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可重复使用航天器使用的惯性测量单元(IMU)既需要满足空间段长期在轨使用需求,又需要满足再入大气过程较严酷的力学振动环境及高动态下的高精度导航需求.针对可重复使用航天器对IMU的需求,本文对研制过程中动态精度设计和验证方法进行了总结,并介绍了一种六自由度振动IMU精度试验方法,该方法能够更真实模拟再入力学环境,可从系统需求出发,对IMU动态精度进行综合评估,为其他天地往返类型航天器提供参考. 相似文献
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介绍了捷联惯性航姿系统在姿态测量方面的应用。为改进捷联惯性航姿系统计算机解算的实时性,引入了四元数微分方程的三阶泰勒展开式作为系统姿态更新算法,并对某陆地产惯性航姿系统的测量数据用C语言编制了相应的仿真程序,为研制捷联惯性系统算法提供了参考依据。 相似文献
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朱金妙 《自动驾驶仪与红外技术》2000,(4):22-26
Allied Signal公司精密产品部正在开发一种小型化低成本的惯性测量装置(IMU)。其具有能用于枪炮发射(冲击大于12000g)和恶劣环境条件的战术性能。与硅MEMS一起实现的最小结构POG能提供用于实现非常低成本IMU的技术。本文给出传感器的选择以及IMU设计和IMU校准的方法,并且说明本独特设计的固有优点。Allied Signal公司的最小结构IMU设计是基于普通组件和开环结构,使用Allied Signa IMU产品系列中NDI元件。该设计基本上采用现用的商品化速率和加速度传感器。改进的IMU设计用于增程制导弹药计划。为了保护IMU的耐枪炮冲击性,已经作了提高枪炮强度和机械装配设计及其试验。我们已经研究和实现了精巧的传感器模型和实时误差补偿技术,以保证性能符合要求和实现低的生产成本。借助于软件处理 相似文献
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发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航(SINS/CNS/GNSS)是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波(EKF)。为了提高组合导航系统的精度及可靠性,对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波(UKF)模型进行了设计,直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分,利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程,并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明,相对于EKF算法,采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%,并且系统的实时性也可以得到保证。 相似文献
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在广泛使用的惯性/里程计组合导航应用中,一贯的方法是使用Kalman滤波器进行组合导航状态估计,展现出了强大的工程适用性。然而其对于历史状态没有修正,导致整体导航精度受限。而基于优化的方法可以平滑整体组合导航的轨迹,有望提升惯性/里程计组合导航的精度和鲁棒性。将优化方法与滤波方法在惯性/里程计组合导航应用中进行对比,分析在不同条件下优化算法和滤波算法的优劣。试验表明,基于优化的算法在含有稀疏位置观测的条件下能够比滤波算法定位精度更高。但是,无位置观测的条件下,滤波算法更加稳定和精确。可以得到:基于滤波的算法更加简单稳定,更适用于工程实践;基于优化的算法模型更加复杂,在观测约束更多的条件下能够得到更好状态估计结果。 相似文献
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