半球陀螺零偏的在轨标定

研究了半球陀螺零偏的在轨标定,提出了轨道计算法和Kalman滤波法两种方法。在卫星姿态指向确定的情况下,可采用轨道计算法对半球陀螺进行零偏标定;Kalman滤波法则必须首先建立准确的数学模型和状态方程。轨道计算法所需的条件少,可操作性好,但精度不如Kalman滤波法。通过对陀螺输出进行滤波降噪处理,可较大程度地提高轨道计算法的精度。半球陀螺在某型卫星上的实际运行数据,证实了这两种方法的可行性。     

36维Kalman滤波的激光陀螺捷联惯导系统级标定方法

分析了系统级标定的研究现状,建立了惯导系统误差模型。额外考虑加速度计二次项误差系数与内杆臂参数对系统的影响,提出了一种36维Kalman滤波系统级标定方法。设计了合适的标定路径,建立了Kalman滤波模型。仿真及实验结果表明,激光陀螺和加速度计零偏估计精度分别优于0.001()/h和9 g,标度因数误差估计精度分别优于3 ppm(1 ppm=10-6)和2 ppm,安装误差角估计精度分别优于1和3,二次项误差系数估计精度优于410-10 s2/m,内杆臂参数估计精度优于3 mm,满足高精度惯导系统的标定要求。     

小波域中值滤波在激光陀螺信号处理中的应用

各种随机噪声是导致激光陀螺产生误差的主要因素,且其性质特殊,很难用传统的滤波方法去除。为了减小激光陀螺的随机误差,提高测量精度,提出了小波域的中值滤波器滤波方法,对激光陀螺零漂数据进行了滤波,并采用Allan方差法对滤波效果进行了定量分析。结果表明,此方法的滤波效果优于中值滤波和小波软阈值滤波效果,能有效地减小激光陀螺零漂信号中的角度随机游走、角速度随机游走、速率斜坡、零偏不稳定性和量化噪声,提高激光陀螺零漂输出的稳定性。     

微惯性测量单元的标定技术研究

精确的误差标定技术是提高惯导系统精度的重要基础,故在使用前要对惯性测量单元进行标定。根据误差来源建立了陀螺和加速度计的误差模型,提出并推导了一种采用多位置和速率相结合的标定方法。利用多位置试验标定出加速度计的零偏、标度系数、安装误差,陀螺的零偏以及与加速度有关的误差系数,利用正负对称的速率试验法标定出陀螺的标度因数和安装误差。将算法进行仿真验证,能有效减少误差,具有一定的工程应用价值。     

温度约束的MEMS陀螺零漂补偿模型

针对现有MEMS零位随机漂移的缺陷,本文建立关于温度约束的确定性模型MEMS陀螺零位漂移补偿模型。首先,依据MEMS陀螺信号的测量模型,将陀螺信号误差分解为确定性误差和随机性误差,针对由温度引入的确定性误差,建立温度-零偏和温度-主频率分量确定性约束模型,有效消除信号序列中的温度引入趋势项和辨识周期项;其次,利用自回归滑动平均模型(Auto-Regressive and Moving Average Model,简称为ARMA模型)逼近MEMS陀螺信号中的随机误差项,准确地预测出随机误差的变化趋势;最后,采用Kalman滤波优化ARMA模型的预测效果,进一步提高模型的状态估计精度。理论分析和实验结果验证了该模型的鲁棒性和有效性。     

MEMS陀螺混合误差标定方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺仪具有尺寸小,可靠性强的特点,已广泛应用于各种微姿态仪中,而陀螺的安装误差是影响姿态仪输出精度的主要因素之一。现有的陀螺安装误差模型是建立在确定的刻度因子和零偏基础上,但实际应用中,陀螺的刻度因子存在误差,且零偏随温度和转速发生变化。该文提出了一种改进的误差标定和补偿方法,并针对模型中MEMS的零偏温度和转速非线性误差问题,运用BP神经网络,实现了模型零偏动态补偿。实验表明,采用该文提出的标定方法,陀螺的角速率误差由1.5(°)/s提高至0.05(°)/s。验证了标定方法的可行性。     

导引头中MEMS陀螺漂移补偿算法研究

为了提高MEMS陀螺在导引头中的测量精度,提出了一种基于坐标变换的零漂补偿算法,通过Matlab进行仿真分析,在导引头系统中进行试验验证,结果表明该方法明显的降低了MEMS漂移,有效地提高了导引头制导精度.     

一种基于单轴正反旋转的惯性器件误差估计

为了提高捷联惯导导航精度,构建一种Kalman滤波模型来估计陀螺常值漂移和加速度计零偏。首先分析了载体作单轴正、反旋转运动时,捷联惯导的系统误差特性,然后以正、反旋转两过程中的姿态误差和速度误差为状态变量,以两过程中同一位置处的姿态误差差值和速度误差和值为观测变量,构建了一种Kalman滤波模型,来估计惯性器件常值误差;经可观测性分析,该模型是可观测的。仿真实验中,对于3个陀螺漂移均为0.1(°)/h、加速度计零偏均为9.78×10~(-3 )m/s~2的捷联惯导,陀螺漂移估计精度达到0.01(°)/h,水平方向加速计零偏估计误差均小于0.4×10~(-3 )m/s~2,实验证明该方案可行。     

捷联惯性测量组合标定的仿真研究

对卡尔曼滤波在捷联惯性测量组合标定中的应用进行了研究,提出了一种辨识激光陀螺和加速度计静态误差的在线正交标定方案,并在不同滤波条件下进行了仿真验证,结果表明这是一种比较有效的误差标定方法。     

一种新的MEMS陀螺温度误差建模与补偿方法

为了减少温度对微机电系统(MEMS)陀螺仪测量精度的影响,改进了一种不需要测量温度的MEMS陀螺温度误差建模与补偿方法。该方法首先通过多项式拟合得到MEMS陀螺全温区零偏与温度的多项式模型,并根据最小二乘法原理确定模型阶数,然后通过分析温度对驱动轴相位的影响,得到驱动轴相位的温度模型,最后得到零偏与驱动轴相位的多项式拟合模型并针对该模型对陀螺零偏进行补偿。实验结果表明,该方法能降低温度造成的陀螺误差,提高MEMS陀螺的使用精度。     

基于SHAKF滤波器的MEMS陀螺随机误差建模补偿

MEMS陀螺随机漂移误差是制约惯性导航精度的关键因素。本文针对标准kalman滤波器陀螺漂移处理方法中,随机动态系统的结构参数和噪声统计特性参数不准确的问题,采用自适应SHAKF(Sage-Husa Adaptive Kalman Filter)滤波器进行参数实时估计,提高陀螺漂移精度。基于此思想,建立了ARMA随机误差模型,搭建了MEMS陀螺组件实验系统,通过高精度三轴转台静态测试采集陀螺数据。Aallan方差分析表明,零偏不稳定性经线性KF滤波后提升17.4%,经自适应SHAKF滤波后提升26.2%。     

基于Kalman滤波器的MEMS陀螺随机误差分析与建模补偿

MEMS陀螺随机漂移是影响MEMS惯性导航精度的主要原因。为提高MEMS陀螺使用精度,本文通过时间序列分析方法,建立MEMS陀螺角速率信号ARMA模型,进而利用线性KF(Kalman Filter)滤波方法处理陀螺角速率信号。本文通过搭建MEMS陀螺组件,进行三轴精密转台实验,将得采存陀螺信号进行KF滤波处理。利用Allan方差分析滤波前后MEMS陀螺角速率信号,结果表明陀螺仪零偏不稳定性经KF滤波后提升18.7%。     

MEMS陀螺的抗野值自适应滤波降噪方法

针对微机电系统(MEMS)陀螺随机漂移较大及量测信息中野值对滤波的不利影响,提出了一种抗野值自适应滤波降噪方法。该方法采用Allan方差信息估计量测噪声方差参数,避免了Kalman滤波器与量测噪声估值器之间的相互关联,能有效抑制滤波发散。在此基础上引入新息抗野值算法,通过修正新息去除野值的不利影响,增强对随机漂移的滤波效果。实测数据试验结果表明,采用该文方法滤波后的MEMS陀螺输出信号均方差及角度随机游走都比滤波前明显降低,验证了提出的滤波方法在MEMS陀螺降噪中的有效性。     

弹箭定姿系统的改进卡尔曼滤波算法研究

针对陀螺存在随时间累积漂移误差的特性造成卡尔曼滤波数据发散的问题,提出以陀螺与磁强计组合为测量手段,小波变换和卡尔曼滤波相结合的方法.该方法由卡尔曼滤波器获得较为准确的测量信息,对陀螺和磁强计的信息分别在尺度3下进行分解,比较每层的细节系数和近似部分的系数获得误差信号,结合BP神经网络建立误差模型.当测量数据发散时,选...     

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。     

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。     

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%。     

捷联惯性导航系统中陀螺仪温度补偿技术的应用

大量的实验研究已证明温度的变化是影响陀螺仪误差主要因素之一。为了抑制陀螺仪温度变化带来的误差影响,本文首先根据实验数据辨识出器件的温度模型,然后推导出相应的补偿模型进行温度补偿,并采用Kalman滤波技术降低温度测量的噪声,从而提高陀螺仪稳定性。     

激光陀螺随机漂移的渐消Kalman滤波

随机漂移误差是激光陀螺的主要误差源之一.Kalman滤波算法能够有效抑制激光陀螺的随机误差,但是当计算模型不准确时,采用常规Kalman滤波易导致结果发散.渐消Kalman滤波能够抑制历史信息、重用现时量测信息,得到连续平稳的滤波结果.采用渐消Kalman滤波对激光陀螺随机漂移进行最优估计,取得了较好的效果.结果表明,...