基于比例多重积分观测器的三轴惯性稳定平台加速度计测角误差估计

航空遥感三轴惯性稳定平台用于有效隔离飞行载体的偏航及姿态角运动,使成像载荷沿航向平稳飞行并保持载荷视轴对地垂直指向。通常情况下,稳定平台采用高精度位置姿态测量系统(Position and Orientation System,POS)作为姿态角传感器,一旦POS发生故障会导致平台失稳甚至危及载荷安全。为了提高平台运行可靠性并保证载荷安全,考虑了一种以加速度计作为姿态角冗余传感器的双工作模式,即POS组合工作模式和自主工作模式。当POS发生故障时平台切换到自主工作模式,依靠平台自身加速度计组件进行姿态控制。但与POS相比,加速度计测角易受载体扰动加速度影响从而导致测角误差较大,严重影响平台的稳定精度。针对这一问题,提出了一种基于比例多重积分(Proportional and Multiple-integral,PMI)观测器的加速度计测角误差估计方法,对平台系统建模及PMI观测器的设计过程进行了详细的论述,并利用真实飞行实验数据进行了性能测试。结果表明该方法对实际误差的估计精度达到0.0701°(RMS),可较好的估计出加速度计测角误差,为提高平台自主工作模式的稳定精度奠定基础。     

激光陀螺POS惯性数据滤波及时延补偿

激光陀螺作为位置姿态测量系统(POS)的核心传感器,其精度直接决定激光陀螺POS系统精度,围绕机抖激光陀螺信号去噪的需求,基于FIR滤波器建模的方法,设计了FIR数字低通滤波器;针对滤波器导致的信号延迟问题,根据FIR数字滤波器群延迟特性建模,提出了激光陀螺POS数据时延补偿方法。静态实验结果表明,设计的FIR数字低通滤波器降低了激光陀螺抖动噪声功率达80dB。进一步通过飞行实验表明,提出的方法降低了激光陀螺POS系统姿态角误差,与POS/AV510相比航向角误差由0.017°降低到0.01°,俯仰角误差由0.007°降低到0.005°,横滚角误差由0.016°降低到0.005°,满足了机载InSAR对激光陀螺POS精度要求。     

基于联邦滤波的INS/GPS/CNS位置、姿态组合算法

为了充分利用姿态量测信息来提高组合导航系统的姿态精度,以联邦滤波为基础,研究了以姿态和位置信息作为观测量的多信息融合导航技术,提出了位置、姿态组合模型,并详细推导了基于联邦滤波的位置、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,基于联邦滤波的位置、姿态组合滤波算法能够给出正确的INS误差的估计值,且估计精度较高,平台水平误差角的估计误差控制在10″以内,平台方位误差角的估计误差控制在20″以内,有效地提高组合导航系统的姿态精度.     

机载SAR用的GPS/SINS组合导航系统研究

提出了进行SINS姿态校正的四元补偿算法。采用闭环KF（卡尔曼滤波）技术实时校正惯性仪表误差，补偿四元数误差，修正位置，速度误差，GPS／SINS组合导航系统样机的试验结果表明：采用该提出的算法后，组合导航精度较高，在组合导航过程中若去掉GPS信息，短时间内纯SINS的导航精度很高，能够满足SAR对运动补偿精度的要求，待恢复GPS信息后，组合导航系统继续正常工作。     

船用捷联惯性导航系统姿态算法精度评估研究

分析了捷联惯性导航系统姿态解算中不可交换性误差产生原因，提出并分析了一种旋转矢量误差估计模型，并从该模型出发推导了几种高精度的捷联姿态算法，提出了由角速度提取角增量的梯形算法。以船舶为应用对象，进行了数字仿真和算法精度分析比较，结果表明：等效旋转矢量法和梯形算法可以提高系统的姿态解算精度。     

基于十二加速度计的GFSINS安装误差标定及补偿

针对高速旋转弹姿态解算精度不高的问题,提出用微小型加速度计构成无陀螺微惯性测量单元GFMIMU,为旋转弹提供完整的导航信息.设计并制作了一种十二加速度计的惯组实物模型,并在此基础上分别提出了方向安装误差角及位置安装误差的标定方案.根据存在安装误差的角速度解算精确数学模型,采用一种优化算法--最小二乘优化迭代方法,可以精确地补偿加速度计的安装误差.仿真结果表明,经补偿后误差被有效抑制,在20 s内姿态角的累积误差均能保证在以内,满足高精度姿态解算要求,具有一定实际应用价值.     

移动卫星天线指向矢量辅助组合导航系统方法

为弥补SINS/GPS组合导航系统姿态角误差可观测性差的缺陷,根据移动载体卫星天线捕获通信卫星后通过自搜索实现精确对准卫星的原理,提出增加天线指向矢量信息(SAPV)的方位角和俯仰角信息为系统观测量,用于辅助SINS/GPS组合导航系统.根据SINS/GPS组合导航系统数学模型对姿态角误差的可观测性进行了分析,并对SAPV与组合导航误差之间的关系进行了详细数学推导,证明了SAPV辅助组合导航系统的可行性,建立了SAPV辅助组合导航系统的数学模型,采用联邦滤波器进行数据融合.仿真结果表明,SINS/GPS组合导航系统通过SAPV辅助,方位角误差估计精度提高了1个数量级,小于10′,水平姿态角误差估计精度略有提高,小于2 ′.该方法充分利用了天线通过自搜索完成精确对准卫星后的高精度指向信息,无须添加任何硬件系统,通过简单可靠的信息融合算法即可达到提高载体姿态测量精度的目的.     

低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法

低成本INS系统的元件误差严重影响INS导航精度.针对车载系统,提出一种低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法.首先在GPS/INS组合导航Kalman滤波方程基础上,给出两种姿态角更新的观测方程.然后给出利用GPS测速确定航向角的原理,并且对低成本车载INS系统的俯仰角和翻滚角进行了分析,指出由INS随机误差造成的俯仰角和翻滚角误差比其本身量值要大,建议令俯仰角和翻滚角数值保持不变.利用实测算例确定了不同速度下的航向角精度,并且验证了该算法的有效性,以及相对于基于位置、速度组合的Kalman滤波,导航精度有明显提高.     

空间稳定惯性导航系统参数的姿态误差标校法

为提高空间稳定惯性导航系统的姿态精度,利用姿态误差进行系统级参数标定和校准.首先,给出了姿态误差模型,考虑陀螺漂移、加速度计误差、壳体翻滚失准角、安装误差和框架角零偏的影响;接着,利用姿态误差模型进行可辨识性讨论和分析,总结出能分离的参数和标定方法,并据此设计试验方案.获得姿态误差后,结合最小二乘法和姿态误差模型进行系统级参数标定和校准,结果表明,参数标定误差小于15％的姿态精度指标,校准后,纵横摇角和航向角精度提高了60％和40％.     

基于单目视觉的位置姿态测量系统精度检校方法

针对高精度位置姿态测量系统的姿态检校问题,提出一种单目视觉检校方法。首先分析了合作靶标精度对单目视觉姿态测量精度的影响,利用合作靶标实现视觉高精度姿态测量;然后提出基于正交矢量和动态滤波的联合标定法,标定出靶标坐标系和惯性测量单元之间的转换矩阵关系;最终实现了具备高精度姿态精度的单目视觉检校系统。实验结果表明,单目视觉检校系统静态姿态误差均方根为2.1',动态姿态误差为4.4',可以为高精度位姿系统提供姿态精度检校。