极区间接横向惯性导航方法

针对极区经线收敛引起的以真北向作为航向参考的导航算法失效问题,在横向惯性导航方法的基础上,提出了一种以游移方位坐标系为导航坐标系的间接横向惯性导航方法,以寻求全球导航时算法的内在统一性,保证平台惯导平稳切换时的流畅性。在横向地球椭球模型下,推导了横向游移坐标编排,建立了误差模型,并进行了仿真分析,并给出了间接横向导航方法下的全球导航流程。结果表明,导航坐标系相同情况下指北编排与间接横向编排极区性能不同的本质原因在于游移角误差的不同;间接横向惯性导航方法能够满足极区导航与穿越极点航行要求,航向角误差小于0.1'/h。     

基于横坐标系的捷联惯导系统极区导航方法

现有惯性导航系统机械编排在极区(特别是地理极点附近)不适用。针对该问题,提出了适用于捷联惯性导航系统极区使用的横坐标系导航方法。构建出横坐标系参考框架,推导出横坐标系和常规坐标系之间位置、速度和姿态信息的转换关系,建立了横坐标系捷联惯导系统的机械编排,并在此基础上分析其误差传播特性。仿真分析表明:横坐标系可以解决采用现有机械编排时,极区经线圈快速汇聚和地理极点附近无北向基准所引起的问题,从而满足极区导航要求;同时,仿真结果验证了横坐标系捷联惯导系统中位置和航向误差漂移的特性。     

基于重构伪地球坐标系的捷联惯导初始对准算法

针对捷联惯性导航系统的方位误差对系统误差特别敏感,容易引起闭环卡尔曼滤波初始对准的发散,提出了一种基于重构伪地球坐标系惯导机械编排的初始对准算法。重构伪地球坐标系惯导编排方案在初始位置实现了线性运动误差和方位误差之间解耦,从而消除了导航坐标系旋转角速度误差对方位对准的影响。因此该算法可以减小由系统误差引起的方位对准估计振荡,从而降低了对准系统发散的可能性,进而提高对准系统的稳定性,并改善了捷联惯导初始对准的性能。另外,它不仅适用于常规纬度初始对准,也可以解决极区静态对准问题。最后,常规纬度和极区静态对准仿真证明了该算法具有优良性能。     

惯性导航设备维修决策控制方法的研究

提出了采用比例失效率模型和马尔可夫决策模型进行惯性导航设备维修决策控制。对基于成布尔比例失效率模型的可靠性参数估计方法和半马尔可夫决策模型的数学构建进行了论述，并介绍了根据这两个模型进行维修决策控制的具体步骤。     

激光陀螺惯性导航系统静态校准方法的研究

介绍了激光陀螺惯性导航系统（ＬＩＮＳ）的误差模型，研究了一种多位置的静态校准方法，通过旋转一个位置分离一个主要变量的方法，逐次分离出加速度计和陀螺的零偏、标度因数误差及不正交角共２０项误差系数并加以补偿。实验研究表明，本方法的校准精度较高，而且时间较短。     

基于深度学习与运动状态识别的车辆惯性导航方法

微机电惯性测量单元（MEMS IMU）因成本低、体积小以及功耗低等优势受到广泛关注,但由于MEMS IMU误差大且复杂,基于MEMS IMU的捷联惯性导航系统精度还远远不能满足移动机器人、无人驾驶等各个领域的广泛需求。针对此问题,提出了一种基于深度学习与运动状态识别的车辆导航方法。首先,针对MEMS IMU误差具有非线性、时变性的特点,基于改进后的膨胀卷积网络对MEMS IMU陀螺仪漂移进行标定补偿。其次,利用时间卷积神经网络动态检测车辆的运动状态,并将特定运动状态的约束信息作为观测量,基于不变扩展卡尔曼滤波进行信息融合。所提出方法在公开数据集进行了验证,与未对陀螺误差进行标定补偿的基于深度学习的运动状态检测与约束方法进行了比较,所提出方法将车辆水平位置的绝对轨迹误差和相对轨迹误差平均值分别降低了30.9%和24.7%,证明了所提出方法的有效性。     

车辆动力学模型辅助的惯性导航系统

为提高车辆导航系统的精确度和可靠性,提出一种车辆动力学模型辅助惯性导航系统的方法。建立车辆非线性动力学模型,利用四阶龙格库塔法实时解算速度信息。以惯导误差方程为状态方程,动力学模型与惯性导航解算的速度差为观测量,设计了容积卡尔曼滤波器,并用估计的状态误差对惯导进行校正。仿真结果表明,所提出的利用车辆动力学模型辅助惯导的方法能有效抑制惯导误差的发散,位置精度和速度精度比纯惯导系统提高了一个数量级,航向角精度提高了73%。     

基于自然坐标的自由浮动空间机械臂动力学分析

利用一种新方法研究自由浮动空间机械臂动力[学问题,这种方法基于一种称为“自然坐标”的新坐标体系,导出用自然坐标表示的无力矩状态下空间机械臂初积分形式动力学方程,根据臂端设计轨迹,对空间机械臂进行逆动力学仿真计算,结果表明该方法是一种简便,高效的可行方法。     

基于北斗卫星导航技术的惯性导航系统误差估计方法

导航定位精度的提升可以提高舰艇的航行机动能力。INS是舰艇航行时可以依赖的主要自主式导航装备，原理上存在的长时间积累误差决定了必须寻找有效手段加以补偿。通过对INS误差可观测性分析，可以看出增加不同种类的外部导航信息观测量，将有效提高INS误差修正能力。围绕这一问题，对基于北斗导航定位信息的惯性导航修正效果进行了分析，仿真说明该方法可以较好提高INS性能。     

利用一颗地球静止卫星实现快速寻北的方法探讨

针对部分地区无法同时观测到“北斗一号”系统两颗工作卫星信号的情况,提出了仅利用一颗地球静止卫星实现快速寻北的思路。对平台未调平引入的系统方位误差进行了详细分析,并作了数学仿真。结果表明,当平台倾斜角不超过0.05°时,在双星服务区内引入的平均方位系统误差约为0.0245°。该方法未来的工程实现可应用于地面惯性导航系统快速方位对准。     

基于伪地球坐标系的惯导系统全球导航算法

由于极区特殊的地理、电磁条件,惯性导航因其自主性和信息完备性使之成为极区导航的首选。然而在考虑全球执行能力时,现有常用的任何一种力学编排方案都不能单独的实现全球导航。通常采用组合编排的方式,这样则不利于惯导算法的全球统一。基于此提出了基于伪地球坐标系的全球导航算法。该方案在全球导航时可以实现惯导算法的内在统一,并可保证物理平台的平稳切换,从而实现平台惯导与捷联惯导系统编排方案的统一。另外,该方案也更方便同其它局部惯导系统进行交互通信,仅不同的参数转换单元是必需的。同时,简单的切换逻辑也可以减小程序设计的复杂度和降低计算机负担。最后通过仿真证明了该算法的可行性。     

惯性辅助电光测距技术研究与误差分析

将目标物上的某一点在两幅图像上的对应点之间的灰度值和坐标值进行比较，结合惯性导航系统的输出信号，可得到运载体与目标物间的距离。对惯性辅助电光测距方法进行了理论分析、测距仿真及误差分析。仿真结果与真实值之间的误差小于5%，表明了该算法的可行性和整个设计的可用性。     

低成本车载导航仪的组合导航算法设计

针对GPS信号间歇性受阻而无法持续导航的问题,提出了一种由GPS、微惯性导航系统,以及电子罗盘构建车载组合导航系统的方案。以GPS位置信息是否有效为判断条件,设计了组合策略。当GPS信息有效时,采用以位置误差作为观测量的组合导航算法;当GPS信息无效时,引入速度约束辅助导航算法。试验表明,该组合策略能够在GPS有效时提供高精度的姿态、速度和位置信息,在GPS失效时,使位置误差得到有效抑制,从而保证了车载导航仪的导航精度和导航信息的持续性。     

基于蜂窝网格粒子滤波的行人导航航向估计方法

为了提高低成本行人惯性导航系统的实时导航精度,针对行人惯性导航系统航向角发散问题,提出一种适用于实时行人导航系统的蜂窝网格粒子滤波算法(CSPF,cellular structure particle filter)。该方法将二维平面划分为紧密相连的蜂窝六边形区域,记录行人运动的历史轨迹信息,采用粒子滤波方法对航向误差补偿量进行估计。蜂窝网格粒子滤波算法在行人惯性导航系统的实验结果表明,引入了蜂窝网格粒子滤波的行人惯性导航方法与常规方法相比能有效改善实时行人惯性导航精度。在二维行走实验中,水平位置误差百分比由5.3%改进到1.7%;三维行走实验中,水平误差百分比由4.2%改进到2.9%。     

基于加性四元数误差方程的惯性/天文姿态组合算法

针对采用旋转四元数误差进行的组合导航误差建模中状态方程的非线性化问题,提出一种新的惯性/天文组合姿态组合算法,以姿态加性四元数误差和陀螺漂移为状态变量,推导系统线性化状态方程,并以天文导航和惯导姿态四元数之差为量测量,建立系统量测方程,然后利用卡尔曼滤波实现对该组合模式的信息融合,仿真分析表明,所设计的基于姿态四元数误差和陀螺漂移的组合模式能够有效估计系统状态误差,姿态误差0.02°左右,验证了其有效性,可避免较为复杂的非线性滤波器的使用,为工程实践提供了理论支持.     

极区飞行法向量惯性导航算法原理

为克服经典力学编排方案在高纬度地区无法定位定向的问题,提出了以地球坐标系为导航坐标系的法向量惯性导航力学编排方案。该方案采用法向量代替传统的经纬度坐标表示水平位置,适合于全球范围内进行导航。推导了法向量导航误差方程,可用于组合导航算法设计,从而对惯导误差进行校正,满足全天候长航时的导航要求。通过仿真验证了法向量导航算法误差特性,证明了该方案可以满足飞机在极区飞行时的需要,解释了飞跃极点时导航定位误差跳变的原因。     

船用惯性/地磁导航系统信息融合策略与性能

地磁异常场的强度在空间上变化丰富而在时间上很稳定。对地磁异常值与位置之间的非线性函数关系进行了随机线性化,将地磁异常测量值直接作为观测量,采用扩展卡尔曼滤波技术实现地磁异常测量信息与惯性导航信息的融合,估计并校正了惯性导航系统导航误差。仿真表明,组合导航系统具有如下良好性能:对地磁异常具有广泛的适用性;对初始位置误差、速度误差及姿态误差具有较好的鲁棒性;对地磁数据噪声敏感度较低;可实时更新组合导航信息。将观测量选为参考数据测量值的信息融合策略引入惯性/地磁组合导航。定量描述地磁异常辅助惯性导航系统的信息量,分析组合导航系统对地磁图的适用性。     

自适应惯性组合导航系统研究

本文研究惯性／位置组合导航技术，给出在线估计未知噪声统计参量的自适应卡尔曼滤波算法（ＡＫＦ）。首先建立组合导航系统直线飞行段和机动飞行段数学模型，并给出相应滤波算法，仿真结果证明了组合导航估计算法的可行性。所得结论对惯导／地形匹配、惯导／ＧＰＳ组合导航的研制有实用意义     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.