MEMS航天惯导产品及技术发展简介

概述近年来微机电系统(MEMS)在航天惯导方面的发展情况,综述国内外有关MEMS产品的实现方案与性能指标,并对该领域的技术发展方向进行了分析.     

MEMS陀螺仪随机误差的Allan分析

为了减少MEMS陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估算与补偿,因而建立陀螺仪的随机误差模型。在陀螺仪随机误差模型分析方法中,有功率谱密度分析、时序ARMA模型及Allan方差分析。Allan方差分析是在时域上对信号频率稳定性进行分析的一种通用方法。通过分析Allan方差,可以分辨出存在于MEMS陀螺中的各种类型噪声。文中用Allan方差对MEMS陀螺仪进行具体分析,得到存在于陀螺仪信号中的各误差源。实验结果表明,Allan方差分析是建立陀螺仪随机误差模型的一种很实用的方法。     

基于异方差分析的多MEMS陀螺随机误差补偿方法

针对具有异方差性的多MEMS陀螺随机漂移误差的补偿问题,提出基于广义自回归条件异方差建立单个MEMS陀螺随机漂移的误差模型,并在此基础上进行多元异方差时间序列的相关性分析,研究基于多元广义自回归条件异方差分析多MEMS 陀螺随机漂移信号的协方差矩阵和时变相关系数。将该分析方法应用于多MEMS陀螺的在线融合补偿中,验证了多元异方差分析方法对多MEMS陀螺随机误差补偿的有效性。仿真结果表明该方法对随机漂移信号具有很好的融合补偿效果,可以提高多MEMS陀螺的测量精度。     

基于捷联惯导高保真误差模型的非线性滤波算法

针对捷联惯导系统在大姿态误差条件的对准问题,推导了高保真非线性误差模型。该模型采用欧拉角表示姿态误差,并用与导航解算相同的姿态更新算法准确描述了姿态误差的传播规律。利用该模型设计了扩展卡尔曼滤波器,并以二位置对准为例,比较该模型与线性模型和大方位误差模型的滤波效果。仿真实验结果表明在小角度误差和大方位误差条件下,基于高保真模型的滤波器估计精度都优于其它两种模型,且在大水平姿态误差条件下滤波精度也很高。     

基于GPS RTK技术的惯导平台误差模型辨识

对在惯导平台车载试验误差模型辨识中使用全球卫星定位系统（GPS）载波相位差分（RTK）法进行了研究。建立了系统的状态与量测方程,将GPS RTK的整周模糊度作为一个状态进行估计,用基于平方根滤波的Kalman滤波器以防滤波发散。仿真结果表明：与单点定位GPS和伪距差分定位相比,GPS RTK法可明显提高辨识精度。     

惯导系统初始对准误差模型研究

论述了惯导系统（INS）误差模型的重要作用,介绍了惯导误差方程推导必须遵循的步骤以及误差方程所涉及的坐标系的关系。根据基本的运动学方程,推导了动基座条件下基于计算坐标系和基于真实坐标系的平台惯导系统速度误差方程及通用ψ、φ资态角误差模型。     

摇摆状态下基于非线性误差模型的惯导对准研究

摇摆状态下无法使用传统解析方法完成粗对准。为避开摇摆基座的粗对准问题,提出 了基于捷联惯导非线性误差模型的直接精对准算法。推导了捷联惯导的非线性速度误差方程 和姿态误差方程,基于速度量测信息给出了非线性对准模型,通过UKF算法估计失准角完成 摇摆状态下的精对准。算法可允许初始姿态误差达到40°。通过计算机仿真和摇摆台试验 对算法进行了验证分析。在给定试验条件下,在600秒对准时间内达到水平 0.02° ,方 位0.1 7°的精度。同时计算机仿真结果表明需对惯导速度进行反馈校正来保证模型的工作精度。
     

基于DSP的微型捷联惯导系统设计

主要讨论微小型惯性导航系统的工程设计问题。以微机电惯性测量元件(MEMS-IMU)为惯性传感器,以数字信号处理器(DSP)为核心作为导航计算机,设计构造了一种微小型捷联惯性导航系统。给出了系统的硬件结构框图和程序设计流程图,并讨论了DSP软件设计和调试中的一些问题。利用本方案,对于实现军事和工程领域中导航系统微小型化、降低系统成本和体积具有重要意义。     

一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法

针对传统捷联惯导算法模型为非线性,需要对姿态、速度和位置分步运算,且高动态下算法精度较低的问题,提出一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。利用伪线性模型及其分析方法,将传统的地理系下捷联惯导方程各部分转换成伪线性形式,定义导航向量并建立其系统模型;再利用高阶数值积分算法提升导航向量更新精度,得到地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。最后,用仿真评估算法精度,与传统捷联惯导算法相比,大机动条件仿真中伪线性捷联惯导算法的精度提升了两个量级;旋转弹飞行仿真中导航误差不到传统算法的1/5。提出的伪线性捷联惯导算法结构简单,采用一个更新回路即可完成导航向量更新,且在高动态大机动条件下具有更高的算法精度,因此,对于捷联惯导算法研究与工程应用有一定的参考价值。     

惯导平台漂移补偿的模型跟踪控制方法

惯导平台的漂移是影响惯性导航精度的主要原因。本文提出一种在线式不建模方案对平台的漂移进行补偿，首先用参考模型分离误差信号，再用模型跟踪控制方法将引起漂移的干扰力矩补偿掉，实现漂移的完全补偿。     

基于RBF网络的惯导系统初始对准

建立了惯导系统（ＩＮＳ）初始对准的线性和非线性误差模型。分析了径向基函数（ＲＢＦ）网络的结构和工作原理。研究了ＲＢＦ网代替初始对准中的卡尔曼滤波器的实现方法。通过仿真表明，用神经网络进行初始对准，既可获得与卡尔曼滤波相同的对准精度，又提高了系统的实时性。     

国外光学捷联惯导系统的技术现状和捷联惯导发展趋势

主要论述了国外在激光捷联惯导系统和光纤捷联惯导系统方面的技术现状和未来的发展趋势,特别是近几年在系统设计、性能指标、应用领域方面的现状.通过对比、分析,总结了其技术进步的原因和技术进步的方向,为国内在该领域的技术进步提供了借鉴.     

基于奇异值分解的冗余惯导系统故障诊断

为了验证奇异值分解法（SVD）存冗余惯性组件系统故障诊断中的实用性，进行了一系列的研究。以沿正十二面体对称侧面配置的六陀螺冗余惯件组件为平台，对2种基于奇异值分解的故障诊断方法进行了相心的实验，分析了不同类型故障下的故障诊断效果及其原因。实验结果证明了方法在实际应用中的有效性，2种疗法均可以正确的诊断出故障。奇异值分解法中的方法2不仅可以检测一个陀螺的故障，还可以检测2个陀螺同时发生故障的情况，有更广泛的实用价值。     

基于Labwindows/CVI的捷联惯导测试软件设计

研究基于Labwindows/CVI的捷联惯导测试软件应用于激光陀螺(光纤陀螺)和石英加速度计组成的捷联惯性导航系统.对满足系统功能的CVI程序的关键编写要点作了详细介绍,主要包括多串口硬件实现及其初始化、超时等待处理,定时器使用,数据发送、接收和统计特性计算,数据实时显示更新,图形界面的生成、属性页切换实现、曲线图的...     

基于支持向量机的惯导初始对准系统

针对平台式惯导系统的初始对准 ,提出了基于支持向量机 (SVM)网络的滤波器 ,并将其用于惯导初始对准中 ,代替初始对准系统中的闭环Kalman滤波器 ,可以确保系统的误差状态始终为小量 ,实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能 ,并将其与神经网络滤波器、闭环Kalman滤波器进行对比。仿真结果表明 ,采用SVM网络滤波器简化了系统运算的代数结构 ,提高了系统状态估值运算的实时性 ,而对准系统的精度又与采用闭环Kalman滤波器的精度相当 ,并且SVM网络克服了神经网络的不足。     

基于轨道动态模型的星间链路测距随机误差测试方法

在轨道动态条件下卫星相对运动中细微的时间检测偏差将导致测距误差大幅增加,因此精确地测量此时卫星的相对距离准确度(即测距随机误差)是卫星测距功能地面测试的难点。文章提出距离动态情况下星间链路测距随机误差的测试方法,即建立轨道动态模型模拟在轨卫星动态工作场景,分析卫星地面测距模拟理论值的准确度影响,得到被测卫星的星间测距随机误差计算方法。对星间链路实测测距值进行测试及验证,测距随机误差低至0.027 m,与星间链路实测数据吻合较好,获得了轨道动态条件下星间测距随机误差更真实的测试结果。     

旋转惯导的发展及应用

惯性导航系统是现代各类载体的核心设备,其精度的高低制约着整个载体精度和性能的提升。旋转调制是提高惯导系统精度的一种重要误差补偿技术。本文对国内外旋转惯导的发展与应用情况进行了综述。相较于国外旋转惯导的大量成功应用,国内还需进一步提高旋转惯导的应用研究水平,以满足高精度的航海、航空以至航天领域长时间自主导航的需求。     

基于改进的动态故障树的惯导系统安全性分析

惯导系统的安全性是影响整个飞行器安全的重要因素.在利用动态故障树对惯导系统进行安全性分析时,针对马尔科夫链的组合爆炸和无法分析事件服从非指数分布系统的问题,引入了Monte - Carlo方法.提出了一种基于改进的最小割集的动态故障树分析方法,该方法通过改进最小割集的生成方法,确定相应的分析流程,综合了二元决策图、马尔...     

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。     

基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究

本文研究了一种基于卡尔曼滤波原理权值更新的多层神经网络学习算法，对此算法进行了详细的推证，并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性，既可获得与卡尔曼滤波器相同的对准精度，又提高了系统的实时性。从而得到了利用神经网络解决惯导系统初始对准问题的一种有效算法。