捷联惯导系统在线标定综述

捷联惯导系统的部件直接固联在载体上,承受着载体工作过程中的恶劣环境,因此系统参数容易受到影响而变化,需要通过标定过程获得参数变化并进行补偿,从而修正捷联惯导系统精度。针对捷联惯导系统在线标定问题,阐述了国内外在线标定技术的发展,对在线标定问题中的重点技术如误差方程分析、可观测性分析和滤波技术进行了详细的介绍,最后,初步分析了捷联惯导系统在线标定技术的研究方向。     

基于双轴转位机构的激光捷联惯导系统在线标定方法研究

本文主要研究了在静基座条件下,利用双轴转位机构实现激光捷联惯导系统在线标定的两个问题：（1）推导了在线标定的一种误差参数模型,明确了模型成立的条件;（2）提出了设计多位置翻滚实验的位置编排原则。此方法具有实现简单、标定时间短、精度高的特点。     

基于双捷联算法的POS误差在线标定方法

为了提升位置和姿态测量系统(POS)的精度,结合POS工作过程中典型的匀速直线运动,提出了一种准实时的POS误差在线标定方法。首先设计了基于双捷联算法的在线标定方案,对系统误差方程进行简化处理,求出中时期导航条件下的系统误差状态转移阵。然后根据POS的两段相邻匀速直线运动导航误差,对系统误差参数进行在线标定,并通过可观测性分析得出POS运动与系统误差在线标定效果之间的对应关系。车载试验和飞行试验结果表明,在POS正常遥感作业过程中,本文提出的在线标定方法能够有效提升系统精度。     

基于光纤陀螺的组合导航系统研究

采用基于光纤陀螺的IMU和GPS接收机,以DSP为信息处理核心,实现了GPS/TNS组合导航系统.介绍了光纤陀螺工作原理和误差模型,描述了组合导航系统并通过试验对该系统进行分析.实验结果表明,基于光纤陀螺的组合导航系统误差范围较小,可以满足较高精度的导航定位要求.     

一种激光多普勒测速仪辅助捷联惯导在线标定方法

针对惯组长期贮存过程中陀螺和加速度计零偏漂移的问题, 提出了一种利 用激光多普勒测速仪辅助捷联惯导的在线标定方案。给出了包括激光多普勒测速仪安装 误差角和惯组安装误差角的航位推算误差方程。基于航位推算误差方程建立了闭环卡尔 曼滤波器,对惯组零偏误差、激光多普勒测速仪安装误差角和惯组方位安装误差角进行 在线标定。仿真结果表明,加速后激光多普勒测速仪安装误差角和惯组方位安装误差角 得到估计;方位角改变后惯组零偏误差也得到估计。该方法允许跑车前不用综合标定, 直接装订前一次的安装角参数,缩短了准备时间。     

基于VC++和CVI的光纤陀螺测斜仪自动化标定与测试系统

针对光纤陀螺测斜仪的标定和导航精度测试,设计了一种自动化标定与测试系统.该系统利用高精度转台作为运动控制设备,数据采集盒以FPGA和DSP作为硬件核心,标定软件采用VC++作为开发平台,转台控制软件采用LabWinows/CVI作为开发平台,两个软件之间通过基于以太网的UDP协议进行通信.通过测试表明,该系统有效降低了人为因素引入的标定参数误差,提高了导航精度,并缩短了标定与精度验证的时间.     

无定向激光陀螺捷联惯组标定方法的对比研究

对三种无定向激光陀螺捷联惯组标定方法进行了对比研究,详细分析了各种方案的标定原理,提出了利用标准差作为评价标定方法优劣的指标.结合对某一激光陀螺捷联惯组标定试验结果的分析,得到了在无北向基准的情况下,三种标定方法在标定时间和标定精度两个指标上的对比结果,为无定向激光捷联惯组的标定提供了指导,具有较大的工程应用价值.     

基于单轴速率转台的捷联惯测组合标定方法

针对传统的"位置+速率"捷联惯测组合(SIMU)标定方法标定时间长、对标定设备要求高,且需要北向基准等问题,提出了基于单轴速率转台的捷联惯测组合标定方法。该标定方法只用一台单轴速率转台。捷联惯测组合3个轴分别垂直向上及向下时转台匀速旋转一圈,通过对单轴速率转台的姿态角及捷联惯测组合测量模型进行适当的数学变换,分离出捷联惯测组合的误差系数。建立了标定模型,推导了误差系数的分离算法,编排了标定流程,给出了数据处理方法,通过试验验证了方法的有效性。该方法对标定设备要求低,无需北向基准,标定时间短,适合于中等精度捷联惯测组合的标定。     

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。     

针对光纤陀螺信号处理的单片机解决方案

本文主要论证了将数字信号处理（DSP）技术应用到闭环光纤陀螺信号处理中的可行性。全文主要由三方面的内容组成：一、绪论；二、光纤陀螺的参数理论分析；三、光纤陀螺的闭环系统实现；四、闭环陀螺系统性能与改进；五、结论与建议；六、参考文献；七、感谢。     

双通道光纤陀螺捷联惯导的设计与实现

针对光纤陀螺惯导精度和动态性能相互矛盾的问题,从实际应用需求出发,提出了一种高精度和大量程的双通道光纤陀螺捷联惯导系统.介绍了设计的基本原理和系统组成,并详细阐述了大小光纤陀螺设计、双通道加速度计设计和软件算法设计等关键技术,最后研制了一套原理样机.通过系统级标定试验、量程和陀螺精度试验、高动态振动环境试验和动态跑车试验等对样机进行验证,结果表明该技术方案具有可行性,为其他光纤陀螺惯导系统提供了新的设计思路.     

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.     

捷联惯导与里程计组合导航系统标定方法研究

捷联惯导/里程计组合导航系统中,里程计的刻度系数和相对惯组的安装误差角的标定是影响组合导航精度的关键因素.根据工程应用情况,提出经典标定方法和卡尔曼滤波标定方法,并对两种方法进行比较.在标定出刻度系数和安装误差角后,将该数据装订到惯组中进行车载试验验证,将里程计解算的速度和位置与GPS实测值进行比较.试验结果表明:跑车...     

基于改进UKF的组合导航系统航向角估计方法研究

为满足运载体长航时、高精度的导航需求,解决系统可观测性弱导致的航向角易发散的问题,提出了一种基于MEMS非线性组合导航系统的用于提高航向角估计精度的算法。通过采用单天线GNSS航向角作为量测量进行航向约束,解决了MEMS-SINS/GNSS姿态估计中航向角可观测性弱、估计值收敛差的问题;通过转弯判断规则和常规无迹卡尔曼滤波改进算法,抑制了偏流角对系统估计精度的影响。仿真结果表明,该算法有效地抑制了航向角估计精度差的问题,水平姿态精度达到0.01°,航向角精度达到0.1°,提高了系统的导航精度及可靠性。     

一种基于输出误差观测的冗余MEMS-IMU标定技术研究

针对传统六位置标定存在标定步骤复杂、标定时间长等问题，同时随着MEMS器件冗余数目增加和冗余配置结构复杂化，利用分立标定技术实现器件误差参数辨识的难度进一步增大，且不同配置结构所采用的标定方法存在通用性较差的问题。因此提出了一种基于Kalman滤波的冗余MEMS-IMU分立标定方案。该方案首先采用小角度建模法实现安装误差的精确建模；然后针对直接以转台三轴角速率为观测值，导致部分状态量不可观的问题，提出了以器件的输出误差值作为观测量、以器件误差参数作为状态量设计Kalman滤波器；最后设计了高精度三轴转台转位编排方式，并利用四陀螺冗余结构进行标定仿真试验。仿真结果表明：该标定方法与六位置标定方案相比，标定精度平均提高了11.37%，可实现MEMS器件误差参数的快速辨识，对实际工程实践具有一定参考价值。     

一种导弹捷联惯导/地磁/雷达高度表组合导航方法

基于雷达高度表和磁强计的测量信息,提出一种弹道导弹捷联惯导/地磁/雷达高度表组合导航方法。以磁强计测量值与磁场模型的磁场强度值之差和高度表与惯导解算高度之差作为量测,只用一个观测表达式即可同时包含载体的姿态及位置信息。引入状态反馈,利用混合校正的Kalman滤波得到系统导航信息的最优估计。仿真结果表明,该算法能有效抑制捷联解算误差的发散,当磁强计精度为100nT,雷达高度表精度为50m时,仿真1000s后姿态精度优于20′,定位精度为2.68 km。该导航方法自主性高,精度较高,具有一定工程应用价值。     

行人导航系统中的MEMS误差在线修正技术

在基于微惯性器件的行人导航系统中,陀螺仪和加速度计的偏移是降低系统定位精度的重要因素。传统的标定方法大多在实验室中进行,后续导航解算都是基于标定后的固定模型,然而MEMS器件长时间工作后,标定模型参数发生变化会导致系统导航性能下降。通过分析行人导航系统及MEMS器件的特点,提出了一种基于误差模型的MEMS器件参数在线修正方法。根据行人行走的特点,检测并区分行走过程中的可修正区间与不修正区间。在可修正区间基于逆向解算算法实现了对陀螺仪和加速度计零偏的在线修正,并提出了主航向反馈修正算法,提高了行人导航系统长时间导航性能。实验结果表明,40m行走实验中,系统定位精度提升了9.07%;300m行走实验中,系统定位精度提升了13.14%。