四旋翼飞行器航姿测量系统的数据融合方法

针对小型四旋翼飞行器航姿测量系统中MEMS器件精度低、易发散等问题,提出一种新的数据融合方法,对航姿测量系统中陀螺仪、加速度计和电子罗盘的输出数据进行融合。利用MEMS惯性测量元件搭建了一个低成本航姿测量系统,分析了姿态解算的过程和难点,采用基于梯度下降的姿态融合算法,对四元数更新方程进行了补偿。实验结果表明:与目前常用的卡尔曼滤波算法相比,基于梯度下降的数据融合算法能显著降低对处理器速度和精度的要求,能有效融合航姿测量单元的传感器数据,提高小型四旋翼飞行器的姿态测量精度。     

基于天际线检测算法的多旋翼无人机姿态解算

为给无人机的姿态角解算提供冗余的数据支撑,介绍一种天际线检测算法。确定天际线提取区域及天际线检测梯度阈值,对图像中各列的天际线进行检测,消除检测出的天际线奇异点值,解算出天际线与无人机图像水平线的夹角,作为姿态解算的数据源。结果表明：用该方法设计出的智能图像处理模块,可实时有效地检测出图像的天际线,并解算出无人机姿态角,控制无人机稳定飞行。     

卡尔曼滤波在四旋翼飞行器姿态测量中的应用

针对简单均值滤波很难满足要求的不足,介绍一种四旋翼飞行器系统飞行姿态测量的新算法。在使用传统的加速度传感器获取数据的基础上,使用卡尔曼滤波的方法,将加速度传感器数据和陀螺仪数据进行融合,以单片机为核心的惯性测量单元进行试验。结果表明,该算法能避免动态噪声对加速度传感器数据的影响,提高四旋翼飞行器姿态测量的精度。     

基于模糊自适应互补滤波的姿态解算算法

在互补滤波姿态解算算法中,如果将滤波器参数设置为固定值,加速度计测量值包含振动噪声和运动加速度会影响姿态解算效果;针对此问题,首先根据加速度计测量值的模值对姿态解算算法进行改进,然后根据加速度计测量值求取的误差能反应载体运动状态这一特性,提出了一种模糊自适应互补滤波姿态解算算法;仿真试验表明:     

基于Hermite插值的捷联惯导姿态解算算法

将Hermite插值定理用于某远程多用途导弹捷联惯性导航系统的姿态解算 ,解决了弹体高动态特性与相对较低的传感器采样频率之间的矛盾 .对仿真结果进行了分析 ,为远程多用途导弹采用捷联惯导方案获取弹体信息并进行制导提供了可能性 .     

某四旋翼飞行器机架的模态分析

为了避免某四旋翼飞行器在执行任务过程中产生共振,对真实机架结构进行了建模,用有限元软件Workbench进行模态分析.通过提取机架的7～12阶固有模态,发现旋翼机的激振频率可有效避开其固有频率.结果表明,该方法可有效避免共振,增加飞行器任务执行的作业量及有效率,为该飞行器的设计、改进及其研究提出参考意见.     

基于天空光偏振模式的导航姿态最优化解算方法

针对传统导航系统自主性差、抗电磁干扰能力弱的问题,本文提出一种基于天空光偏振模式的仿生导航方案。利用自主研发的偏振光传感器实现导航定向功能,并结合惯性测量单元设计了一种导航姿态最优化解算方法。现有的姿态最优化求解策略一般是采用步长固定的搜索算法,但是其直接影响了运动状态下姿态估计的准确性,为此本文采取动态步长搜索机制。实验结果表明:本文提出的算法能有效抑制陀螺仪漂移误差,而且对高频噪声干扰有明显滤除效果,表现出良好的静态性能;同时,本文提出的方法较常规算法具有更高的动态精度,进一步提高了偏振光导航系统的稳定性与可靠性,为无人机飞行控制提供更准确的参数信息。     

基于Allan方差自适应算法的姿态解算

为解决MEMS 姿态传感器的复杂噪声问题,设计使用一种基于Allan 方差的自适应算法在线估计量测噪 声方差。基于Allan 方差递推公式组成自适应算法来追踪数据的方差值,采用欧拉角微分方程作为滤波的状态方程, 通过对陀螺仪静态数据Allan 方差分析得到陀螺仪的主要噪声参数用作滤波系统噪声方差,并将各个数据整合解算 出姿态角。结果表明：自适应滤波算法比常规滤波方法解算的角度精度高,在噪声波动的环境条件下,自适应滤波 算法实用性更好。     

基于诊断矩阵的旋翼状态监测方法

提出了一种基于诊断矩阵的故障检测和隔离方法,开发了旋翼健康监测软件的系统框架。通过故障模型和旋翼系统定量模型的仿真,建立了旋翼的诊断矩阵,利用诊断矩阵中征兆与故障间的依赖关系,提出了一种利用虚拟征兆传感器识别系统冲突集的方法,研究了通过布尔方程求解系统诊断集的算法。该方法具有多故障实时诊断能力,适用于复杂系统的综合健康监测。     

高转速弹丸姿态解算方法研究

针对传统利用三轴磁阻传感器测量姿态角的解算方法计算量大这一问题,根据常规高转速弹丸在飞行过程中偏转角变化小这一特点,提出了一种基于偏转角的计算方法,计算结果既保证了姿态角的解算精度,又减少了计算量,表明了此解算方法的可行性。     

基于无迹卡尔曼滤波的火箭弹姿态估计

针对某尾翼稳定火箭弹姿态估计的问题,以姿态角、位置、速度参数作为状态变量,建立了火箭弹运动参数的捷联惯性解算模型,将GPS的位置和速度测量值作为输出变量,构成组合滤波模型,并分别采用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波方法进行滤波处理。仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波在滚转速率变化较快、模型非线性较强的情况下不能达到预期的滤波效果,而基于无迹卡尔曼滤波的组合滤波方法更为有效,相比扩展卡尔曼滤波,其俯仰、偏航角估计误差均方根降低了一半,滚转角估计误差均方根降低了三分之二,满足姿态估计的需求。     

基于强跟踪滤波器的滚转弹姿态估计

给出一种基于强跟踪滤波器( STF)的滚转弹飞行姿态获取方法。为了得到试验弹的飞行姿态,使用一个双轴角速率陀螺构成滚转弹飞行姿态遥测系统,利用STF滤波器对遥测数据进行处理,以重构弹体飞行姿态,为进一步的弹体飞行动力学分析及制导系统的效能分析提供依据。利用低速滚转弹姿态运动模型,导出一组基于多重次优渐消因子扩展Kalman滤波器(SFEKF)的迭代滤波方程。由于SFEKF对模型参数失配的鲁棒性及对状态变化较强的跟踪能力,改善了算法的姿态估计精度。仿真计算结果验证了算法的有效性。     

基于贝叶斯估计的加权最小二乘分布式融合

针对不同观测矩阵加权最小二乘算法没有考虑到模型参数本身信息的共同缺点,提出基于贝叶斯估计的带不同观测矩阵的加权最小二乘分布式(Bayes Estimation Weighted Least Square,BEWLS)融合Kalman滤波算法。该方法首先采用推广的离散卡尔曼滤波对非线性系统线性化,然后在考虑模型参数本身的先验信息条件下,采用基于贝叶斯(Bayes)估计方法对Kalman滤波算法的观测方程进行加权最小二乘融合。BEWLS融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。理论和仿真证明:BEWLS融合具有优越性。     

基于联邦粒子滤波器的多传感器信息融合算法

提出了一种新的SINS/CNS/GPS组合导航观测方程,并给SINS/CNS/GPS组合导航系统设计了一种新的联邦式数据融合结构。使用粒子滤波器对联邦滤波子系统的多源数据进行融合处理,从而摆脱了经典卡尔曼滤波器的限制。仿真结果表明所提算法在SINS/CNS/GPS组合导航系统的信息融合中是有效性的。     

基于直线稀疏光流场的微小型无人机姿态信息估计方法研究

针对无人飞行器视觉导航系统的需求,提出一种基于直线稀疏光流场的微小型无人机姿态信息估计方法。研究了图像直线稀疏光流场的概念,并推导出该种稀疏光流场的计算方法;在直线稀疏光流场的基础上,建立了地平线投影模型,并提出一种基于直线稀疏光流场的飞行器俯仰角速度、滚转角速度和偏航角速度等姿态信息的估计方法;分别使用文中提出的直线稀疏光流场的计算方法和Horn算法对一组测试图像进行数值仿真,仿真结果显示在图像边缘附近,直线稀疏光流场的计算方法与经典的Horn算法具有相近的精度,但时间开销减小到后者的6%;使用无人机航拍图像序列对于基于直线稀疏光流场的飞行器姿态信息算法进行离线仿真,并对比同时搭载的角速度陀螺的测量结果,结果显示,使用文中所述的基于直线稀疏光流场的无人机姿态提取方法可以估计飞行器的俯仰、偏航、滚转三通道角速度信息,其最大绝对估计误差除滚转通道小于±10°/s外, 其余两通道均小于±5°/s,并对于误差产生的原因进行了进一步讨论。     

基于互补-粒子滤波的MEMS 传感组件姿态数据融合算法

为解决现有的MEMS传感组件精度低、误差大和磁传感器测量的航向角数据噪声大、精度低等问题,提出基于互补-粒子滤波的姿态融合解算方法.先用互补滤波算法结合加速计和磁力计对陀螺仪的姿态角进行修正,再采用四元素法对陀螺仪数据进行粒子滤波.仿真实验结果证明:该算法能快速解算出姿态角,提高解算精度.     

信息融合在捷联航姿系统中的应用

在捷联式航姿系统的软件算法设计过程中,为了减小航姿解算过程中因陀螺漂移等因素造成的随时间推移而积累的姿态误差,采用了基于磁罗盘、加速度计和速率陀螺三种传感器的信息融合技术,从而实现了对姿态积累误差的不定时修正.对基于该融合算法的捷联航姿系统进行了多次静态试验和跑车试验,并以国外某型高精度光纤/GPS组合系统为基准进行了精度考核,试验结果表明设计的航姿系统动态姿态精度为±1.0°,从而验证了融合算法的有效性.     

基于样条约束的弹道融合抗差估计方法

为提高样条约束的弹道融合处理的精度,提出了一种基于抗差估计的弹道融合估计方法,该方法根据弹道处理中各类误差特性的不同,设计相应的标准进行分离,并实现异常值修正、系统误差迭代估计和样条节点的自适应调整,利用修正后的样条函数和观测向量再进行弹道解算可有效地提高解算的精度.通过算例分析验证了该算法的可行性和实用性,计算结果表明该方法能有效地抵御异常观测、系统误差及样条表示误差对弹道解算结果的影响.     

基于信息融合的大惯性温度控制

提出了融合当地气象预报资源，完成大惯性恒温车间温度控制的一种模型结构。采用分布式集散控制系统（DCS）控制结构，用通用的可编程逻辑控制器（PLC）完成了一个实际的应用系统，取得了满意的控制效果。     

基于OWA算子的多传感器属性信息融合

将OWA算子引入到多传感器信息融合领域中来，建立了基于OWA算子的两级式多传感器属性信息融合模型。通过合理调整OWA算子中加权向量的与或程度，适当选择各传感器探测数据的权重，从而有效地调整各传感器之间的融合程度，使整个系统的性能得到进一步提高。文末的目标识别实例表明了该方法的有效性和实用性。