摇摆状态下车载捷联惯导系统初始对准方法研究

为了减小车载捷联惯导系统动态条件下的粗对准误差,使系统顺利进入精对准和导航阶段,对车体摆动干扰的特点进行了分析,提出一种补偿摆动误差,提高粗对准精度的方法;采用捷联惯导系统误差模型和卡尔曼滤波器,实现摇摆状态下车载捷联惯导系统精对准.仿真结果表明,补偿摆动误差后,基本消除车体摆动干扰,得到与静基座粗对准相当的结果;摇摆状态下精对准估计精度与静态估计结果基本一致,从而证明该对准方法的可行性与有效性.     

基于灰色预测理论的NGIMU角速度误差补偿方法

无陀螺惯性测量技术是利用加速度计代替传统的陀螺,构成无陀螺惯性测量组合(NGIMU)实现制导的.针对NGIMU中加速度计安装存在位置偏差和角度偏差的实际情况,基于灰色预测理论,提出了一种角速度误差补偿算法.算法利用加速度计的输出得到了上述情况下的角速度误差补偿公式,在传统算法中采用灰色预测方法对角速度进行补偿.最后基于提出的一种九加速度计NGIMU配置方案,组建了实验系统,进行了角度测试实验.实验结果验证了方案的可行性,同时在测试角度为±100°时,经算法补偿后测试精度可提高3°~4°.     

晃动基座下的SINS初始对准方法研究

晃动基座条件下陀螺和加速度计测量的地球自转角速度和重力加速度受到了摇摆晃动的干扰，无法根据陀螺和加速度计的输出直接获得初始姿态矩阵。针对这一问题，采用一种基于重力加速度的对准方法，通过静基座和晃动基座的对准试验验证了基于重力加速度对准算法的有效性，证明了该方法具有一定的工程应用价值。     

加表斜坡零偏对惯导初对准的影响及补偿研究

研究发现当捷联惯导系统(SINS)进行卡尔曼滤波精对准或动基座对准时,惯性器件的斜坡性误差对其初始对准的精度有影响,特别是对于采用石英挠性加速度计的惯导系统在预热不充分期间进行初始对准很可能会出现较大误差。该文分析了惯性器件斜坡性误差对SINS初始对准的具体影响,指出要获得较高的方位初始对准精度除要求等效东向陀螺漂移小外,在对准期间还要保证等效北向加速度计零偏也足够稳定。通过试验对加速度计斜坡零偏进行了建模、补偿,试验结果表明补偿后方位对准精度有明显提高。     

广义解析式粗对准误差分析与方案优化

基于凝固惯性系的广义解析式粗对准方法在捷联惯导晃动基座粗对准中得到广泛应用。根据对准原理,该文从测量和计算误差2个方面分析了该方法的对准误差,对比分析了陀螺测量误差在传统和广义解析式粗对准中的传播机理,并利用仿真验证了误差分析的结果。针对实际系统中存在干扰加速度,严重影响了粗对准精度,提出了运用低通滤波器和自适应判据消除线晃动干扰,实验表明该方法具有很好的效果。     

多MEMS传感器姿态测量系统的研究

提出利用多个MEMS传感器组合定姿的方法,该方法利用加速度计的输出判断载体运动状态,采用EKF滤波算法对其状态进行估计,并在滤波算法中应用加速度计和磁强计组合计算所得的姿态信息作为对陀螺漂移的补偿,最后通过数据融合修正其姿态角。     

系泊状态下捷联惯导自对准算法

系泊状态下,陀螺仪与加速度计的输出会受到角运动与线振动的干扰。为此,该文在姿态求解方法(Wahba)初始对准方法的基础上引入隐式马尔科夫模型卡尔曼滤波(HMM/KF),由角运动和线振动引起的干扰经过HMM/KF滤波器被滤除。与传统数字滤波器采用先验固定截止频率相比,该方法具有更强的自适应性。利用海上实验对比分析引入HMM/KF滤波的对准结果,研究结果表明,该方法不需进行粗对准,能在系泊状态下快速实现自对准。     

一种运动中卫星辅助惯导对准方法

<正>针对动基座条件下的对准需求，给出了一种新的卫星速度辅助的惯导动基座粗对准算法。通过调整惯性解算方案及定义新形式的速度误差模型，获得简化的大方位失准角线性化卡尔曼滤波对准模型。试飞实测离线仿真结果验证了方法的有效性，120s时间粗对准水平姿态误差不大于2°，航向误差不大于5°，可满足后续精对准滤波器对小角度线性化模型的初始假设条件要求。捷联惯导系统精对准一般需在完成粗对准的基础上进行。静基座条件下的粗对准可根据加速度计对重力加速度的测量值和陀螺对地球旋转角速度的量测值计算出载体的姿态矩阵，     

基于陀螺信息的SINS快速抗干扰初始对准

为了解决存在干扰或较大噪声的情况下,利用陀螺信息实现捷联惯导系统(SINS)快速初始对准,首先引入了带高斯噪声等式约束的卡尔曼滤波算法(QECKF),建立了基于QECKF算法的SINS初始对准模型;然后,从车载捷联惯导系统的实际特征出发,提出首先使用IIR低通滤波器降噪,再通过模糊判据结合QECKF算法和卡尔曼滤波(KF)两种滤波方法,该方案实现了陀螺信息的最优化应用以达到快速对准的目的;最后,试验表明在系统受发动机和人员操作的扰动下,该算法相比于常规KF估计将速度提高了近25%,解决了在噪声较大时基于扩展观测量的方法估计发散问题。     

基于GSA-SVR算法的MEMS温度漂移补偿方法

针对微机电系统(MEMS)仪表零偏受温度变化影响较大的问题,该文提出了一种基于引力搜索算法-支持向量回归(GSA-SVR)的MEMS零偏温度漂移补偿方法。先通过小波变换对MEMS陀螺和MEMS加速度计输出信号进行预处理,再采用GSA-SVR算法对MEMS在不同工作状态下进行温度建模并补偿。实验结果表明,在稳定工作阶段,与补偿前相比,补偿后加速度计和陀螺的输出标准差分别降低了90%和85%。与传统SVR相比,该文方法准确性较高,实用性较好,GSA-SVR算法将加速度计和陀螺输出的标准差分别降低了6%和10%。     

车载低精度INS/GPS大方位失准角线性对准研究

在应用低精度微机电系统-惯性测量单元(MEMS-IMU)和全球定位系统(GPS)的车载组合导航中,由于IMU的精度问题,无法通过传统的解析方法实现方位失准角的粗对准,造成了大方位失准角问题。该文通过变换状态量,用方位失准角的两个三角函数代替方位失准角作为状态量,建立了新的线性系统方程,统一了精对准和粗对准的过程,避免了粗对准切换到精对准时状态间的协方差信息损失。完成了车载导航试验。结果表明,本初始对准方案在低精度的组合导航中能将对准精度控制在1°以内。     

安装误差对单轴旋转对准精度影响分析

针对激光陀螺单轴旋转惯导系统初始对准问题,分析了影响初始对准精度的惯性器件误差参数,理论推导了陀螺安装误差对对准精度及加速度计零位估计的影响,并进行了仿真分析。仿真结果表明,陀螺安装误差直接带入失准角估计误差,并会引起等效加速度计零位估计误差,可通过标定陀螺安装误差提高对准精度。     

基于角加速率的MEMS陀螺仪快速标定方法

微机电系统(MEMS)陀螺仪的非线性误差是影响陀螺仪测量精度的主要因素之一。针对角速率标定法难以获得陀螺仪连续输出的问题。该文提出了一种角加速率标定实验方案,介绍了用二次标定方法解算出陀螺仪的零位误差系数、刻度因子、交叉耦合系数及非线性误差项的具体步骤。与常规补偿模型算法比较表明,此方法可快速标定陀螺仪的误差参数,补偿后的MEMS陀螺仪绝对误差小于0.084(°)/s,线性度提高了1~2个数量级。     

基于主惯导的小型陀螺组合仪研究

为了解决基于微机械陀螺的导航系统精度不高的问题,该文研究了基于机载主惯导的小型陀螺组合仪,其体积较小,成本较低。通过机载主惯导传递的导航信息进行传递对准。使用欧拉角法,利用主惯导传递的信息来估计陀螺的误差,提高了陀螺的精度。用于某型无人机雷达系统上,实现了雷达天线的稳定控制。     

基于MFFAKF的微惯导磁匹配粗对准方法

针对微机电系统(MEMS)陀螺仪精度低,无法完成惯导系统方位对准的问题,该文提出一种采用加速度计与磁强计输出完成MEMS惯导系统粗对准法。同时针对遗忘卡尔曼滤波法的缺点,提出将一种多遗忘因子自适应卡尔曼滤波法(MFFAKF)引入系统的对准方案中。该方法通过基于指数渐消记忆的方式计算量测噪声方差阵,并采用多遗忘因子调节不同的滤波通道。实验结果表明,采用MFFAKF得到的粗对准航向角精度满足MEMS惯导系统粗对准要求。     

小波中值滤波在晃动基座初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统(SINS)在晃动基座下进行初始对准时,陀螺和加速度计受外界干扰噪声较大,而单独采用低通滤波或小波滤波法不能有效实时地实现噪声抑制问题,采用小波阈值消噪和中值滤波相结合的混合滤波方法来实现信号的消噪。将输出信号首先经中值滤波消除信号中的突变噪声,再利用小波阈值消噪滤除振动噪声和白噪声,从而有效地消除基座晃动带来的噪声。测试实验表明,提出的混合滤波法对车载惯导系统输出信号噪声滤波效果明显,在发动机启动的情况下,可基本达到静态信号采集的效果。对准仿真实验表明,提出的滤波法能辅助捷联惯导系统实现在晃动基座下的精对准。     

基于干涉原理的高精度直线度误差测量

将空气劈尖产生的等厚干涉与CCD图像处理技术相结合,提出了一种测量连续空间直线度误差的新方法。此方法利用待测工件的直线度误差改变空气劈尖顶角,并用一元线性回归方法对CCD的像元序号与所接收到的干涉条纹光强极值序号之间线性关系进行拟合,进而确定出空气劈尖顶角大小。由导出的直线度误差与空气劈尖顶角之间的关系,用最小包容区域法对工件的直线度误差进行了评定,评定结果为8.11±0.62μm。测量结果表明,新的测量方法是可行的,而且测量系统具有精度高、应用范围广的特点,也可应用到锥角、圆度误差等其他几何量的精密测量中。     

基于最优四元数估计的摇摆基座粗对准技术

针对摇摆基座的粗对准问题,提出了一种精度更优的粗对准方法。根据三维坐标矢量与旋转四元数间的内在关系,基于Wahba问题的求解原理,将双观测矢量的最优姿态阵求取问题归结为一个典型三角函数最大值的求解问题。阐述了Wahba问题的求解原理,分析了Wahba问题与最优四元数估计法的关系,剖析了最优四元数估计算法的复共线性,设计了基于最优四元数估计的摇摆基座粗对准方案,并与传统TRIAD算法和最优TRIAD算法进行了应用比较。蒙特卡洛500个样本的仿真结果表明,采用基于最优四元数估计的粗对准法的方位姿态估计精度远优于TRIAD算法和最优TRIAD算法,能使方位失准角的变化幅值控制在角分级,在此基础上能更好实现摇摆基座下惯导系统精对准。