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.     

多功能捷联惯性导航仿真平台软件的设计及实现

针对真实捷联惯性导航系统难以进行重复工程实验问题,根据捷联式惯导系统特点,设计并实现了多功能捷联惯性导航仿真平台。针对不同运动载体的轨迹特点,平台实现了惯性器件信息、卫星接收机信息等多种传感器信息的仿真,并基于VC实现了载体模式选择、导航信息仿真、结果对比分析、信息多维显示等多种功能。系统采用Measurement Studio套件中的Graph3D控件实现了三维航迹的实时显示与对比。测试表明,仿真平台能够有效实现数据仿真、解算、显示、对比、分析等功能,可为相关导航系统算法的验证提供多种数据源,具有易维护、易扩展和高效率的特点。     

激光捷联惯导系统角增量输入姿态算法

在对经典理想角增量输入的圆锥算法分析总结基础上,提出并推导了更为合适的经典角增量输入圆锥算法通式.在对经典理想角增量与实际工程滤波角增量的圆锥响应对比分析基础上,推导了滤波角增量输入圆锥补偿算法的补偿系数和误差主项通式.最后,利用文中讨论的理想角增量输入和滤波角增量输入圆锥补偿算法,结合激光陀螺惯性导航系统的频谱特性进行了大量的仿真验证.仿真结果表明,文中讨论的角增量圆锥算法有效,能显著提高激光陀螺捷联惯性导航系统的姿态精度.     

攻角传感器的应用与分析

攻角是一种重要的机载大气数据信息,对攻角信息进行高精度的测量具有重要的意义。在介绍攻角传感器的基础上,重点介绍了四种常用的攻角传感器的结构、工作原理和应用情况,并在分析各种传感器的优点以及局限后,对攻角传感器进行说明和总结,最后展望了今后攻角传感器的发展方向。     

解决五自由度磁悬浮轴承耦合效应的试验研究

五自由度磁悬浮轴承在某型发动机上首次开展了研制.在装配调试过程中,出现了径向磁悬浮轴承和推力磁悬浮轴承的耦合问题.本文介绍了耦合效应的现象和故障排除,保证了五自由度磁悬浮轴承的稳定悬浮.     

通用导航串口数据接收协议的研究与应用

针对目前各种导航系统在输出导航结果时,由于所采用的数据包封装方法不同,对每种导航系统必须编写不同的数据接收软件的现象。研究了一种通用的导航串口数据接收协议,能实现对不同导航系统的导航数据包进行自动识别和接收,从而实现了数据接收软件的统一。文中对协议的原理和实现作了深入的研究和详细的说明,同时举例说明协议的使用方法。最后利用该接收协议,设计了一款基于VC++6.0的通用导航显控软件,同时详细说明程序读取协议的流程。大量实际测试结果表明,该显控软件能正确接收导航数据,证明了协议的正确性和通用性。具有很大的推广价值。     

瞄准吊舱捷联惯导系统快速传递对准方法

 新型瞄准吊舱系统中安装捷联惯导系统,使其在跟踪、探测目标的同时具备一定的自主导航能力。吊舱系统中的捷联惯导一般采用较低精度的惯性器件配置,且传递对准实现过程受到机动条件的严格限制。针对该问题提出了一种“比力积分/角速度匹配”传递对准方法,利用主惯导导航信息与惯性器件输出,以及子惯导惯性器件输出实现子惯导的对准。推导了基于主、子惯导系统误差的数学模型,详细分析了器件精度与低动态条件对系统状态量可观测度的影响,并针对低精度惯性器件与低动态条件下的传递对准性能进行了数字仿真。仿真结果表明,该方法在器件低精度与低动态条件下,对准性能达到5′,优于常规传递对准方法,可满足瞄准吊舱捷联惯导系统的快速对准性能要求。     

一种基于边缘特征的改进ORB算法

ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差（Otsu）的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。     

基于视惯融合的无人飞行器导航数据仿真方法

无人飞行器在卫星信号拒止情况下难以获得较高的导航精度。为此,需要研究基于载体自身传感设备的自主导航定位方法。立足于飞行器平台的视觉惯性紧耦合算法架构VINS-Mono,提出并设计了一种视觉惯性数据仿真方法,针对匀速直线运动过程无法恢复视觉尺度的问题,进行了初始化运动轨迹补充。仿真研究结果表明,该方法补充的轨迹能够很好地对齐视觉与惯性信息并恢复尺度,实现导航参数的正确求解。在理想条件下,500m平飞范围内定位误差占比不超过真值的3.5%,可作为评估卫星拒止环境下无人飞行器视觉惯性组合导航性能的参考方案。