MIMU/偏振光拟牛顿优化航姿求解方法

针对传统磁力计/MIMU组合导航系统存在的抗电磁干扰能力弱、适应性差等问题,提出了一种基于大气偏振分布模式的无人机导航航姿无约束优化求解方法.融合陀螺仪、加速度计、偏振光传感器测量数据,构建基于改进拟牛顿法的姿态最优化解算模型,其中,该模型以最优化理论为基础,引入实时四元数微分构建动态步长因子,预测姿态更新趋势;设计状态判断阈值,自适应判断飞行状态,提高解算精度.实验结果表明,这种方法得到的姿态角静态性能稳定,同时,在动态环境中,该方法得到的姿态角误差值最小,较梯度下降法精度提高50％,较共轭梯度法精度提高37％～50％,表现出较好的动态收敛性与误差稳定性,动态精度较高,能够较准确跟踪姿态变化,可以有效提高偏振光辅助的捷联惯导组合导航系统航姿估计的准确性与可靠性.     

偏振光辅助微惯导的航姿优化解算方法

针对传统导航系统易受攻击和诱导的问题，设计了一种太阳偏振光辅助的无人机航姿优化解算方法。该方法基于微惯性器件、偏振光传感器，构建状态阈值改进的共轭梯度优化的姿态解算模型，模型以无约束梯度优化理论为依据，使用四元数更新姿态，创建动态步长因子，获取姿态的变化趋势。实验证明，该方法静态性能稳定，动态环境中，该方法姿态估计值与各种滤波融合方法相比精度相似甚至较高，同时对于非重力加速度与其他方法比具有良好抑制作用。     

基于偏振光传感器的无人机姿态组合滤波算法北大核心CSCD

针对惯性导航易受运动加速度影响和GPS与磁力计导航易受到电磁干扰影响等问题,提出了一种偏振光辅助惯性导航的无人机航姿估计算法。利用大气瑞利散射模型获取最大偏振矢量,辅助惯性元件实现了基于PI互补滤波的姿态四元数更新算法;对陀螺仪、加速度计和偏振光传感器信号进行粒子滤波的融合修正。实验结果表明:该方法解算的姿态角在静态条件下性能稳定,抑制了传感器噪声;同时在运动情况下准确性大幅提升,具有更好的动态解算精度。