在飞航导弹中用星敏感器修正捷联惯导陀螺漂移

星敏感器是一种高精度的姿态测量装置。研究了星敏感器和陀螺的特点,对星敏感器工作原理和修正陀螺漂移技术进行了原理分析。在不利用外界提供的姿态和位置信息的情况下,采用卡尔曼滤波的信息融合算法,建立组合导航系统的状态方程和量测方程,利用星敏感器输出的载体相对于惯性空间的姿态信息来修正捷联惯导的陀螺漂移。设计飞航导弹的典型飞行轨迹,通过数学仿真,对上述算法的有效性进行了验证,结果表明星敏感器能够有效地补偿捷联惯导由于陀螺漂移带来的误差,明显提高了导航定位精度。     

一种弹道导弹捷联惯导/地磁组合导航方法

基于惯性器件和磁强计的测量信息,提出一种弹道导弹捷联惯导/地磁组合导航方法。以捷联惯导误差方程为基础建立系统的状态模型,以磁强计测量值与根据地磁场模型计算的地磁场强度值之差作为量测,只用一个观测表达式即同时包含载体的位置及姿态信息。引入状态反馈,利用混合校正的卡尔曼滤波得到系统导航信息的最优估计。仿真结果表明,该算法能有效抑制捷联解算误差的发散,磁强计精度为100 nT时,定位精度2.68 km,姿态精度优于5′。该导航方法完全自主,精度较高,具有一定工程应用价值。     

低成本捷联惯导系统初始对准方法

为了缩短低成本捷联惯导系统初始对准时间并提高对准精度,给出了一种基于微型电子罗盘的初始对准方法。首先利用电子罗盘辅助加速度计完成粗对准,然后,分别设计了自适应扩展卡尔曼滤波器和平淡卡尔曼滤波器（UKF）用于精对准。实验结果显示,在系统量测噪声方差阵未知时,在滤波器中加入自适应方法能有效的提高对准精度;而采用非线性滤波的UKF算法,即使在粗对准之后方向失准角比较小的情况下,也可获得比线性滤波更优的对准精度和快速性。     

捷联惯导系统的空中标定方法

从工程实用和维护的角度出发,提出了一种针对机载捷联式系统的空中标定方法。该方法依据捷联惯导系统级标定的基本原理,使用卡尔曼滤波作为估计手段,惯性器件常值漂移、刻度系数误差及惯导系统基本误差项作为状态量,依据外部GPS信息作为观测基准,通过设定的飞行机动动作对各待标定误差项进行激励。仿真卡尔曼滤波结果表明,依据飞机实际运动过程设计的简单飞行轨迹即可以实现对所有误差项的有效激励,各误差项随飞行过程进行逐步收敛。这种系统级空中标定方法不需要飞机作特殊的机动动作,在实际工程中易于实现,且经过一个架次的飞行就可以对惯导系统进行一次标定补偿。     

一种低成本捷联惯导系统的初始对准方法

提出适用于低成本捷联惯导系统的初始对准方法，即采用非线性对准模型和采样卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）进行状态估计。推导了方位大失准角下的非线性对准模型，并与采用线性模型的对准方法进行了仿真比较。给出了系统加性噪声情况下的UKF递推算法，并应用于方位大失准角情况下的非线性对准。仿真结果表明采样卡尔曼滤波优于扩展卡尔曼滤波（EKF），且UKF无需计算Jacobian矩阵，与EKF相比实现更为简单。     

一种新的捷联惯导快速双位置对准方法

针对传统双位置对准过程中受载体运动和惯导标定误差的影响导致卡尔曼滤波器收敛速度较慢的问题,提出一种新的双位置对准方法.设计了快速双位置对准方案,整个对准过程分为两个阶段,将两个阶段的数据分别采用两个卡尔曼滤波器进行处理,从而保证对准卡尔曼滤波器可以快速收敛.通过两个阶段的滤波结果之间的物理关系,可以准确地计算出各项误差参数,包括姿态误差角、机体系中水平方向的陀螺常值漂移和加速度计零偏.仿真结果表明,对准过程可在10 min之内完成,采用常值漂移为0.02(°)/h的陀螺,水平姿态角估计误差在0.1′之内,方位姿态角估计误差在1′之内.该方法切实可行,适用于需要进行双位置对准且对准时间限制比较严格的情况.     

基于半球谐振陀螺与星敏感器的星载姿态测量系统实现

为满足长寿命卫星对高精度、高可靠、低功耗、轻重量的姿态测量系统的需求,构建了一种基于半球谐振陀螺与星敏感器的星载姿态测量系统。针对国产半球谐振陀螺和加速度计结构特点,建立了惯性器件配置结构,完成了系统的相关标定,开发了以四元数为基础的姿态算法,利用卡尔曼滤波技术,将惯性姿态测量系统与星敏感器进行组合,实现了工程样机设计。测试表明,在实验室环境下,静态姿态精度达到13.9″(峰值),动态姿态精度达到15.4″(峰值),所研制的工程样机的精度指标能够满足高精度卫星的使用要求。     

考虑时间相关噪声的火星捕获段天文组合导航

针对火星捕获段高精度实时自主导航的需求,提出一种以火星及太阳为导航目标源的天文光学图像测角和天文光谱测速的组合自主导航滤波方法。针对天文组合导航系统中测量信息包含时间相关测量噪声的问题,首先分析时间相关噪声对状态估计过程的影响,然后建立考虑时间相关噪声的状态方程和量测方程,并分析和推导了改进的卡尔曼滤波器方程。仿真结果显示,同传统方法相比,所提出的滤波方法可将导航精度提高一个数量级,对火星探测器捕获段实时高精度自主导航具有一定的参考意义。     

一种双惯导组合导航方法

一些舰艇装备两套或多套惯性导航系统。为提高这些舰艇导航信息输出的精度和稳定性,提出一种双惯导组合导航方法。从惯性导航系统的误差特性出发,分析了固定指北惯性导航系统和台体方位旋转惯导系统的误差特性,并根据两种惯导系统的不同误差特性,设计了Kalman滤波组合导航控制方案,通过仿真验证了组合导航控制方案的效果。仿真结果表明,采用该方法后,在不增加任何硬件成本的基础上,能够提高导航信息输出精度和稳定性。例如,当陀螺漂移为0.002(°)/h,加速度计零偏5×10-5 g时,固定指北惯导24 h定位误差约为2.8 n mile,速度误差波动约0.2 kn,台体方位旋转惯导系统24 h定位精度约为1.7 n mile,速度误差波动约0.5 kn;当采用组合导航控制时,组合输出24 h定位精度约1.5 n mile,速度误差波动约0.15 kn。     

基于惯导及水下声学辅助系统的AUV容错导航技术

由于GPS和无线电信号在水下衰减很快而无法使用,因此以惯性导航为核心,加以其它声学辅助导航设备的组合导航系统正适合水下航行器的使用环境。以捷联惯性系统/超短基线/多普勒测速仪/磁航向仪组合导航系统为研究对象,给出了联邦滤波结构,并利用?2残差检测法诊断出子系统的故障并进行系统重构从而不影响系统性能,最后对组合系统进行了仿真,成功检测出了超短基线系统定位故障并及时进行了隔离。姿态误差和速度误差在故障发生和消失时刻由于系统重构有轻微跳动,其它时刻均保持较高精度,当故障消失时位置误差又恢复到正常量级（5~10 m）。仿真结果表明,所提出的 SINS/水下声学辅助设备组合导航系统能够提供水下航行器精确的速度、姿态及位置信息,并能够正确及时检测并隔离故障。     

单目视觉里程计/惯性组合导航算法

提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法.与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题.通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差.分别在室内外不同环境下进行了22 m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%.与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航.     

基于四元数的SINS/SAR组合导航系统

传统的SINS误差模型是基于小姿态误差角假设下的线性化误差模型,由于忽略了高阶项,因而不能精确描述系统的非线性特征,易造成较大的导航估计误差甚至滤波器发散。为了克服SINS线性化误差模型的缺点,建立了基于四元数的SINS/SAR组合导航系统非线性模型,并将自适应UPF滤波算法应用于该组合系统。仿真结果表明,建立的基于四元数的组合导航系统模型,不但能有效减小导航误差,提高导航定位精度,而且具有良好的实时性。     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

一种复杂多介质环境下的视觉/惯性自适应组合导航方法

针对空间交会对接地面混合悬浮微重力模拟实验中自主水下航行器的高精度实时导航问题,提出了一种复杂多介质环境下视觉/惯性自适应组合导航方案和算法。首先,以视觉定位系统的采样时标为基准对惯导系统的测量数据进行拟合,并通过惯导逆向导航的方法实现惯导与视觉定位系统的时间同步。然后,根据视觉系统量测噪声时变的特点,设计了可对量测噪声在线估计的指数渐消记忆型Sage-Husa自适应卡尔曼滤波组合导航算法。最后,通过实验验证了该组合方案和算法的有效性。实验结果表明提出的方法可以实现复杂多介质环境下的高精度实时导航,并且相比于测量数据未同步的标准卡尔曼滤波组合导航方式,其速度误差和位置导航误差分别降低了56%和64%。     

车载SINS/DR组合导航系统的在线标定方法

惯导系统中陀螺漂移和加速度计零位存在逐次启动不重复性误差,需在一定时期内频繁拆卸进行标定,增加了较大的工作量。从工程实用和维护的角度出发,提出了一种针对于车载组合导航系统的在线标定方法。该方法用卡尔曼滤波作为估计工具,利用里程计获得辅助信息,将惯导系统与里程计的位置和速度的差值作为量测值,通过设计接近于一般跑车实验过程的路径对待标定的误差项进行有效激励。仿真卡尔曼滤波结果表明,在一定的时间内各误差项根据车行轨迹进行逐步收敛,实现了在一般跑车实验中不拆卸惯性器件而达到标定的目的,且在精度上较 SINS 有了明显的提高。这种在线标定的处理方法给实际使用和维护带来了很大的便利,具有一定的工程实用性。     

SINS／GPS组合导航系统时序同步技术研究

一本文讨论的ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统时序同步技术是以ＧＰＳ接收机输出的ＩＰＰＳ秒脉冲作为组合导航系统的参考时标，定时地修正ＳＩＮＳ的基本任务时序。文中提出一种利用分频器自动调节技术对ＳＩＮＳ基本任务时序发生器的分频器进行动态修正的方法。仿真实验结果表明，当ＩＳＮＳ频标相对于ＧＰＳ接收机出现漂移或其它不稳定性情况时，该方法也能使ＳＩＮＳ的基本时序与ＧＰＳ接收机保持精确同步。     

基于5阶球面最简相径的改进型容积卡尔曼滤波在SINS/DVL组合导航中的应用

为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径采样规则改进容积卡尔曼滤波,并应用于SINS/DVL组合导航系统中。通过数学平台仿真验证了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波方法有效性,仿真结果表明:该方法能够有效提高SINS/DVL组合导航系统的精度,且稳定性好。     

基于修正PSO-UKF的SINS/GPS组合导航滤波算法

针对噪声时变特性引起滤波精度下降的问题,提出了一种基于修正粒子群技术( PSO)的自适应UKF算法.为了克服传统粒子群算法过早收敛,容易陷入局部最优的问题,基于粒子的适应值方差提出了一种惯性权值实时修正算法,有效改善了传统PSO算法.在使用新息序列对观测噪声进行实时跟踪的同时,通过构造合理的适应度函数将修正PSO算法和...     

车载挠性SINS/GPS组合导航系统研究

本文介绍了一种实用车载挠性ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的软、硬件组成。针对挠性动调陀螺和伺服加速度计的随机漂移问题,提出多项式拟合补偿的思想,并在此基础上设计了基于ＵＤＵＴ 分解的卡尔曼滤波器。通过实验室组合导航实验,验证了多项式补偿和组合方案的有效性,同时也说明了该系统是一种具有较高性能价格比的实用陆地战车导航系统。