捷联惯性系统对摇摆运动下的初始对准研究

建立了捷联惯性系统对摇摆运动及线运动下的误差模型，分析了系统状态的可观测性，比较了静基座与摇摆运动情况下的卡尔曼滤波器的估计效果，通过计算机仿真提出了有效的初始对准方法。     

流动注射在线液－液萃取循环雾化ICP发射光谱法测定水中痕量重金属

叙述了流动注射在线液－液萃取循环雾化ＩＣＰ摄谱法测定水样中痕量镉、钴、铜、铁、钼、镍、钒等重金属的分析方法，采用ＡＰＤＣ为螯合剂将待测元素萃取在ＭＩＢＫ中，直接注入可拆式循环雾化系统进行ＩＣＰ摄谱法测定。方法简便、快速，适合于水样中μｇ·Ｌ￣（－１）级重金属元素测定。     

基于仿射因子补偿的改进地形匹配ICCP算法

地形匹配是水下航行器组合导航系统中重要的匹配手段,针对传统地形匹配ICCP算法仅由惯导指示航迹做平移与旋转的刚性变换进行迭代匹配的局限性,提出了一种基于仿射因子补偿的改进地形匹配ICCP算法。研究了水下地形匹配的误差特性并建立误差模型,引入了由速度误差引起的仿射变换模型与仿射因子,不同于常见的最优估计等方式,推导给出了仿射因子的解析解形式。半实物仿真试验结果表明,基于仿射因子补偿的改进ICCP算法能修正水下地形匹配过程中的仿射误差,弥补传统ICCP算法的不足。在网格为10?m的高精度水深图中,传统ICCP算法的匹配结果在10个网格精度左右,而改进ICCP算法的匹配结果可达到1~2个网格精度左右,匹配精度平均提升78%以上,且相较于传统算法耗时增加不到1%,可为地形匹配导航系统提供更好的参考信息。     

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。     

基于PF的SINS动基座初始对准

捷联惯性导航系统大方位失准角的误差模型是非线性的,传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)会产生线性化误差,影响初始对准精度.在给出捷联惯性导航系统动基座大方位失准角误差模型的基础上,推导了粒子滤波方法(Particle Filter, PF),并将扩展卡尔曼滤波、基于Scaled-Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)和基于Residual重采样的粒子滤波用于捷联惯性导航系统的初始对准中,分别进行了加速和拐弯条件下的初始对准实验仿真.仿真结果表明,在大失准角情况下,粒子滤波相对于扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波具有更高的对准精度和更快的收敛速度.     

箭载SINS杆臂效应频域处理方法

运载火箭在外场工作条件下,存在晃动等干扰,箭体的杆臂长度达数十米,杆臂效应会造成较大的对准误差。为解决运载火箭在晃动基座和大杆臂效应环境下的对准问题,引入了惯性系初始自对准方法,采用FIR和IIR低通滤波方法在频域内对杆臂效应进行处理,滤除杆臂干扰加速度信息,保留SINS中舒拉周期和地球自转周期等低频有用信号。在相同设计指标下,IIR滤波器比FIR滤波器阶数低,所需存储单元少。仿真结果表明,两种滤波器均可以有效处理杆臂干扰加速度信息,实现精确对准;采用FIR滤波器时延达到一分钟,而采用IIR滤波器对准速度快,工程上更为实用。     

自适应交互式多模型AUV组合导航算法（英文）

提出了一种基于期望模式修正(EMA)的改进交互式多模型(IMM)算法。该算法主要解决自主水下航行器(AUV)复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。     

星敏感器辅助的临近空间飞行器姿态匹配传递对准方法

为解决临近空间飞行器的精确、快速传递对准问题,提出了发射点惯性坐标系下基于星敏感器信息辅助的传递对准方案。根据星敏感器输出的不同形式的姿态信息,如利用TRIAD算法获得的姿态角信息或利用QUEST算法获得的姿态四元数信息,分别建立了基于平台失准角和基于加性四元数的非线性传递对准模型。针对非线性特性模型,采用UKF滤波算法进行了数学仿真。仿真结果表明,在2 s内,两种方案的姿态角误差均可以收敛到20"。仿真验证了两种算法的有效性,为临近空间飞行器的传递对准提供了参考。     

基于海洋遥感图像的无人艇路径覆盖规划算法

遥感技术和无人艇的结合在海洋覆盖应用中具有巨大的潜力，提出了一种基于海洋遥感图像的无人艇路径覆盖方法。首先，为了建立精确的地图模型，提出了一种基于改进YOLO V3的旋转目标检测算法，在YOLO V3的基础上，细化障碍物的轴向、长度、宽度和坐标信息，在不增加计算量的情况下提高复杂场景下障碍物检测的召回率。然后，为了获得高效的覆盖路径，提出了一种基于旋转光束和贪心算法的路径覆盖算法。该算法将完整路径分为直行路径和转弯路径，分别基于长度与避障目标优化覆盖路径。仿真结果表明，较基于栅格地图的神经元激励算法，所提出算法在长度上平均减少了9.3%，并且在2种极端海洋环境中实现路径覆盖率为100%，重复率小于2.1%。