履带装甲车辆里程计刻度系数在线辨识方法研究

在履带装甲车辆SINS/OD组合导航系统中,里程计的刻度系数对导航结果的精确性有着至关重要的影响。为满足作战部队对履带装甲车辆快速、机动的标定要求,提高SINS/OD车载组合导航系统的导航精度,首先对里程计与惯导系统之间的安装误差角进行了标定。将变遗忘因子最小二乘法与限定记忆最小二乘法相结合,利用GPS的量测速度对里程计刻度系数进行了在线辨识。为检验辨识方法的可靠性,进行了实车实验,利用辨识结果进行了航位推算,并与GPS的定位结果进行了对比。实车实验表明,该辨识方法可以得到较高精度的定位结果,对于车体运动状态及行车路况发生变化等情况具有较强的跟踪性能;对标定路段的路况要求较低,具有很好的工程应用价值,符合作战部队的实际需求。     

基于FPGA的光纤陀螺自适应LMS滤波算法研究

光纤陀螺仪的精度严重制约着以其为核心的惯性导航系统精度,为进一步提高系统精度须对光纤陀螺进行滤波处理。本文在自适应LMS滤波算法的基础上,以FPGA实现光纤陀螺数据的采集和滤波处理。以光纤陀螺的延时信号作为参考值,实时自适应调整陀螺不同时刻输出的权值来实现对噪声的滤除。在FPGA中,利用有限状态机的方式来完成该滤波算法的实现,同时完成权值系数的更新和信号采集等模块的功能。结果表明,经过FPGA采集并滤波后的光纤陀螺信号中的噪声分量明显降低,滤波延时远小于采样周期,完全满足工程实际需要。     

基于状态反馈的卡尔曼滤波组合导航算法

在卡尔曼滤波算法的基础上,提出一种导航误差状态估计的新方法。该方法选取SINS和GPS三个方向上的速度差和位置差作为观测量,根据惯性器件和GPS的精度确定噪声强度,同时建立反馈控制与卡尔曼滤波相结合的滤波器,最终得到误差状态的估计值。仿真结果表明,新型滤波器不仅解决了卡尔曼滤波发散的问题,而且使得误差估计精度得到了极大的提高,从而为组合导航系统的误差估计技术找到了更有工程应用价值的方法。