单轴旋转光纤捷联惯导系统坐标不对准误差分析

对单轴旋转光纤捷联惯导系统的坐标不对准误差进行了分析.首先研究了基于同等精度惯性器件条件下,利用旋转调制技术提高捷联惯导系统性能的原理;其次,针对旋转捷联惯导系统中非调制惯性器件误差的累积问题,对传统的旋转结构提出了合理的改进.由于旋转结构受机械加工工艺的限制,其机械表面存在一定的倾斜误差,导致器件所在坐标系不完全重合.文中研究了其中两种坐标系不重合的情况,建立了相应的惯性器件等效误差模型,并通过角速率积分的结果,分析了两种情况下不重合误差引起的惯导系统精度的影响.同时建立了不重合误差与系统姿态、位置误差之间的对应关系,通过仿真实验深入地分析其影响程度.仿真结果表明,随着惯性器件精度的降低以及运动条件的剧烈变化,不重合引起的系统精度急剧下降.     

旋转惯导系统中的圆锥误差分析及其补偿

圆锥误差是由转动不可交换性误差引起的,存在于惯导系统导航解算的一种误差形式。由于基于旋转调制方式的惯导系统运动模式与传统捷联惯导系统不同,因此圆锥误差的表现形式也会发生相应变化。首先建立了旋转调制惯导系统的圆锥运动模型,对其不可交换性误差进行了推导。在此基础上分析了基于等效旋转矢量的多子样算法在旋转惯导系统圆锥误差补偿中的应用效果以及旋转方案对圆锥误差补偿的影响,最终通过仿真对理论分析进行了验证。仿真结果表明,圆锥误差对于旋转惯导系统的影响要大于传统惯导系统,但可以通过改变旋转方式来对圆锥误差进行抑制。     

一种改进的激光捷联旋转矢量姿态算法

激光陀螺最适合于构成捷联惯性导航系统，是当前捷联惯性导航系统的重要应用研究方向，其航姿算法精度对激光捷联惯性导航系统的精度影响很大。本应用激光陀螺当前迭代周期内及前两个迭代周期内的角增量输出，并根据在一个迭代周期内对陀螺仪采样的次数，提出了三种新的航姿算法表达式，并分析了此算法在典型圆锥运动输入下的漂移误差。仿真结果表明与传统的旋转矢量法比较，该新算法具有较高的精度，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。     

用GPS信息的惯导快速对准方法

如何快速、准确地完成惯导系统的初始对准一直是惯导系统研究的关键技术，方位对准精度和对准时间的矛盾至今未能很好地得到解决。为解决这一问题，本文提出了双全球定位系统（ＧＰＳ）同惯性导航系统（ＩＮＳ）进行深组合的方法。仿真结果表明，该方法使方位对准时间缩短为不到２ｍｉｎ，精度达到１４．６７（″），较好地解决了方位对准问题，同时也提高了导航精度。     

双频圆锥运动及旋转矢量的改进算法

针对作用在捷联惯导系统两个轴上的角振动频率不等的情况探讨了双频圆锥运动,在建立其运动学模型的基础上推导分析了双频圆锥运动的非互易误差特性,并通过数值计算得到了不产生该非互易误差的振动条件;同时,为了在陀螺输出子样数一定的条件下进一步提高旋转矢量的估计精度,针对角速率输入的情况研究了一种利用前两个周期角增量的改进算法,并通过误差主项计算和仿真分析验证了该方法的有效性。     

空空导弹动基座低成本传递对准技术研究

针对空空导弹的特点,采用低成本惯性器件实现其动基座对准,文中重点研究了主惯导为平台式的惯导系统,子惯导为捷联式的惯导系统的传递对准原理和精度计算方法;建立了传递对准数学模型,进行了仿真研究;给出了具有实际参考价值的对准方案     

利用自然低温的旋转叶片结冰风洞试验系统设计

为开展风力机旋转叶片结冰风洞试验研究,设计了一种利用寒冷地区自然低温环境的具有可变截面试验段的结冰风洞试验系统。该系统在原有常规结冰风洞的基础上改进了试验段,设置了喷雾区与非喷雾区,风力机叶片实验台可设置在非喷雾区内,而旋转叶片在转至喷雾区时进行结冰测试。为测试该系统的各项参数以及研究系统的可行性,对该试验系统的3个主要环境变量:试验段速度分布、温度分布和液态水含量分布进行了测试和标定。在此基础上,进行了绕轴旋转圆柱和叶片段的结冰试验,对2个系统下的无因次结冰面积及结冰形状进行了对比分析。结果显示该系统各项参数稳定,利用2个系统得到的结冰形状相似度高,结冰面积一致性较好,表明该系统可用于进行旋转机械结冰风洞试验研究。     

捷联惯导姿态更新的六子样旋转矢量优化算法研究

本文分析了锥运动环境下捷联惯性导航系统数学平台的算法漂移,提出了通过求解方程组实现六子样旋转矢量算法优化处理的新方法.并对四子样、五子样、六子样的算法漂移作了对比计算.六子样旋转矢量优化算法可以明显地提高圆锥补偿精度.     

惯性速度辅助下GPS／捷联惯导组合系统性能研究

ＧＰＳ／惯性导航组合系统目前正得到越来越广泛的应用，但ＧＰＳ接收机载波环失锁时，码环的速率辅助信息来自惯导系统，由于惯性速度的不精确性及伪距测量误差和它之间的相关性，将可能导致组合系统工作的不稳定，本文根据码环的工作特性，在组合卡尔曼滤波器中考虑了码环的跟踪误差，利用ＧＰＳ／捷联惯导组合系统的导航性能，结果表明，ＧＰＳ／捷联惯导组合系统中，若消除了伪距测量误差与惯性速度误差之间的相关性，将可较显著     

组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.     

Kalman滤波技术在磁航向和捷联惯性组合系统初始对准中的应用

研究了磁航向和捷形惯性组合系统初始对准的设计方法。该方法能在初始对准过程中用卡尔曼滤波器估计出陀螺仪的随机常值漂移，从而提高了系统的对准精度。文中给出了系统的状态方程和测量方程，建立了完全闭环控制的卡尔曼滤波器，最后给出了二组不同条件下的模拟结果。     

基于单目视觉的室内微型飞行器位姿估计与环境构建

针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载单目摄像机拍摄的序列图像中引入一种基于生物视觉的方法获得匹配特征点,并由五点算法获得帧间摄像机运动参数和特征点位置参数的初始解;利用平面关系将特征点的位置信息由三维降低到二维,给出一种局部优化方法求解摄像机运动参数和特征点位置参数的最大似然估计,提高位姿估计和环境构建的精度。最后通过扩展卡尔曼滤波方法融合IMU传感器和单目视觉测量信息解算出微型飞行器的位姿。实验结果表明,该方法能够实时可靠地估计微型飞行器的位置和姿态,构建的环境信息满足导航需求,适用于微型飞行器室内环境中的导航控制。     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

仪器舱惯组支架角振动传递特性分析

大型的仪器舱角振动试验对试验能力提出了新要求,仿真计算十分必要。建立了仪器舱和惯组小系统的有限元模型,研究了惯组系统置于仪器舱支架上后角振动传递特性的变化规律,分析了线角交联响应特性。分析表明,放置于支架上的惯组角振动传递特性变得恶劣,而且线振动输入下交联响应较大。研究结论对于仪器舱角振动试验的实施具有很大价值。     

捷联惯性航姿系统中的模糊内阻尼算法研究

舒勒周期振荡和傅科周期振荡会影响捷联惯性航姿系统的精度。本文将传统的平台内阻尼的思想引入到捷联惯性航姿系统中，通过设计水平回路中的三阶内阻尼网路，利用系统本身的速度信息来阻尼周期振荡。由于改变了舒拉调整条件，内阻尼算法只有在系统加速度较小的情况下才能使用。文中根据模糊理论对三轴加速度计的输出分析系统运动状态，判别是否能够使用内阻尼网路。仿真和实验证明，模糊内阻尼算法明显抑制了舒勒周期振荡和傅科周期振荡，有效提高了捷联惯性航姿系统精度。     

陆地战车的FSINS/DR/北斗双星信息融合技术

针对陆地战车的自主性定位需求,提出了一种新型光纤捷联惯导系统（FSINS）／DR／北斗双星组合导航系统方案,研究了多种子导航系统的测量信息融合技术。提出并介绍了Fiber—SINS／DR／北斗双星组合方案的设计思想与结构组成,讨论了信息融合的具体方法,并且针对融合后的测量信息设计了一种实用卡尔曼滤波器,最后进行了跑车实验。结果表明,组合方案设计合理,能够有效地提高惯导系统的定位精度,同时满足陆地战车的自主性定位要求。     

航天飞机再入大气层最优轨迹

本文研究航天飞机再人大气层最小气动加热的最优轨迹。文中考虑了地球自转的影响和气动加热、动压、过载对再入飞行的限制。在地心非惯性坐标系中,采用球面速度坐标系建立运动方程。再入点的运动参数是在惯性计算系中给出的,故地心非惯性系的再入参数是经过惯性计算系到非惯性计算系的转换而获得的。文中最优轨迹的性能指标采用气动加热量的最小值,最优轨迹的求解方法采用非线性规划法,即将控制变量参数化,把泛函的极值问题转变成函数的极值问题进行求解,因而可以利用函数优化方法的标准程序进行计算。本文在性能指标中引进了罚函数,并采用Powell方法求解无约束的最优化问题。文中进一步用运动参数描述控制变量,这不但便于初值的选择,而且还便于考虑一些参数变化规律的要求。本方法使用方便,计算结果稳定可靠。     

A Generic Plug-and-Play Navigation Fusion Strategy for Land Vehicles in GNSS-Denied Environment

Achieving accurate navigation information by integrating multiple sensors is key to the safe operation of land vehicles in global navigation satellite system(GNSS)-denied environment. However,current multi-sensor fusion methods are based on stovepipe architecture,which is optimized with custom fusion strategy for specific sensors. Seeking to develop adaptable navigation that allows rapid integration of any combination of sensors to obtain robust and high-precision navigation solutions in GNSS-denied environment,we propose a generic plug-and-play fusion strategy to estimate land vehicle states. The proposed strategy can handle different sensors in a plug-and-play manner as sensors are abstracted and represented by generic models,which allows rapid reconfiguration whenever a sensor signal is additional or lost during operation. Relative estimations are fused with absolute sensors based on improved factor graph,which includes sensors' error parameters in the non-linear optimization process to conduct sensor online calibration. We evaluate the performance of our approach using a land vehicle equipped with a global positioning system(GPS) receiver as well as inertial measurement unit(IMU),camera,wireless sensor and odometer. GPS is not integrated into the system but treated as ground truth. Results are compared with the most common filtering-based fusion algorithm. It shows that our strategy can process low-quality input sources in a plug-and-play and robust manner and its performance outperforms filtering-based method in GNSS-denied environment.