加速度计/磁强计无陀螺捷联惯导姿态解算研究

针对无陀螺捷联惯导系统姿态解算随时间不断积累的问题,提出一种磁强计辅助无陀螺捷联惯导的组合方案,利用磁强计测量的地磁信息来修正无陀螺惯导系统的姿态角误差,提高了姿态角的解算精度.推导了磁强计输出和姿态角之间的关系,在此基础上提出了一种姿态优化算法,介绍了算法的基本原理;建立了误差四元数的姿态组合模型,并采用反馈校正完成动态条件下姿态的确定;最后对姿态误差角进行了仿真研究,仿真结果表明该方法有效地抑制了误差的发散.     

车载低成本GNSS/SINS紧组合导航系统设计

针对GNSS/INS松组合导航系统在可见星数少于4颗的情况下无法正常工作的问题,设计了基于ARM的车载低成本GNSS/SINS紧组合导航系统。以AM3354为电路核心处理器,集成了惯性IMU MPU-9150和卫星接收模块NV08C-CSM。通过I2C和 UART接口完成数据采集,送入导航解算后经由SD卡和UART实现数据的保存与上传。系统算法采用离散扩展卡尔曼滤波进行紧组合的数据融合,在没有足够的卫星来计算独立GNSS参数时,也能够将卫星信号输入组合系统并辅助SINS。为验证系统可行性进行了实测跑车实验。结果表明,所设计的紧组合导航系统精度满足车载应用,较松组合算法表现出了更高的精度和稳定性。     

基于双通道 Residual-LSTM 的 SINS / GNSS 组合导航算法

针对全球导航卫星系统信号中断情况下 SINS / GNSS 组合导航系统无法持续进行误差校正的问题,提出一种基于双通 道 Residual-LSTM 的 SINS / GNSS 组合导航算法。 首先,考虑到 SINS 经度、纬度误差传播特性不同所导致的模型输入、输出信息 之间的非线性相关性差异化,构建具有不同权重系数的双通道长短期记忆神经网络模型结构,并引入遗忘信息共享机制自适应 地利用历史导航数据对经度、纬度信息进行拟合预测。 其次,针对深层神经网络存在的模型退化和梯度消失问题,在多层双通 道 LSTM 网络之间建立残差高速通道形成 Residual-LSTM 模型结构,以增加不同网络层次之间的信息传播路径。 最后,通过实 船数据验证本文所提算法的有效性。 实验结果表明,与基于常规智能方法的 SINS / GNSS 组合导航算法相比,所提组合导航算 法在 GNSS 信号中断期间经度误差降低了 51. 97% ,纬度误差降低了 31. 45% 。     

高精度捷联惯导系统的系统级标定方法

针对现有的标定技术存在较大误差、且误差随着位置偏离的增加而增加的问题,提出一种迭代求解的方法。基于高精度捷联惯导系统的一般输出模型,推导出误差模型,通过简单的位置编排,激发出导航速度误差,反推出误差参数,并不断修正输出模型参数,使导航误差不断减小,达到高精度捷联惯导系统标定目的。分析结果证明：该方法标定精度高、方法简单,无需精确的寻平和寻北,能够满足导航需要,具有较高的工程实用价值。     

舰载导弹捷联惯导动基座方位对准技术研究

给出了采用角速度匹配的动基座对准原理及数学模型,针对舰载导弹捷联惯导系统直接进行方位对准的难题,提出了采用局部基准的间接方位对准技术途径,摇摆试验和舰载试验表明采用该技术显著提高了方位对准精度和快速性。     

冗余捷联惯导软故障检测方法研究

针对冗余捷联惯导系统在软故障检测上仍然存在实时性低、检测性能易受环境影响的问题,提出了一种APV/FASPRT算法。首先根据硬件冗余配置构造奇偶空间,对奇偶残差执行SPRT算法,引入了渐消因子与周期重置提高对当前残差信息的跟踪速度;其次通过APV算法检测故障结束时刻以重置渐消SPRT并提供敏感轴信息;最后针对工程常用的四、六陀螺冗余配置提出了一种基于可容性故障的检测阈值确定方法以增强故障检测的稳定性。仿真结果表明,该算法在软故障检测上分别比GLT、SPRT、APV方法平均检测延迟减少了50.59%、70.21%、2.32%、平均虚警率降低了69.31%、99.33%、64.77%,在增强了软故障检测的实时性的同时减少了无故障时刻的虚警率。     

交互式捷联惯导仿真系统的设计与实现

捷联式惯导系统在军事领域应用广泛,为便于对捷联惯导算法及各种组合导航算法进行研究,设计了一套捷联惯导仿真系统。系统基于模块化思想设计,包括运动状态建模、轨迹仿真模块、惯性器件仿真模块和惯导解算模块4部分,具有良好的可移植性和拓展性;系统采用图形交互界面,实时操控载体的运动状态,能便捷、高效的生成各种运动轨迹;利用等效旋转矢量算法对仿真数据进行了解算分析,仿真实验结果表明：解算的姿态、速度和位置误差与理论值相符,验证了仿真模型的合理性以及仿真系统的可用性。     

车载试验辨识SINS工具误差系数方法研究

文中首先给出SINS误差模型及其误差分离模型，然后给出车载试验中使用的外测手段。最后重点分析了通过车载试验辨识惯导系统工具误差系数的基本方法及提高辨识准度需要努力的方向；在仿真算例中进一步分析了不同试验方案对辨识结果的影响。     

卡尔曼滤波的观测增强及在SINS对准中的应用

从理论上给出了提高卡尔曼滤波器收敛速度和精度的一种方法．利用卡尔曼滤波递推公式证明了有用观测信息的增加,即观测增强有助于抑制量测噪声,从而提高卡尔曼滤波器的收敛速度和精度,为在捷联惯导（SINS）动基座快速传递对准技术中经常使用的抑制量测噪声的方法提供了理论依据．通过积分匹配、双积分匹配以及机动运动强度变化的仿真例子验证了方法的有效性．     

均匀重采样粒子滤波器在SINS初始对准中的应用

针对标准粒子滤波算法中存在的样本贫化问题,提出一种在随机重采样中加入均匀采样的均匀重采样方法,不但可以保证标准粒子滤波算法逼近精度,同时能通过保留被抛弃粒子的分布范围增加粒子的多样性.针对捷联惯性导航系统的初始对准问题,应用这种均匀重采样的粒子滤波算法进行了仿真研究.仿真结果表明,在初始方位失准角为10°的情况下,均匀重采样粒子滤波算法的对准精度高于标准的粒子滤波算法,初始对准的稳定性也得到了有效改善.