一种低精度惯性测量单元的精确标定技术

低精度惯性测量单元的温度特性和非线性严重，为补偿光纤陀螺的温度特性和非线性，通过高低温、多速率的标定实验研究了光纤陀螺输出电压与温度、转速的关系，采用零偏和标度因数统一标定的思想提出了光纤陀螺分段模型；为补偿MEMS加速度计的温度特^陛，通过高低温位置实验研究了加速度计输出电压与温度、输入加速度的关系，提出了加速度计分段模型。采用逐步线性回归对以上模型进行了简化。实时补偿效果表明，当温度从-30℃到60℃变化时，在±60（°）／s转速内角速度误差基本小于0．02（°）／s，加速度误差小于0．005g．     

基于小波方差的MEMS IMU随机误差模型间接估计方法

MEMS IMU(Mirco Electro Mechanical System Inertial Measurement Unit)微机电惯性测量模块广泛应用于组合导航系统,其中MEMS IMU随机误差模型的准确性对导航精度有着重要的影响。针对Allan方差法在估计随机误差模型方面的不足,研究了间接估计方法。该方法以Daubechies离散小波变换与间接推断原理为基础,根据小波系数的零均值平稳特征,对分解尺度进行确定,将小波方差作为间接估计辅助参数,分析了最优估计准则的渐近一致性,最后使用高斯牛顿法对估计结果进行校正,获得满足渐近一致性的随机误差模型参数估计结果。仿真结果表明,间接估计方法提高了随机误差模型的估计精度,其中一阶马尔科夫过程的相关时间估计精度提高了12.383%,解决了一阶马尔科夫过程模型的准确估计问题。通过试验结果分析,进一步证明了以上结论。     

基于递推最小二乘的航姿系统罗差校正

为校正姿态与航向参考系统使用环境中软硬铁产生的罗差,提出了一种利用地磁场连续转动信息补偿三轴软硬铁的方法.由于陀螺短时精度高,初始对准后短时内可得到精度较高的捷联矩阵,如果已知当地磁倾角,由捷联矩阵可将已知的地磁场投影到载体系.当航姿系统改变姿态角连续转动时,采用递推最小二乘算法来估计12个罗差参数.实验说明,与常用罗差校正方法相比,此方法在全姿态范围内效果更好,水平时航向角精度为0.3°,35°倾角航向角精度为1.1°,59°倾角航向角精度为1.2°.     

斜置惯性测量单元的一体化标定技术

针对陀螺和加速度计均倾斜安装的低精度惯性测量单元,将三个 MEMS 加速度计组件和三个光纤陀螺组件分别考虑为一个整体,提出了一体化标定技术,将传统的零位、比例因子、安装误差等参数等效考虑为一个转换矩阵。根据实验得到的低精度斜置惯性测量单元的温度特性和非线性的经验公式,提出了补偿温度特性和非线性的一体化标定模型。利用速率转台和大理石平板在不同温度下进行测试,采用多元线性回归,得到了实用的角速度模型与加速度模型。实时补偿效果表明,当温度从 0℃到 24℃变化时,在±60(°)/s 转速内角速度误差小于 0.02 (°)/s,加速度误差小于 0.003g。     

一种十二位置不对北的磁罗盘标定方法

由于磁阻传感器本身特性的差异和生产装配,给磁罗盘带来了零位、标度因数不一致和安装误差等因素。为此设计了一种十二位置不对北的标定方法,它完全依靠天向磁场,推导了三轴零位、标度因数和安装误差的公式;硬铁的影响可等价于三轴零位的改变,软铁的影响等价于三轴标度因数和安装误差的改变,采用十二位置不对北方法,标定得到在软硬铁影响下的三轴零位、标度因数和安装误差。实验显示:补偿后水平时航向角均方误差为0.2°,26°倾角时航向角均方误差为0.4°。     

一种快速产生1/fγ分形信号的新方法

分形噪声是光纤陀螺的主要噪声源.为了能快速仿真产生常用谱指数范围的分形信号,提出了一种分数阶差分方法.该方法首先基于分数布朗运动模型,推导出其分数微分形式;接着用分数差分算子替代微分算子将其转换到离散域,那么分形信号就可以表示为高斯白噪声分数阶差分形式.这样只要指定谱指数γ,就可以构造分数差分矩阵,与高斯白噪声序列做卷积,结果就是所求的分形序列.最后与小波变换和FFT组合法生成的分形序列进行仿真性能对比,结果表明了本方法的可行性和优越性,而且分数阶差分本质上是序列的卷积运算,计算简单,能够满足分形信号快速仿真生成需求.     

UKF在深组合GPS/INS导航系统中的应用

采用联邦滤波的深组合GPS/INS导航系统预滤波器量测模型具有很强的非线性,导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的预滤波器估计精度不高。Unscented卡尔曼滤波（UKF）方法是一种非线性分布近似方法,它使用有限数量的sigma点去逼近整个非线性动态系统的分布可能,从而避免了对非线性测量模型进行线性化,具有较高的精度和较好的鲁棒性。在分析深组合导航系统预滤波器模型和UKF原理的基础上,设计了基于UKF滤波算法的预滤波器,对码相位误差、载波相位误差、载波频率误差、载波频率变化率等参数进行估计,同时将UKF和EKF算法进行了仿真比较。结果表明,在深组合导航系统中使用UKF滤波比EKF有更高的导航定位精度。