电波折射修正中大气剖面的获取方法研究

提高电波折射修正精度的关键是获取精确的大气剖面。本文分析了几种获取大气剖面的方法及误差。结果表明，用综合法获取的大气剖面误差较小，更适用于高精度电波折射修正。     

惯性仪表标定误差的补偿抑制技术综述

本文综述了惯导测试设备误差源、运动参数激励误差、误差传递方法,介绍了如何获取在惯性仪表坐标系下的精准运动参数激励,介绍了惯性仪表测试误差自动补偿、抑制方法。最后综述了惯性仪表测试误差的评估方法,阐述了惯性仪表测试标定技术的发展方向。     

MEMS惯性器件误差建模和补偿方法研究综述

针对MEMS惯性器件的特点,结合国内外相关文献资料,讨论了MEMS陀螺、加速度计这两类惯性器件的误差建模和误差补偿方法,文中将其误差分静态、动态和随机三类,详细地分析了各自的误差模型、参数标定方法和误差补偿方法,重点讨论陀螺随机误差建模及补偿技术,供广大研究人员参考。     

基于拟水平追加法的武器装备试验设计与分析

根据某型武器装备鉴定试验的实际需要,设计并实施了41×32×21四因素的拟水平追加试验.提出了先追加后拟水平的数据处理方法,并从获取全面误差信息源的角度,进行了分项误差及总体误差的计算与分析.     

航空重力测量重复测线数据处理技术研究

航空动态重力测量是快速获取地球重力场信息的有效手段,从广泛噪声中高精度提取重力信息的数据处理技术是重力测量的关键环节。本文首先分析了测量噪声的来源及误差特性,且明确了现阶段常用的有限冲激响应（FIR）低通滤波器可以有效滤除高频噪声。其次,针对动态特性误差和偶然误差,提出基于经验模态分解（EMD）的误差分离方法。再次,提出了适用于多条重复测线的系统平差方法,有效抑制了低频系统误差的影响。最后,对航空实测数据进行了处理。试验结果表明,基于EMD的误差分离方法将内符合精度从2.86mGal提升至0.75mGal,重复测线系统平差方法将精度进一步提升至0.28mGal。该研究对提升航空重力测量系统在数据处理技术成熟度及实用化水平方面有重要意义。     

星敏感器低频误差与陀螺漂移离线校正方法

获取高精度事后姿态数据是提高遥感平台成像质量的必要条件之一,离线处理可有效降低敏感器测量误差,从而获得更高的姿态确定精度。基于滤波的校正方法中,星敏感器低频误差(LFE)与陀螺漂移将产生耦合影响导致校正精度低,本文针对该问题推导了耦合误差的数学模型,并设计了一种两步双向平滑事后处理算法,将陀螺漂移与低频误差分两步校正,通过反复滤波剥离陀螺漂移与低频误差。同时,针对低频误差参数收敛速度慢、噪声参数调节困难的问题,利用一种基于极大似然估计(MLE)的固定窗口自适应双向滤波算法进行处理以获得更好的噪声估计,提高了收敛速度和收敛精度。文中仿真工况下,离线姿态确定精度可达到0.8″(3σ),低频误差参数完全收敛时间不超过4个轨道周期。     

基于IMU的机载TOPSAR目标定位方法

Burst工作模式和方位波束的主动扫描使得TOPSAR工作模式能够有效削弱ScanSAR模式的扇贝效应,同时也导致图像方位向像素位置与回波脉冲的关系变得复杂,给目标定位带来了很多问题。惯性测量单元(IMU)数据记录延时也会导致方位向定位误差存在,精确估计这个误差能够大大提高目标的方位向定位精度。从TOPSAR数据采集的几何关系和成像过程出发,结合机载IMU数据,提出了一种新的机载TOPSAR目标定位方法。该方法能够直接从TOPSAR斜距图像中获取目标的经纬度信息。通过实际飞行试验获取的机载TOPSAR数据验证了该方法的有效性,能够获取25 m的平均定位精度。     

基于SURF特征匹配的优化RatSLAM类脑导航方法

RatSLAM是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法。针对复杂环境如光线影响导致RatSLAM产生误差的问题,提出了基于SURF特征匹配与位置细胞校正算法的优化RatSLAM类脑导航模型。本方法通过一套移动视觉系统采集环境信息,构建的局部场景细胞通过SURF特征匹配算法获取到载体在环境中的方向与位置信息,头朝向细胞与位置细胞通过连续吸引子神经网络共同表示载体当前的位姿,利用上述细胞所获取的位姿与时间信息,通过路径积分计算当前载体在坐标系中所处的位置,最后构建基于认知点的拓扑经验地图。此外,在局部场景细胞获取环境信息的同时,通过SURF特征匹配算法来进行闭环检测与检测预先设置好的位置细胞节点,对当前运动轨迹进行修正。实验结果表明,在有光线影响的情况下,本文所提出的方法将绝对定位误差大大降低。     

目标函数误差估算及网格自适应处理

发展了一种基于目标函数误差估算的网格自适应准则,进而通过网格自适应处理提高目标函数计算的效率和准确性。首先描述了目标函数的误差估算及修正的方法,该方法通过伴随方程将原方程的残值误差与目标函数联系起来。然后,基于误差估算建立网格自适应准则,以减少目标函数修正后的剩余误差,提高目标函数计算结果的准确性,并将方法进一步发展至多目标问题。最后将该准则应用于Euler方程控制的NACA0012翼型无粘可压流动的网格自适应模拟。数值计算成功地捕获了与升力、阻力和力矩等目标函数相关的特征流动区域,计算出符合指定精度要求的目标函数值,验证了本文所发展的方法。     

地心系下动基座飞行器制导工具系统误差分离

在经典动基座飞行器制导工具系统误差分离中,原点误差不仅影响平台惯性系下的视速度,而且对外测发射系数据也有影响。若仍利用发射系数据进行误差分离,将无法扣除原点误差对外测数据的影响。因此,提出在DX2地心系下进行误差分离,由于地心系下的飞行数据是由测站系转换而来,故地心系下的外测数据不受原点误差的影响。鉴于地心系下误差方程的复杂性,文中利用进化策略方法分离误差,可简化公式推导。仿真计算结果表明:该方法能同时分离制导工具系统误差和原点误差,且分离结果不随原点误差的增大而明显变差。     

基于CADET的弹道交会误差变化规律分析

运载器弹道与预测命中点之间的交会误差是拦截器分离点误差引起的。分离点的位置误差、速度误差对于弹道交会误差的影响,既取决于其本身的大小,也取决于分离点到达预测命中点的时间。依据分离点误差推算弹道飞行的误差变化规律,是进行运载器制导控制系统分析与误差分配的前提条件。本文通过采用协方差分析描述函数法,对弹道误差变化规律进行了有效分析。仿真结果证明了这种方法的有效性。     

北斗单点定位的误差补偿方法

北斗是我国自主研制的卫星导航定位系统,当前北斗的单点定位精度优于10m。为提高该系统的定位精度,必须对由其误差源引起的定位误差进行修正。基于对北斗卫星导航系统的组成、定位算法及定位误差的认识,对导航系统定位中星历误差、电离层误差和对流层误差进行了深入分析,提出了减小星历误差的曲面模型、减小电离层误差的双频组合消电离层模型和减小对流层误差的高精度区域融合模型的单点定位误差补偿方法,并应用Matlab软件对修正模型方法进行仿真计算。对比修正前后的定位结果,修正后的定位误差更小,证明了所提出的修正模型是可行的。     

大航向角误差情况下飞行中对准研究

为了解决飞行器在大航向角误差的情况下进行飞行中对准的难题,将一种线性大航向角误差模型应用于飞行器飞行中对准的过程.详细推导了线性大航向角误差模型,设计了飞行器在大航向角误差情况下进行飞行中对准的卡尔曼滤波模型,并进行了数字仿真.仿真结果表明,线性大航向角误差模型应用于飞行器飞行中对准,能够很好地解决飞行器在大航向角误差情况下进行对准的难点,并给出了适合于大航向角误差模型的机动方式.最后,提出了线性大航向角误差模型在工程应用中的几点建议     

AR模型在时间序列误差分析中的应用

为检测某火控系统的性能,采用统计量分析和AR模型预测相结合来对火控系统实时解算的数据进行分析的一种方法。根据分析结果可以看出,距离误差和航向误差是两种不同类型的误差,距离误差主要是由随机的量测误差构成的,而航向误差主要是系统误差。     

随钻用光纤陀螺惯导系统振动误差建模与辨识

随钻振动工作环境下,针对惯导系统传统的线性器件误差模型不能适用于线振动工作环境的问题,提出了适用于振动条件下的高阶器件误差模型。通过分析二次项误差在静止与振动状态下的误差传播特性,得出加速度计二次项误差为线振动中主要误差项,建立包含加速度计二次项误差的36阶Kalman滤波器。与传统33阶误差模型相比,36阶误差模型可以有效分离和辨识器件误差。最后,在线振动状态下进行导航验证。结果表明,补偿了二次项误差之后的导航误差得到了大幅优化,速度误差由50m/s减小至2.2m/s,位置误差由90000m减小至2000m,姿态误差由0.7°减小至0.01°。     

一种基于实测飞行轨迹的惯导误差分析方法研究

针对传统蒙特卡罗仿真方法用于惯导误差分析时计算量大且参数调整不便的问题,提出了采用Kalman滤波的状态均方误差预测公式结合惯导误差传播方程进行误差协方差分析的新方法。该方法将惯导总误差分解为各种不同误差因素的线性组合,且各误差因素之间是相互独立的,误差计算和参数调整都非常简单方便。以一组实测飞行轨迹数据为例,利用所提协方差分析方法进行误差分解,并将结果以多种形式直观展示,显示了新方法在误差分配和精度评估中的优越性。     

北斗/惯性深耦合接收机速度误差特性研究

北斗/惯性深耦合接收机利用了惯性辅助和微惯性器件误差实时补偿技术,具有更好的高动态适应性与抗干扰能力。深耦合接收机中,惯性测量模块与接收机模块的信息相互利用,形成了2个闭合的误差传递通道:位置通道和速度通道。针对速度通道分析了误差传递特性。首先,考虑了三阶锁相环所实现的载波跟踪环路,在对组合滤波器进行简化的基础上,建立了速度通道的传递函数模型;然后,推导了惯性辅助误差到接收机速度误差的传递关系,分析了其误差特性;进一步将惯性辅助误差分为由惯性器件误差和由辅助信息更新率低引起的误差,分别分析了它们对接收机速度误差的贡献。分析结果表明:1)惯性辅助误差到接收机速度误差的传递模型表现为高通特性;2)由惯性器件误差所引起的速度误差,因受载波跟踪环路滤波器的作用而大大减小;3)比较而言,由辅助信息更新率低所引起的速度误差更为显著。     

捷联惯性导航系统动静态误差特性分析研究

捷联惯性导航系统动静态误差特性是基于惯性的组合导航系统的主要误差来源。为此,根据捷联惯性导航系统的误差状态方程,本文分析了不同动静态情况下的捷联惯导系统的误差漂移特性。针对静基座和动基座的不同特点,分别采用了特征根和基于数值仿真分析的方法,并建立了相应的误差特性分析模型。重点研究了陀螺常值漂移、加速度计零位偏置和随机性误差对惯性导航系统误差漂移特性的影响;全面分析验证了惯性导航系统的动静态误差特性。本文的研究工作将为惯性组合导航系统误差分析建模提供了有益的参考。     

旋转惯导中加速度计尺寸效应误差分析及补偿

 对旋转调制惯导转位过程中系统精度受加速度计尺寸效应影响的问题进行了研究。通过分析尺寸效应引起惯导系统(INS)导航误差的机理,推导了尺寸效应作用下加速度测量误差与速度误差的解析表达式。根据理论分析结果,分别给出了以速度误差和加速度误差作为观测量进行尺寸参数辨识的方法,并进行了必要讨论。结合旋转惯导转位过程中的速度误差特征,选取加速度测量误差为观测量对尺寸参数进行试验标定,尺寸参数辨识精度优于1.29 mm(1σ)。在此基础上给出了尺寸效应误差补偿方法,并在不同初始方位下对补偿效果进行试验验证,结果表明,通过尺寸效应补偿可以有效提高旋转惯导转位过程中的速度精度。     

Machining Error Control by Integrating Multivariate Statistical Process Control and Stream of Variations Methodology

For aircraft manufacturing industries, the analyses and prediction of part machining error during machining process are very important to control and improve part machining quality. In order to effectively control machining error, the method of integrating multivariate statistical process control (MSPC) and stream of variations (SoV) is proposed. Firstly, machining error is modeled by multi-operation approaches for part machining process. SoV is adopted to establish the mathematic model of the relationship between the error of upstream operations and the error of downstream operations. Here error sources not only include the influence of upstream operations but also include many of other error sources. The standard model and the predicted model about SoV are built respectively by whether the operation is done or not to satisfy different requests during part machining process. Secondly, the method of one-step ahead forecast error (OSFE) is used to eliminate autocorrelativity of the sample data from the SoV model, and the T2 control chart in MSPC is built to realize machining error detection according to the data characteristics of the above error model, which can judge whether the operation is out of control or not. If it is, then feedback is sent to the operations. The error model is modified by adjusting the operation out of control, and continually it is used to monitor operations. Finally, a machining instance containing two operations demonstrates the effectiveness of the machining error control method presented in this paper.