基于非等间距采样输出的旋转矢量姿态算法

基于实际系统中陀螺的输出为非等间隔的角增量信号，重点研究了采样时刻的变化对捷联姿态算法的影响，并推导出旋转矢量三子样算法和二子样算法的通用表达式及其误差方程。传统的Miller算法已被证明是本算法的特例。研究发现，算法误差与由采样时刻构成的误差系数阵密切相关，Miller算法中的等间距采样使得该矩阵奇异，而改变采样间距可使其满秩，从而降低算法误差。然而对角增量输出的二子样算法而言，等间隔采样比非等间距采样具有更小的箕法漂移。仿真及试验结果证明了本文的观点。     

基于灵敏度分析的惯导平台参数分步辨识方法

研究的是多位置静态测漂法平台参数辨识的问题。对平台漂移的非线性模型 进行了分析,提出了静基座下平台参数辨识的局限性、参数辨识位置选取的原则。最后考虑 到利用EKF辨识包含陀螺交叉项的参数时存在难以收敛甚至有些参数出现发散的问题,提出 了分步辨识的方法来解决这一问题。并且文中仿真结果证明了这种方法能有效抑制辨识中的 发散现象。     

线振动下惯导平台参数辨识的实现

研究了软性连接条件下线振动试验辨识惯导平台陀螺参数的方法。由于在此条件下原始模型不便用于辨识参数,为此提出了平台漂移的平均模型。对比静态模型指出了线振动对模型参数辨识的实质作用。由于利用平均模型来辨识平台参数存在参数冗余的局限性,因此利用两组不同幅值的线振动试验数据来进行辨识。最后验证了这种辨识方案不仅避免了静态条件下高阶陀螺参数难以收敛的问题,同时也解决了平均模型中参数冗余的局限性问题。