基于位姿图优化的MEMS-INS/GNSS行人融合定位方法

为了实现消防救援、反恐作战等应急任务复杂场景下行人的室内外无缝定位,提出了一种基于位姿图优化的综合利用微惯性导航系统和全球卫星导航系统的融合定位方法。首先利用经典的EKF滤波算法实现微惯导和卫导融合定位,结合卫导长期精度较高、误差稳定和不随时间累积的优点以及微惯导短时精度高、输出连续、自主定位的优点,实现行人在复杂环境中的室内外无缝定位。在此基础上,提出了一种图优化结合EKF的融合定位新框架,利用卫导定位终端和足部微惯导定位模块进行了实验,比较EKF、图优化-EKF两种算法的融合定位效果。实验结果显示,面对室内外复杂环境,单纯的EKF算法融合定位轨迹航向偏差较大,图优化-EKF算法在轨迹方向保持性上表现更佳,相比EKF算法其融合定位轨迹航向误差减小了48.87%,位姿图优化-EKF算法具有更好的全局稳定性和航向精准度,显著降低了卫星测量异常值对融合定位结果的影响。     

一种锚泊条件下捷联惯导系统级标定方法

捷联惯导的误差参数标定,一般是在实验室静基座或外场轻微晃动干扰基座下进行的,不能满足舰船出海期间在锚泊条件下对捷联系统进行标定的需求。针对此问题,提出了一种舰船锚泊条件捷联系统级标定方法。通过设置合适的卡尔曼滤波器量测误差参数和延长系统级标定时间,来减小锚泊运动的影响,使系统级标定结果准确稳定。通过设置不同的惯导系统误差,进行多次锚泊条件系统级标定仿真,对所提方法进行验证。仿真结果表明,在经过系统级标定后,加速度计零偏误差小于10μg,陀螺和加速度计的刻度系数误差小于30ppm,两者的安装误差角小于10'。舰船锚泊条件系统级标定方法可以在舰船出海后不依赖外部测量信息标定惯导的部分参数,具有一定的应用参考价值。     

足绑式行人导航偏航角误差自观测算法（英文）

基于低成本MEMS惯性传感器的足绑式惯性导航系统(INS)和零速修正(ZUPT)算法广泛应用于行人导航中。由于MEMS惯性传感器零漂误差较大,零速修正时偏航角误差的可观测性差,INS偏航角误差不能被有效约束,成为行人导航的主要误差源。行人徒步行走特别是在室内楼道等结构化道路上行走时,行走的轨迹大多情况下可认为是近似直线,基于这个事实,提出了一种减小偏航角误差的算法,称为偏航角误差自观测(YESO)算法。当判定行人以近似直线徒步行走时,由行走轨迹计算出的航向角可近似认为是一个常值,那么由于各种误差引起该航向角发生变化时,可以将该变化量作为足绑式INS偏航角误差的观测量,进一步可利用卡尔曼滤波器估计出偏航角误差,对足绑式INS的偏航角进行校准。在室内楼道进行了约350 m的现场实验,实验验证了YESO算法的有效性。实验结果表明,当分别采用ZUPT和ZUPT+YSEO算法进行导航解算时,航向角误差从-29°减小到-2°,南北向最大位置误差从-35.5 m减小到-5.2 m。YESO算法的实现仅依靠系统自身的信息,没有增加额外的传感器,算法具有很好的工程实用价值并能方便地推广应用于车辆导航等领域。     

一种舰船变形测量方法的研究与应用

以舰船船体结构、惯性导航系统、被试导航设备以及天文经纬仪为物理对象，提出了一套利用光学系统原理和计算机图像处理技术对联合基座进行水平变形测量的方法，解决了各设备因安装位置的不同所造成的安装基座间产生的水平变形量问题。     

惯性系统三轴综合测试转台总体设计若干问题的探讨

本文从框架形式、总体布局、轴承的种类和布置方式等方面，讨论了惯性系统三轴综合测试转台总体设计中的若干问题，从设计、制造和使用等方面阐述了各种总体布局形式的优缺点，并提出了自己的相应看法，最后讨论了目前惯导测试设备研究领域需要研究的关键技术。     

船用惯性导航系统姿态测量误差辨识及其补偿方法研究

本文分析了某型号船用惯性导航系统（ＳＩＮＳ）的试验数据，结果表明，ＳＩＮＳ的姿态误差主要来源于水平测姿传感器。据此，本文对该ＳＩＮＳ水平姿态测量误差的辨识及其补偿方法进行了研究，并建立了水平测姿误差的回归数学模型，以提高ＳＩＮＳ姿态精度     

多传感器融合技术在低成本车辆组合导航定位系统中的应用

采用多传感器信息融合技术，运用位置/航向的输出校正和元件参数误差的补偿校正的方法，利用一阶马尔可夫模型建立了传感器参数的误差模型，提出了基于集中卡尔曼滤波的GPS/INU车辆组合导航算法。仿真结果表明上述方法是行之有效的。     

冗余技术提高惯性导航系统可靠性的应用

介绍了可靠性的概念、发展历史以及可靠性冗余技术在惯性导航系统中的应用，阐述了冗余技术的基本概念和现状，探讨了惯性导航系统的单表冗余和系统冗余的特点、适用范围和寻求冗余最优配置的方法，提出了目前高可靠性的导航系统的配置方式和采用冗余设计时应注意的问题。     

利用差分GPS提高惯性导航系统飞行测试基准的精度

—本文研究用增广卡尔曼滤器（ＥＫＦ），把高精度ＩＮＳ、差分ＧＰＳ（ＤＧＰＳ）和测距／测距率无线电应答器系统（ＲＲＳ）及气压高度计进行最优组合，构成ＩＮＳ测试基准的方法；重点讨论ＩＮＳ／ＲＲＳ／ＤＧＰＳ卡尔曼滤波器误差模型。计算机仿真结果表明，基准导航系统的高度精度为１．２５ｍ（１σ），水平位置精度可达０．５９ｍ（１σ），速度精度为０．０１５ｍ／ｓ（１σ）。     

捷联惯性导航中一种算法的推证

捷联惯性导航系统中,常常用到解算四元数矩阵微分方程的问题。为此给出了解四元数矩阵微分方程的一个强有力的算式，并给出了详细的数学推导和证明。