基于激光多普勒测速仪的车载组合导航

 针对车载纯捷联惯性导航系统(SINS)导航精度随时间增长而降低的不足,提出了基于激光多普勒测速仪（LDV）这一新型速度传感器的组合导航方案。通过建立SINS/LDV组合导航系统的状态方程和量测方程,设计了系统的卡尔曼滤波器,并对组合导航系统进行了仿真模拟。结果表明：SINS/LDV组合方案能够有效减小SINS导航参数随时间的累积误差,可以实现全自主、高精度导航;当LDV测速精度为0.1%时,组合导航系统的位置精度提高了2个数量级,速度精度提高了1个数量级。     

履带装甲车辆里程计刻度系数在线辨识方法研究

在履带装甲车辆SINS/OD组合导航系统中,里程计的刻度系数对导航结果的精确性有着至关重要的影响。为满足作战部队对履带装甲车辆快速、机动的标定要求,提高SINS/OD车载组合导航系统的导航精度,首先对里程计与惯导系统之间的安装误差角进行了标定。将变遗忘因子最小二乘法与限定记忆最小二乘法相结合,利用GPS的量测速度对里程计刻度系数进行了在线辨识。为检验辨识方法的可靠性,进行了实车实验,利用辨识结果进行了航位推算,并与GPS的定位结果进行了对比。实车实验表明,该辨识方法可以得到较高精度的定位结果,对于车体运动状态及行车路况发生变化等情况具有较强的跟踪性能;对标定路段的路况要求较低,具有很好的工程应用价值,符合作战部队的实际需求。     

机载北斗/GPS/SINS组合导航系统软硬件设计

针对单一导航导航系统在导航精度、稳定性、设备成本以及导航信息完备性等方面的局限性,设计了卫星导航/惯性导航组合导航系统。针对GPS导航系统受制于人及北斗导航系统发展尚不完善的特点,提出了基于北斗/GPS/SINS的军用机载组合导航系统软硬件设计。搭建了北斗/GPS/SINS组合导航系统硬件平台,采用基于不确定度的加权平均数据融合算法提高组合导航系统的导航可靠性和准确性。仿真结果表明,该组合导航系统稳定性好,可靠性高,定位准确。     

基于速度阻尼的天文／惯性组合导航技术研究

简要介绍了天文／惯性组合导航系统的基本原理,采用速度阻尼技术阻尼惯性导航系统的舒拉周期误差,为天文导航系统提供高精度的姿态信息,从而利用天文导航信息估计补偿惯性导航系统的陀螺漂移,同时,速度阻尼克服了天文导航不能估计补偿加速度计误差的缺点,使天文／惯性组合导航的各种误差得到补偿修正,解决了天文／惯性组合导航长航时导航条件下导航精度不高的问题;对研制的天文／惯性组合导航系统远洋航行的数据进行半物理仿真,仿真分析结果表明：基于速度阻尼的天文／惯性组合导航技术可以实现天文／惯性组合导航系统的长航时高精度组合导航。     

基于光纤陀螺捷联惯导的载体位姿精密测量

针对大型特种载体位姿测量系统结构复杂、可靠性差、成本高的问题,基于光纤陀螺(FOG)捷联惯导系统(SINS),采用卫星、天文2级组合导航,提出了实现载体导航信息精密测量的新方法,给出了组合导航系统的滤波结构、误差方程、数学模型。数据分析与精度评估的结果表明,采用小型化、高可靠性、低成本的FOG SINS的组合导航方法能够实现载体速度、位姿的精密测量。基于FOG SINS的载体位姿的精密测量方法是实现导航低成本、高性能的一种有效途径。     

三维空间中的偏振光导航方法

提出了偏振光/GPS/SINS组合导航方法。推导了偏振光辅助测姿原理并进行了仿真验证。提出了多模块改善能观度的方法。采用联邦卡尔曼滤波方法实现了组合导航算法,利用Matlab仿真方式分别对使用单偏振光模块和多偏振光模块的组合导航系统的测姿修正效果和能观度改善效果进行了检验。结果表明偏振光辅助测姿方法的引入能够大大改善导航系统的能观度和精度,非平行观测的多偏振光模块可以进一步提高系统性能。     

一种新的GPS/SINS组合测姿模型

针对多天线GPS/SINS组合测姿中存在的精度不够和难以实现的问题,研究了一种新的GPS/SINS组合测姿模型。利用GPS载波相位高精度相对定位技术,在传统“速度+位置”松组合的基础上,加入了基于基线向量误差的姿态量测方程,提出了一种精度较高并且较易实现的GPS/SINS组合测姿模型。基于某飞行仿真航迹对模型的测姿性能进行了数值仿真,并与传统测姿模型进行了对比分析。仿真结果表明,与传统模型相比,新的测姿模型可以显著提高导航系统测姿精度和滤波收敛速度,偏航角、俯仰角测量精度可达0.02°,滚动角测量精度可达0.1°,可为飞行器的高精度组合测姿提供一定的参考价值。     

激光捷联惯导系统高程通道滤波模型设计

针对传统航位推算算法中里程计俯仰安装误差角难以精确辨识,以及高程通道定位精度较差等问题,提出利用高度计作为辅助手段的激光捷联惯导／航位推算／高度计组合导航算法,并设计了高程通道的滤波模型。该算法基于Kalman滤波最优估计理论,利用气压高度计量测信息对SINS／DR组合系统高程通道进行估计补偿,以达到高程通道精确定位的目的。试验表明,经高度阻尼后系统高程定位精度达到3m。     

自适应惯性／天文器件级组合导航算法研究

在惯性／天文组合导航系统中,天文设备输出信息中所包含的噪声易受外界环境影响而发生变化,使得惯性／天文器件级组合导航数据融合精度受到制约。针对这一问题提出了基于自适应滤波的惯性／天文器件级数据融合算法,该算法在对导航参数误差、惯性器件误差进行滤波估计的同时,对天文量测信息噪声方差阵进行实时推算,从而优化滤波器对天文量测信息的处理,提高导航精度。经仿真试验可知,使用自适应滤波算法进行数据融合,导航位置精度可提高30％,具有理论价值与工程意义。     

一种新的惯性／天文组合导航方法研究

针对传统的惯性／天文组合定位定向法不能有效修正惯性导航系统传感器误差所造成的导航误差，研究了一种新的惯性／天文组合导航方法。利用天文导航系统的量测，在初始对准后估计并补偿加速度计偏置误差，在组合导航过程中闭环修正陀螺漂移误差，进而提高组合导航的姿态、速度及定位精度。仿真结果表明了该方法的有效性，并通过与传统组合方法仿真结果的比较，证明了此方法的优越性。     

激光陀螺捷联惯性导航系统误差分析及仿真计算

激光陀螺随机游走现象的存在，严重影响了捷联惯性导航系统的导航性能。本文用数学分析的方法推导出激光陀螺随机游走造成的系统导航误差标准偏差的解析表达式，以便定量地研究激光陀螺随机游走对系统精度的影响，并提出改进措施。同时按照给定的飞行轨迹和随机游走系数，进行了系统数学仿真计算，对仿真计算结果进行了分析。     

A Kalman filter algorithm based on exact modeling for FOG GPS/SINS integration

The Kalman filter is widely applied in fiber optic gyro (FOG) inertial integrated navigation system. To solve the problem of hard acquirement of Kalman filter parameters, a novel algorithm for FOG GPS/SINS integration navigation based on exact modeling is proposed in this paper. The models of inertial sensors using Allan variance analysis are established in proposed algorithm and the precise Kalman filter model is obtained based on the correspondence between Allan variance coefficients and inertial sensors parameters. The simulation and experimental results show that Kalman filter parameters can be obtained for GPS/SINS integrated navigation system precisely and efficiently based on Allan variance modeling method, and the algorithm has reference value for theoretical perfection and engineering applications.     

基于激光测速仪的高精度定位定向技术

基于激光测速仪的工作原理、测量特性,结合惯性导航系统的工作特点,提出一种实现车体自主高精度定位定向的组合方法。推导了用于车载组合定位定向的三波束激光测速仪误差模型,结合捷联惯导误差模型,选取了组合卡尔曼滤波器状态量,并推导了组合导航量测模型。最后针对这种基于激光测速仪的组合定位定向方法进行了仿真计算,列出了相关计算结果,仿真结果验证了这种方法的正确性。     

MEMS陀螺随机误差特性研究及补偿

为了提高MEMS陀螺输出角速度的精度,采用Allan分析法以及Kalman滤波算法对MEMS陀螺仪进行随机误差分析和补偿。由Allan方差分析陀螺的输出数据,对Allan方差进行最小二乘法拟合,得到各项随机噪声的定量评价指标;对陀螺的输出数据使用AR模型进行数学建模,采用AIC准则确定了AR模型的阶次,建立了陀螺零漂数据的离散时间表达式;在AR模型所建立的陀螺随机误差模型的基础上,设计了Kalman滤波器,对陀螺输出数据使用Kalman算法进行了滤波处理,对陀螺的随机误差进行了补偿;通过Allan方差对Kalman算法对陀螺随机误差的补偿效果进行分析。实验结果表明:角速率随机游走Kalman滤波前为槡0.148 7°/h~(1/2),Kalman滤波补偿后为槡0.004 1°/h~(1/2),,通过补偿可减小97.24%的角速率随机游走误差;零偏不稳定性Kalman滤波前为1.940 8°/h,Kalman滤波补偿后为0.054 2°/h,通过补偿可减小97.21%的零偏不稳定性误差;速率随机游走Kalman滤波前为2.698 5°/h~(3/2),Kalman滤波补偿后为0.334 3°/h~(3/2),通过补偿可减小87.61%的速率随机游走误差。Kalman滤波适用于MEMS陀螺的滤波处理,可有效降低陀螺的随机误差。     

激光陀螺滤波评估方法研究

在现有硬件的基础上,通过滤波等软件算法来提高激光陀螺捷联惯导系统对准和导航精度是目前国内外学者所公认的。为了对激光陀螺滤波前后的效果进行准确、定量的评估,设计了Allan方差分析算法,开发了对准-导航及精度分析评估软件,分别从元件级、系统级对其展开了研究,并结合具体激光陀螺捷联惯导设备对其进行了实验验证。     

旋转调制捷联惯导激光陀螺仪误差自补偿新方法

基于旋转调制的自补偿技术是进一步提高激光陀螺仪捷联惯导系统导航精度的有效方法。研究了旋转调制捷联惯导系统中的激光陀螺仪误差补偿方法。建立旋转式捷联惯导系统激光陀螺仪的误差传播方程,分析激光陀螺仪旋转误差效应及误差传播特性,在此基础上建立了调制策略编排目标函数;研究了双轴交替旋转调制模式下的调制策略编排方案,提出了一种改进的16次序双轴交替旋转调制方法,建立了基于双轴转动角速度的动态误差方程,实现了转动过程中激光陀螺仪的常值项误差、标度因数误差、安装误差的有效补偿,进一步抑制速度误差积累所引起的位置误差。仿真结果验证了该方法的有效性,提高了捷联惯导系统导航精度,可为旋转调制光学捷联惯导系统设计提供理论参考。     

基于Kalman滤波算法的陀螺仪动态漂移补偿研究

应用MEMS陀螺仪测量人体手臂运动姿态时,针对陀螺仪受线加速度干扰导致测量姿态发散的问题,提出基于Kalman滤波算法的姿态误差补偿方法;该方法首先将陀螺仪采集到的角速度通过方向余弦算法解算得到姿态角,并将陀螺仪动态漂移造成的姿态角误差视为时变信号,通过建立姿态角漂移误差的状态方程及观测方程,应用卡尔曼滤波算法,实现对姿态角漂移误差的估计,最终达到对陀螺仪动态漂移误差的补偿;实验与仿真结果表明,应用该算法能够有效的抑制线加速度干扰导致的陀螺仪测量的姿态发散,适用于陀螺仪对人体手臂运动姿态的测量。