基于MEMS陀螺的低成本捷联惯导系统设计

介绍了一种基于MEMS陀螺和石英挠性加速度计的低成本捷联惯性导航系统的设计与实现方法。给出了惯性测量单元(IMU)的模型方程,并在全温下对IMU的输出进行补偿;采用"四元数"法进行姿态计算,通过坐标变换、积分运算确定载体的速度、位置;对惯测样机进行了60 s的静态测试,结果表明该系统短期准确度满足SINS/GPS组合导航系统需求。     

低成本GPS／INS综合姿态测位系统

廉价固态惯性传感器技术取得很大进展，使得惯性测量设备的价格下降１０７，０００美元左右。测地和导航研究所购买了这种ＩＭＵ，即ＳｙｓｔｒｏｎＤｏｎｎｅｒｓ公司的ＭｏｔｉｏｎＰａｋ＾ＴＭ，用来开发ＧＰＳ／ＩＮＳ综合姿态确定系统。     

捷联惯导系统的一种系统级标定方法

针对三轴转台定位精度高的特点,设计了一种基于速度误差和姿态误差角作为观测量的系统级标定方法.在捷联惯性测量组合(SIMU)的导航误差方程和惯性器件误差参数模型的基础上,推导了导航速度误差和姿态误差角与IMU的误差参数所呈现的关系,依此给出了最简单的位置编排准则.通过观测不同位置下捷联惯导系统的速度误差变化率和姿态误差角,辨识IMU的误差模型系数,进而达到高精度捷联惯导系统标定目的.     

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.     

一种面向即插即用车载GNSS/INS/ODO系统的时空在线标定方法

车载轮速里程计(ODO)辅助卫星/惯性(GNSS/INS)组合导航时需要先进行惯性传感器 (IMU)与ODO 的空间对齐,而传统GNSS辅助IMU/ODO 参数在线标定时未考虑GNSS时延与 ODO 时延对标定的影响,这对于无法实现硬件时间同步而需要即插即用的车载导航应用而言,考 虑不够全面。因此,提出了一种面向即插即用车载GNSS/INS/ODO 系统的时空在线标定方法。 该方法在传统GNSS辅助IMU/ODO 参数估计模型的基础上,增广了GNSS与ODO 的时延误 差,分析了两种时延对IMU/ODO 参数在线标定的影响,推导并构建了完整的GNSS与ODO 观 测模型,采用卡尔曼滤波器对GNSS时延、ODO 时延以及IMU 与ODO 之间的参数进行估计。实 际测试结果表明,该方法可以有效提高IMU/ODO 在线标定的精度。     

基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法研究

INS作为一种精密的仪器,容易发生由于自身老化或受到外界环境干扰出现故障无法正常工作的情况。因此,深入研究了INS/GPS的故障检测算法,提出了一种基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法。在系统层面,通过残差式卡方检验法,能够在组合导航系统出现故障时及时准确识别,并为后续的动态Allan方差法确定一个故障发生的时间段,大大减小了Allan方差的计算量。随后通过动态Allan方差法对惯性传感器时变特性的表征,从传感器层面准确识别出故障发生的位置,两者结合实现了INS/GPS系统故障的及时检测与准确定位。通过对仿真和实验数据的分析,验证了这种方法对INS/GPS故障检测及定位的有效性。     

空间用GPS测位测姿设备

劳拉航天系统公司和天宝导航公司将开发一种适于空间应用的全球定位系统姿态确定设备,该设备可取代目前用于姿态控制的一整套笨重传感器。这种称为GPS Tensor的新型低功率全固态设备有望减小卫星尺寸和重量并降低测姿设备的成本。 通常,卫星是利用一个太阳和地球敏感器及陀螺仪的组件来测定姿态的,而GPS Tensor     

微机电惯性测量元件在导航系统的应用研究

介绍了微机电(MEMS)惯性测量元件(IMU)的基本情况，总结了误差主要来源，根据公开文献介绍的性能测试参数，建立了动态误差模型，并与GPS测量的速度和位置组合，进行了导航系统的数学仿真。仿真结果表明，MEMS—IMU尚不能独立构成导航系统，但与GPS组合，则可满足低精度的导航要求。     

用于航天器的GPS姿态和轨道确定技术

GPS接收机的进展已可用于空间导航和姿态确定。正在研制的GPS Ten-sor~(TM)将作为空间固态GPS姿态和轨道确定接收机,并将进行质量合格检验。该设备将为航天器制导及控制提供导航位置、速度、姿态、姿态角速率和时间的13个输出状态。     

基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法

基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,使用姿态、速度、位置等9个导航参数组成状态向量,以GPS系统输出的速度、位置组成6维观测向量,构建直接式结构的UKF滤波器。该滤波器能够直接反映系统导航参数的动态过程,准确显示运动状态演变。针对GPS/SINS组合导航系统的特点,构建了GPS/SINS组合导航直接式卡尔曼滤波仿真验证系统,仿真结果验证了基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法的有效性,该直接式非线性滤波算法可使惯性组合导航系统的导航精度得到提高。     

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.     

INS/GNSS组合导航系统空中快速对准方法

针对机载惯性/全球导航卫星系统(INS/GNSS)组合导航系统地面静基座对准时间较长、航向对准精度较低以及惯导空中故障重启后无法快速得到精确姿态信息重新进入导航状态等问题,提出一种快速初始对准方法。该对准方法基于惯性导航比力方程,利用GNSS的定位、测速信息与惯性测量组件(IMU)的输出信息解算载体姿态信息,并结合遗传-牛顿算法与求和自回归滑动平均(ARIMA)模型卡尔曼滤波信号降噪技术提高姿态信息的解算精度。基于实测飞行数据的解算验证了该方法的有效性、对准精度以及在实际工程应用中的优越性。     

高超声速飞行器组合导航算法

以高超声速飞行器为对象,建立了卫星/惯性组合导航模型。选择组合系统的状态量并建立状态方程,推导位置观测方程和速度观测方程,通过位置、速度交替组合实现卫星/惯性系统的组合。通过仿真验证算法的有效性,仿真结果表明卫星/惯性组合导航可以得到较好的位置和速度信息,适中的姿态精度信息。     

利顿公司的新软件提高了GPS的数据完整性

利顿公司已为其LTN-101“旗舰”惯性/GPS系统开发了一种改进的软件,以便使该系统在今年底获得作为主导航手段的认证.这种软件采用惯性参考系统(IRS)在GPS卫星导航误差可引起很大的误差之前就把它探测出来.最为重要的是,它甚至在不良的卫星几何分布或视野中只有很少几颗卫星的情况下,也能确定GPS信号的完整性.GPS完整性(探测卫星故障置信度的一种量度)已经是将全球定位系统(GPS)用作主导航系统的计划中要考虑的一个重大问题.用户需要某种方法来快速探测误差,并通知驾驶员他是否正在得到不精确的信息,就像伏尔(VOR)、仪表着陆系统(ILS)或塔康仪表的信号有故障时,在仪     

面向空间导航系统设计的GPS量测仿真增强研究(英文)

在星载导航系统的初步方案规划和算法设计阶段,出于对潜在的折中考虑,高保真的GPS软件仿真器是一种必要且可行的实验室测试手段。本文研究开发了面向空间导航系统设计的GPS量测软件仿真器,它主要针对L1C/A码和载波信号,也就是说该仿真器使用MATLAB编程语言产生C/A码伪距量测和载波量测。论文推导了基于地心惯性坐标系(ECI)的数学模型,用来仿真GPS星座并产生GPS量测数据;在星历数据选择、空间电离层模型和伪距率计算等方面,深入研究并应用一系列增效措施以合理化实现该仿真器。建立的增强型GPS量测仿真器推进了我们现有的星载GPS/INS组合导航系统设计工作,将进一步提升在星载导航系统设计领域的研究。     

双轴地磁辅助的惯性/卫星组合导航方法

旋转弹姿态的精确获取是旋转弹控制领域的一个研究重点,单纯将惯性/卫星组合导航方案应用于旋转弹上,无法快速而准确地获取弹体滚转姿态角。提出一种双轴地磁辅助惯性/卫星组合导航方法,该方法采用双轴地磁传感器、微机电(Micro Electro Mechanical System, MEMS)惯组和卫星导航组合测量方案,由序贯Kalman滤波算法完成对弹体姿态、速度和位置的估计。选取某旋转弹为仿真对象,仿真结果表明该方法在获得高精度速度、位置的同时,可快速完成弹体姿态准确估计。当地磁传感器精度为10mGs时,弹体姿态可在1s内快速收敛,且姿态精度优于0.5°(1σ)。该方法具有导航精度高、地磁标定简单、价格低廉的优点,在旋转弹导航方案上有一定的工程应用价值。     

高精度光纤IMU的磁屏蔽方法及实验研究

惯性测量单元(IMU)是位置姿态系统(POS)的核心部分,IMU的精度很大程度上决定着POS精度.由于高精度光纤陀螺(FOG)的光纤线圈对磁场敏感,基于高精度FOG的IMU精度会受磁场影响而降低.本文研究了FOG磁敏感性机理,通过实验得出高精度光纤IMU对磁场敏感的结论.采用电磁场有限元分析软件Ansoft Maxwe...     

基于嵌入式平台的MEMS/GPS 组合导航系统实现研究

主要研究基于PC104平台的MEMS/GPS组合导航系统硬件实现方法.首先设计了对MTi-30 MEMS器件与GPS接收机的数据采集软件,基于统计分析方法分析建立了传感器的误差模型参数,构建了MEMS/GPS组合算法模型,基于MEMS惯性器件和GPS接收机实测数据确定了Kalman滤波器的系统噪声阵及量测噪声阵模型参数;然后利用实际测量数据进行了MEMS/GPS组合系统导航性能仿真;最后基于PC 104嵌入式平台,构建了MEMS/GPS组合导航系统原理样机,分别在静态和动态情况下完成MEMS/GPS组合导航算法实时测试,导航结果验证了硬件平台及导航算法的正确性.     

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。     

卡尔曼滤波在某型组合导航系统模拟器中的应用

为提高某型GPS／INS组合导航系统模拟器模拟数据的真实性和飞行软件包、GPS模拟器、组合导航系统模拟器三者交联的有效性,在该模拟器中设计了卡尔曼滤波器。文中在介绍模拟器工作原理的基础上,建立了GPS／INS位置与速度组合方式下的卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程,用U-D分解法建立了卡尔曼滤波方程,给出了纯惯导及组合后系统的位置与速度误差仿真曲线,并对仿真结果进行了系统测试,最后与其它模拟器进行了组网导航训练测试。