MEMS惯性测量单元减振系统仿真分析

MEMS惯性测量单元使用MEMS仪表作为角速度和加速度传感器,该传感器对振动和冲击敏感,会引起惯性测量单元的测量误差.MEMS惯性测量单元多用于飞机、炸弹、导弹等振动环境恶劣的地方,因此减振器的设计尤为重要.减振器设计首先要明确惯性测量单元所处的振动环境,其次要明确MEMS惯性测量单元敏感的频点,最后明确惯性测量单元的质量、安装形式.设计了一种用于MEMS惯性测量单元的减振器,减振效率达75％,对振动和冲击均起到衰减的作用,衰减频带展宽,且在峰值的放大倍数低于3.5.     

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

惯性器件精密零件微小毛刺去除技术研究

针对惯性器件中的外形复杂类零件、通孔交叉孔类零件、特殊材料类零件等微小毛刺去除需求,分析了现有控制工艺方法不足.通过开展高效率、高质量的零件毛刺去除试验,研究了磨粒流去毛刺、磁力研磨去毛刺、强力超声波去毛刺等精密去毛刺新方法对产品质量的影响,分析了先进去毛刺工艺方法的适用性,探索了惯性器件零件去毛刺技术发展方向.     

基于距离信息的行人协同导航研究

针对行人在室内导航中GPS信息无法获取以及纯惯导解算结果发散严重的问题,提出了通过协同导航的方式提高行人室内导航精度的方法.利用行人间的相对距离约束关系,抑制纯惯导解算结果的发散.详细推导了行人协同导航的模型,采用信息滤波的方法解算导航结果,并在理论推导中发现信息滤波更加适合行人协同导航的工程实践.设计了一种使用微型惯性测量器和超宽带测距设备的行人协同导航系统,进行实际效果验证.通过数据采集与处理,将行人导航轨迹图输出,分析协同导航以及单独导航的误差,验证协同导航的有效性.实验结果表明,协同导航与单独导航相比,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果.     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

卫星导航在大过载情况下的精度考核

目前GPS 系统广泛应用于定位、测速中,尽管其在低速、低过载的相关领域 中没有限制,但在一些特殊环境,例如火箭橇试验的大过载环境中,可能因国外技术限制 无法正常工作。而北斗导航系统作为我国自主开发的系统则不会受到此类制约。首先介绍 了卫星导航定位理论,从理论上分析了卫星导航系统工作不受到载体速度和加速度限制。 之后,通过两次试验,发现了GPS 系统受到限制的情况。最后,通过比较GPS 系统和北斗 导航系统的定位、测速精度,得到了可以使用北斗导航系统替代GPS 系统的结论。     

基于火箭橇的北斗动态定位精度鉴定方法

介绍了几种现有的以GPS/北斗为主要代表的卫星导航系统的动态定位精度 鉴定方法,分析了这几种方法在模拟实际使用环境、鉴定精度等方面的优缺点,提出了 一种基于火箭橇试验平台的北斗导航定位系统动态定位精度鉴定方法。该方法能够很好 地模拟北斗导航定位系统实际工作环境（速度、加速度、振动和天线角度等）,解决高 动态、高精度北斗导航定位系统动态定位精度鉴定问题,并对该方法的原理和实施方法 作了详细的论述,最后分析了该方法的不确定度及误差,并提出了改进措施。     

A dimension reduced INS/VNS integrated navigation method for planetary rovers

Inertial navigation system/visual navigation system (INS/VNS) integrated navigation is a commonly used autonomous navigation method for planetary rovers. Since visual measurements are related to the previous and current state vectors (position and attitude) of planetary rovers, the performance of the Kalman filter (KF) will be challenged by the time-correlation problem. A state augmentation method, which augments the previous state value to the state vector, is commonly used when dealing with this problem. However, the augmenting of state dimensions will result in an increase in computation load. In this paper, a state dimension reduced INS/VNS integrated nav-igation method based on coordinates of feature points is presented that utilizes the information obtained through INS/VNS integrated navigation at a previous moment to overcome the time rel-evance problem and reduce the dimensions of the state vector. Equations of extended Kalman filter (EKF) are used to demonstrate the equivalence of calculated results between the proposed method and traditional state augmented methods. Results of simulation and experimentation indicate that this method has less computational load but similar accuracy when compared with traditional methods.