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.     

基于互补滤波的动中通天线姿态估计

为了满足低动态下天线稳定的要求,构建了一个基于微机械陀螺、加速度计和磁强计组合的动中通低成本姿态测量系统.该系统利用加速度计重力场分量估计的倾角和磁强计地磁场分量估计的航向角作为辅助信息,校正陀螺漂移误差.根据陀螺与辅助传感器的互补特性,设计一个多轴互补滤波器,利用陀螺的高频分量和辅助信息的低频分量估计姿态角.根据载体机动状态调整控制器参数,使滤波器能自适应选择交接频率,减小机动加速度对姿态估计的影响.实验结果表明,互补滤波能有效地估计出姿态,系统的动态估计精度在±2°内.     

一种微型矢量水听器姿态测量系统

矢量水听器姿态校正的通常做法是将姿态测量系统捷联安装在声纳平台上,这种方案无法准确测量矢量水听器的姿态变化。针对这个问题,设计了一种微型姿态测量系统,并将其捷联封装在矢量水听器内部。系统采用MEMS陀螺测量角速度,用毕卡迭代算法解四元数姿态更新方程。用MEMS加速度计和磁力计分别测量重力方向和磁北方向,再使用扩展卡尔曼滤波对解算姿态角进行实时校正。经测试,该系统横滚角和俯仰角的静态误差小于0.2°,航向角的静态误差小于0.8°。摇摆实验中,横滚角和俯仰角的动态相对误差小于2.9%,航向角的动态相对误差小于3.6%。海上试验结果证明该姿态测量系统应用于矢量水听器可明显提高目标方位估计的精度。     

基于强跟踪滤波的旋转捷联惯导初始对准方法

旋转捷联惯性导航系统在传统系统结构上进行了改进,陀螺和加速度计安装于转动基座上,通过捷联算法中的积分运算消除陀螺仪和加速度计中的非随机性误差。针对该导航系统的结构特点,研究了一种基于强跟踪滤波算法的快速估计平台误差角的初始对准方法,推导了系统的误差数学模型,论述了强跟踪滤波基本方法及初始对准状态方程与观测方程,进行了数字仿真验证。基于某型光纤陀螺和MEMS加速度计,通过在高精度转台上的旋转实验进一步进行了基于实际系统的算法性能验证。结果表明,对于中低精度的光纤陀螺旋转捷联惯性导航系统,所提出的对准方法具有较高的对准性能,具有工程应用价值。     

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°.     

机动对速度匹配法传递对准效果的影响

传递对准过程中,机动运动有利于改善对准效果,不同的机动运动方式对特定匹配模式下的对准效果改善程度不同。通过建立速度匹配法传递对准卡尔曼滤波器模型,对几种典型机动方式下的模型分别进行深入仿真研究,详细比较不同机动方式对捷联惯导系统对准效果的影响。仿真结果表明,采用速度匹配传递对准方式,载体单独做摇摆加线运动姿态误差角估计精度能达到1',陀螺常值漂移的估计精度能达到90%,加速度计常值零偏无法估计。载体做"S"形机动运动姿态误差角估计精度优于0.5',陀螺常值漂移的估计精度能达到95%以上,加速度计常值零偏估计精度能达到99%。     

大陀螺零偏条件下的快速传递对准算法

针对某些某些微机械陀螺零偏重复性差的特点,提出了滤波反馈修正和陀螺零偏粗对准预处理两种方法,使“速度＋姿态”快速传递对准算法在大陀螺零偏条件下能够不损失估计精度。在简要介绍“速度＋姿态”．决速传递对准算法数学模型的基础上,探讨了大陀螺零偏导致的惯导系统非线性误差。为减小上述非线性误差的影响,提出用每一步滤波估计值修正子掼导状态的反馈修正方法,和在进行卡尔曼滤波前直接测量比较主、子惯导陀螺输出的陀螺零偏粗对准预处理方法。仿真结果表明,采用上述两种方法,快速传递对准算法可在陀螺零偏过大的情况下保持算法的有效性和估计精度。     

激光陀螺惯性测量单元系统级标定方法

传统的分立标定方法必须依靠高精度的转台提供姿态基准,不满足带减振器的惯性测量单元(IMU)和现场标定需求.首先建立了附加约束条件的陀螺和加速度计安装坐标系数学模型,根据陀螺和加速度计的输出误差方程,从惯性导航基本误差方程出发推导了惯性测量单元的系统级误差参数标定Kalman滤波模型,该模型包含了陀螺和加速度计零偏、比例因子、安装误差在内共21维标定误差状态变量,且仅以速度解算误差为观测量.依据所建立的模型和设计的标定路径对此系统级标定方法进行了仿真,仿真结果表明,陀螺和加速度计零偏估计精度分别优于0.005°/h和0.005 mg,安装误差估计精度优于1″,比例因子误差优于1ppm,满足高精度惯导系统的标定需求.     

考虑机抖激光陀螺信号滤波特性的圆锥算法修正

捷联惯导系统一般用圆锥算法来补偿其圆锥运动漂移,标准的圆锥算法是以理想的陀螺信号为输入设计的,而机抖激光陀螺常用数字低通滤波器来滤除抖动偏频信号,由于滤波器的非理想性,滤波后信号的幅频特性发生畸变,引入了较大的圆锥算法误差。参考标准圆锥算法误差公式,用相对圆锥误差分析方法比较研究了算法的误差变化特性,证明误差大小与滤波器通带特性有关。基于经典圆锥运动,推导了数据滤波后修正的圆锥算法公式。修正算法考虑了滤波器幅频特性的影响,补偿了滤波器引入的圆锥算法误差。仿真表明:修正算法在保证滤波器较小延时的同时,能明显减小算法精度损失,提高姿态算法整体精度水平。     

足部安装MEMS-IMU个人导航系统

为了实现室内外环境下个人自主导航,研究了足部安装的MEMS-IMU个人导航系统。根据人行走时足部具有周期性零速的特征,以加速度计输出矢量和、滑动方差和陀螺仪输出的角速度矢量和为检测量,设计了一种多条件零速检测算法,有效地提高了零速检测的准确性。针对MEMS惯性传感器零漂大、精度低的问题,导航定位算法以传统的捷联解算算法为基础,进行了适应性改进。引入零速修正(ZUPT)技术,设计了以速度信息作为伪量测的Kalman滤波器。在零速阶段对系统速度,姿态,位置误差进行估计,将估计结果反馈以修正导航解算的累积误差。实验结果表明,基于上述导航修正算法可以有效地消除MEMS惯性传感器零漂引起的累积误差,使得多组多种行走路径下系统的定位误差均小于行程的2%。     

激光陀螺捷联惯导系统参数稳定性与外场自标定

惯导系统参数稳定性是决定系统精度的重要因素。基于激光陀螺捷联惯导系统参数稳定性统计分析,建立了适合激光陀螺捷联惯导系统外场自标定的加速度计组件误差参数模型。以惯性组合转动后重新调平的水平姿态修正量以及静态下重力测量误差为观测量,不依赖外界方向姿态转角等基准信息,实现了加速度计组件主要误差参数在外场条件下的自标定,并给出了标定参数的修正方法。实验表明,常温下加速度计组件的标定参数发生明显变化,采用外场标定方法可对其进行修正,相应的水平姿态最大误差由65″减小到10″。该方法标定精度好,标定时间短,操作简便,且对基座不稳造成的瞬时姿态小扰动影响有抑制能力。     

惯性导航系统的误差估计

惯性导航系统（INS）以其自主的工作能力广泛应用于军事武备的导航、制导与控制系统和国民经济的诸多领域。它的主要缺点是定位误差随其工作时间的增长而增大。对惯导系统的误差进行估计和补偿是在保证性能价格比的前提下，提高惯性导航系统精度的有效途径。目前，对惯导系统的误差修正均采用外信息（如GPS的输出信息）校正，即在INS工作的全部时间内，定期地利用GPS输出的速度和位置信息与INS输出的相应信息的差值作为观测量，对INS误差进行估计和补偿。Kalman滤波的方法广泛地应用于惯导系统的误差修正初始对准。本研究了当地水平惯导系统的误差估计和补偿问题。分析结果表明，采用Kalman滤波的方法，可以精确地估计惯导系统的误差（包括陀螺漂移和加速度计零偏），误差估计的精度高，并且估计的方差阵收敛快。     

基于MEMS加速度计的无陀螺惯导系统

由于MEMS陀螺精度低、漂移大,使得MEMS陀螺和加速度计构成的微惯性导航系统(Micro-INS)的精度很低,导航定位误差发散很快,不能满足载体进行导航定位定姿的要求.而相对MEMS陀螺,MEMS加速度计精度较高,据此提出用MEMS加速度计来构成的无陀螺微惯性导航系统(Gyro FreeMicroInertial N...     

双惯导联合旋转调制光纤陀螺标度因数误差自校正方法

旋转调制光纤陀螺航海惯导系统中,光纤陀螺标度因数误差会与地球自转角速度耦合产生等效的天向和北向陀螺漂移误差,也会与船体摇摆角速度以及惯性测量单元旋转调制角速度耦合产生短时动态误差,限制了长航时航海惯性导航精度。通过使用两套三轴旋转调制光纤陀螺航海惯导系统进行联合旋转调制,提出一种光纤陀螺标度因数误差在线估计与自校正方法。根据两套三轴旋转调制光纤陀螺航海惯导系统的水平旋转轴空间夹角关系建立观测方程,实现在线估计滤波。半实物仿真结果表明,自主导航过程中光纤陀螺标度因数误差在线估计精度优于1 ppm,利用输出校正方式在线补偿光纤陀螺标度因数误差导致的惯导定位误差,有效抑制了两套三轴旋转调制光纤陀螺航海惯导系统定位误差的增长。实际转台模拟实验中,两套三轴旋转调制光纤陀螺惯导系统300 h纯惯性导航整体定位最大误差分别减小25%和40%。算法采用地心地固坐标系,因此也适用于极区导航情况。     

基于导弹舵面信息的惯导姿态角速率滤波方法

针对导弹武器中低精度惯导系统陀螺所测量的弹体姿态角速率误差较大的问题,提出了利用导弹控制舵面信息与弹体姿态角的动力学关系构建滤波方程的方法,其相对于常用的低通滤波器能够更加精确地反映出姿态角的变化趋势.此外为降低采用EKF和UKF等非线性滤波方法所带来的计算复杂度,仿真中通过构造交错卡尔曼滤波器实现了对非线性系统的伪线性化.最后通过对某型低精度惯组在三轴姿态转台上的半实物仿真实验,该滤波算法将实测的惯导姿态角速率误差降低了40%以上.     

静止条件下的月球车INS/CNS自主初始化方法

月球车工作前自身初始位置和姿态的确定对提高其导航能力具有重要作用,这一过程也称为初始化,初始化精度将严重影响其后续导航性能。针对月面特殊环境,现有的应用于地面环境的初始化方法不再适用这一问题,提出了一种静止条件下的月球车INS/CNS自主初始化方法。该方法分为粗初始化和精初始化两个阶段,粗初始化主要为精初始化提供初始参数。精初始化则综合利用惯性导航解算得到的水平速度、星光方位矢量和天体高度量测信息,并在考虑加速度计偏置引起的天体高度误差的基础上建立了精确的天体高度量测方程,精确估计月球车的初始位置和姿态。半物理仿真实验表明当陀螺漂移为0.1(°)/h、加速度计偏置为10?g、星敏感器精度为3″时,采用所提方法的初始位置估计精度优于30 m,初始姿态估计精度优于10″,是一种非常有效的月球车自主初始化方法。     

基于修正的Rodrigues参数的EKF算法在姿态估计中的应用

以低成本航姿测量系统为研究对象,针对四元数描述姿态时存在冗余的不足,提出使用三维独立矢量的修正的Rodrigues参数进行姿态解算,利用与其影子参数相互切换的方法解决了修正的Rodrigues参数在描述姿态时存在奇异的问题,根据系统中器件的特点,以陀螺零偏和修正的Rodrigues参数为状态向量,以加速度计、磁强计输出为观测向量建立了基于扩展Kalman滤波的姿态估计算法,避免了利用四元数进行姿态估计时状态误差方差阵产生奇异的问题,并在一定程度上减小了估计算法的计算量。最后通过全姿态以及摇摆基座数据仿真验证了算法的有效性。     

两级解耦卡尔曼滤波在平台惯导系统自主标定和对准中的应用

本文结合实际工程背景，采用两级卡尔曼滤波方法对平台惯导系统进行对准和标定，分别构造陀螺滤波器和加速度计滤波器，前者用于估计平台失调角和陀螺误差系数，后者用于估计加速度计误差系数，然后利用分离偏差滤波理论，将陀螺滤波器分解成状态滤波器和偏差滤波器，使滤波计算进一步得到简化。与一般卡尔曼滤波器相比，此滤波器的计算量以及计算机内存占用量都大为减小，而且估计精度很高     

基准信息时间延迟对速度匹配传递对准性能的影响分析

传递对准过程中,由于主惯导的解算和传输延迟,子惯导解算信息与进行匹配的基准信息不能完全同步,有些情况下时间延迟较大.采用捷联惯导速度匹配传递对准,仿真分析了舰船几种典型运动状态下基准信息时间延迟对姿态误差角、陀螺漂移、加速度计零偏估计效果的影响.仿真结果表明,对准过程中舰船匀速和匀加速运动,基准信息延迟几乎不会影响对准性能;对准过程中舰船变加速直线运动,加速度变化时基准信息延迟影响卡尔曼滤波器估计精度,速度稳定后,影响会慢慢减小;对准过程中舰船进行转弯和大规模的机动运动,基准信息延迟会严重影响速度匹配传递对准性能,方位误差角估计误差达到10′左右,陀螺漂移和加速度计零偏的估计时间和精度显著下降.     

外场标定条件下捷联惯导系统误差状态可观测性分析

为了适应惯导系统的长期稳定使用和避免从机组上拆装的麻烦,实现惯组的外场标定是非常有意义的。在不依赖转台等设备的条件下,分析了仅依靠速度误差和位置误差信息时激光陀螺捷联惯组的误差参数的可观测性问题。首先从外场条件下系统误差的动态方程出发分析了捷联惯组的误差状态（姿态误差以及陀螺和加速度计的六个常值漂移）的可观测性并且进一步分析了误差状态估计的收敛速度以及受观测噪声的影响程度。分析表明,单一位置条件下在没有精确初始姿态误差信息的情况下惯性仪表零偏是不可观测的,为了较精确地估计出惯组的误差系数需至少将惯组摆放三个位置。最后对理论分析结果进行了仿真验证。