改进的MEMS陀螺静态误差模型及标定方法

静态干扰力矩造成的陀螺角速度测量误差是MEMS(Micro Electromechanical System)陀螺主要的误差源之一,为了增强MEMS陀螺的抗干扰能力,根据外框架驱动式MEMS陀螺工作原理、具体结构,针对比力引起的干扰力矩,采用解析的方法分析了陀螺静态误差,结合试验法确定了陀螺静态误差数学模型,讨论了各误差项的物理起因及误差影响大小,论证了静态多位置法不能标定陀螺与比力平方有关误差项,提出了改进的陀螺静态误差数学模型,设计了10位置静态误差标定方法。试验结果表明:补偿后陀螺在10个静态位置的误差平均值和均方差分别为补偿前的0.83%和40%,提高了陀螺实用精度,为MEMS陀螺的精确标定、补偿提供了理论依据。     

基于UPF滤波的微小航天器姿态矩阵估计方法

针对基于惯性-星光姿态确定系统噪声存在非高斯分布的情况,提出了将离散粒子滤波(UPF)方法应用于定姿系统滤波器设计,该方法用离散卡尔曼滤波(UKF)得到粒子滤波的重要采样函数,从而克服扩展卡尔曼滤波(EKF)和UKF只能应用到噪声为高斯分布的不足。文章以微机电系统(MEMS)陀螺和互补性金属氧化物半导体有源像素图像传感器(CMOS APS)星敏感器为姿态敏感器件,选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法,提出将UPF与最小参数姿态矩阵估计方法结合,设计了一种针对微小航天器的UPF姿态估计器,采用从MEMS陀螺采集的数据进行了半物理仿真并对其特性进行了分析与比较。仿真比较结果表明:在敏感器精度较差并且系统噪声非高斯分布的情况下,这种基于UPF的姿态估计方法可以取得比EKF和UKF更快的滤波收敛性和更好的滤波精度,有效地提高了定姿性能。     

微小型无人机用微磁数字罗盘集成系统的设计

 针对现有微磁数字罗盘成本高、输出频率低、动态定姿时易发散等问题,结合微小型无人机(MUAV)导航与控制系统的组成特点,设计了一种利用MUAV机载微惯性测量单元(MIMU)中的天向陀螺输出判断无人机的运动状态,采用MIMU中的3轴加速度计组件测量的地球重力矢量,配合3轴磁阻传感器测量的地球磁场矢量,共同进行姿态确定的微磁数字罗盘集成系统。对传统的环境干扰磁场校正方法进行了完善与验证,使之适合于空间三维定姿。试验结果表明：系统总体性能良好,航向精度可达0.5°,成本为同类产品的1/5,输出响应可达50 Hz,满足应用于MUAV导航控制系统的微磁数字罗盘的高精度、低成本和实时性的要求。     

基于非线性模型预测滤波的微纳卫星定位方法

针对采用星载GPS(Global Position System)定位的LEO(Low Earth Orbiter)微纳卫星获得的位置速度数据不连续,而使用轨道动力学获得的连续的位置速度信息误差快速发散的问题,提出了一种基于非线性MPF(Model Predict Filter)的LEO微纳卫星定位方法,它采用非线性MPF预测的模型误差作为一步状态估计,同时使用GPS信息作为观测量,并与改进的扩展卡尔曼滤波组合,既可获得连续的卫星位置速度信息,又可获得相当于GPS单点定位的精度.仿真结果表明,此种方法可以有效地获得连续的微纳卫星位置速度信息,并且精度优于EKF(Extended Kalman Filter).      

一种基于蚁群聚类算法的快速星图识别方法

为提高大视场星敏感器的星图识别速度和识别成功率,提出一种基于蚁群聚类算法的 快速星图识别方法,该方法首先利用蚁群聚类算法对星点集合进行快速聚类分析;然后选择 最优类并以其中每个星点为圆心,以一定角距为半径画圆,将圆内所有星点构成集合;再将 每个集合的星点两两求取角距,利用蚁群算法对路径快速寻优的优点,完成集合的路径优化 ;最后利用优化结果同导航星库中已有的优化数据相匹配,以实现星图的快速匹配与识别; 实验结果表明,与现有识别方法相比,该方法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且 所需导航星库的容量小。     

一种新的惯导系统静基座快速初始对准方法

惯导系统中的一个十分重要的问题是其初始对准问题,提高其初始对准的速度和精度无论对军用或民用领域都具有十分重要的意义.由于惯导系统静基座对准时的可观测性很差,将卡尔曼滤波器用于解决惯导系统的初始对准问题时,方位失准角收敛很慢.提出一种快速估计方位失准角的方法,直接利用两水平失准角快速收敛的估计结果估计方位失准角,从而大大提高了整个惯导系统静基座对准的速度,计算机仿真结果验证了该方法的快速性和有效性.      

一种基于多特征融合的地形匹配

提出了一种多特征融合的地形匹配算法,充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征,构造了一种地形匹配网络模型。通过对实时图和参考图分析,给出了计算网络节点之间的权值函数,建立了网络系统能量方程,通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置。由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征,所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度,适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域,实验结果表明,定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法。     

基于UPF的航天器自主天文导航方法

利用红外地球敏感器和星敏感器直接敏感地平的天文导航方法是一种成熟、可靠的自主导航方法。这种导航方法的状态方程和量测方程都是严重非线性的,且在建立航天器轨道动力学模型时,通常将二阶带谐摄动项建模,而将其他摄动项等效为高斯白噪声,由于这些摄动项都有其精确的模型,通常不服从高斯分布。本文提出将UPF(Unscented Particle Filter)滤波方法应用于航天器自主天文导航,该方法用UKF(Unscented Kalman Filter)得到粒子滤波的重要性采样密度函数,从而克服了标准的粒子滤波没有考虑最新量测信息和UKF只能应用于噪声为高斯分布的不足。仿真结果表明,该方法可以取得比标准的粒子滤波和UKF更快的滤波收敛性和更高的滤波精度。     

一种磁悬浮飞轮增益预调交叉反馈控制方法

磁悬浮飞轮转子在高转速下表现出的陀螺效应是影响系统稳定性的主要因素.为了提高磁悬浮飞轮的失稳转速,针对陀螺效应引起的系统章动失稳和进动失稳,提出了一种基于转速的增益预调交叉反馈控制方法,针对不同的转速段,建立在线控制相对应的交叉反馈通道增益和带宽参数表,对进动模态和章动模态分别实现交叉相位补偿.采用该控制方法用经典控制理论中的根轨迹法对系统的章动稳定性进行了仿真并对控制参数进行了优化.仿真和实验结果表明,采用这种基于转速的增益预调交叉反馈的控制算法,能够有效地抑制磁悬浮飞轮转子陀螺效应所导致的章动失稳,所设计的磁悬浮飞轮原理样机能够稳定运行在其额定转速30000r/min.      

基于新息正交性的Kalman滤波抗野值法在POS中的应用

 针对位置姿态系统（POS）应用中全球定位系统（GPS）野值会降低滤波精度和稳定性的问题,提出将基于新息正交性的Kalman滤波（KF）抗野值法应用于POS数据处理中。该方法首先通过判断KF新息过程的正交性是否丧失来判别GPS的位置和速度数据中是否出现野值,然后采用活化函数对含有野值的量测值进行加权限制,使修正后的新息过程能够保持正交性质,从而达到辨识并修正GPS野值的目的。车载试验结果表明,该方法能够有效辨识并抑制GPS野值对滤波精度和稳定性的不利影响,其在GPS野值点处的位置、速度精度比标准KF提高了1~2个数量级。