一种对车载惯导中平动加速度干扰的处理方法

文章针对车体的频繁加减速所带来的平动加速度对姿态融合的干扰问题，提出了一种对干扰加速度的门限检测和动态隔离算法。首先，搭建了基于MEMS惯性器件的实验平台，其中包括STM32处理器和三轴陀螺仪、加速度计和电磁罗盘等。然后，实现了多轴数据处理和系统状态方程的建立，并采用卡尔曼滤波融合算法，实现了对载体姿态的解算。通过分析干扰加速度对系统输出的影响，根据车体加减速过程中Z轴加速度不敏感的特性，利用输出融合结果反馈的方式，设计了相对加加速度的计算方法，从而实现对干扰的隔离。实验结果表明：该方法能够获得较高的灵敏度，而常规的加速度归一化门限处理方法要延迟1~2个周期。在12次的检测率分析中，二者的测试结果是12:7，证实了该方法的有效性和性能优势。该方法对低成本车载惯导具有一定的参考价值，可以提高系统的融合姿态输出精度。     

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

采用单目视觉的非合作目标星状态估计

针对微小卫星逼近观测未知的空间翻滚非合作目标星任务，提出一种基于单目视觉的目标星相对状态估计方法。在建立追踪星/目标星相对运动模型的基础上，以单目相机识别并测量获得的目标星固有特征的像素位置为观测输入，通过扩展卡尔曼滤波算法实现对目标星相对位置、相对速度、相对姿态、角速度、惯量比和特征位置等状态的估计。仿真结果表明,该方法能够很好地实现对未知非合作目标星的相对状态估计，姿态估计误差小于2°，位置估计误差小于0.1 m，特征点位置平均估计误差小于0.04 m。     

拟线性最优平滑滤波及其应用

在普通推广卡尔曼滤波（Ｅ．Ｋ．Ｆ．）的基础上，提出了一种更加适用于非线性状态方程和观测方程的改进的滤波算法－－拟线性最优平滑滤波（Ｑ．Ｌ．Ｏ．Ｓ．Ｆ．）算法，在求该滤波算法的状态转移矩阵时，加进了二阶导数项，同时线性化的标称值取为单步平滑值，降低了非线性对滤波的影响，提高了滤波精度。通过对某歼击机的仿真飞行试验数据及实测数据的处理，表明该算法比普通推广卡尔曼滤波具有更好的收敛性、精确性。     

IN-FLIGHT ALIGNMENT OF INERTIAL NAVIGATION SYSTEM BY CELESTIAL OBSERVATION TECHNIQUE

This paper presents an in-flight alignment technique for a strapdown inertial navigation system (SINS) and employs a star pattern recognition procedure for identifying stars sensed by a CCD electrooptical star sensor.Collinearity equations are used to estimate sensor frame star coordinates and the conventional least square differential correction method is used to estimate the unknown orientation angles. A comparison of this attitude with the attitude estimated by the SINS provides axis misalignment angles. Simulations using a Kalman filter are carried out for an SINS and the system employs a local level navigation frame. The space stabilized SINS is discussed in conjunction with the celestial aiding. Based on the observation of the Kalman filter, the estimating and compensating gyro errors, as well as the position and velocity errors caused by the SINS misalignments are calibrated by celestial attitute information.     

科技文摘及其编写方法

根据国家科委科技情报局(86)国科情字053号文件“关于自然科学技术期刊附文章提要的通知”精神、国家标准《GB6447—86文摘编写规则》的规定和航天部科技情报信息系统与检索刊物建设的实际需要,凡航天部编辑、出版的期刊论文、科技报告、会议报告、情     

一种非视距信号环境下智能手机速度平滑定位方法CSCD

随着智能手机的普及,基于智能手机的位置服务深刻地影响了人们的生活。通常,智能手机内嵌有全球导航卫星系统(GNSS)芯片,通过跟踪导航卫星信号获得载波频率、载波相位和码相位信息,从而解算位置和速度信息。对于单点定位(SPP)技术而言,位置主要由码相位计算确定,而速度信息主要由载波多普勒频移信息计算确定。在复杂城市环境下,GNSS信号可能会被周围的建筑物反射,形成非视距(NLOS)信号。NLOS信号会导致额外的传输路径,并引起数十米的位置误差。由于速度比位置更精确,通常使用卡尔曼滤波器(KF)进行基于位置-速度(P-V)动态模型的位置平滑。提出了一种因子图优化(FGO)方法来减少NLOS引起的位置误差,将时间相关历史测量值添加到FGO中以优化当前位置估计,并采用两种鲁棒策略来减小NLOS条件下的位置偏差。最后,使用智能手机采集实际场景数据集进行了实验,结果表明FGO方法在速度辅助下可以获得更好的定位结果。