基于虚拟视线交会的飞航导弹INS误差修正方法

针对飞航导弹惯性导航系统(INS,Inertial Navigation System)单独使用时存在位置和速度估计误差发散的问题,在不需要弹目距离信息的情况下,提出了一种基于对航路上单个已知地标连续、被动观测的INS误差修正方法.根据导弹与地标间的相对运动关系,采用虚拟视线交会的方法,将问题转化为多虚拟地标协同定位导弹问题.在此基础上,利用最小二乘思想,实现了导弹位置的有偏估计.以估计得到的有偏位置信息和基于大气系统得到的INS速度误差大小作为观测量,应用考虑系统误差估计补偿的卡尔曼滤波,实现了导弹位置和速度的无偏估计.仿真结果验证了方法的有效性.     

陆用惯导系统误差状态反馈补偿方法设计

针对陆用INS／GPS组合导航系统，采用现代控制理论和线性系统理论来分析、设计稳定的组合导航系统误差状态反馈补偿方法。在此基础上，进一步分析了系统的可观性。所得到的分析结论可作为组合导航系统设计的参考。     

惯性导航系统仿真试验研究

惯性导航系统是通过测量加速度自动推算飞机速度和位置数据的自主式导航设备,其作用是保证飞机按预定的航线飞行,准确地抵达目的地。在航空电子设备试验中,采用惯导仿真器可以减少测试的复杂性,而且还能获得更好的动态效果。本文介绍了惯导系统功能控制逻辑和显示画面的验证方法,同时还介绍了仿真器的软件编制技术。     

2019年国外惯性技术发展与回顾

2019年，在IEEE惯性传感器与系统会议、MEMS国际会议、圣彼得堡组合导航会议、欧洲导航会议、美国导航学会的GNSS等会议上，国外惯性技术相关组织与机构纷纷报道其研究成果。结合惯性会议和相关研究机构披露的信息，梳理了惯性技术领域的最新发展动态，重点介绍了光学陀螺、微机电（MEMS）陀螺、半球谐振陀螺（HRG)、原子陀螺以及加速度计等惯性仪表及惯性系统的发展现状，并对惯性技术领域的发展动向进行了分析和展望。     

视觉/惯性组合导航技术发展综述

视觉/惯性组合导航技术是自主导航领域的重要研究方向之一。首先介绍了视觉/惯性组合导航技术的发展概况,然后从纯视觉导航(里程计、同步定位与构图)以及组合导航(滤波、非线性优化)2个层次介绍了传统的基于视觉几何与运动学模型的视觉/惯性组合导航方法,还介绍了近年来发展迅猛的基于机器学习的视觉/惯性组合导航方法。最后,简要介绍了视觉/惯性组合导航技术的典型应用及未来发展趋势。     

无陀螺惯性测量组合设计及角速度误差补偿方法研究

提出了九加速度计无陀螺惯性测量组合(NGIMU)配置方案,并建立了其实验系统.由于加速度计输出误差的存在,必然引起角速度计算误差随时间累积.针对该项误差,采用一种提高角速度解算精度的新方法,该方法利用角速度乘积项可有效对误差进行补偿.另外在分析加速度计安装位置存在误差的基础上,提出了对加速度计输出具有补偿效应的解算方法,间接提高了角速度的解算精度.最后对上述两种补偿方法进行了角速度仿真和角度测试实验.实验结果证明了方案的可行性和有效性.     

平台惯导系统初始对准的解耦设计

提出并设计了把状态空间解耦原理应用于平台惯导系统的一种快速初始对准方法。通过配置控制器将三个平台失调角进行解耦使其跟踪三个方向上的陀螺漂移 ,采用内外两层卡尔曼滤波器进行状态估计。仿真结果表明 ,该方法收敛较快、对漂移的抑制效果较好、对准精度高、简单易行。     

惯导系统初始对准误差模型研究

论述了惯导系统（INS）误差模型的重要作用,介绍了惯导误差方程推导必须遵循的步骤以及误差方程所涉及的坐标系的关系。根据基本的运动学方程,推导了动基座条件下基于计算坐标系和基于真实坐标系的平台惯导系统速度误差方程及通用ψ、φ资态角误差模型。     

用自适应INS、单脉冲MUSIC和STAR（AIMS）进行目标瞄准

利用目标信号估计目标角度会受到主波束干扰的影响，解决该问题的一个办法就是综合多个传感器的数据。自适应单脉冲多信号分类（MUSIC）算法可以在干扰中区辨出目标方位角估值和俯仰角估或真实频谱。但在进行目标识别和分类时，仅依靠这种算法不能得到理想的误差概率。通过综合综合导航系统（INS）和单脉冲雷达的方位与俯仰信号，能提高精确检测目标位置的概率。设计AIMS算的目的是进行目标瞄准，并综合自适应INS系统、四孔径单脉冲雷达和空时自适应信号处理器的信号。自适应INS系统不断测量地基目标的位置变化；四孔径单脉冲雷达用MUSIC算法自适应地降低主波束干扰，实现可靠的角度估计；空时自适应处理机（STAP）则将目标从杂波中分离出来。结果表明，AIMS算法有效地综合了传感器数据。并提出了识别正确目标信息的效率。