基于降维滤波器的SINS快速初始对准算法（英文）

引入惯性元件信息观测的初始对准方法能够快速提高SINS的对准速度,但同时存在滤波计算量大、系统噪声与观测噪声相关以及观测值中的高频噪声影响滤波精度的问题。针对这些问题提出了一种捷联惯导快速初始对准降维滤波器设计方法,通过剔除不可观测量和合理选取状态量以降低状态方程维数,并推导了观测方程,在采用低通滤波器对惯性器件原始信息预处理基础上应用噪声相关下的Kalman滤波进行状态估计。理论分析和试验结果表明,新方法提高了对准速度,减少了计算量,水平姿态角收敛速度提高了90%,计算量减少了83.33%,并可有效抑制高频噪声对状态估计的影响。     

抗野值自适应卡尔曼滤波方法的研究

针对陀螺漂移信号中野值的不良影响。从量测噪声自适应Kalman滤波算法出发，首次提出了抗野值自适应Kalman滤波方法，并在其基础上进行了分析，提出一种改进的算法．通过对某型号高精度寻北仪中的试验证明，该算法能够有效去除寻北仪信号中的野值，提高寻北仪的寻北精度，并且对系统的量测噪声不敏感．     

一种快速精确的捷联惯导系统初始对准方法研究

传统的多位置对准方法虽然使捷联惯导系统静基座初始对准的精度得到提高，但是用卡尔曼滤波器对其状态变量进行估计时，方位失准角收敛很慢。本提出了一种快速多位置对准估计方位失准角的方法，直接利用两水平失准角快速收敛的估计结果对传统多位置对准中方位失准角的估计，从而大大提高了捷联惯导系统静基座对准的精度和速度，计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

陀螺罗经法与匹配对准法的类比研究

本文对捷联式惯导系统初始对准的陀螺罗经法和匹配法进行了比较研究，揭示了两者之间存在的相似性。从理论上提出一种新的匹配对准算法，该算法可以消除由于挠曲变形所引起的角速度干扰。本文还引入一种特殊的坐标变换，说明这种匹配算法与罗经法具有相同的数学形式     

分布式系统中捷联惯性系统动基座对准研究

为解决舰载捷联系统动基座对准中甲板挠曲变形及惯性组件箱(IMU)的安装误差对初始对准精度的影响，建立了捷联惯性系统误差模型、甲板挠曲变形模型、IMU安装误差模型，并利用速度加姿态角匹配方法，建立了量测误差模型。在此基础上利用状态扩展法建立Kalman滤波器，并进行了仿真。仿真结果表明，在舰船有摇摆的情况下，可以有效地估计IMU安装误差角和甲板挠曲变形误差角。     

激光陀螺捷联惯性组合的全温度标定方法

给出了激光陀螺捷联惯性组合(IMU)的误差模型，研究了一种利用双轴带温控箱速率转台的参数标定方法，标定出了IMU在各种环境温度下的模型参数，通过温度补偿有效地减小了IMU的导航误差。试验结果表明。该方法标定精度较高，适用于中等精度IMU的参数标定。     

基于误差四元数的捷联惯导全姿态导航与控制

在舵偏控制回路中使用欧拉角姿态信息,是现有飞行器捷联惯导系统普遍采用的方法。为避免垂直状态时欧拉角姿态表示法的算法奇异问题,引入了四元数姿态表示法,但是最终形成偏差输入到舵机的仍旧是欧拉角姿态信息。对此问题,文中分析讨论了捷联惯导系统中,以欧拉角信号控制飞行器舵偏输出(推力矢量输出)的传统方法的两点不足之处:垂直状态时欧拉角姿态算法的物理奇异问题;控制路径过长问题。提出由误差四元数直接控制舵偏输出(推力矢量输出)的新的捷联导航方法。此方法控制路径最短,且克服了物理奇异问题,不局限于飞行器所处的姿态,因此,将其称之为全姿态导航方法。仿真结果表明了此方法的可行性与有效性。     

一种新型的单陀螺多加速度计捷联惯导系统

在无陀螺捷联方案的基础上，提出了单陀螺多加速度计的捷联方案。中详细推导了角速度和加速度的解算方法，并以智能炮弹为背景，进行了仿真，得到了误差曲线，并指出了应注意的问题。     

模糊推理在捷联航姿系统中的应用

为了减小捷联航姿系统航姿解算过程中陀螺漂移和积分过程等因素对航姿精度的影响,结合各传感器输出与载体运动状态相关的特性,提出了一种基于模糊推理的IMU(惯性测量组件)/磁传感器信息融合方法.通过模糊推理系统判断出载体当前的运动状态,在准静态下对IMU中陀螺解算的姿态信息和加表解算的姿态信息进行融合可提高载体的姿态精度,对陀螺解算的航向信息和准静态下磁罗经提供的航向信息进行融合可提高载体的航向精度.经过跑车试验且与跑车过程中作为基准的光纤/GPS航姿系统的航姿结果进行比较,验证了该推理过程和融合算法的正确性.     

基于捷联式光纤陀螺的工程结构三维形变测量方法

提出了利用捷联式光纤陀螺进行水下管道三维形变的测量方法,对这一方法的测量原理进行了详细阐述,并利用坐标转换、姿态矩阵求解、形变的计算等方法给出了详细的数学模型及算法。另外,针对惯性传感器和测量系统给出了减小误差的措施,以提高测量精度。