基于改进型卡尔曼滤波的运动载体姿态估计

针对MEMS陀螺零偏导致运动载体姿态精度下降的问题,本文以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,提出了一种基于改进型卡尔曼滤波的姿态估计算法,采用欧拉角作为姿态解算的基础,通过惯性测量单元(IMU)测量运动载体的姿态数据,采用改进型卡尔曼滤波,对陀螺仪和加速度计数据进行融合,并实时估计陀螺零偏。实验结果表明,本文提出的算法能够获得较高精度的姿态信息,抑制MEMS陀螺零偏引起的姿态发散,可以准确地表示运动载体在静态和动态情况下的方位。     

面向皮纳卫星姿态确定的MEMS陀螺磁强计组合滤波系统

针对难以配置高精度部件的皮纳卫星姿态测量系统,当卫星处于阴影区或任何太阳敏感器不可用的状态下,MEMS陀螺与磁强计的组合便成为卫星在轨姿态测量精度的重要保障.本文基于MEMS陀螺与磁强计的低功耗、全轨、全天时、最小姿态敏感组合,提出一种适用于皮纳卫星在轨运行的滤波系统方案.该方案通过滑窗ARMA建模降低陀螺随机噪声的影响,并由姿态滤波器估计所得的零偏在线去除陀螺常值分量,以保证其建模的长期有效性.本文以浙江大学皮星二号卫星搭载的敏感部件以及姿态测量算法为研究基础,结合在轨实测数据,仿真对比表明,该系统方案有效降低了陀螺随机噪声,抑制比达50％以上;陀螺零偏估计精度提高310％,可达到0.001°/s;姿态确定精度提升190％,可达1.2127°.该系统方案是对皮纳卫星姿态确定最小系统精度提升及实用方案设计的有益探索.     

几何扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用

卡尔曼滤波因其良好的性能广泛应用于卫星姿态确定中.经典的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在估计姿态坐标系中表示估计误差矢量,由于没有考虑到估计姿态坐标系与真实姿态坐标系之间存在偏差,从而导致姿态估计精度下降.针对这个问题,Andrle M S通过几何变换引入误差一致性表示,在此基础上,提出了几何扩展卡尔曼滤波(GEKF)算法,将姿态误差四元数和陀螺漂移增量通过几何变换进行一致性表示,解决了估计误差矢量表示不一致的问题.本文介绍了误差一致性表示的原理,并将GEKF算法应用于含常值漂移与时间相关漂移的陀螺模型中,仿真实验表明:GEKF算法比MEKF对陀螺漂移的估计更加精确,在滤波精度上取得了明显改善.     

基于修正的卡尔曼滤波的姿态估计算法研究

研究惯导系统的稳定性问题,其中微惯性测量单元(MIMU)可以为捷联惯导系统提供实时的姿态和航向信息。研究姿态估计提高导航精度,由于陀螺漂移引起姿态误差,单独使用MIMU使姿态精度差。为了克服陀螺误差随时间积累不断增大,无法长时间提供稳定的姿态的缺点,提出采用磁强计修正的卡尔曼滤波四元数姿态估计算法。算法以姿态四元数为状态向量,通过四元数更新方程建立离散滤波状态方程,将加速度计和磁强计输出的六维数据转化为四元数的量测值建立量测方程,有效减少了计算量,补偿陀螺的漂移误差带来的影响。仿真结果表明改进算法提高了捷联惯导系统的精度和稳定性。     

轴向磁敏法评价消偏陀螺的性能

Lyot消偏器的性能直接决定着消偏光纤陀螺的零偏精度,评价消偏器的好坏在光纤陀螺工程化中至关重要.当前保偏焊接机精度下,精确获得Lyot消偏器的45°角需要进行多次焊接,且传统的评价方法是长期测试陀螺零偏稳定性,效率很底.本文提出通过增大垂直于光纤环面的轴向磁场,放大双消偏陀螺中的附加非互易相位差,从而短时间检测出陀螺的零偏.和传统的评价方法相比,本方法在检测Lyot消偏器45°误差方面效率提高了36倍,能评价的45°误差小于0.01°.     

鲁棒无迹四元数卡尔曼滤波初始对准算法

针对GPS辅助的低精度捷联惯导系统行进间初始对准时GPS易受野值的影响和陀螺零偏的累积误差导致航向角误差曲线波动的问题,提出了一种鲁棒四元数无迹卡尔曼滤波初始对准算法。首先,建立了无迹卡尔曼滤波的预测模型和量测模型,分析了GPS野值对于观测矢量的影响;然后,推导了模值匹配权值函数,结合无迹四元数卡尔曼滤波设计了鲁棒四元数无迹估计器;最后,设计了仿真与跑车实验,实验结果表明,本文所提出的算法不仅能去除GPS中的野值,还能有效抑制陀螺零偏带来的影响。     

基于递推最小二乘与互补滤波的姿态估计

针对基于微机电系统(MEMS)的惯性导航系统中陀螺噪声较大导致姿态漂移的问题,本文基于递推最小二乘(RLS)与互补滤波器提出一种提高姿态估计精度的方法.该方法从陀螺去噪算法和姿态解算原理两个方面提高姿态估计精度:在陀螺去噪方面,为克服传统递推最小二乘的不足,提出一种随机加权的递推最小二乘法,利用随机加权实现对偏差的估计;在姿态解算方面,在传统互补滤波器的基础上通过自适应调整比例-积分(PI)参数来调整滤波器的交接频率,最终得到陀螺积分值的高通滤波和加速度计的低通滤波的叠加.转台静态和动态实验结果表明,使用本文所提方法后,有效降低了陀螺噪声,姿态估计精度明显提升.     

一种高精度的捷联姿态解算方法及其仿真

该文以旋转矢量误差最小为标准,用估计的方法推导出了一种高精度的捷联姿态解算方法,该算法在较小的陀螺采样频率下,以适中的计算量就能达到较高的姿态精度,对二子样算法、三子样算法和本文提出的算法在典型圆锥环境进行了数字仿真,结果表明,本算法大大减小了圆锥误差,提高了姿态精度。     

改进粒子滤波与预测滤波相结合的单星敏姿态估计

针对卫星姿态估计的非线性、非高斯特性,提出一种粒子滤波和预测滤波相结合的估计方法,在无角速率测量时,首先利用预测方法在线估计系统模型误差和姿态角速度,再通过改进的规则化粒子滤波器估计姿态四元数.粒子初始化和重要性函数等的设计加快了算法的收敛速度,预测方法的引入有效降低了粒子维数.在某通用小卫星平台上进行仿真,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)比较,所得结果表明,算法在不同初始姿态估计时具有较好的稳定性和收敛精度.算法还为粒子滤波和无陀螺定姿的研究提供了参考.     

捷联航姿自主测姿算法研究

研究飞行器姿态稳定性控制优化问题,针对载体作长时间飞行时,由于低精度陀螺、加速度计和磁传感器使航姿系统易受到运动加速度的影响而导致姿态精度较低,甚至发散的问题,为提高稳定性能,提出在采样周期内根据陀螺输出进行姿态更新.在滤波周期内首先利用系统自身信息实时地判断载体所处运动状态,然后根据运动状态选用不同的量测信息进行卡尔曼滤波,修正陀螺漂移造成的姿态角误差.仿真结果表明,算法提高了机动情况下的姿态精度,且在非机动和机动情况下,姿态精度都能满足系统稳定性能的要求.