用于MEMS陀螺阵列信号处理的OBE平滑算法

为提高MEMS陀螺的精度,提出了一种基于最优定界椭球(OBE)的平滑算法,并将其用于陀螺阵列信号的处理.首先,利用多个相同型号的MEMS陀螺构成阵列,测量同一角速率信号,并建立数据融合模型.对于融合问题而言,噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降.为解决该问题,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,结合RTS平滑思想,提出一种新的平滑算法作为融合方法,它由前向滤波和反向平滑两个过程构成:前者采用集员估计理论中的OBE滤波估计角速率,后者则逆序执行OBE算法进一步提高估计精度.实验表明:该方法能够将陀螺的静态漂移由0.5130(°)/s降低到0.1368(°)/s;动态条件下,在有效跟踪载体角度变化的同时,将漂移由0.5343(°)/s降低到0.1704(°)/s,显著提高了陀螺的使用精度.     

基于非机动窗口捕捉的陀螺漂移在线补偿方法

针对中低精度自主导航要求,基于MEMS惯组中的加速度计与磁力计,提出一种基于非机动窗口捕捉的陀螺漂移在线补偿方法。通过加速度计输出值判定飞行状态,捕捉非机动窗口。利用地磁矢量以及重力矢量估计陀螺漂移并修正姿态误差。在陀螺漂移6°/h,磁力计精度100 nT的仿真条件下,能有效估计出陀螺漂移,姿态精度优于3′。在80 mg加速度计噪声干扰下定姿精度优于8′,同等条件下比现有互补滤波算法精度提高50%。基于转台开展了MEMS惯组ADIS16488的物理试验,结果表明,所提出算法能有效修正姿态误差,比现有的互补滤波算法更具有抗机动性。所提出方法完全自主,精度较高,可显著提升中低精度惯组中陀螺的性能,具有工程应用价值。     

基于状态约束的MIMU/磁强计组合姿态估计滤波算法

构建了基于MEMS技术的陀螺、加速度计、磁强计及空速计组合的微小型飞行器姿态测量系统.研究了基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法.取姿态误差四元数和陀螺随机漂移构建状态向量,通过误差四元数微分方程和陀螺随机误差模型建立卡尔曼滤波状态方程,采用速度信息实时补偿加速度计输出值得到重力矢量,利用重力矢量估计水平姿态,通过滤波补偿姿态误差,降低了对陀螺的精度要求.将状态向量之间的约束方程作为伪量测方程引入到量测模型中,解决了由于状态向量相互约束导致的滤波发散和奇异.动态飞行滤波噪声的自适应调整增强了系统性能.仿真和实验表明,该滤波算法能够有效避免系统的漂移,提高系统测量精度和稳定性.     

单轴旋转SINS方位陀螺漂移分析与估计

单轴旋转SINS的方位陀螺漂移对长航时导航精度至关重要,方位陀螺漂移的估计是单轴旋转SINS的关键技术之一。通过对单轴旋转SINS方位陀螺漂移估计的主要影响因素进行分析,提出将水平阻尼网络引入到导航流程中,建立带水平阻尼网络的误差模型,利用位置匹配Kalman滤波对方位陀螺漂移进行估计,并设计了一种合理的估计流程,能够全面估计出惯性器件零偏,保证了方位陀螺漂移的估计精度。数学仿真和海上试验结果表明,对陀螺角度随机游走系数约为0.001(°)/h～(1/2)的SINS,经过6 h的估计流程后方位陀螺漂移估计精度优于0.001(°)/h,估计完成后转入纯惯性导航定位精度优于1.5 n mile/24 h(max),验证了该方法的可行性。     

旋转-静止混合对准方案在旋转火箭弹中的应用

由于成本考虑,旋转火箭弹捷联惯导系统中使用中低精度陀螺,利用传统的初始对准方法,对准精度难以满足要求。针对旋转火箭弹的特点,提出了一种旋转调制的非线性对准方法,利用该方法,Y轴和Z轴陀螺的随机漂移得到调制,从而提高了对准精度。针对单纯旋转调制对准无法精确估计陀螺漂移的缺点,提出了一种旋转—静态混合对准方案,利用旋转调制的对准结果,在静止段对陀螺漂移进行精确估计。仿真结果表明,由两个精度为0.2(°)/h和一个精度为0.01(°)/h的陀螺组成的捷联惯导系统,在230 s内对准误差小于0.05°,同时可准确估计出三个陀螺的漂移。该方案具有一定的工程实用价值。     

基于自适应UKF算法的MEMS陀螺空中在线标定技术

为保证微型卫星定位应用中系统精度与稳定性,需要对姿态传感器进行实时在线标定.在无外界姿态参考时,提出一种用三轴磁强计测量值来实时估计MEMs陀螺的零漂误差的方法,采用UKF滤波算法,将陀螺漂移作为滤波状态向量,通过建立三轴磁强计测量微分方程,作为系统量测方程实现陀螺漂移的最优估计.针对磁强计测量信息易受干扰导致滤波量测模型不准确的问题,将自适应因子引入到UKF中,通过在线监控和调整测量误差,减少陀螺标定的估计误差,增强系统性能.实验结果表明,经过标定,MEMS陀螺精度提高约30%,并且在磁强计有外界干扰时,陀螺的标定结果收敛.将标定后的MEMS陀螺进行姿态解算,其动态误差小于2°.     

MEMS陀螺随机漂移多尺度滤波方法

为了能有效地补偿MEMS(微电子机械系统)陀螺仪的随机漂移,提高载体姿态估计的精度,基于小波理论与多尺度分析方法,使用db4小波,将MEMS陀螺仪随机漂移进行深度为4的多尺度分解,得到5组小波系数。根据分解后的各尺度系数进行信号重建,得到5组多尺度陀螺仪漂移数据。对重建后的各尺度漂移数据进行时间序列建模,可以得到MEMS陀螺仪随机漂移的多尺度时间序列模型。在多尺度时间序列模型的基础之上,建立多尺度离散系统的系统模型,使用卡尔曼滤波方法,对个尺度陀螺随机噪声进行滤波,可以有效地滤除MEMS陀螺仪的随机漂移。试验结果表明本方法能有效降低信噪比。     

改进小波阈值法在MEMS陀螺信号去噪中的应用

陀螺随机漂移是影响MEMS陀螺仪精度的重要指标,有效减小MEMS陀螺仪的随机漂移误差是提高MEMS陀螺仪使用精度的关键技术之一.文中在分析了小波阈值法的去噪原理和存在的缺陷的基础上,构造了一种新的阈值函数,并利用3σ准则提取阈值,提出了一种改进的,小波阈值去噪法,并将其应用于MEMS陀螺仪输出信号的滤波处理中,取得了良好的去噪效果.实验结果表明,文中提出的方法可以有效减少信号中的高频噪声,很好地抑制MEMS陀螺仪的随机漂移,去噪效果明显优于传统的,小波阈值法.     

恒速偏频激光陀螺系统静基座初始对准中等效东向陀螺漂移估计

以单轴恒速偏频激光陀螺系统为研究对象,在分析IMU传感器误差的基础上,建立了合理有效的静基座初始对准滤波器模型。针对系统连续旋转运行的特性,提出了简洁适用的滤波器估计误差检验方法,利用自主设计的原理样机验证了恒速偏频技术的实际可行性,对滤波算法进行了实验测试。实验结果表明,初始对准滤波算法能够稳定有效地估计IMU传感器误差,且等效东陀螺漂移估计精度优于0.0004(°)/h,该系统具有很高的工程应用潜力。     

低成本GPS/DR容错组合导航系统设计

GPS信号易受建筑物或树木遮蔽,而低成本的MEMS惯性元件随机漂移大,性能随温度急剧变化,采用一般的Kalman滤波器融合GPS和低成本MEMS惯性元件信号,构成GPS/DR组合导航系统很难满足导航系统的容错和精度要求。针对GPS和MEMS惯性元件构成的低成本GPS/DR组合导航系统,设计了容错UKF/KF联邦Kalman滤波算法,提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力;针对MEMS惯性元件随机漂移大的缺点,采用零偏试探消减算法,抑制了MEMS惯性元件的随机零漂,提高了MEMS惯性元件的精度。仿真结果表明,基于该算法的GPS/DR组合导航系统的定位精度高,抗干扰能力强,在GPS信号中断的情况下导航系统仍可在短时间内保持较高的定位精度。