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.     

载体机动和磁干扰环境下的航姿算法研究

针对强机动、磁干扰环境中姿态解算精度不高的问题,结合目前航姿系统小型化、低成本的工程应用要求,提出了一种新型姿态解算算法。该方案利用自适应卡尔曼滤波对传感器测量值进行预处理,利用梯度下降法完成对处理后测量值的姿态解算与姿态融合,使航姿系统具有了抗机动性扰动能力。同时,本课题对传统卡尔曼滤波模型进行了简化,减小了算法运算量,提升了该方案的工程实用性。为验证算法的可行性,本课题基于提出的解算算法对航姿系统进行了实物实现,并设计了机动性实验对该航姿系统进行了机动测试。实验结果表明,载体在磁干扰较强的环境下进行强机动运动时,与低成本MEMS-AHRS系统的主流算法(互补滤波姿态解算法)相比,本课题设计的航姿系统能输出更加准确的姿态结果。     

基于UKF弹体滚转姿态测量方法研究

利用磁阻传感器和GPS等器件的测量信息,建立了地磁/GPS组合弹体姿态测量解算模型,对弹体姿态信息进行实时测量解算。为了提高弹体飞行姿态测量解算精度,建立了弹道滤波方程,采用UKF算法进行数据滤波处理,结合磁阻传感器的输出信息对弹体滚转姿态进行实时解算。数值计算及仿真结果表明:相比于直接使用GPS输出的速度信息进行姿态解算,通过UKF滤波处理后,可以使得地磁/GPS组合测量解算的结果更准确,提高了弹体姿态解算精度。     

一种微惯性与磁组合测量单元的姿态解算方法

目前无人机、机器人、人体动作捕捉等多个领域都需要全姿态测量方法支持,采用微惯性与磁传感器组合测量姿态是成本低、性能好、普遍使用的一种方案。针对磁力计易受外界铁磁干扰问题,提出一种基于旋转四元数、两级更新的姿态解算方法：第1级根据建立的陀螺仪、加速度计量测模型构建损失函数,采用梯度下降法对载体俯仰角和横滚角进行更新;第2级根据建立的磁力计量测模型,采用梯度下降法对载体偏航角进行更新。利用后验估计四元数计算铁磁干扰估计量,并将其作为下一时刻的先验铁磁干扰。实验结果表明,该算法可以有效校正角速率积分带来的累积误差,提高姿态解算精度,并具有一定抗铁磁干扰能力,增强了微惯性与磁组合测量单元姿态解算方法的环境适应性。     

高旋火箭弹GPS/SINS组合测姿方法

针对GPS/SINS组合导航系统在高旋火箭上应用所遇到的初始对准困难、误差累积迅速等姿态解算难题,通过速度角辅助,提出了分段滤波进退算法修正初始滚转角技术。通过不断修正分段初始滚转角使SINS解算更趋于合理值。利用速度角修正技术,去除高速旋转造成的误差累积,再通过卡尔曼滤波得到较为准确的姿态信息。仿真结果表明,分段滤波修正初始滚转角可以有效地解算出较为准确的姿态信息。对实测数据的处理也证明,该技术可以应用于实际工程,解算得到的姿态信息满足工程需要。     

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。     

低阶线性Kalman滤波实时定姿算法的设计与实现

从Kalman滤波定姿算法的实时实现出发,设计一种降维Kalman滤波器。推导了加速度计、磁强计组合全方位姿态角的解算公式。基于四元数微分方程,采用四阶龙格-库塔法对陀螺仪输出的角速率数据进行处理,建立了递推关系式,并以姿态四元数作为系统的状态矢量,构成四维Kalman滤波器。在DM3730 Cortex-A8处理器平台上对算法进行实现和实验验证。实验结果表明,经过降维处理后的算法,显著降低算法的实现复杂度和计算量,滤波效果及实时性能均达到预期的目标,具有较强的实用性。     

旋转弹导航系统研究

旋转弹自转角速度大,由陀螺仪和加速度计组成的传统导航系统难以应用,提出用微小型加速度计构成无陀螺微惯性测量单元GFMIMU(Gyroscope-Free Micro Inertial Measurement U-nit)为旋转弹提供完整的导航信息。根据无陀螺的测量原理,充分利用多个加速度计的冗余输出信息构建自滤波系统,抑制GFMIMU角速度误差的快速发散。为克服GFMIMU长时间工作姿态角误差的积累,采用磁强计与其进行组合导航;从解算精度与实时性考虑,基于四元数描述建立了该组合寻航系统的状态方程和观测方程,并采用二阶插值滤波器进行信息融合。最后,对所设计的组合导航系统进行系统仿真,仿真结果验证了该系统设计方案的可行性。     

基于相对惯性导航的机载导弹二次传递对准

为了克服机翼挠曲变形的影响,本文在传统传递对准方法的基础上,提出一种机载导弹的二次传递对准方法。核心思想由两个步骤组成:第一步,根据加速度计和陀螺仪的输出,利用相对惯性导航算法,实时解算弹载子惯导相对于机身主惯导的导航参数;第二步,以相对位置误差为量测值,在卡尔曼滤波器中估计相对导航误差,并将估计结果反馈至相对导航解算过程中。导弹的对准结果可以通过联立主惯导姿态与主、子惯导的相对姿态来获得。仿真结果表明,该方法在机翼发生挠曲变形的条件下,可以得到子惯导的高精度实时姿态信息。     

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。     

引入角加速度测量的柔性飞行器姿态控制方法

讨论大气层外细长型柔性飞行器的姿态控制问题,该问题的本质是在测量器件附加柔性影响的情况下控制刚体姿态跟踪指令。提出动态面姿态控制方法,以实现姿态指令跟踪。建立柔性形变的2阶动态模型,结合刚体角速度与柔性形变的关系建立非线性模型并设计卡尔曼滤波器。针对轨控发动机质心偏移等因素产生的干扰力矩,引入角加速度计的测量,经过陷波滤波器处理后得到各轴向的估计力矩,将其作为卡尔曼滤波器的输入。仿真结果表明,对于柔性飞行器,采用所提出的状态估计及控制方法,可以保证姿态跟踪误差在0.5°以内。     

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。     

Unscented Kalman Filter for Autonomous Warship Attitude Determination

To address a problem of autonomous attitude determination algorithm using gravitational field and geomagnetic field observation, a new recursive optimization autonomous attitude estimation algorithm is proposed. The algorithm is based on unscented Kalman fiher(UKF), and can synchronously provide the attitude rate information. The simulated results show that the measurement precision of the method could be increased by 2 times compared to that of the common methods.     

基于RAEKF 和DGPS 的航母姿态测量方法

针对现有基于差分GPS(differential global position system,DGPS)的定姿算法无法解决GPS信号受干扰时无解的问题,且容易受GPS数据中粗大误差的影响,提出一种基于自适应抗差卡尔曼滤波(robust adaptive extended Kalman filter,RAEKF)和DGPS的航母姿态测量方法。研究载波相位差分GPS的测姿原理,详细分析现有定姿算法的原理并分别指出他们存在的缺陷,提出不受 GPS数据缺失和粗大误差影响的 RAEKF算法。结果表明：该算法能充分利用航母的运动信息,提高GPS定姿的精度和可靠性。     

石英振梁加速度计的小波神经网络温度补偿研究

捷联惯导系统中使用的石英振梁加速度计随温度输出漂移比较显著,通过理论分析和试验研究了其静态定点温度特性,提出了在处理受温度影响的加速度计数据时建立基于梯度下降学习算法的小波神经网络模型,并对其进行补偿。通过惯导系统初始对准实验结果表明,该方法与传统的最小二乘法相比,小波神经网络的非线性逼近能力更强,曲线拟合精度更高,能有效补偿加速度计的温度漂移,降低惯导系统初始对准后的姿态解算误差。     

一种无主惯导参数注入的姿态角在线修正算法

现役轻型鱼雷敏感元件多采用框架式陀螺,而从框架式陀螺到捷联惯性技术的更新换代,给在役鱼雷发射平台武器发控系统接口带来一系列问题。基于此,研究了一种姿态在线修正算法,该算法射前无需发射平台注入导航参数信息,射后根据加速度计提取姿态角,于鱼雷定常运动段对航姿误差进行在线修正,以达到稳定控制的目的,并能够保持原有发射平台武器发控系统接口不变。仿真结果表明,该算法极大地缩短了鱼雷在发射载体平台上的准备时间,保证了轻型鱼雷在航行过程中的姿态稳定控制要求。     

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。     

发射系下SINS/GPS 组合导航系统的算法研究

基于地理坐标系下的传统捷联惯性导航系统无法直接获取发射系下的导航参数,难以满足空天飞行器等高轨道飞行器对高精度、高可靠性导航系统的需求,研究了发射系下捷联惯性导航算法.搭建了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SINS/GPS组合导航模型,传感器获取的导航量测信息直接在发射系下进行捷联惯导解算,为飞行器等提供位置、姿态等信息.采用STM32、XSENS惯性器件和GPS接收机构建相应的算法验证平台.实验结果表明:发射系下的SINS/GPS组合导航系统能提供较高的导航精度,从而验证了发射系下的SINS/GPS组合导航系统算法的正确性与合理性.     

基于低成本传感器的航弹组合导航算法

为了降低航弹成本、提升装备效费比,以低成本航空制导炸弹的组合导航系统为研究对象进行算法研究.利用扩展卡尔曼滤波算法构建以MEMS陀螺和加速计为核心,GPS辅助的低成本、高精度组合导航系统,采用无人机飞行试验对该系统的导航性能进行评估,得出误差数据,并与纯惯性导航结果相对比.实验结果表明:该导航系统定位精度能达到2 m以内,系统解算精度满足航空制导炸弹飞行要求,对常规航弹制导化改造具有工程实际意义.