微陀螺零偏在线补偿方法及仿真

由于微机械陀螺零偏重复性和稳定性差,若不能实时跟踪零偏变化,则由此产生的导航误差较大。结合光纤陀螺特点,通过光纤陀螺与微机械陀螺的冗余配置,可以实现基于规则的在线陀螺零偏估计和零偏补偿。补偿后的数据与光纤陀螺数据进行融合,将融合后的数据作为观测值,通过根据机动目标“当前”统计模型和IMU动态模型建立的卡尔曼滤波器滤波进行动态误差和安装误差补偿。仿真结果说明该方法可行有效,能较好地提高数据测量精度。     

应用Elman神经网络的组合导航滤波器

研究了带内部反馈的 Elman 神经网络的特性,提出了应用 Elman 神经网络的 INS/GPS 组合导航滤波计算方法,仿真表明神经网络滤波可以达到与卡尔曼滤波器相当的估计精度,对模型误差和噪声特性的变化具有较强的鲁棒性。     

模拟弹体内IMU输出与卡尔曼滤波研究

IMU在地面系下的投影,通过转换矩阵转换为弹体系下的输出,再考虑到惯性器件常值误差﹑白噪声与随机误差的影响,即可模拟IMU在弹体内的输出.当地面系下的投影为静态或动态时,可分别模拟弹体内IMU在初始对准时的输出和在飞行过程中的输出.对该信号进行卡尔曼滤波,根据信号的特性调整滤波参数,进而提高滤波效果.这将有助于解决卡尔曼滤波器在实际应用中估计误差增大和滤波发散等问题.     

基于舰船电场的目标跟踪方法研究

针对舰船电场跟踪中模型准确度与跟踪模型维度之间的矛盾,以舰船电场点电荷阵列模型为基础,结合舰船电场反演算法,分析点电荷个数、观测点水深对建模精度的影响。明确观测点位置对点电荷数量的最少需求,在保证建模精度的同时降低跟踪滤波器的维度,保证滤波算法的稳定性。设计了舰船电场跟踪渐进更新扩展卡尔曼滤波器,并进行了仿真分析和试验验证。结果表明：用少量点电荷模型代替复杂舰船电场点电荷阵列模型,在舰船电场跟踪中是可行的,具有较高的跟踪精度;渐进更新扩展卡尔曼滤波方法对少量点电荷电场模型,能够有效提高初始误差容错范围,具有很高的滤波稳定性,定位误差在500 m范围内小于10 m,且计算代价较低,适合舰船电场跟踪的工程应用。     

基于分布式IMU的相对姿态估计方法

机载关键位置间相对姿态获取受机体挠曲影响显著。提出一种基于分布式惯性测量单元(IMU)的相对姿态估计方法。首先给出了IMU间相对姿态矩阵微分方程,计算节点间相对姿态,然后对局部区域挠曲形状拟合。利用相对姿态计算值和拟合值构造量测量,结合相对姿态误差方程,通过Kalman滤波器估计相对姿态误差。仿真结果表明,各节点用1°/h陀螺时,相对姿态估计精度优于8'。该方法可为机载关键位置相对姿态精确获取提供技术参考,尤其当系统无高精度惯导且变形统计特性未知时。     

机载导弹全程飞行轨迹组合传递对准技术

文中引入"速度+姿态矩阵"量测,设计了快速对准卡尔曼滤波器,并对包括起飞过程的全程飞行轨迹组合传递对准进行了计算机仿真,结果表明全程组合对准技术不仅对速度、姿态航向等误差估计快速准确,而且有利于对惯性器件误差的估计和补偿.     

低成本IMU误差辨识与补偿算法

低成本IMU具有误差大、误差随温度变化明显等特点,并且不同IMU误差差异较大,应用时需深入辨识所使用IMU误差特性,并补偿,以提升应用效果;为此形成了一种预处理算法流程,首先应用Allan方差分析IMU随机误差情况;为抑制噪声干扰,提升IMU应用性能,然后应用IIR滤波器对IMU数据进行预滤波处理,抑制非相关噪声;最后提出了预处理算法处理实测IMU数据,实验结果充分证实了Allan方差误差参数辨识的有效性,以及IIR滤波器抑制非相关噪声的有效性。     

卡尔曼滤波在陀螺漂移时间序列模型中的应用

针对MEMS陀螺精度不高、随机漂移过大,提出了一种提高精度的方法。利用时间序列分析法建立模型,用Matlab进行参数估计及检验,最后基于该模型设计了卡尔曼滤波器对其进行误差补偿。对某三轴MEMS陀螺的实测动态数据运用上述建立的模型和滤波方法进行仿真。结果表明:该方法有效的减小了随机误差,明显的降低了随机漂移,从而提高了导航精度。     

只测视线角速度的大机动目标状态估计器设计

在直角坐标系中采用适于大机动目标的"当前"统计模型对目标机动建模。针对目标状态模型是线性的,测量模型是非线性的情况,使用两步滤波器。对目标加速度方差和测量噪声方差进行在线估计,实现了自适应滤波。所设计的估计器与EKF估计器进行仿真比较,结果前者误差能较快收敛并且精度较高。因此所设计的估计器适于红外成像导弹拦截大机动目标。     

基于UKF的目标状态与系统偏差的联合估计算法

研究了三维系统偏差条件下的扩维目标跟踪问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波器（UKF）的系统偏差和目标状态的联合估计算法（ASUKF）.Monte-Carlo仿真结果表明,ASUKF算法较好地避免了扩展卡尔曼滤波器的模型线性化误差易导致滤波发散的问题,能更加有效地对目标状态和系统偏差进行实时联合估计.     

以高精度惯组为参考的MEMS惯组参数在线估计方法

针对传统冗余惯性导航系统存在成本高,体积大,功耗大的问题,提出采用低精度MEMS惯组参与惯性导航冗余的导航系统冗余模式.利用MEMS惯组单次通电稳定性具有优势的特点,利用高精度惯组信息对低精度惯组参数进行在线估计.免除因增加惯性器件导致射前标定的大工作量.针对导航参数在飞行器飞行过程中可能发生变化的问题,提出一种自适应滑动窗口估计方法,利用数据的分散性对有效估计时间进行决策,并采用最小二乘法对参数进行估计,仿真结果表明该方法是有效的.     

深度相机与微机电惯性测量单元松组合导航算法

针对室内非结构环境下,全球定位系统、无线电定位等定位手段使用困难,轮式里程计在楼梯等场合易出现打滑或空转而误差较大,单一视觉传感器或微机电系统（MEMS）惯性测量单元（IMU）很难实现高精度自主定位,以及传统的视觉与MEMS IMU组合导航算法复杂、计算量大、导航精度低等问题,提出一种适用于室内的深度相机与MEMS IMU松组合导航算法。MEMS IMU预积分结果作为改进迭代最近点（ICP）算法的迭代初值,大幅减少了迭代次数;通过深度相机和MEMS IMU分别计算载体的位置并作差运算,将位置差值作为量测信息,使用扩展卡尔曼滤波估计MEMS IMU的导航误差,修正航位推算的结果;利用Kinect v1深度相机和MTI 100-IMU搭建的平台进行实验验证。结果表明,基于MEMS IMU辅助的改进ICP算法能够减少迭代次数约50%,基于位置差值的深度相机与MEMS IMU松组合算法导航定位误差小于总里程的10%.     

MEMS惯组陀螺零位在线快速标定系统设计与实现

针对传统MEMS惯组标定算法标定步骤复杂,标定时间长的问题,根据MEMS惯组的参数变化特点,设计并实现了MEMS惯组在线快速标定系统,实现对MEMS惯组参数影响最大的陀螺零位进行快速标定。分析了MEMS惯组误差模型,介绍了在线快速标定系统组成,对快速标定算法进行了解释和说明,并给出了详细标定步骤。该系统简化了标定操作流程,缩短了标定时间,减少了标定保障条件,已成功应用于某精确制导炸弹,并具有良好的工程应用前景。     

小口径旋转导弹组合导航算法设计

针对小口径旋转导弹特点,提出地磁辅助MEMS惯组的组合导航算法设计方案。给出MEMS惯性器件和地磁传感器的误差数学模型,简述三轴地磁定姿解算原理,在设计的飞行轨迹上进行MEMS惯性导航仿真和MEMS惯组/地磁组合导航仿真。结果表明：经过地磁辅助的MEMS惯性导航的姿态角误差和位置误差减小明显,可以满足旋转导弹的使用要求。     

一种基于惯性测量组合的弹箭飞行姿态测试方法

在弹箭飞行遥测中，采用基于MEMS传感器的惯性测量组合（IMU）来测试弹箭飞行姿态数据，该方法构成的测试系统体积小、抗过载高、功耗低、数据处理简单直观可靠、对弹载结构改动不大且成本低。给出了该测试方法原理以及四元数解算方法，并对四元数初值进行了分析，在此基础上给出了仿真计算结果。     

微机电系统陀螺仪随机漂移误差建模与滤波研究

随机漂移是微机电系统(MEMS)陀螺的主要误差,建立其数学模型并在输出中加以补偿是抑制该项误差、提高MEMS陀螺精度的有效方法。采用Allan方差对MEMS陀螺实测数据进行了分析,并采用时间序列分析法建立了随机漂移模型。根据建立的漂移模型,就如何利用Kalman滤波抑制随机漂移误差进行了分析和研究。     

基于MEMS的微引信谐振器系统级设计

在微机电系统集成设计平台-MEMS Garden基础上,搭建MEMS微引信谐振器的系统级模型,并利用有限元仿真计算2种方法并对模型进行有效性验证,完成谐振器的结构设计,再由仿真得到结构性能参数。研究结果表明,采用系统级方法进行MEMS器件的设计能够在确保求解精度的前提下,显著提高设计效率,缩短设计周期,减小设计成本;所设计的MEMS微引信谐振器的各项性能指标完全能满足引信安全系统的应用要求。     

机载灵巧弹药 MEMS 陀螺漂移的快速估计算法

针对 MEMS 陀螺误差大的问题,提出了机载灵巧弹药 MEMS 陀螺漂移的快速估计算法。首先建立简化 MEMS 陀螺误差模型,提出 HMM/RLS 算法的零时延随机漂移处理算法,以解决 FIR、HMM/KF 等处理方法在滤波 时延和效果上的矛盾。然后由弹载 MEMS 陀螺测量误差和安装角误差耦合得到参数区别,由此推导出快速 MEMS 陀螺零偏快速两点估计算法。该算法能在 2.5 s 内完成对 MEMS 陀螺零偏的估计补偿,其估计准确度达到 90%以上。 数学仿真和靶试数据处理的结果表明：HMM/RLS 可以达到随机漂移处理的零时延,并兼顾了滤波时延和带宽。     

应用AR模型的IMU误差系数漂移预测研究

将影响IMU误差系数漂移并难于分离的多种因素综合为一种因素，假定IMU误差系数的漂移由一特定系统所引起，从而采用时间序列建模方法进行IMU误差系数漂移的预测。该方法具有消除各因素具体分析中的不确定性并减少其工作员的优点。文中描述了其原理，对某惯组的33个误差系数进行了时间序列建模与预测并得到有效的结果。最后还阐述了存在的问题及其解决方法。     

惯导装置中I／F变换器静态测试方法研究

为解决惯导装置中I／F变换器输出脉冲信号的快速、精确测试问题,引入了多周同步测频法,该测试方法能在较短的测试时间内获得满足精度要求的测试结果。文章分析了该测试方法与其他测试方法的区别,介绍了多周同步测频法的原理和软硬件设计方法,以及该技术在惯导装置I／F变换器测试系统中的应用。试验结果表明：该测试方法能快速、准确地完成I／F变换器的静态性能测试。