基于IFOA的MEMS加速度计无转台标定

为提高微机电系统（MEMS）加速度计的标定效率并降低对高精度转台的依赖，提出一种基于改进果蝇优化算法（IFOA）的MEMS加速度计无转台标定方法。首先，根据模观测标定法原理将加速度计标定问题转化为非线性函数优化问题。然后，针对经典果蝇优化算法存在的只能搜索正参数及搜索步长固定的不足，对味道浓度判定值及搜索步长进行改进，使改进后的算法具有全局参数搜索及可变步长2种性能，并利用Rosenbrock函数进行测试，结果表明，IFOA相比于经典果蝇优化算法具有全局参数寻优范围及更高的寻优精度。最后，将IFOA应用于求解加速度计待标定参数的非线性函数优化问题，并将结果与牛顿迭代法和粒子群优化（PSO）算法进行对比。仿真结果表明:IFOA在求解精度方面比牛顿迭代法提高了1~3个数量级；在运行稳定性方面比牛顿迭代法和PSO算法分别提高了30%和34%，在运行时间方面分别减小了15.2%和43.6%；在加速度计无转台标定方面具有良好的应用价值。      

基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法

针对惯性行人导航中航向角发散致使导航精度降低的问题,提出了一种基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法。通过四条件零速检测算法对行走步态中的零速区间进行检测。在检测得到的零速区间内,利用零速修正算法原理构造速度误差的观测量;利用零速区间内行人脚部与地面保持静止、只受到重力加速度及姿态角不变的特性,构造姿态角误差的观测量。应用卡尔曼滤波对零速区间内的姿态角、速度及位置的误差进行估计。利用得到的误差状态估计结果对行人导航进行误差校正,提高惯性行人导航的精度。实验表明:小范围矩形路径中,所提算法的导航轨迹相对误差平均值仅占总路程的0.98%,比零速修正算法减小了78.11%;导航轨迹误差标准差仅为0.14 m,比零速修正算法减小了88.62%;400 m标准操场闭合路径中解算终点相对位置误差仅为1.18%。解算轨迹与实际轨迹匹配度较高,具有良好的应用价值。      

基于多参量模型的光纤陀螺温度误差补偿

温度漂移误差是制约光纤陀螺精度的重要因素之一。针对传统光纤陀螺温度补偿方法仅对温度项建模导致补偿精度差的问题,提出了一种新型多参量模型来补偿光纤陀螺温度误差的方法。通过对陀螺零漂误差和温度各相关项进行相关性分析,将温度和温度速率的乘积项及温度梯度滞后项引入到温度漂移误差模型中,建立了多参量分段补偿模型对零偏进行补偿,显著改善了光纤陀螺的零偏稳定性。使用实测光纤陀螺数据对提出的补偿方法进行实验验证,结果表明采用该方法补偿后,零偏误差平方和降低2个数量级,陀螺漂移均值、方差稳定在零点附近,补偿效果优于温度项分段拟合方法,与非线性模型预测效果相当。