陆用组合导航中二维激光多普勒测速仪的标定方法

为了抑制车辆颠簸及载重变化对一维激光多普勒测速仪的影响,设计了一种二维激光多普勒测速仪。针对其使用过程中的误差参数,提出了一种差分全球定位系统辅助的Kalman滤波标定方法,并设计了车载组合导航实验验证了该方法的有效性。由补偿后的二维激光多普勒测速仪与陀螺数据航迹推算的最大水平位置和最大高度的误差分别为5.5m和0.36m。结果表明,该标定方法是有效的,补偿后的二维激光多普勒测速仪能大大提高导航的水平定位精度,且能给出高精度的高度信息。     

高精度激光多普勒测速仪在陆用自主导航系统中的应用

为了提高陆用自主导航系统的精度和机动能力,对高精度激光多普勒测速仪(LDV)在陆用导航领域的应用进行了研究。首先对分光再利用型LDV的结构和基本原理进行了介绍。在分析了自研的惯性导航系统(INS)和激光测速仪优缺点的基础上,对高精度测速仪辅助惯导系统的行进间姿态矫正、动态LDV参数误差估计和实时误差补偿一体化技术进行了研究。理论上阐述了在惯性导航系统误差方程中引入速度可以实现行进车辆的对准和高精度的自主导航的可行性。动态跑车实验结果表明,通过加入速度修正信息,在没有停车的状态下,跑车1.2h,惯导系统的导航误差从2000m降至6m以内。理论和实验证明,通过在传统的惯导系统中加入高精度LDV的辅助信息,可以大大提高陆用自主导航系统的性能。     

基于二维激光多普勒测速仪的车载组合导航系统

为了减小由车式载体上下颠簸而引入的测量误差,设计了二维结构的激光多普勒测速仪2-D LDV（laser Doppler velocimeter）,并将其与捷联惯导组合导航。阐述了二维激光多普勒测速技术的基本原理,详细讨论了其与捷联惯导组合的具体结构并进行了车载实验。理论和实验结果表明:2-D LDV减小了由于车辆上下颠簸而引入的测量误差,进一步提高了导航精度。车辆行驶总里程为29.67 km,纯捷联惯导的位置误差为936 m,1-D LDV/SINS组合系统的位置误差17.2 m,而2-D LDV/SINS组合系统的位置误差仅有7.1 m,相对于1-D LDV/SINS,2-D LDV/SINS更适合于车载组合导航系统。     

捷联惯导系统复杂误差参数系统级标定方法

重点研究捷联惯导系统复杂误差模型的建立,提出了一种新的包含加速度计内杆臂参数和温度误差系数的系统级标定方法。该方法基于45维卡尔曼滤波器对误差参数进行辨识估计,并通过温度控制试验箱控制标定过程中的温度变化。仿真实验表明该方法能够同时标定出激光陀螺和加速度计的零偏、标度因数误差、安装误差以及加速度计的内杆臂参数和温度误差系数。导航实验结果表明,对标定参数进行多误差源补偿之后,10 h导航实验水平最大定位误差为0.6 n mile （1 n mile=1.852 km）,相较于不经过补偿,导航精度提升了37.5%。     

光纤陀螺捷联惯导系统艇上系泊状态自标定方法

从实际工程使用角度出发,提出了一种在系泊状态下的系统级自标定方案,避免了惯导系统在艇上的反复拆装。提出的系统级标定方法设计了15位置转位方案,可以通过Kalman滤波对陀螺仪和加速度计的零次项误差,标度因数误差,安装误差进行精确估计,除了对以上误差参数的估计外,对影响导航精度的内杆臂参数和加速度计正负通道非对称误差也可以进行估计。并根据系泊状态的特殊晃动环境,设计了零相位延迟的低通滤波器从惯导系统的速度解算中得到速度误差,保证了惯导系统在不依赖外界输入条件下完成自标定任务。仿真及实验结果表明,该方法能在系泊状态下准确估计出全部误差变量,且与静基座标定结果相符,具有实际应用价值。     

一维激光多普勒测速仪/单轴旋转惯导组合车载高程测量方法(特邀)

采用一维激光多普勒测速仪与单轴旋转惯性导航系统组合的方式,利用单轴旋转惯导系统倾角补偿后的姿态输出为测速仪提供高精度姿态基准,探索提高一维激光测速仪高程测量精度的新方法。针对双光束差动结构的一维激光测速仪高程测量原理及单轴旋转惯导系统倾角误差补偿方法进行了研究,以车载的方式对设计的高程测量方法进行了试验验证。完成了两组35~40 min跑车测试,第一组试验高程测量最大误差为?2.67 m,标准差为1.0094 m;第二组试验高程测量的最大误差为1.68 m,标准差为0.5880 m,达到了车载情况下连续动态高程测量精度优于3 m的预期指标。相关试验结果证明了基于单轴旋转惯性导航系统的车载一维激光多普勒测速仪高程测量方法的有效性。     

激光捷联惯导系统射前自标定方法

在分析激光捷联惯导系统静态误差模型的基础上,从系统实际应用情况出发,该文研究了激光捷联惯导系统射前自标定法。该方法充分利用了激光捷联惯导系统自身测量数据,在不依赖外界基准信息情况下,通过导弹起竖和转动获取所需标定位置,完成了误差系数自标定。实验结果表明,该文研究的激光捷联惯导系统射前自标定法能够达到标定精度要求,实现简单方便,具有较强的工程实用性。     

激光捷联惯导系统的射前快速标定技术

捷联惯导系统射前自标定是提高系统精度的重要途径。基于激光陀螺标度因数稳定的特点,建立了适合激光陀螺捷联惯导系统射前自标定的加速度计误差参数模型。分析了基座扰动使姿态发生微幅变化对加速度各通道输出影响,设计了适合激光陀螺捷联惯导系统的加速度计自标定算法,该算法具有一定的抗扰动能力。在误差参数可观测性分析的基础上,设计了射前自标定方案,并进行了实验验证,试验结果表明,该方案可快速准确标定出加速度计相关误差参数。     

火箭弹载捷联惯导简易标定路径设计

捷联惯导误差标定中考虑的误差主要包括零偏误差、刻度系数误差、安装误差。标定的误差参数越多,难度越大,并且火箭炮在发射标定阶段无线运动,只能进行两自由度角运动,导致误差参数基本不可观测。如果能抓住影响导航精度的主要误差,将可简化标定算法,简化标定过程,提高标定效率。基于这样的思路,将旋转的弹丸类比为旋转惯导,从误差方程入手,采用提取误差直流分量的方法对飞行中的弹载惯导进行误差分析,得出影响导航精度的主要误差参数,然后提出了利用机动前后速度误差的变化的方法进行机动方式设计,该方法不需要求解微分方程,大大降低了计算量。仿真结果表明,所提出的简易标定方案解决了发射准备阶段激励不足,不能进行有效标定的问题。     

基于二维激光多普勒测速仪建立新组合导航系统的方法

为了提高车辆在行驶过程中的测量精度,提出一种利用二维激光多普勒测速仪(2D LDV)和捷联惯性导航系统(SINS)建立新的组合导航系统的方法。阐述了2D LDV的基本原理,并且详细讨论了由2D LDV和SINS组成的新的组合导航系统进行位置解算的过程。理论及实验结果表明:新的组合导航系统很好地抑制了纯惯性导航误差发散的特性;相比于由一维激光多普勒测速仪构成的组合导航系统,2D LDV提高了载体速度测量的精度,从而进一步提高了组合系统的导航精度。新的组合导航系统两次实验在2.2 h内的定位误差分别只有5.9 m和5.2 m。     

提高SINS/GNSS组合导航系统定位精度的方法研究

单纯依赖单一的导航手段难满足高精度的导航需求,因此,将捷联惯性导航系统(SINS)、全球卫星导航系统(GNSS)有效组合,实现优势互补。SINS/GNSS组合导航系统的数据处理一般采用卡尔曼滤波实现,当组合导航系统模型足够准确时,滤波性能较好,当导航系统模型存在误差或发生变化时,新的量测值对滤波估计值的修正作用下降,而旧的量测值的修正作用相对上升,从而导致滤波精度下降。针对上述问题,基于集中式卡尔曼滤波结构的SINS/GNSS组合导航系统,本文提出一种新方法,新方法在梯度方向上进行估计迭代,从而修正模型误差对滤波精度的影响,提高导航定位精度。实验结果表明,当导航系统模型和量测方程存在误差或发生变化时,新方法仍可以为导航系统提供有效的定位精度,满足高空长航时系统需求。     

自适应Kalman滤波在光纤陀螺SINS/GNSS紧组合导航中的应用

为了提高光纤陀螺捷联惯性导航系统（SINS）和全球卫星导航系统（GNSS）的组合导航精度和系统稳定性,设计了基于伪距、伪距率的紧组合导航系统模型。针对光纤陀螺的白噪声特点,以及误差不稳定性导致无法精确建模,将残差引入误差方差阵的估计中,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波方法。采用改进的自适应卡尔曼滤波方法滤波得到导航参数的最优估计,然后对系统进行反馈补偿校正,抑制了滤波发散问题,提高了系统的稳定性。稳态测试试验结果表明:设计的光纤陀螺SINS/GNSS 紧组合导航系统具有较好的鲁棒性;在三颗卫星的条件下,系统能够在短期内保持较高的导航精度,验证紧组合导航的优越性。     

基于Janus配置的激光多普勒测速仪

为了减小地面凹凸不平、载体颠簸对速度测量的影响,提出并设计了基于Janus配置的激光多普勒测速仪(LDV).通过系统中两个参考光束型子系统所得到的多普勒频率对发射倾角的变化量进行补偿,从而提高测量精度.理论分析和实验结果表明,基于Janus配置的LDV对发射倾角不敏感,测量精度远高于传统的参考光束型LDV.以电子里程计...     

无源北斗/捷联惯导(SINS)紧组合导航技术的应用研究

针对北斗系统有源定位方式保密性差、用户数目有限,不能提供连续的位置、速度、姿态信息的问题,提出利用北斗系统3颗地球静止卫星的载波相位时间差分信息,与车载捷联惯导(SINS)构成紧组合导航系统,通过扩展卡尔曼滤波器估计并修正惯导系统的速度误差;引入载体的侧向和天向速度约束,改善了速度估计精度;结合北斗系统的伪距信息,消除了长航时条件下位置误差的积累;推导了滤波器观测方程,对组合导航滤波器进行了设计;通过车载实验进行了验证,实验结果表明,速度误差和位置误差的积累受到了有效地抑制,精度满足陆地战车导航的要求.     

鲁棒的DME/DME/SINS组合导航算法

测距机（DME, distance measuring equipment）/DME/捷联惯导系统（SINS, strap-down inertial navigation system）的组合导航系统是区域导航（RNAV, area navigation）中常用的导航源。本文提出了一种鲁棒的DME/DME/SINS组合导航算法。首先以SINS误差方程为基础建立起卡尔曼滤波的状态方程;其次推导斜距误差与系统状态变量间的数学关系,并以此建立量测方程;最后针对DME输出的斜距中的野值影响导航精度这一问题,采用一种鲁棒性能较好的基于Huber的卡尔曼滤波算法实现信息融合。实验结果表明：所设计的组合导航算法可以满足RNAV-1的导航需求,由于采用了基于Huber的卡尔曼滤波算法,算法鲁棒性较好,能有效应对量测野值对系统的干扰。     

基于层次滤波器结构的卫星故障检测隔离

随着GPS/SINS组合导航系统应用领域的拓展,GPS完好性问题越来越受到关注。为快速有效地检测隔离GPS卫星慢变故障,提出一种层次滤波器结构,采用伪距量测的滤波算法,基于该结构完成了SINS/GPS组合导航算法和故障检测隔离算法的设计。以4颗星为例,仿真验证该方案不仅可以准确检测隔离慢变故障,而且可以使用未受故障卫星污染的滤波器继续进行导航解算。     

基于改进神经网络增强自适应UKF的组合导航系统

基于微机电系统(MEMS)的惯性器件和全球定位系统(GPS)的组合导航系统在卫星信号失锁时存在误差发散的问题,该文提出一种基于人工蜂群算法(ABC)改进的径向基函数(RBF)神经网络增强改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)。在GPS信号失锁的情况下利用训练好的神经网络输出预测信息来对捷联惯导系统进行误差校正。最后通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能。实验结果表明该方法在失锁情况下对于捷联惯导系统的误差发散有较为明显的抑制效果。     

SINS/GNSS组合导航系统中激光多普勒测速仪参数估计

为了提高SINS/GNSS组合导航系统的全局性能,考虑加速度与高斯包络对激光多普勒测速仪的影响,提出SINS/GNSS组合导航系统中激光多普勒测速仪参数估计方法。通过分析SINS/GNSS组合导航系统工作原理,明确SINS/GNSS组合系统状态;采用预先梯度评估方法,对梯度方向进行估计迭代,以提高导航定位精度,将获取的方位偏差代入卡尔曼滤波器中进行处理,保证SINS/GNSS组合导航系统实际应用的可靠性;获取对应费希尔信息矩阵,采用正弦信号的圆频率估计方差获取CRLB;分析激光多普勒测速仪测速过程中存在的问题;在信号成分参数分解前提下,将各距离门回波近似看作多个Chirp分量合成信号,对距离压缩后的数据实施自适应Chirplet分解,完成激光多普勒测速仪参数估计。实验结果表明:所提方法能够得到准确的参数估计数值,为SINS/GNSS组合导航系统的有效应用提供理论参考。