微小型捷联惯性测量单元标定及补偿方法

在MIMU（微小型惯性测量单元）角速度及加速度通道误差数学模型的基础上,提出一种利用三轴速率转台的MIMU快速高精度标定补偿方法,介绍了各参数的测量原理及误差系数的计算公式,得出了相应的误差数学模型及修正算法。利用三轴转台进行姿态运动试验,试验结果表明,补偿后系统捷联惯性导航解算的三方位姿态误差小于1.5度。该标定补偿方法对提高MIMU的工作精度具有现实意义及工程适用价值。     

GPS失锁时基于神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法研究

GPS信号失锁时,MEMS-SINS组合GPS导航误差会随着时间迅速积聚而无法导航.提出一种基于RBF神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法,GPS有信号时对神经网络进行训练,GPS信号中断时用训练好的RBF神经网络预测MEMS-SINS的导航误差.地面车载跑车试验,证实了训练后的RBF神经网络能很高精度地逼近MEMS-SINS/GPS组合导航系统输入与输出间的关系,在4个50s以内的GPS人为失锁过程中,该方法导航结果与参考系统比较,平均位置误差为3.8m,平均速度误差为0.6m/s,平均姿态误差为0.5°.     

低成本多传感器组合导航系统在小型无人机自主飞行中的研究与应用

 为了满足小型无人机自主控制系统对导航系统性能的要求，研究低成本的基于微机电系统的捷联惯性导航系统(MEMS-SINS)/全球定位系统(GPS)/磁强计组合导航系统。提出一种利用磁强计辅助MEMS-SINS的静基座初始姿态确定方法，采用四元数误差模型对MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航系统进行信息融合的建模，采用基于正交三角(QR)分解的平方根无色卡尔曼滤波(UKF)非线性估计方法对组合导航系统进行数据融合，克服由于计算机舍入误差引起的状态协方差阵的计算值失去非负定性甚至对称性，通过小型无人机的自主飞行试验，证实MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航算法满足小型无人机自主控制系统的要求。     

运动补偿用惯性器件误差对SAR成像分辨率的影响研究

 为提高合成孔径雷达（SAR）系统的性价比，必须根据SAR成像分辨率的要求和整体系统参数，设计相应精度的运动补偿用捷联惯导系统。在确定SAR运动补偿系统方案和安装方式的基础上，分析不同方向的加速度计和陀螺仪误差对天线相位中心位置测量误差的影响，并利用位置测量误差与SAR成像分辨率之间的关系，进一步明确了不同方向的加速度计和陀螺仪对SAR成像分辨率的影响。研究表明：基于SAR的工作原理和安装方式，x方向加速度计和y方向陀螺仪对SAR成像分辨率的影响明显比其他惯性器件严重；相同误差水平的惯性器件对SAR成像分辨率的影响随着合成孔径时间和工作波长的不同而不同，时间越长，波长越短，影响则越严重。SAR成像仿真证明了结论的正确性。研究结果对于研制高性价比SAR成像运动补偿系统有一定的理论指导意义。     

一种非线性航迹自适应跟踪控制方法

针对小型无人飞行器航迹跟踪精度和飞行品质问题,提出了一种基于非线性航迹的自适应跟踪控制方法.应用五阶B样条拟合航点,构建非线性期望航迹;建立基于非线性期望航迹Serret-Frenet坐标系下的位置和运动航向误差方程;根据误差方程设计渐近稳定收敛的自适应运动航向控制律.并应用此方法进行了外场飞行实验,实验结果表明自适应航迹跟踪控制方法有效且能保证航迹跟踪精度.     

MGNC系统实时快速组合导航新算法

微小型导航制导控制系统MGNC(Micro Guidance Navigation and Control)传感器多,且数据处理能力有限,为实时提供导航结果,传统上采用降维滤波提高实时性,但这样会造成精度损失.为保证不减少滤波状态量,不损失精度,针对捷联和滤波特点提出一种新的实时解算方法:在捷联解算中以直接递推求解方向余弦矩阵代替以四元数为中间变量进行的间接求解;在滤波计算中用序贯方法处理量测修正值,避免复杂的矩阵求逆;采用稀疏矩阵三元组法,应用于协方差阵计算,减少乘法次数.仿真和实验证明改进算法对计算精度没有损失,且滤波计算时间比原算法减少了34.50%,显著提高了MGNC系统的实时性、鲁棒性和实用性.     

石英MEMS陀螺漂移的周期性误差标定及补偿

实验发现石英系列微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪零点漂移中含有很强的规律性误差,短时间高频采样尤为明显.为提高器件精度和系统性能,研究了其周期性误差各重要参数的特点,以误差分析理论分析了各误差传递系数,提出了一种精确标定方法.实验结果表明经过精确标定和补偿,进一步提高了器件精度和在线长时间补偿效果.说明了本精确标定方法具有良好的补偿效果.     

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。     

基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.     

大失准角下MIMU空中快速对准技术

 为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度，提出将基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波(MEP-EKF)方法应用在大失准角下微惯性测量单元(MIMU)的空中对准中，通过不同机动飞行策略的仿真结果，证实MEP-EKF算法不仅能够实时估计出系统的模型误差，而且将其与扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行了仿真比较，结果表明MEP-EKF算法在方位误差角的估计上，取得了比EKF和UKF精度高的仿真结果，使得方位失准角由30°快速下降到1°左右，而且MEP-EKF所需时间仅是UKF的17%。