基于MEMS惯性技术的鞋式个人导航系统

研究了低精度鞋式个人惯性导航系统的导航修正算法.该系统由低精度MEMS惯性IMU单元组成,固联在步行者的鞋上.导航算法在传统捷联惯性导航算法基础上,引入了零速修正技术,根据人行走时脚部运动的加速度统计特性,设计了一种比力模值+滑动方差检测算法,用以检测行走过程中的静止时间段.然后通过设计的改良卡尔曼滤波器在静止时间段内滤波估计导航姿态、速度和位置的计算误差,通过反馈校正可以提高原系统的导航精度.最后通过两组MEMS实物实验验证了导航修正算法的有效性和可行性,并指出了进一步的研究方向.     

基于罗德里格参数的线性最优估计自对准

针对车载捷联惯导系统怠速条件下的初始对准问题,提出了一种基于罗德里格参数的线性最优估计自对准算法。利用姿态阵分解和凯莱变换,将任意姿态下的无初值初始对准问题简化为罗德里格参数的无约束线性最优估计问题。讨论了算法的有效性,推导了算法的对准误差公式,并设计了一种简洁的工程实现方案。利用车载捷联惯导系统进行了四位置对准试验,每个位置对准六次,结果表明,在发动机振动及外界随机扰动下,新算法可以在5 min内完成对准,统计方位均方差(1σ)不超过3′。     

快速传递对准中机翼弹性变形估计方法比较

传递对准是机载主惯导对子惯导进行初始化的过程,机翼变形对快速传递对准滤波精度有显著影响。讨论了传递对准中机翼变形的不同估计方法,通过分析建模过程比较了各种方法的特点及其适用范围。然后建立快速传递对准仿真环境,用"速度加姿态"匹配方式进行仿真,比较了不同方法所能达到的精度。最终从对准精度、快速性、模型依赖度、计算量等方面,对各种传递对准中机翼弹性变形的处理方法进行了比较总结,结果表明,将弹性变形当作有色噪声且使用卡尔曼滤波量测扩增法进行传递对准滤波器设计时,在估计精度和计算量方面达到最好折衷。所得结论为快速传递对准弹性变形的处理提供了工程应用参考。     

捷联惯性系粗对准误差及数值问题分析

针对捷联惯导系统惯性系粗对准算法的对准误差进行了详细地分析。首先,依据惯性器件输出模型和粗对准算法模型,经过严格数学推导,得到了对准误差的解析表达式。其次,从求解矩阵方程的角度考察粗对准过程,得出对准过程等效于病态方程组的求解问题。理论分析表明,一方面惯性系粗对准算法的理论对准精度取决于惯性器件的精度,另一方面,对准误差上限取决于具体的算法和量测相对误差。在此基础上,进行了简单而有效的计算机仿真,结果与理论分析及工程经验吻合。     

基于景象匹配的低精度MEMS航向修正与组合算法

针对巡飞弹弹载微机电系统（MEMS）在长航时过程中航向易发散的问题，提出了一种基于景象匹配的低精度MEMS航向修正与组合算法。首先，基于匹配点几何关系与匹配重投影设计了两种航向误差模型，前者分别根据实时图与基准图匹配点连线与图像纵轴计算反正切值，作差后计算出航向修正值；后者利用实时图与基准图的匹配关系构建重投影误差，通过优化计算出航向最优值。然后，基于上述两种模型，根据匹配点数量设计了一种航向修正与组合算法。飞行实验结果表明，长航时过程中修正后的航向误差为0.7423°（RMSE），更新频率优于1 Hz。与传统仅能定位的景象匹配算法相比，所提算法提供了一种航向修正方法，且对传感器精度依赖性较低，具备一定的通用性。