一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法

高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10～+55℃温度范围、-150～+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20～+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。     

基于最小二乘拟合法的分布式POS全局估计方法

针对无法保证各子阵天线附近均安装高精度子惯性测量单元（IMU）的问题，提出了一种基于最小二乘拟合的分布式位置姿态测量系统（POS）全局估计方法。首先，建立了考虑一维柔性变形角的主/子传递对准误差模型；然后，采用卡尔曼滤波（KF）估计已安装子IMU的子阵天线运动参数；最后，在已获取运动参数的基础上，采用最小二乘拟合估计未安装子IMU的子阵天线运动参数。半物理仿真实验结果表明，所提方法精确实现了阵列天线运动参数的全局估计，且未安装子IMU的子阵天线运动参数估计精度与相邻的子阵天线运动参数估计精度相当。      

微小型捷联惯性测量单元标定及补偿方法

在MIMU(微小型惯性测量单元)角速度及加速度通道误差数学模型的基础上,提出一种利用三轴速率转台的MIMU快速高精度标定补偿方法,介绍了各参数的测量原理及误差系数的计算公式,得出了相应的误差数学模型及修正算法。利用三轴转台进行姿态运动试验,试验结果表明,补偿后系统捷联惯性导航解算的三方位姿态误差小于1.5度。该标定补偿方法对提高MIMU的工作精度具有现实意义及工程适用价值。
     

基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法

误差建模、标定与补偿是提高微惯性测量单元(MIMU)精度的关键,而杆臂效应是影响低成本微机电系统(MEMS)惯导精度进一步提升的瓶颈.针对杆臂效应引起的多MIMU标定误差问题,提出了一种基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法.分析了杆臂效应影响多MIMU标定的误差机理,设计了一种六方位倍速率标定方案,建立了基于杆...     

基于DDF2的RTS平滑方法在机载分布式POS中的应用

机载分布式POS是一种基于惯性/卫星组合技术的柔性基线、多节点、高精度时空测量系统,是多任务航空遥感载荷高精度成像的关键装置。为了解决机载分布式POS因柔性基线效应导致的大失准角非线性问题,提出了将基于二阶插值微分滤波(Second-order Divided Difference Filter,DDF2）的RTS(Rauch Tung Striebel,RTS）平滑方法应用于机载分布式POS。首先,针对机载分布式POS的大失准角非线性问题,建立了非线性系统状态模型和量测模型。其次,基于DDF2提出了分布式POS传递对准RTS平滑估计方法,以获取更高精度的运动参数。最后,通过半物理车载实验验证了相比传统方法,此方法的航向测量误差由0.0060°降至0.0041°,精度提高了31.67%。     

基于状态量扩维的旋转式捷联惯导系统精对准方法

初始对准是旋转式捷联惯导系统（SINS）的关键技术之一。传统旋转式捷联惯导精对准方法多采用10维模型,该模型的精对准精度不能满足导航精度要求。针对此问题,提出了一种基于状态量扩维的旋转式捷联惯导系统精对准方法。首先,将陀螺和加速度计标度因数误差、安装误差扩展为状态变量,建立了28维的精对准模型;然后,对旋转过程中各状态量的可观测度进行分析,根据分析结果将模型优化为13维;最后,采用卡尔曼滤波实现了旋转式捷联惯导系统的精对准。仿真结果表明,与传统初始对准方法相比,该方法能有效提高姿态对准精度,并估计出更多陀螺误差项。      

融合高斯过程回归的UKF估计方法

高精度滤波估计是SINS/GNSS组合导航系统的关键技术之一,其估计精度直接影响了导航精度。传统滤波估计方法一般只基于惯导误差模型,未考虑惯导误差模型不确定性的影响。针对此问题,提出了一种采用高斯过程回归（GPR）增强无迹卡尔曼滤波（UKF）预测和估计能力的高精度滤波估计方法。一方面,能在有限的训练数据条件下通过UKF估计误差状态量;另一方面,高斯过程既考虑了噪声,也考虑了UKF的不确定性。将所提方法应用于SINS/GNSS组合导航系统中,车载实验结果表明,所提方法能有效提高滤波估计精度。      

改进的MEMS陀螺静态误差模型及标定方法

静态干扰力矩造成的陀螺角速度测量误差是MEMS(Micro Electromechanical System)陀螺主要的误差源之一,为了增强MEMS陀螺的抗干扰能力,根据外框架驱动式MEMS陀螺工作原理、具体结构,针对比力引起的干扰力矩,采用解析的方法分析了陀螺静态误差,结合试验法确定了陀螺静态误差数学模型,讨论了各误差项的物理起因及误差影响大小,论证了静态多位置法不能标定陀螺与比力平方有关误差项,提出了改进的陀螺静态误差数学模型,设计了10位置静态误差标定方法。试验结果表明:补偿后陀螺在10个静态位置的误差平均值和均方差分别为补偿前的0.83%和40%,提高了陀螺实用精度,为MEMS陀螺的精确标定、补偿提供了理论依据。     

改进的内框架驱动式硅MEMS陀螺温度误差模型

温度误差是MEMS(Micro Electronic Mechanical System)陀螺仪的主要误差源之一,为了消除温度对内框架驱动式硅MEMS陀螺仪性能的影响,提出了一种改进的温度误差模型.基于硅材料的赛贝克(Seebeek)效应,结合表头温度变形,分析了陀螺仪零偏误差;利用温度引起的干扰力矩,分析了陀螺仪输出与比力及角加速度有关项误差;针对温度引起系统谐振频率的变化,分析了陀螺仪标度因数误差.试验结果表明:在温度变化过程中,比力引起的干扰力矩是导致陀螺仪温度误差的主要因素,验证了改进的温度误差模型的正确性,补偿后陀螺仪的零偏稳定性提高了53.75倍,标度因数精度提高了19.6倍,改进的温度误差模型也适用于其它MEMS陀螺仪.