误差会引起陀螺漂移,从而对惯导系统产生影响。从挠性陀螺组合安装误差模型入手,推导出存在轴不对准角情况下的挠性陀螺组合静态误差标定模型,并给出静态误差标定的位置试验方案。提出的标定方案可以有效标定陀螺组合静态误差系数,从而减少陀螺漂移。     

融合UWB与INS的消防员室内定位与NLOS检测算法

融合超宽带（UWB）和惯性导航系统（INS）能够实现消防员室内精确定位。为实现UWB的非视距（NLOS）误差检测,设计一种双级EKF框架。该框架以松耦合形式实现UWB/INS的数据融合,通过INS获取的初始位置估计坐标以检测UWB测量值的NLOS误差,根据检测结果计算残差矩阵来动态调整融合滤波器的测量噪声矩阵,以达到缓解NLOS误差的目的。实验结果表明,与三角不等式原理检测算法和无NLOS检测的UWB/INS简单融合算法相比,所提NLOS检测算法具备良好的检测能力、较强的稳定性及较高的定位精度。     

飞机迎角、侧滑角传感器图像检测系统的研制

利用图像处理技术，详述了飞机迎角、侧滑角图像的获取、边缘增强的目标分割、亚像素计算、定标误差修正、控制和处理单元的选择、转角电压检测与转换等技术难点的解决。经验证：此方法得到的检测结果稳定可靠、准确度及自动化程度高，代替老式的测角仪，可推广到主机厂、部队、航修厂、院校等单位。     

飞行仿真实验中飞机飞行参数与坐标系变换

飞机姿态控制是飞行仿真试验中的一项重要课题,OpenGL是飞行仿真试验中常用的图形交互平台。要在OpenGL平台上实现飞机飞行参数对飞机飞行姿态的控制,其主要工作是完成飞机飞行参数与OpenGL中坐标系的变换。详述了在飞行仿真试验中飞机飞行参数与坐标系变换的相关问题,并依据OpenGL的一些基本变换函数解决了飞机飞行参数与OpenGL中坐标系的变换问题,实现了飞行仿真试验中飞机飞行参数对飞机姿态的控制。     

A low-cost INS/GPS integration methodology based on random forest regression

This paper, for the first time, introduces a random forest regression based Inertial Navigation System (INS) and Global Positioning System (GPS) integration methodology to provide continuous, accurate and reliable navigation solution. Numerous techniques such as those based on Kalman filter (KF) and artificial intelligence approaches exist to fuse the INS and GPS data. The basic idea behind these fusion techniques is to model the INS error during GPS signal availability. In the case of outages, the developed model provides an INS error estimates, thereby maintaining the continuity and improving the navigation solution accuracy. KF based approaches possess several inadequacies related to sensor error model, immunity to noise, and computational load. Alternatively, neural network (NN) proposed to overcome KF limitations works unsatisfactorily for low-cost INS, as they suffer from poor generalization capability due to the presence of high amount of noise.In this study, random forest regression has shown to effectively model the highly non-linear INS error due to its improved generalization capability. To evaluate the proposed method effectiveness in bridging the period of GPS outages, four simulated GPS outages are considered over a real field test data. The proposed methodology illustrates a significant reduction in the positional error by 24–56%.     

微机电系统姿态估计系统算法与仿真

结合陀螺仪、加速度计误差模型,实现了以微机电系统(MEMS)陀螺仪与MEMS加速度计为基础的姿态估计硬件仿真系统,可用于模拟任意噪声强度和安装偏差下三轴捷联惯导系统(INS),即按照给定运动曲线仿真输出陀螺仪与加速度计数据,为设计姿态估计算法提供仿真验证平台.同时,以姿态四元数为状态变量,载体俯仰角与横滚角为观测值设计了基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的姿态估计算法,俯仰角估计误差小于0.04°,横滚角估计误差小于0.05.,偏航角漂移速度0.01(°)/s.     

基于改进时间差分的视觉/惯性组合导航研究

针对全球导航卫星系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)在军事战争、室内和水下等情况下存在因信号缺失导致的全球定位系统（GPS,Global Positioning System）无法使用和惯性导航系统(INS,Inertial Navigation System)状态误差发散过快的问题,提出了一种基于连续帧时间差分视觉辅助导航的方法。为了抑制状态误差的快速发散,提高INS在长航时工作上的性能,分析了机器视觉连续帧间差分法,并对其进行了计算上的改进,设计了一种时间差分视觉/惯性组合系统,并进行了仿真实验和分析。结果与纯INS相比,均方根误差(RMSE,Root Mean Square Error)在北向位置上减少了19.0%,在东向误差上减少了32.1%,表明该方法有效抑制了纯惯性导航速度和位置的误差发散,延长了惯性导航的可用时间。     

GPS信号自适应抗干扰系统

针对GPS卫星信号易受干扰,不稳定的问题,提出INS/GPS组合导航抗干扰的方法并用硬件电路进行实现验证。给出了惯性器件的误差模型,采用松散组合方式,设计卡尔曼滤波器,取姿态、速度、位置的误差作为状态变量。提出以INS与GPS输出的东北天向速度误差作为滤波器观测量的方案。通过计算机的仿真和实验验证,对系统的精度进行了分析,证明该方案是可行的,实现实时滤波计算,并能满足导航的精度要求。