基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法，敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先，介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次，针对传统算法的不足，提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法，该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题，提高了估计精度。最后，给出了该算法具体实施方式，说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真，算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真，星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

基于GPS测速信息的不匹配误差诊断

利用多普勒频移观测量,采用双差技术可以确定高精度的测速信息,提出了利用测速信息对定位结果进行误差诊断的方法。应用此方法可以进行数据有效性检验、异常点与跳变系统误差的识别,提高定轨精度;还可以在定位数据有少量超差时对其进行重构。仿真与实测数据处理结果表明,该方法计算简单、精度较高、实用性好。     

外测系统共同校准方法初探

一、前言在外测数据的处理中,常涉及到两类误差,即随机误差和系统误差。对于随机误差,通常采用数据平滑的方法减弱其影响;而对系统误差,有时不作修正,仅估计其对测量结果的影响。当然,系统误差较小或测量精度要求较低时,是可以这样做的。但当要求提高精度时,这样处理就有问题了。而且仅靠提高硬设备的精度或靠增加设备数量来提高外测精度往往会有困难,也是不经济的。这就促使我们采用“软设备”去解决系统误差问题,即在不增加设备的情况下综合利用现有设备(如二种以上的设备),合理应用统计数学方法,尽可能减小随机误差的影响,分离系统误差,并予以修正,以提高外测系统的精度,获得高精度的弹道参数。     

基于样条约束“EMBET”再入轨道测量数据融合方法

针对再入轨道最小二乘交会解算方法数据利用率低、轨道解算精度差的问题,提出并实现了基于样条约束“EMBET”的再入轨道测量数据融合处理方法.该方法认为再入飞行轨道在时序上是相关的,可以利用三次B样条函数精确表示,建立了关于样条函数参数和测量系统误差的测量模型,从而大量压缩了待估参数数量,准确自校准系统误差,提高了轨道估算的精度和稳定性.     

星敏感器低频误差与陀螺漂移离线校正方法

获取高精度事后姿态数据是提高遥感平台成像质量的必要条件之一,离线处理可有效降低敏感器测量误差,从而获得更高的姿态确定精度。基于滤波的校正方法中,星敏感器低频误差(LFE)与陀螺漂移将产生耦合影响导致校正精度低,本文针对该问题推导了耦合误差的数学模型,并设计了一种两步双向平滑事后处理算法,将陀螺漂移与低频误差分两步校正,通过反复滤波剥离陀螺漂移与低频误差。同时,针对低频误差参数收敛速度慢、噪声参数调节困难的问题,利用一种基于极大似然估计(MLE)的固定窗口自适应双向滤波算法进行处理以获得更好的噪声估计,提高了收敛速度和收敛精度。文中仿真工况下,离线姿态确定精度可达到0.8″(3σ),低频误差参数完全收敛时间不超过4个轨道周期。     

一种新的基于小波理论和B样条函数的测量数据分析方法

飞行器测量数据是由不同频率的时间序列迭合起来的信号，据此提出一种新的基于小波理论和B样条函数的分析测量数据的时频联合估计方法。该方法采用Gaussian函数的一阶导数和db8小波进行测量数据随机误差的一次和二次估计，应用三次B样条函数构建测量数据模型，实现了测量数据随机误差统计特性精确描述和系统误差准确估计，从而满足对测量数据高精度的要求。     

基于速度误差的系统级标定方法

为降低捷联惯导系统误差参数标定过程对高精度转台的要求,提出一种基于速度误差的系统级标定方法。在惯性器件误差参数模型和捷联惯导系统误差方程的基础上,以惯导系统转动前后的导航速度误差为观测量,编排设计旋转方案,对加速度计和陀螺的误差参数进行拟合标定。仿真结果表明,与传统的分立式标定方法相比,在保证标定精度的同时,对高精度转台的要求更低,可应用于外场标定。     

基于组合导航技术的光纤捷联系统在线标定

 将光纤捷联系统惯性测量单元（IMU）输出误差分解成零偏误差、标度因数误差、失准角误差和随机白噪声几个部分,建立了系统误差模型,基于此模型设计卡尔曼滤波器引入高精度外部信息源对IMU进行在线标定。将此方法应用于某光纤捷联系统进行跑车试验,结果表明：引入外部信息源进行在线标定与补偿后系统纯惯导精度显著提高,本文建立的系统误差模型和在线估计方式有效估计了IMU输出误差,实现了系统在线标定,提高了系统实用精度。     

跟踪测量数据系统误差残差的影响分析

重点考虑外测设备单站跟踪下系统误差残差对弹道计算结果的影响，进行了系统误差残差建模、误差残差的定性分析和定量计算，所得结论对外测数据事后处理以及测量设备标校、弹道精度分析与评估以及制导误差分离等工作有参考价值。     

微机在平面度测量中的应用

本文介绍了一种新型高精度平面度测量系统,提出了一种新的满足最小条件的平面度数据处理方法。该系统具有较高的测量精度和数据处理速度,特别适用于大平台的高精度测量。     

基于总体最小二乘法和卡尔曼滤波的无源定位算法仿真

研究了存在系统误差时单站纯方位角无源定位系统的定位问题,分别在系统误差为常值和时变值时研究了TLS—KF算法的性能,并通过估计系统误差是否存在,给出了一种选择最优定位算法的判决方法。该问题的研究对于单站无源定位系统如何在存在系统误差时提高定位精度和性能,具有一定的理论意义和实际意义。     

旋转式SINS的自标校技术研究

惯性器件常值及慢变误差是影响捷联惯导系统精度的主要因素之一,所以在捷联惯导系统出厂前需要对常值及慢变误差参数进行标定。但这些误差参数会随时间发生变化,对于高精度捷联惯导系统,每次启动后需要对惯性器件的误差参数进行重新标校。针对光纤惯导系统,建立了IMU误差模型,并根据提出的旋转式捷联惯导系统自标校转位方案原则设计出了一种8位置自标校方案,对惯性器件标定参数进行激励和辨识,并建立了Kalman滤波状态方程及量测方程,对惯导系统误差参数进行在线标定。实验结果表明,该方案对其惯性器件误差参数能进行准确估计,具有一定的参考价值。     

高精度惯性导航系统重力补偿方法

重力扰动是高精度惯性导航系统的一项重要误差源,重力补偿是降低惯性导航系统误差的一项关键技术。通过基于对确定性模型、数据及外部辅助3种重力补偿方法的分析和研究,总结得出了各补偿方法的研究方向以及适用范围,对进一步提高我国未来更高精度惯性导航系统的导航精度具有指导意义,并提供了方法上的参考。     

一种提高机器视觉检测精度的方法

本文提出一种提高机器视觉标定精度的方法。首先，设置标准参考点位置，对机器视觉系统进行标定获得初始标定矩阵；其次，对图像进行处理，视觉检测算法提取标准参考点的准确位置；最后，通过修改初始标定矩阵参数，使计算结果无限接近标准参考点，从而获得更高精度的标定矩阵。实验表明，该方法可提高狭缝测量和圆孔定位的检测精度，为实现高精度机器视觉检测提供了新途径。     

基于测量数据误差特性求解轨道参数的方法

针对样条方法在计算级间分离、关机点、头体分离点附近的轨道参数时,由于样条节点不准确使轨道表示误差大的问题,提出了一种基于测量数据误差特性求解轨道参数的方法,可以成量级地降低测量数据在关键点上的表示误差,同时提高轨道参数精度,缩短数据计算迭代时间,这对于快速提供高精度的轨道参数更具有现实意义。     

一种车载激光捷联惯组免拆卸标定方法

陀螺和加速度计常值零偏随时间变化, 惯组误差增大, 不满足部队使用要 求。传统方法是将激光捷联惯组从载车上拆卸下来放在高精度三轴转台上重新标定,过 程繁琐费时、成本高,不利于部队的使用和快速反应。设计了一种激光捷联惯组免拆卸 标定方法,在载车进行四位置转位,每个位置静止10min 的条件下对陀螺和加速度计零 偏误差进行了全局可观测性分析,证明了陀螺常值零偏和水平加速度计常值零偏是可观 测的。利用Kalman 滤波器估计了三只陀螺和水平加速度计常值零偏。对标定补偿前后 激光捷联惯组的全方位对准精度和1h 导航精度进行了比较。结果表明： 基于载车四位 置转位免拆卸标定方法对陀螺和加速度计常值零偏估计是有效的。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

噪声协方差估计新算法在惯性导航系统中的仿真研究

研究一种在动态系统常值误差未知的情况下对线性时变随机系统误差协方差进行估计的新方法。该方法通过构造一个新的时间序列,其协方差由未知参数的线性组合组成,然后用递推最小二乘法来计算新序列的协方差,该方法不需要任何关于噪声的先验知识。从仿真结果来看达到了较好的效果。     

航空重力测量重复测线系统误差自调整

航空重力测量中存在重复测线,为了在构造测线网时充分利用重复测线的信息,提出了一种重复测线数据的处理步骤。针对重复测线数据中存在的系统误差提出了自调整的方法,该方法利用了测点的不符值信息。实际处理结果表明,重复测线系统误差的自调整方法能有效的消除重复测线上系统误差的影响。     

外测数据系统误差及弹道的估计

一、引言飞行器飞行过程中,常用多站和不同测量系统进行观测。如何充分综合和利用这些跟踪数据,以便给出真实轨道,无疑是一个重要课题。各种测量系统的数据都含有系统误差和随机误差,它们会影响所估弹道的精度。本文研究了两站外测跟踪情况下,利用卡尔曼滤波方法先估计测量设备系统误差,然后进行补偿并获得弹道估计。这种方法使用线性误差模型,避免了运动方程的非线性,又能分离系统误差,故所估