旋转GNSS双天线/MIMU紧组合系统算法

为了提高旋转全球卫星导航系统(GNSS)短基线双天线/微惯性测量单元(MIMU)组合系统的定向精度,该文构建了其紧组合系统。紧组合算法将GNSS的伪距、伪距率和载波相位作为旋转GNSS双天线/MIMU组合系统的观测量,用扩展卡尔曼滤波进行估计,估计得到的状态量对系统进行闭环反馈,最后得到组合系统的定向结果。对旋转GNSS双天线/MIMU组合导航系统的船载试验数据进行了紧组合离线解算,结果表明,当GNSS基线为0.3 m时,组合系统的航向误差小于1°,俯仰角和横滚角误差小于0.1°。     

基于MIMU的自适应步态检测算法

行人步态检测精度对个人导航系统至关重要。针对当前行人自主导航系统中常规步态检测算法不能适用于多种运动状态下的步态检测问题,提出了一种基于微惯性测量单元（MIMU）的自适应步态检测算法。该算法首先利用加速度计三轴模值方差、单轴方差差别和波形相位识别4种不同的行走状态,包括前进、快跑、后退和横向行走,然后针对不同的行走状态设置自适应阈值,实现各类运动状态下的自适应步态检测。利用实验室自主研发的MIMU固定在腰部脊椎位置进行实验验证,数据显示,前进行走和快跑步态检测精度可达99%,后退和横向行走步态检测精度可达93%。实验证明,自适应步态检测算法适用于个人导航系统。     

基于可穿戴式MIMU的波峰-双阈值步数检测算法

惯性导航系统中,行人航迹推算(PDR)算法在位置解算中至关重要,其中步数统计准确程度直接影响行人的定位精度。针对传统波峰-阈值检测法存在伪波峰的影响,提出了一种基于可穿戴式微型惯性测量单元(MIMU)的波峰-双阈值步数检测算法,在行走过程中,对窗函数滤波后的合加速度进行波峰检测,并对波峰进行双阈值限定。检测到波峰满足高阈值时计为有效波峰,且相连波峰间出现低阈值时则计步成功,从而降低伪波峰对计步的影响,实现步数的精确检测。实验结果表明,当MIMU分别佩戴在多种位置时,行人多运动模式下计步精度为98%以上。     

基于等式约束卡尔曼的双MIMU行人导航方案

基于微机电系统(MEMS)的自主式行人导航系统通常安装在步行者的足部,利用零速校正来提高系统的定位精度。针对零速校正航向不精确问题,提出了基于等式约束卡尔曼滤波的双微型惯性测量组合(MIMU)行人导航方案。根据所设计的双MIMU系统在物理空间的相对位置关系,构造二阶非线性等式约束方程,并详述了等式约束卡尔曼滤波的解算过程。结合MEMS真实试验进行研究,对脚部负载双MIMU系统离线数据处理。根据试验结果验证了相比较于单MIMU行人导航方案,基于等式约束的双MIMU行人导航系统具有更高的定位精度。     

基于椭球拟合的MIMU系统自标定方法

针对微惯性测量单元(MIMU)测量精度的提高,提出一种自适应的MIMU系统自标定方法。通过MIMU系统陀螺仪和加速度计误差模型分析,将陀螺仪和加速度计的误差模型转化为一个线性回归方程,使用椭球拟合的最小二乘方法对MIMU系统进行拟合,最后运用多次拟合模式进行总体标定。采用实验室三轴转台进行实验验证,得到标定的姿态测量系统的精度提高了3个数量级,证实了此标定方案的可行性。     

低成本MIMU/编码器组合的高精度航姿系统

高精度惯性传感器的昂贵价格在一定程度上限制了惯性导航系统的进一步推广应用,根据某型雷达车的需要,该文提出了一种低成本微型惯性测量单元(MIMU)/编码器组合的高精度航姿系统的结构与方案,并给出了初始对准和组合导航系统的数学模型,初始航向对准通过接收挠性陀螺寻北仪的寻北结果来完成,考虑到雷达车的工作方式,扣除杆臂效应后,2个速度误差观测量和3个位置误差观测量都为0,采用卡尔曼(Kalman)滤波将捷联惯导解算和航向编码器数据进行信息融合,得到对载体导航参数的最优估计。设计了工程样机,并进行了实验室测试与用户工程使用测试,结果表明,静态下产品的俯仰≤0.015°,滚动≤0.015°;动态下产品的俯仰≤0.025°(1σ),滚动≤0.025°(1σ)。     

面向自动驾驶的自适应GNSS/MIMU融合算法设计

针对自动驾驶应用提出了一种自适应卡尔曼滤波模型,对不同场景可以实现卡尔曼滤波的自适应设计。设计详细推导并建立了卡尔曼滤波的数学模型,通过实际跑车测试将其与高精度参考系统进行对比。结果表明,该数学模型可提供高精度可靠的定位、测速及姿态信息,可满足自动驾驶对位置、速度及姿态信息的需求。     

基于SoPC的微小型组合导航系统设计

针对目前常用组合导航系统由于体积大,造价昂贵,无法进行广泛推广的情况,设计基于MEMS的捷联式惯性导航系统与全球定位系统GPS、电子罗盘EC相融合的微小型组合导航系统。系统以NiosⅡ处理器和Altera公司提供的IP核为基础,建立基于So PC系统的组合导航硬件平台,同时,采用松组合导航信息融合算法,完成微小型组合导航系统运算及软件设计。试验结果有效验证了该文算法的有效性和可行性。     

基于LABVIEW的MIMU 24项误差参数的快速标定方法

针对传统微惯性测量单元(MIMU)标定方法过程繁琐、标定周期长且标定设备复杂等问题,该文设计了一种通过LABVIEW上位机控制小型三轴转台对MIMU进行快速标定的一种方法。首先建立MIMU标定模型,再通过分别构建陀螺仪和加速度计的卡尔曼滤波器来减小运算量和标定时间。以小型三轴转台的姿态与速度为基准求得速度误差与姿态误差作为观测量,通过LABVIEW上位机控制三轴转台按照所设计好的标定路径转动,采集MIMU输出并使用卡尔曼滤波器LABVIEW的子函数（VI）进行MIMU的24项误差参数估计。实验结果表明,该方法能实现对MIMU中的陀螺仪和加速度计的快速标定,与传统分立式标定法相比,其安装误差与常值漂移的精度基本一致,标定因数相对误差小于0.006,标定时间由3 h减少至30 min。     

空地制导弹药的MIMU/GPS组合导航系统研究

针对空地精确制导弹药对低成本、高精度和高可靠性导航系统的需求,设计了MIMU/GPS组合导航系统.该系统采用了MEMS的IMU和GPS进行组合,利用位置、速度组合模式,采用渐消自适应Kalman滤波器估计并修正惯导的误差.通过地面跑车试验进行了验证,试验结果表明:组合导航系统误差得到了有效的抑制,导航精度满足空地制导弹药的导航要求.     

基于IMU/视觉融合的导航定位算法研究

针对基于视觉传感器的移动机器人在快速运动或发生旋转时出现图像模糊和特征丢失,以至无法进行特征匹配,从而导致系统定位和建图的准确度及精确度下降问题,该文提出了一种以深度相机(RGB_D)融合惯性测量单元(IMU)的方案。采用ORB SLAM2算法进行位姿估计,同时将IMU信息作为约束弥补相机数据的缺失。两种传感器的测量数据采用基于扩展卡尔曼滤波的松耦合方式进行非线性优化,通过数据采集实验表明,该方法能有效提高机器人的定位精度和系统建图效果。     

基于自适应滤波器的MIMU/GPS组合系统的研究

设计了微惯性测量单元/卫星导航(MIMU/GPS)组合导航系统原理样机。针对低成本MIMU/GPS组合导航中的Kalman滤波器设计滤波参数(包括系统噪声方差阵Q和测量噪声协方差阵R)影响的问题,系统的分析了Kalman滤波器参数的选取对系统状态变量的估计精度和收敛性能的影响。根据分析设计了自适应估计技术的Kalman滤波器。试验结果表明:对于低成本MIMU/GPS组合导航采用自适应估计技术估计可得到满意的性能,在静态条件下,位置精度优于5 m(标准差),速度精度优于0.1 m/s;系统提供水平姿态角精度优于0.2°;航向角精度优于0.5°(磁罗盘辅助)。     

基于UKF的GPS／MIMU组合导航滤波算法研究

高精度的导航定位是无人机研究中所面临的主要挑战之一。采用GPS／MIMU组合导航是目前主流的导航模式。当前实现GPS／MIMU组合导航的技术主要是卡尔曼滤波。文中将UKF（Unscented Kalman Filter）滤波技术应用于组合导航,建立系统的状态与观测量的非线性模型,在给定初始值和噪声方差阵的情况下进行了仿真。数值仿真表明所设计的卡尔曼滤波器可行,该方法能很好地改善滤波效果,提高了估计精度,同时减小了计算量。     

基于伪距/伪距率双差的INS/GNSS紧组合相对导航算法研究

随着惯导/卫导组合导航技术的发展,将其应用于编队相对导航的研究越来越多。结合卫导差分相对定位、INS/GNSS 组合导航技术,本文将编队成员中主节点和从节点伪距、伪距率的两次差分量直接作为观测量,研究了一种 INS/GNSS 紧组合相对导航新算法。该算法通过两次差分操作可以消除大部分传播路径误差以及公共时钟误差;利用惯导的平滑特性能够消除测量量中的部分随机噪声。仿真结果表明：该算法能够提供精度更高,更加平稳的相对导航信息。     

基于MIMU/GPS组合导航的箭载姿态测量系统

为了满足探空火箭箭载综合服务系统模块化、小型化的要求,提出了一种基于MIMU/GPS组合导航的箭载姿态测量系统设计方案,并完成系统的软硬件设计.该系统的硬件部分主要采用微型惯性测量单元（MIMU）测量箭体的3轴角速率和3轴加速度,并采用ARM芯片LPC3250作为导航计算机进行系统控制和姿态解算.软件部分采用嵌入式C语言在操作系统uC/OS-Ⅱ上进行编程,能够完成对角速率、加速度和GPS信号的采集,并通过卡尔曼滤波和四元数法实时解算出探空火箭的姿态角、位置和速度.实际测试表明该系统具有集成度高、初始对准速度快、动态范围广、系统误差小、功耗低、重量轻、体积小和可靠性高等特点,能够满足探空火箭应用的要求.     

基于修正Rodrigues参数的鲁棒滤波算法在组合导航中的应用

组合导航的观测量常会因外界复杂环境的干扰,出现滤波精度下降的现象。提出一种基于修正Rodrigues参数的鲁棒滤波算法,利用修正Rodrigues参数来重新构造组合导航姿态表达,通过引入HUBER鲁棒策略实现抑制观测量干扰等问题。在捷联惯导/卫星组合导航仿真例子中,比较了传统基于四元数的滤波算法、基于修正Rodrigues参数的滤波算法及其鲁棒化滤波算法,仿真实验结果表明算法具有计算量低和抑制外部干扰等效果,证明了算法的有效性。     

基于简化车辆非完整约束辅助的低成本车载INS/GNSS 组合导航系统研究

针对采用低成本MEMS-IMU器件的INS/GNSS组合导航系统在GNSS信号中断时产生较大误差的问题,研究了一种基于车辆非完整约束辅助的低成本车载INS/GNSS组合导航系统,针对系统的低成本特性对车辆非完整约束进行了简化,并据此推导了滤波算法的模型.仿真分析以及车载测试的结果均表明,对于消费级MEMS-IMU和GNSS接收机构成的低成本INS/GNSS组合导航系统,加入简化车辆非完整约束的辅助后,在GNSS信号中断1min期间组合导航位置误差小于行驶距离的3%.该约束的应用可以显著提高低成本车载INS/GNSS组合导航系统的精度.     

基于DCT系数统计特性的HEVC视频双压缩检测算法

功能强大和使用简易的视频编辑软件可能会使数字视频遭受到各种不同形式的篡改,视频的真实性和完整性无法得到保证。双压缩是视频篡改的必要条件,双压缩检测则是视频取证的重要辅助手段。通过分析压缩过程中由量化误差引起的离散余弦变换(DCT)系数变化,提出了一种不同量化参数下的高效视频编码(HEVC)视频双压缩检测算法,利用DCT系数直方图和相邻DCT系数对奇偶组合统计特性构造22维联合特征集,最后将特征集用支持向量机(SVM)进行分类识别。实验结果证明了本文算法的有效性。     

基于三次样条插值法的柱面近场测量欠采样修正算法研究

为解决暗室近场测试效率低的问题,本文针对天线近场测量中高效测量方法进行了研究,提出了一种柱面近场欠采样恢复算法。该算法利用高精度的三次样条插值(cubic spline interpolation, CSI)法对未采样的点进行恢复,可减少采样点数,提高测试速度。此外,在柱面近场欠采样恢复CSI求解过程中充分利用系数矩阵的正定、对称等优良特性,使线性方程组的计算量从O(n³)降为O(n),大大提高了CSI的计算效率。最后使用插值后的近场幅度和相位结合柱面近远场变换理论求得天线远场方向图。为验证所提出算法的有效性,试验测试了天线样机,试验结果与理论分析一致。