激光陀螺捷联惯导系统导航算法设计

结合工程实际应用,充分考虑激光陀螺捷联惯导系统(RLG SINS)的特性,设计出了一套完整的RLG SINS导航算法,包括姿态更新算法、速度更新算法和位置更新算法.在姿态更新算法中考虑圆锥补偿算法,推导了等效旋转矢量的递推算法;在速度更新算法中考虑划船误差补偿算法,推导了划船误差补偿递推算法.大量的车载实验表明,所设计各部分的算法能协调一致工作,解决了RLG SINS高速姿态和速度更新与导航计算机速度间的矛盾,保证了系统在高动态条件下的导航算法精度,可充分发挥激光陀螺的优势,提高RLG SINS的导航精度.     

基于间隔子样旋转矢量的SINS圆锥误差补偿

针对激光陀螺捷联惯导系统的圆锥误差补偿问题,研究了区别于传统多子样算法的姿态解算方法,并提出一种基于间隔子样的等效旋转矢量捷联惯导系统(SINS)圆锥误差补偿方法。该方法通过陀螺仪输出数据中临近姿态解算周期角增量的相关性分析,选取最接近于无限小转动区间的数据,进而优化等效旋转矢量的修正。激光陀螺仪实测数据姿态解算结果表明,相比于一般多子样算法,新方法在补偿精度及算法收敛性等方面均有一定优势。     

光纤陀螺姿态系统的旋转矢量算法研究

将光纤陀螺作为一种角速率传感器,会使其姿态系统的旋转矢量算法的误差增大,角增量的提取方法改变。为此给出三子样和四子样算法的角速度提取角增量公式,推导算法在圆锥运动下的误差,根据圆锥运动下误差最小的原则,对算法系数进行改进,提出两种改进算法,推导误差公式表明改进算法比原算法的精度提高（Ωh）^2倍。仿真表明：改进算法比原算法的精度提高了半个数量级。     

输入为角速率的圆锥误差补偿算法

在捷联系统中将角速率转换成角增量,再利用传统的基于角增量的圆锥误差补偿算法解算姿态会使精度下降、计算量增大。针对此问题,推导了以角速率为输入的圆锥误差补偿算法,详细推出了三子样算法的具体形式,并在圆锥运动条件下对算法进行优化,进一步提高了算法的精度和可靠性。在典型圆锥运动条件下将所提算法的解算结果和解析解做了仿真比较,结果表明算法有效可行,且优化后的算法精度更高。     

自适应卡尔曼滤波在磁干扰姿态测量中的应用

针对姿态测量系统陀螺仪漂移、周围局部磁场干扰制约姿态测量精度的问题,提出一种基于四元数的自适应卡尔曼滤波(q-AKF)的方法。该方法利用陀螺输出建立姿态解算误差角的状态方程,以磁强计输出构造自适应测量噪声协方差矩阵。仿真结果表明,相比无损卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,采用q-AKF算法补偿得到的姿态角误差不大于0.5°。q-AKF算法对磁强计进行补偿,能够有效抑制陀螺的漂移误差,提高磁干扰环境下姿态解算精度,具有较高的工程应用价值。     

无位置输入的姿态航向算法研究

针对姿态航向参考系统中出现的无法装订初始位置信息,不能实时计算飞行器位置信息,引起的地球自转角分量误差无法补偿问题,提出了将速度和姿态误差方程中有关位置项进行简化的方法.简化后的姿态误差方程所造成的误差等效为陀螺漂移的思想,从理论上分析了简化算法因无法补偿位置项和地球自转角分量而造成的误差,设计了基于姿态角的内阻尼卡尔曼滤波器,估计陀螺漂移,修正姿态误差.实验结果表明,对于漂移为10 (°)/h的光纤陀螺构建的系统,修正后姿态精度优于0.3°,航向精度优于1°.     

基于MEMS的测姿定向方法研究

针对 MEMS 惯性器件精度较低,MEMS 惯导系统无法满足平台姿态精度要求的问题,本文提出了一种基于 MEMS 器件的测姿、定向方法。当载体近匀速运动时,利用加速度计和磁力计信息,采用垂直陀螺原理得到高精度的姿态信息,通过卡尔曼滤波估计出陀螺漂移,载体非近匀速运动时采用惯性姿态递推更新算法,补偿修正力矩和陀螺漂移误差,提高了载体的测姿定向精度。实验测试结果表明,采用本文的测姿定向方法后 MEMS 系统的姿态精度达到了 0.6°, 精度明显高于传统方法的精度,能够满足大多数中高精度平台的要求。     

动态倾斜校准传感器的姿态角补偿优化算法

姿态角补偿的优化算法在动态倾斜校准传感器的输出运算模型中有着重要作用,算法的优劣直接关系到测量精度和输出的实时特性。文中利用在圆锥运动条件下,具有相同时间间隔的两个角增量的叉乘,对圆锥补偿的贡献相等的特点,设计了一种捷联系统姿态算法,在圆锥补偿获得相同精度的情况下,此算法的计算量较少。同时,利用此特点,推导出利用前一圆锥补偿周期的角增量进行圆锥补偿的算法,缩短了运算时间、提高了补偿精度。     

捷联惯导系统的姿态算法研究

本文研究了锥运动对应的旋转四元数和角速度，并以锥运动为基础，讨论了三种资态更新算法及其优化算法。仿真结果表明，等效转动矢量的采样频率越高，姿态更新算法的精度就越高。但是，当锥运动角频率较高时，为满足一定的误差要求，则对采样频率的要求也是相当高的。     

基于开关扩展卡尔曼滤波的姿态估计

针对低成本动中通系统中的姿态估计问题,提出一种开关扩展卡尔曼滤波算法。以 无航向角的姿态更新算法为基础,根据微机械陀螺和加速度计分别建立系统状态方程和测量 方程。针对机动加速度的影响,设计了三维开关扩展卡尔曼滤波方程,对载体姿态角和陀螺 零偏进行实时估计。实验结果表明,该算法能够准确估计载体姿态和陀螺零偏,姿态角估计 误差小于0.5°,俯仰角和横滚角估计误差的方差分别为0.130 1°和0.140 5°, 两轴陀螺零偏误差均值均小于(2×10-4) °/s,能够满足动中通的应用要求。     

加速度计/磁强计无陀螺捷联惯导姿态解算研究

针对无陀螺捷联惯导系统姿态解算随时间不断积累的问题,提出一种磁强计辅助无陀螺捷联惯导的组合方案,利用磁强计测量的地磁信息来修正无陀螺惯导系统的姿态角误差,提高了姿态角的解算精度。推导了磁强计输出和姿态角之间的关系,在此基础上提出了一种姿态优化算法,介绍了算法的基本原理;建立了误差四元数的姿态组合模型,并采用反馈校正完成动态条件下姿态的确定;最后对姿态误差角进行了仿真研究,仿真结果表明该方法有效地抑制了误差的发散。     

小波分析和灰色神经网络融合的光纤陀螺误差建模与补偿

为补偿捷联姿态测量系统中光纤陀螺因外界干扰引起的高频噪声和强漂移,提出一种基于第二代小波变换和灰色Elman神经网络融合的误差建模和补偿方法。采用Allan方差法分析了在外界干扰下的光纤陀螺输出信号,利用第二代提升小波单独重构的方法分离出陀螺误差模型中的漂移误差和白噪声,灰化漂移误差数据后建立了Elman神经网络模型并进行了补偿。实验结果表明,相较于传统的灰色理论模型和单一的Elman神经网络模型,新算法有效滤除了白噪声,并将预测模型的精度提高到96%以上,证实了模型的有效性。     

多片ADC并行采集系统的增益误差补偿

时间交叉采样结构是提高模数转换系统采样率的一种有效途径。由于制造工艺的局限,这种结构会引入通道失配误差而限制系统的性能。通道失配误差包括偏置误差、增益误差和时间误差。提出了一种基于频域计算增益误差对其进行补偿的方法,并通过Matlab仿真验证了算法的有效性和可行性。     

激光陀螺捷联惯导系统的圆锥运动误差激励方法研究

捷联惯导系统的精度受到自身各种误差因素的影响,针对陀螺的标度因数误差和非正交安装角误差,提出了一种以圆锥运动激发姿态误差来进行快速标定的方法.通过理论分析得出,在短时间内,由于标度因数误差和非正交安装角误差的存在,圆锥运动将激发出随时间线性增大的姿态解算误差.将解算得到的姿态误差与陀螺数据联立,可以反解得到标度因数误差和非正交安装角的值.通过仿真验证,安装角误差能达到1"以内,标度因数误差能达到5 ppm以内.     

电致定向红外靶标指向误差优化技术研究

为了提高电致定向型红外靶标在挂载飞行过程中动态指向精度,在硬件限制的位置信息更新频率难以提高的条件下,提出了卡尔曼滤波算法对靶标的位置信息进行预测从而提升更新速率的解决方案,利用全球定位系统和惯性导航系统的数据,建立了基于飞行速度、姿态和位置信息采样频率等因素的动态指向误差模型,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,对红外靶标系统在匀速直线飞行过程中将位置采样率由5 Hz提升至10 Hz时,指向角误差减小了54.66%。此研究基于现有条件,为减小定向辐射型红外靶标动态指向误差提供了一种有益的尝试。     

振动条件下激光陀螺捷联惯导系统的圆锥算法研究

分析了振动条件下导弹捷联惯导系统（SINS）圆锥运动形成的原因,研究了经典圆锥运动补偿算法及其估计算法漂移的局限性。针对经典算法存在的局限性以及导弹等武器系统所处振动环境的特点,对标准圆锥补偿算法进行了优化。提出了振动条件下,在保证不影响导航计算机正常工作的前提下,圆锥运动补偿时有效利用前一周期姿态值的优化算法是有必要的。仿真和试验结果表明,在振动条件下,在进行圆锥运动补偿时应当采用标准优化圆锥运动补偿算法。     

MEMS陀螺漂移误差抑制方法研究

MEMS陀螺漂移误差是影响惯性测量系统精度的主要误差源,针对这一问题,引入旋转调制方法和卡尔曼滤波方法,利用旋转调制方法抑制陀螺的常值漂移,利用卡尔曼滤波方法减小随机漂移,并进行了仿真和实验,对调制和滤波前后惯性测量系统的姿态角误差进行了对比,结果表明,利用旋转调制技术和卡尔曼滤波方法分别减小陀螺的常值漂移漂移和随机漂移后,由这两种漂移误差引起的姿态角误差明显减小,惯性测量系统的测量精度显著提高。     

消除机械抖动激光陀螺闭锁误差的方法

理论分析了机械抖动激光陀螺(MDRLG)闭锁误差产生的原因,给出了闭锁误差与输入角速率、机械抖动频率和机械抖动幅度的关系。针对激光陀螺读出电路整脉冲计数解调的缺陷,提出了用抛物线方程描述激光陀螺输出信号零速率点的相位特征来补偿丢失的小角速率信息,并且利用激光陀螺零速率点相位的正弦值和余弦值以及零速率点相位的二阶导数进行闭锁误差补偿的新方法。仿真实验结果表明,在整周期采样过程中,激光陀螺最大输出误差由原来的6．25％减小到0．622％,有效地减小了闭锁误差,提高了激光陀螺的检测精度。同时该方法也使激光陀螺输出信号具有良好的稳定性和重复性。     

基于数据拟合插值的自适应姿态估计算法

针对高精度惯导输出信息的频率有限,不能很好地满足移动卫星通信控制精度的问题,提出了一种基于数据拟合插值的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波姿态估计算法。通过采用三次样条插值提高高精度惯导输出数据的频率,增加系统单位时间内的估计次数;通过自适应卡尔曼滤波算法不断修正滤波误差,避免系统因参数匹配不当引起的滤波发散。实验结果表明:数据拟合插值弥补了系统数据更新频率低的不足,自适应滤波提升了系统应对不同环境的鲁棒性。天线波束姿态估计精度和测控精度也得到明显提高,满足宽带移动卫星通信的波束指向需求。     

硅微机械陀螺信号非线性补偿算法及实现

提出了一种适合无驱动结构硅微机械陀螺信号线性补偿的新算法,通过补偿理论分析、软件程序编写和调试、硬件电路的构建与实现、实际测试的陀螺仪输出信号和实现补偿后陀螺仪输出信号的对比,论证了该非线性补偿算法的可行性.由实验结果证明了该算法的补偿误差较小,精确性很高;同时可消除由载体自转引起的陀螺信号的误差,从而完善了硅微机械陀螺信号处理系统,使陀螺实用化.