捷联惯导系统划船效应补偿算法研究

高速、高精度的划船效应补偿算法是提高捷联惯性导航系统(SINS)性能的重要环节.研究了划船效应补偿算法和划船效应补偿误差特性,推导了通用划船效应补偿系数方程和误差公式,给出了17种划船效应补偿算法,并对划船效应补偿误差特性进行了仿真研究.      

三轴惯性平台式航空重力仪机载重力测量试验研究

介绍了自主研制的GIPS-1A三轴惯性平台式航空重力仪的组成、工作流程及技术指标,并给出了机载重力测量试验系统的集成方法和数据处理方法.经实际机载航空重力重复线精度测试和试生产测试,重复线内符合精度优于0.6mGal@0.01Hz;与国际上性能优异的GT-2A重力仪相比,重复线符合度好,试生产交叉点总精度相当,且异常形...     

基于鱼群优化粒子滤波的捷联惯导系统初始对准方法

针对传统捷联惯导系统静基座初始对准模型的维数较高,导致滤波算法的解算实时性较差的问题,设计出一种基于鱼群优化粒子滤波的两位置初始对准方法。首先,建立了捷联惯导系统的两位置初始对准模型。由于该模型中不存在惯性器件的随机常值影响,因此,在确保初始对准精度的前提下,有效降低了初始对准模型维数;然后,利用鱼群优化算法改善了粒子滤波算法中粒子样本的分布,提高了粒子滤波算法的收敛速度和预测精度。仿真结果验证,采用该初始对准方法,可以有效提高初始对准的精度,且满足系统对实时性的要求。     

激光陀螺捷联惯导系统温度场的均衡研究

本文研究了由激光陀螺和石英加速度计构成的捷联惯导系统的温度场,指出系统内部热流的重新流动能降低其使用可靠性,确定了惯性传感器和系统壳体外表面温度差的容许范围,研究了与捷联惯导系统集成在一起的柔性热管路,使用这种管路能把热场的不均匀程度降低一个数量级。     

自振效应对平台式绝对重力仪影响的研究

绝对重力仪是用来精密测量重力加速度的仪器,在计量学、地球物理、地质勘探、辅助导航等诸多领域中有着广泛应用.目前分体式绝对重力仪的测量精度已达到微伽(μGal)量级,而平台式绝对重力仪受自身振动影响较大,精度通常只能达到毫伽(mGal)量级.基于NIM-3C型绝对重力仪搭建一套振动测量系统,分别对分体式及平台式NIM-3...     

海空重力仪的技术现状及新应用

海洋/航空重力测量是基于移动平台的动态相对重力测量,是指用有人测量船或飞机搭载重力仪或加速度计,来测定海面或近地空中重力加速度的重力测量方法。介绍了重力仪的应用领域,针对移动海洋/航空重力仪、海空重力仪车载试验,综合阐述了其国外、国内发展现状,指出了无人重力测量技术和深远海动态重力测量技术亟待解决的问题,分析了我国在海空重力测量领域中的发展方向。     

一种新型模糊自适应Kalman滤波器在组合导航中的应用

针对光纤陀螺捷联惯导(FOG SINS)/GPS组合导航系统实际工作环境中,由于系统噪声与量测噪声模型发生变化而带来的滤波器发散的问题,提出一种新型模糊自适应Kalman滤波器(FSHAKF).通过引入IMU精度因子与GPS水平精度因子,构造模糊推理系统(FIS),实时更新自适应参数,有效地解决了传统Sage-Husa自适应滤波器(SHAKF)估计模型不准确、系统噪声与量测噪声无法同时估计以及滤波器长时间易发散的问题.仿真实验表明,本文提出的FSHAKF算法相较于SHAKF算法,估计精度得到明显提高,且避免了滤波器的发散.     

海洋重力计量体系及方法

重力加速度精确测量在国防军事、地质研究、资源勘探、地球物理、地震预报及计量科学等领域中均有着广泛的应用。重力加速度测量和量值传递均需以绝对重力仪为载体进行，而重力加速度测量的准确性需要通过量值溯源来保证。目前，我国在海洋绝对重力计量领域还处于空白阶段，而在建设海洋强国的进程中，海洋重力计量体系的构建显得尤为重要。以此为背景，基于当前已有的重力量值溯源及传递体系，结合我国当前海洋重力计量的需求，就海洋重力体系的建设及规划给出了若干设想和展望。     

单兵火箭弹捷联导引滤波方法研究

为降低单兵制导火箭弹的成本,同时确保其具有较高的命中精度,进行了单兵火箭弹捷联导引滤波方法研究。首先,推导了视线角速度的解耦公式,去除了导引头测量信息中耦合的弹体姿态信息;然后,建立了视线运动方程和测量模型,为了解决测量信息与弹目距离和接近速度的弱相关性,使用一个时变Gauss-Markov随机向量代替视线运动方程中的非线性部分,采用UKF滤波方法得到可用于制导控制律设计的视线角速度的实时估计值;最后,通过正交仿真验证了所设计的单兵火箭弹捷联导引滤波方法的可行性。     

多渐消因子Kalman滤波器在SINS初始对准中的应用(英文)

针对系统模型和统计信息不能精确已知的条件下Kalman滤波无法给出最优解这一问题,单一渐消因子Kalman滤波算法对于简单的系统是有效的,但是对于复杂的多变量系统,仅仅利用单个的渐消因子是不够的。本文提出了一种多渐消因子滤波算法,通过利用开窗法计算新息序列协方差的无偏估计获得渐消因子矩阵。利用渐消因子矩阵调节一步预测均方误差矩阵k|k1P,对不同的滤波通道提供不同的渐消速率。将该方法应用于SINS的初始对准中,仿真和试验结果表明:当真实系统噪声统计特性同设定参数不一致时,对准精度明显高于其他滤波算法。其对不确定性噪声具有较低的敏感度,对系统参数具有较好的滤波效果。因而,在实际应用中具有重要的参考价值。