惯性测量系统零速修正的几种估计方法

—零速修正（ＺＵＰＴ）在惯性测量系统中占据着至关重要的地位，它是进行误差控制的一种廉价而有效的手段。进行零速修正的方法主要有实时卡尔曼滤波和曲线拟合法。本文对国内外常用的几种估计方法和原理进行了分析和比较，并在卡尔曼滤波和状态方程解曲线拟合的基础上提出一种新的估计方法—平滑估计法。它将给出更好的零速修正结果。最后，我们利用改装的，И—２１惯导系统在北京郊区一条测线上跑车的实测数据，给出了实际处理结果，并对各种方法进行了评估。     

基于单轴旋转INS/GPS组合姿态误差观测的垂线偏差测量方法

单轴旋转INS/GPS组合导航系统的姿态误差直接受垂线偏差的影响,因此利用对单轴旋转INS/GPS组合的姿态误差观测也可实现垂线偏差的估计。首先,利用INS中的三个激光陀螺构建了激光陀螺组合体(LGU)并进行自主姿态测量,以LGU作为姿态基准以获取INS/GPS组合的姿态误差。然后,建立垂线偏差测量的观测方程和状态方程。最终采用Kalman滤波/平滑算法同时实现垂线偏差和其他系统误差的最优估计。通过对状态变量精确、合理地建模,并利用全球重力模型补偿垂线偏差信号的低频分量,从而实现垂线偏差与系统误差的解耦。通过仿真验证了该方法的可行性,仿真所用的航迹由实测数据生成。仿真结果表明该方法能够有效地测量垂线偏差的高频扰动量。由于该方法的测量精度依赖于所采用的陀螺性能,采用角随机游走较小的陀螺可以获得较好的垂线偏差测量结果。船载实验结果表明,该方法测量得到的垂线偏差数据重复性精度优于0.5″。     

惯性测量系统中卡尔曼滤波技术的应用

本文介绍半解析式惯性测量系统中零速修正和卡尔曼滤波技术。采用状态和偏差去耦估计算法,其特点是计算量小、估计精度高,适用于偏差较多的场合。跑车试验表明,系统定位精度lhr平面位置误差CEP<10m,高程误差r<5m,达到了美国PADS系统的设计指标。     

基于压力传感器辅助的行人室内定位零速修正方法

针对现有行人室内定位导航系统定位精度差的问题,设计了一种压力传感器辅助微惯性测量单元的多条件约束零速修正方法。将微惯性测量单元和压力传感器固连在鞋上,用来测量人体脚部运动信息。在经典捷联解算基础上通过对行走时微惯性测量单元和压力传感器的统计特性进行分析,对加速度模值、滑动方差、角速度模值、足底压力设定阈值,用以检测行走过程中的零速区间,通过基于零速修正的卡尔曼滤波估计姿态误差、速度误差和位置误差,反馈校正后对微惯性测量单元的累积误差进行修正。最后通过对比试验证明了压力传感器辅助下的零速修正方法提高了系统导航定位精度,步行和跑动时的水平定位精度优于1%D。     

垂线偏差对惯性制导初始方位角的影响

为了解决由于垂线偏差引起的惯性制导初始方位角误差对导弹落点造成的影响,对地面瞄准系统向弹上惯性制导设备传递基准方位过程中各操作环节与垂线偏差的关系进行了分析,研究了存在垂线偏差条件下惯性制导初始方位角出现误差的机理,给出了垂线偏差所造成的初始方位角误差的修正公式。仿真分析表明,瞄准过程中经纬仪俯仰角是垂线偏差造成初始方位角误差的关键因素,当经纬仪俯仰角为25°,垂线偏差子午圈分量为10",垂线偏差卯酉圈分量为30"时,初始方位角误差高达14.7";而采用经纬仪俯仰角为0°的水平瞄准技术时,同样的垂线偏差带来的初始方位角误差不大于0.001"。     

平台式重力仪测量数据的卡尔曼滤波处理

根据三轴惯性平台海空重力仪的特点,在重力测量数据处理中,把重力异常作为状态量,建立了扩展卡尔曼滤波状态方程和观测方程,并阐述了三轴惯性平台海空重力仪重力测量数据处理步骤。依据给出的卡尔曼滤波方程,应用平滑卡尔曼滤波方法,对三轴惯性平台海空重力仪的海洋重力测量数据进行了处理。海空重力仪测量结果为:南北重复测线内符合精度为0.2 mGal,东西重复测线内符合精度为0.4 mGal,空间分辨率为650 m。     

单轴旋转INS/GPS组合导航中重力垂线偏差引起的姿态误差分析

重力垂线偏差是高精度惯性导航中的一个主要误差源。在INS/GPS组合导航系统中,由于GPS可以提供位置和速度修正信息,垂线偏差对组合导航系统精度的影响主要体现在姿态上。从惯性导航系统的误差方程出发,推导INS/GPS组合导航姿态估计误差和陀螺零偏估计误差的解析表达式,从理论上分析组合导航模式下垂线偏差对姿态误差的影响。通过仿真验证理论分析的正确性。分析结果表明:东向姿态误差角由北向垂线偏差决定,北向姿态误差由东向垂线偏差决定;航向误差受东向垂线偏差和北向垂线偏差的一阶导数的共同影响,垂线偏差的剧烈变化将引起较大的航向误差。     

两种零速校准方案的比较

采用零速校准技术是提高地面惯性测量系统定位精度的一项有效手段。本文分析比较了两种零速校准方案,即方案Ⅰ和方案Ⅱ。分析结果表明;方案Ⅱ不仅简单易行,而且对系统各项非模型误差的影响不太敏感。这一点在车载试验中得到了进一步的证实。     

惯性导航系统重力扰动矢量补偿技术

在较高精度惯性导航系统中,重力扰动矢量的影响不可忽略。建立了考虑重力扰动矢量的惯导误差方程,对采用高精度惯性元件(陀螺仪零偏稳定性为0.001 deg/h,加速度计零偏稳定性为0.01 mg)的惯导进行误差仿真,对比分析无重力扰动矢量补偿(垂线偏差为5"～10",重力扰动矢量垂向分量为25～50 mGal)与有重力扰动矢量补偿(垂线偏差和重力扰动矢量垂向分量补偿精度分别为1.6"、2 mGal)两种条件下的惯导定位和姿态误差。仿真结果表明:经重力扰动矢量补偿后,24 h内惯导定位和航向误差分别减小2 nm和1′。     

足部安装MEMS-IMU个人导航系统

为了实现室内外环境下个人自主导航,研究了足部安装的MEMS-IMU个人导航系统。根据人行走时足部具有周期性零速的特征,以加速度计输出矢量和、滑动方差和陀螺仪输出的角速度矢量和为检测量,设计了一种多条件零速检测算法,有效地提高了零速检测的准确性。针对MEMS惯性传感器零漂大、精度低的问题,导航定位算法以传统的捷联解算算法为基础,进行了适应性改进。引入零速修正(ZUPT)技术,设计了以速度信息作为伪量测的Kalman滤波器。在零速阶段对系统速度,姿态,位置误差进行估计,将估计结果反馈以修正导航解算的累积误差。实验结果表明,基于上述导航修正算法可以有效地消除MEMS惯性传感器零漂引起的累积误差,使得多组多种行走路径下系统的定位误差均小于行程的2%。     

惯性定位系统的卡尔曼滤波器设计

本文讨论陆用惯性定位系统零速修正卡尔曼滤波器的设计问题。关于这个问题,自从20世纪80年代初期以来,已有不少文章发表。本文与文献中的各种方法相比较,不仅考虑了陀螺漂移的常值分量,而且考虑了斜坡分量,因此,更能适应于零速修正时间间隔较长的情况。文中,首先推导了陆用惯性系统的增广误差状态模型。其次,利用三个相邻时刻的零速误差构造了观测向量模型。第三,在前述基础上设计了离散的线性卡尔曼滤波器;特别地,对初始状态向量及其协方差矩阵的估计,提出了具体的实施方法。最后,给出了在北京郊区实地跑车试验结果的误差曲线。跑车实验所用系统由导航误差3.7km/h的航空惯性导航系统改装。实践表明：利用本文的卡尔曼滤波器进行零速修正,可提高惯性系统定位精度两个数量级以上。     

基于行为概率分析的室内行人导航方法

行人在室内场景下进行混合步态运动时,传统零速检测方法易出现“漏检”和“误检”,造成定位精度下降。针对此问题,提出了一种基于行为概率分析的行人零速检测与爬楼高度估计方法。一方面,设计了基于步态周期检验的最大概率零速点提取方法,通过足部零速广义似然比概率统计对步态周期进行准确划分,继而实现对步态周期内最大概率零速点的提取;另一方面,采用基于长短期记忆的深度学习网络模型实现上下楼运动检测,基于气压高度计与惯性器件数据,构建描述足部跨越台阶数的能量概率函数,并对台阶高度、跨越台阶数以及爬楼高度进行实时在线估计。最后开展了行人室内导航实验,相较于传统零速检测算法和零速阈值自适应调整算法,所提算法的平均零速点提取成功率分别提高24.44%和16.21%,平均导航定位性能分别提高了55.14%和39.15%,高度误差由7.79%降低到0.39%。     

惯性定位测量重力空间参数的逼近计算与工程实践

针对我国惯性定位测量的现状，根据地面重力异常与地形数据密的强相关特性，研究探讨了利用高分辨率地球重力场扰动位模型和地形数据速求取重力空间参数的计算模型，并通过工程实践证明了其实用性，对实现惯性测量完整定位具有重要的应用价值。     

基于双轴旋转调制惯性测量的载体导航信息提取方法

针对双轴旋转调制惯导系统在旋转过程中无法直接提供载体角速度等导航信息的问题,提出了一种以标定惯性测量单元与内外框时空关系来精确解调原始旋转惯性测量数据的载体导航信息提取方法。首先,从基于旋转轴的内外框坐标系定义出发,提出了综合考量整圈所有角位置状态的惯性测量单元与内外转轴安装角标定方法。然后,利用转轴方向惯性测量角增量曲线和转位测量角增量曲线的相似平移关系推导了两者之间时间不同步误差的计算方法。进一步,基于滑动数据存储窗口,通过实时测角变化率计算和相邻转位测角外推实现了时间不同步误差的精确补偿。最后,采用基于高次谐波函数的精细化误差模型实现了转轴锥摆运动引起的测角不圆度误差精确标定。采集内外框旋转试验数据验证了所提方法的有效性,结果表明由原始惯性测量信息解调导致的载体航姿提取误差小于0.001°。     

地球重力场模型计算点向径取值对模型重力场元影响

利用地球重力场模型计算重力场元时,为提高计算速度,有时将计算点的高程近似为0,为提高精度,在球面对计算点高程进行泰勒级数展开。但是,考虑到地球表面真实情况,这种近似将会引入巨大的距离误差,同时也会影响计算点的地心纬度值。针对此,分析了计算点向径不同取值之间的差异及对计算点地心纬度、模型垂线偏差计算结果的影响,引入等效高程讨论了按照泰勒级数展开快速计算模型垂线偏差方法的适用性,采用实测数据比较了计算点向径不同取值计算模型垂线偏差的精度。实验结果表明:将计算点向径近似为地球长半轴与计算点高程之和,造成的距离误差可达20 km,而近似为参考椭球面向径与地面点高程之和造成的距离误差最大不超过6 cm,对模型垂线偏差的影响则不足0.05',这为精确快速计算模型重力场元提供了参考。     

球面惯性元件激光共焦曲率半径测量系统

针对球面惯性元件散射特性导致其曲率半径测量难度大、精度低的问题,研制了一套球面惯性元件激光共焦曲率半径测量系统。系统通过针孔滤波降低探测器接收散射光的比例来抑制散射光的影响,利用共焦回馈技术提高返回光探测强度,以适应低反射率球面惯性元件的探测。采用共焦轴向光强响应曲线的峰值点精确对应物镜焦点的特性,对被测元件的猫眼和共焦位置进行精密定位,通过激光干涉仪获取两点间距离,继而实现曲率半径的高精度测量。以半球型动压气体轴承作为实验对象进行了实验。理论分析和实验结果表明,系统相对扩展不确定度优于20×10~(-6),提出的测量系统为具有散射特性的球面惯性元件曲率半径的高精度测量提供了技术途径。     

光纤陀螺IMU全温三方位速率/一位置标定及分段线性插值补偿方法

针对光纤陀螺惯性测量单元全温动态环境下测量误差问题,提出一种全温三方位正反速率/一位置标定及分段线性插值补偿方法,建立了光纤陀螺惯性测量单元误差模型,在每个恒温点设计三方位正反速率/一位置标定方案。采用分段线性插值算法实时补偿系统零偏和标度因数温度误差,系统全温环境下的测量精度提高5倍左右。车载实验结果表明,采用该方法后系统4200 s纯惯性姿态测量误差小于1°。     

一种车载筒弹惯导装置不开箱标定方法

随着时间的推移,惯测装置中惯性器件误差参数会发生变化,从而使惯性器件的精度降低,因此必须对惯导装置进行误差补偿。针对筒弹开箱标定工作量大,成本高等问题,本文在车载筒弹状态下,以车的一定机动作为激励方式,设计了一种不开箱标定方法。在分析惯性测量元件误差的基础上,建立了误差输出模型,将理想装置与待测装置的输出量进行比较,利用比较偏差对待测装置进行标定。仿真结果表明,该标定方法能够对误差进行补偿,进而提高惯导系统的导航精度。     

惯性测量装置火箭橇试验外测数据融合方法

在3 km火箭橇试验的基础条件下,为解决惯性测量装置火箭橇试验中雷达外测系统、遮光板外测系统和GPS系统的时间不同步、初始状态不一致以及分离误差采用单一外测数据的问题,通过解算和分析火箭橇试验过程中的雷达外测数据、遮光板外测数据和GPS外测数据的数据特点,探究了一种雷达外测、遮光板外测和GPS系统的数据融合方法。该方法有效的利用了雷达的测速精度和遮光板的位置精度,弥补了水刹车段外测手段单一的不足,成功将各外测系统融为一体,系统位置精度小于0.02 m,系统测速精度小于1‰,为惯性测量装置的误差分离提供了一个完整、准确的外测系统。     

基于双MIMU速度+角速率匹配的行人自主导航方法

针对基于零速修正（ZUPT）的行人导航系统航向误差随时间发散导致定位精度差的问题,提出了一种基于自适应零速检测与双MIMU速度+角速率匹配的行人自主导航方法。在一套自主系统中同时包含两种三轴MIMU,一套大量程MIMU用于保证原始惯性数据的完整性,一套高精度MIMU用于提供角速率基准。当高精度MIMU数据未超量程时,若基于SVM的自适应零速检测算法判断系统为零速状态,采用速度+角速率匹配方案;若系统为非零速状态,则采用角速率匹配方案,通过卡尔曼滤波器对各项误差进行估计和修正,提高系统的航向和定位精度。试验结果表明,相较于仅采用速度匹配,采用所提方法,航向精度达到了3.44°/30 min,提升了50%以上;定位精度达到了4.92 m/30 min,提升了40%以上。