用于SAR运动补偿的DGPS/SINS组合系统研究

使用考虑位置误差相关项的伪距率观测模型 ,研究了用于合成孔径雷达运动补偿的差分 GPS/ SINS伪距率组合系统。结果表明 ,组合系统的长期位置精度能达到 1 m左右。 GPS数据更新率低于 INS,在 GPS测量时间间隔内 ,组合系统的性能仅由 INS决定。虽然 INS误差随时间积累 ,在 GPS数据更新率为 1 s的情况下 ,即使采用中等精度的惯性仪表 ,其相对位置精度为厘米级 (这里相对位置精度指组合系统在 GPS测量时间间隔内位置误差的变化范围)。     

基于虚拟圆球模型的格网SINS/GNSS极区组合导航方法

由于地球椭球模型下格网系惯性导航系统力学编排复杂,因此,在推导格网系惯性导航误差方程时使用地球圆球模型来简化计算.针对此问题,提出了基于地球虚拟圆球模型下的格网系惯性导航力学编排,并在此基础上推导了格网系误差方程,设计了基于虚拟圆球模型下的格网系捷联惯性导航系统(SINS)与全球卫星导航系统(GNSS)的组合导航系统,实现了组合导航系统模型统一化.将中、低纬度跑车实验数据通过虚拟极区方法转换为极区实验数据,实验结果表明:稳定后姿态误差低于0.3',速度误差低于0.1m/s,位置误差低于5m,可以满足极区航行的导航精度要求.     

二频机抖激光陀螺单轴旋转惯导系统阻尼技术研究

为降低单轴旋转惯导系统输出的振荡误差,提高系统导航精度,本文立足于平台式惯导系统阻尼的基本原理,将阻尼技术推广到捷联惯导系统中,推导了捷联惯导系统阻尼解算算法,进行了二频机抖激光陀螺单轴旋转惯导系统纯惯性导航试验,以及外速度水平阻尼和外速度全阻尼离线仿真实验。结果表明,和纯惯导相比,外速度水平阻尼网络能够有效地消除系统舒勒周期振荡误差,最大速度误差由1.2m/s减小到0.28m/s,最大位置误差也由1.2nm减小到0.8nm。外速度全阻尼网络能够同时消除舒勒周期振荡误差和地球周期振荡误差,最大位置误差由1.2nm减小到0.62nm,有效地提高了系统的输出精度。     

基于BP神经网络的惯导初始对准误差辨识方法

针对弹道导弹捷联惯导系统初始对准问题,提出一种基于BP神经网络在线辨识初始对准误差的方法。首先设计了初始对准误差辨识总体方案;然后,基于SINS/GPS组合导航系统测量信息,以SINS与GPS之间的位置偏差为输入量,以初始对准误差为输出量,分别采用三输入和六输入的BP神经网络建立位置偏差与初始对准误差参数之间的映射关系,生成BP神经网络结构;最后,设计仿真试验,分别采用三输入BP神经网络、六输入BP神经网络和卡尔曼滤波算法预测初始对准误差参数。仿真结果表明,六输入BP神经网络算法识别精度最好,初始水平姿态角误差小于30″,瞄准方位角误差小于70″。     

单点弹道精度与轨道半长轴远地点高度计算精度的映射关系

在仅使用单点位置、速度信息计算轨道的奈件下,针对轨道半长轴、远地点高度的精度问题,在轨道面内,应用活力公式和二体运动学理论推导得出了轨道计算精度与弹道测量精度间映射关系的解析表达式,并采用数值分析方法给出了不同的位置、速度误差与半长轴、远地点高度最大误差之间的数值关系.仿真结果表明,对于位置误差和速度误差大小分别为100 m和1 m/s的算例,半长轴最大误差和远地点高度最大误差分别约为2 km和4 km.基于此方法,可以将弹道误差传递至轨道参数误差,进一步分析故障误判和漏判概率;也可根据轨道参数精度要求反算弹道测量精度要求,以作为地面测量系统建设的技术依据.     

车载单天线GPS/MEMS-SINS组合对准算法

捷联式惯性导航系统（SINS）需要精确的初始姿态信息进行姿态、速度和位置解算,而微机电系统（MEMS）惯性传感器由于精度限制无法完成自对准。为了解决这个问题,提出一种基于单天线GPS测姿和MEMS SINS的组合对准算法。采用单天线GPS在载体稳定协调运动条件下给出粗略的航向角信息,进行姿态粗对准。在精对准阶段,使用GPS提供的载体的航向角、位置和速度信息作为观测量,建立Kalman滤波器,对捷联式惯性系统的误差项进行估计,得到精确的姿态矩阵（DCM）,完成对准。经过仿真和车载试验验证,对准后的俯仰角和横滚角均方误差在0.1°内,航向角均方误差在0.5°以内。表明算法可以在运动条件下完成载体的对准要求,有一定的实用价值。     

基于DKF的IMU误差预测算法

作为导航领域常用的组合导航方式,全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在GNSS信号失锁后,由于惯性测量单元(IMU)误差随时间迅速积累,其定位结果会偏离载体真实位置,导航精度下降.针对此问题,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)辅助的算法,称之为深度卡尔曼滤波(DKF)算法.DKF算法的核心思想是使用LSTM训练IMU误差模型,然后通过训练出的模型预测IMU误差,最后将预测的IMU误差代入IMU数据以校正导航结果.仿真结果表明:在200s测试数据上,DKF算法将误差从1.1537m/s降低到0.3746m/s.与平均预测、卡尔曼预测和最小二乘估计等方法相比,DKF算法的误差最小,具有更优越的导航性能.     

柔性飞艇气动与变形耦合的数值模拟

软式飞艇在低充气内压和来流共同作用下,其整体结构刚度较小,应视为柔性体。飞艇所产生的柔性变形和流场之间的耦合已经成为大家越来越关注的问题。提出了一种解决充气飞艇囊体结构变形与流场变化之间耦合问题的方法,其中流场计算采用SIMPLE算法,固体变形计算采用静力非线性算法。结果表明：在零攻角条件下,飞艇的柔性变形对流场特性的影响不明显,由于气动载荷的作用,导致囊体内外压差产生变化,从而导致应力分布的变化,使得艇首系留部位加强和腰部撕裂强度之类的问题更加突出。     

卡尔曼滤波在弹道组合导航仿真中的应用

根据捷联惯性导航(INS)和GPS导航两个系统不同的特点,通过卡尔曼滤波方法实现了INS/GPS组合导航,以速度差和位置差作为卡尔曼滤波的量测量信息,建立了组合导航的简化滤波方程.在实际陀螺器件含有零偏的情况下,通过在角速度上引入定量的零位偏置来进行弹体模拟投放过程.将仿真导航结果和弹道参数比较,引入的陀螺偏置引起姿态角误差,而速度误差和位置误差比较小,导航计算参数误差在允许范围之内.     

复合升力无人预警飞艇

此无人预警飞艇为复合升力硬式飞艇,全部结构材料包括蒙皮均为复合材料。它的内部采用框架式结构,均为模块化设计,框架中间放置数百个相互独立的气囊,气囊内充满高纯度的氦气,可以为全艇提供一部分用来抵消重力的浮力升力。气动布局整个艇身为一个完整的飞翼-升力体形状(参见图1、图2)。在飞艇达到一定速度时,巨大的气动升力面和高升力翼型可以提供另外一大部分气动升力来弥补高速硬式飞艇本身浮力升力的不足(参见图2中的俯视图和侧视图)。流线型的布局也减小了艇身的空气阻力,使飞艇的速度有一定程度的提高。两侧的短翼可保持艇身横向的稳定性,艇尾的两个全动式的垂尾可控制飞艇的偏航,每个垂尾的两侧各置有一个可以在上下方向上进行推力矢量的涵道风扇推进器,通过风扇的上下偏转运动便可控制整只飞艇的俯仰运动(参见图3)。这样通过垂尾和副翼     

Integration of GPS and low cost INS for pedestrian navigation aided by building layout

In outdoor environments, GPS is often used for pedestrian navigation by utilizing its signals for position computation, but in indoor or semi-obstructed environments, GPS signals are often unavailable. Therefore, pedestrian navigation for these environments should be realized by the integration of GPS and inertial navigation system （INS）. However, the lowcost INS could induce errors that may result in a large position drift. The problem can be minimized by mounting the sensors on the pedestrian＇s foot, using zero velocity update （ZUPT） method with the standard navigation algorithm to restrict the error growth. However, heading drift still remains despite using ZUPT measurements since the heading error is unobservable. Also, tbot mounted INS suffers from the initialization ambiguity of position and heading from GPS. In this paper, a novel algorithm is developed to mitigate the heading drift problem when using ZUPT. The method uses building lay- out to aid the heading measurement in Kalman filter, and it could also be combined for the initial- ization. The algorithm has been investigated with real field trials using the low cost Microstrain 3DM-GX3-25 inertial sensor, a Leica GS10 GPS receiver and a uBlox EVK-6T GPS receiver. It could be concluded that the proposed method offers a significant improvement in position accuracy for the long period, allowing pedestrian navigation for nearly40 min with mean position error less than 2.8 m. This method also has a considerable effect on the accuracy of the initialization.     

极区横向地理系空间稳定型惯导算法研究

针对地心惯性系和当地地理系的空间稳定型惯导系统导航算法在极区导航失效的问题,提出了适用于空间稳定型惯导系统的极区导航算法。该算法通过伪经纬网构建了横坐标系参考框架,建立了横向地理系空间稳定型惯导系统力学编排,并在此基础上重新推导了通用的误差模型。最后,通过极点附近区域与穿越极点区域仿真分析了算法的极区有效性。仿真结果表明该算法在极点附近区域解算的伪航向角误差小于3′,伪经度误差小于4′;在穿越极点区域解算的伪纵摇角、伪横摇角误差小于0.3′,伪航向角误差小于3′,伪东向、伪北向速度误差小于1m/s,伪经度、伪纬度误差小于4.2′。该算法克服了极区导航计算溢出、误差放大等问题,提高了系统的极区导航精度,能够满足极区导航要求。     

一种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法

目前，行人导航定位技术已经深入社会的众多领域，受到诸多学者的广泛关注。针对行人跑步状态，研究了一种惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法。首先提出了可靠的、适用于行人跑步零速检测的方法，有效提高了在行人跑步状态下的零速检测的准确性。针对GPS信号容易受到高楼、高架等环境的干扰及在室内容易完全丢失的特点，提出了基于BP神经网络的GPS可用信号筛选方法，提高了GPS信息的可靠性与精准性。在此基础上，研究了基于可变量测的Kalman滤波器，实现了惯性/零速/GPS信息的有效融合，显著提高了在行人跑步状态下的导航定位精度。试验结果表明，所提出的这种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法的平均定位误差可减小到行人跑步总里程的1%以内。     

基于对偶四元数的INS/GPS组合导航算法研究

在基于对偶四元数的捷联惯导解算方法的基础上,推导了以惯性系作为导航系的惯导误差方程,在此基础上设计了卡尔曼滤波组合导航算法。通过激光惯导跑车采集数据,进行了仿真分析,试验结果表明,该组合导航算法能有效的消除惯导累积的速度误差和位置误差,相比于目前广泛应用的INS/GPS组合导航算法,本文描述了INS/GPS组合导航的另一种实现方式,获得了相当的精度,具有一定的工程应用价值。     

基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统

针对行人导航定位问题,研究了基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统实现的关键技术。首先基于人体运动学原理构建了零速检测模型,使用最优综合判断条件有效检测出对应的零速时刻,实时进行速度和姿态的更新修正。在检测到零速时刻时,将速度误差、位置误差作为观测量,经Kalman滤波估计惯导系统误差并进行反馈校正,抑制惯导系统的误差,提高导航定位精度。研制了集信息采集、数据传输、导航解算与监控显示于一体的可穿戴式行人导航系统,可对行人的运动状态进行实时监控。所设计的基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统,平均定位误差小于行走距离的1.1%,最大不超过1.7%,验证了本系统的可靠性和适用性。     

SINS/DVL水下组合导航系统的误差分析与改进技术

探讨了一种适用于SINS/DVL组合导航系统的滤波原理,通过分别建立捷联惯导系统误差模型和多普勒误差模型,利用间接卡尔曼滤波原理和反馈校正法,对系统进行仿真与分析,由惯性器件的误差方差通过导航系统的误差模型得出导航参数的误差方差,结果表明,该组合导航系统的定位精度要远远高于单纯捷联惯导系统。同时,针对SINS/DVL组合导航系统工作特点及特定情况下AUV的定位精度要求,提出了一种GPS辅助SINS/DVL组合导航系统导航定位的方案。     

惯导速度辅助下GPS接收机码环的噪声响应和动态跟踪性能分析

 本文推导了C/A码信号相干和非相干接收的GPS接收机码环的动力学方程,分析了码环的噪声响应和动态跟踪性能对码环带宽的矛盾要求,并提出了解决矛盾的方法:惯导速度辅助。分析结果表明:窄带宽码环经精度为1nmile/h的惯导系统速度辅助后,动态跟踪误差为无辅助时的1/1000,接收机将兼有抗强干扰和跟踪高动态的性能。     

弹道导弹天文/惯性导航误差修正方法研究

通过分析导弹天文导航和惯性导航的导航原理和误差模型,在基于充分利用高精度天文导航参数的思想上,提出了组合导航的误差修正方法。首先对两种导航参数进行了归算,而后提出了利用多次的天文测量参数对惯性测量误差进行修正的方法。该方法能较为准确地分离出引起射程误差较大的关机点速度、位置等的误差值,从而为实现利用天文导航进行射程误差修正提供前提条件。仿真计算表明,该方法是行之有效的。     

舰载捷联惯导系统的航行中快速在线标定

为实现舰载捷联惯导系统在航行中被快速标定的新需求，提出了一种捷联惯导系统在航行中快速在线标定的方法。首先，建立了简化的陀螺和加速度计输出误差方程，从而对Kalman滤波模型实现了降维。该模型以陀螺和加速度计零偏、标度因数误差等15个误差量为状态量，以速度误差和位置误差为量测量。设计了一种标定路径，该标定路径可由惯导系统中的双轴旋转机构实现。仿真结果表明，该方法能够在1800s内快速、准确地估计出15个误差量，具有工程实践价值。     

基于极限学习机的黑障区智能导航算法

在黑障区飞行阶段中,惯性导航系统会因缺少辅助导航系统而持续累积误差,导致飞行器导航系统可靠性下降。针对这一问题,提出了一种新的基于极限学习机的黑障区智能导航算法,通过极限学习机(ELM)对GPS正常工作的导航信息进行学习。在黑障区,利用学习得到的模型对惯性导航系统进行误差补偿,较好地修正了当GPS失锁时惯性导航系统的误差,避免了因误差累积而导致的导航信息发散。仿真结果表明,该算法能够保证在GPS失锁的黑障区中导航系统输出的信息有较好的可靠性和精度,能够为接下来的姿态调整和着陆准备提供良好的基础。