舰船惯性导航系统海上无阻尼状态的校准

为满足装备高机动舰船的惯性导航系统海上重调的需求,设计了一种无阻尼状态下的校准方案,以保证惯性导航系统的续航导航精度。设计中采用卡尔曼滤波器估计系统误差和陀螺漂移,并利用残差检验方法进行故障检测与隔离。仿真分析和系统试验结果表明：无论载体在静态还是动态机动情况下,采用该方案进行校正后的系统精度都明显提高。该方案具有：滤波估计过程在无阻尼状态下进行,不受舰船运动状态的限制;分别估计陀螺常值漂移和随机漂移,隔离随机漂移对常值漂移量测的影响,精确补偿系统误差和陀螺常值漂移;以及在外参考信息源有误差干扰情况下仍能获得理想的校正效果等特点,具有重要的应用价值。     

嵌入式实时操作系统VxWorks在惯性导航系统中的应用

详细介绍了嵌入式实时操作系统VxWorks的性能特点，叙述了基于VxWorks操作系统的开发过程和在导航接口机中的应用实例，提出了现行惯导系统软件从汇编语言到OS，高级语言的必要性和可能性，从而在提升软件的可维护性，可测试性和可靠性的同时，充分的发挥导航计算机的性能，以适应日益复杂的导航计算要求。     

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。     

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%。     

地磁辅助惯性导航系统的数据融合算法

对地磁辅助导航技术的基本原理进行分析，详细介绍了采样卡尔曼滤波算法并将其用于惯性／地磁导航系统的数据融合，即通过设计少量的sigma点，并计算这些sigma点通过非线性函数的变换，从而获得滤波值基于非线性状态方程的更新。仿真表明，特别是当系统非线性较大时，采样卡尔曼器性能明显优于扩展卡尔曼滤波器。因此，从某种程度上说，采样卡尔曼滤波可以替代扩展卡尔曼滤波在地磁辅助导航系统中使用。     

方位监控游转式惯性导航系统

—本文所述的是由四个单自由度永磁马达液浮陀螺构成的惯性导航系统。它采用方位Ｈ调制监控技术及平台游转技术，使常值漂移对系统的影响均变成有界，而随机漂移的影响也受到了适当的抑制。通过分析与仿真证明该系统在长重调周期状况下，精度较高     

基于模糊神经网络的惯性导航系统预热控制

针对惯性导航系统预热中存在的非线性问题,采用了基于模糊神经网络的控制系统。讨论了模糊系统与神经网络的优缺点,给出了适于非线性时滞、基于BP网络的控制方案,并通过仿真说明方案的可行性。     

惯性导航系统的误差估计

惯性导航系统（INS）以其自主的工作能力广泛应用于军事武备的导航、制导与控制系统和国民经济的诸多领域。它的主要缺点是定位误差随其工作时间的增长而增大。对惯导系统的误差进行估计和补偿是在保证性能价格比的前提下，提高惯性导航系统精度的有效途径。目前，对惯导系统的误差修正均采用外信息（如GPS的输出信息）校正，即在INS工作的全部时间内，定期地利用GPS输出的速度和位置信息与INS输出的相应信息的差值作为观测量，对INS误差进行估计和补偿。Kalman滤波的方法广泛地应用于惯导系统的误差修正初始对准。本研究了当地水平惯导系统的误差估计和补偿问题。分析结果表明，采用Kalman滤波的方法，可以精确地估计惯导系统的误差（包括陀螺漂移和加速度计零偏），误差估计的精度高，并且估计的方差阵收敛快。     

论混合式惯性导航系统

惯性导航系统是当代空、天、海、陆各类先进运载器所不可或缺的一项自主导航定位装备。简要回顾了平台式、捷联式以及旋转式惯导系统的发展历程和各自优缺点,在此基础上提出了集平台式、捷联式和旋转式惯导系统优点于一体的混合式惯导系统新技术途径。介绍了这种新型惯导系统的概念、原理、特点、关键技术,样机实验结果验证了该技术途径的优越性和可行性,为该系统的未来研发和应用提供了技术基础并指出了研究方向。     

捷联式惯性导航系统算法研究

对高动态环境下的高精度捷联惯性导航系统的算法进行了深研究。中提出了一种新的三回路捷联惯尼算法,该算法具有姿态圆锥补偿和速度的划船和转动效应补偿。中推导出三回路算法中的导航系,机体系和地球系更新的数学模型,给出了姿态圆锥补偿、速度划船效应和转动效应的数学模型。并对该算法进行了仿真研究,最后给出了计算仿真结果。     

基于DSP的主从式紧耦合捷联导航计算机

为了减小捷联系统的体积,重量和功耗,研制了一种主从式紧耦合双处理器结构的导航计算机。以数字信号处理器（DSP）作导航算法处理机,以单片微控制器作I／O接口处理机,二以互中断高速并行接口相联,软件采用主从流水线协议。双机协同流畅,处理速度快,满足了一些捷联系统对导航计算机在数据吞吐和处理能力以及体积、重量、功耗诸方面的要求。     

SINS/GPS组合导航序贯滤波算法

针对SINS／GPS的速度、位置组合方式中，GPS接收机的位置测量误差相关的问题，提出了一种序贯形式的Kalman滤波算法。这种算法既具有计算量小的优点，又能克服由于GPS位置测量误差相关性带来的滤波性能变差的问题，实现对SINS／GPS组合系统信息的有效融合。通过仿真证明了该算法的有效性。     

机载SAR用的GPS/SINS组合导航系统研究

提出了进行SINS姿态校正的四元补偿算法。采用闭环KF（卡尔曼滤波）技术实时校正惯性仪表误差，补偿四元数误差，修正位置，速度误差，GPS／SINS组合导航系统样机的试验结果表明：采用该提出的算法后，组合导航精度较高，在组合导航过程中若去掉GPS信息，短时间内纯SINS的导航精度很高，能够满足SAR对运动补偿精度的要求，待恢复GPS信息后，组合导航系统继续正常工作。     

SINS/GPS/DVL组合导航系统的容错研究

结合SINS／GPS／DVL组合导航系统各子系统的特点，提出了一种新的容错设计方案。此方案采用并列运行的滤波器族结构，该结构可以提供不受污染的最优解，且具有容错性好和系统输出数据热备份等优点。仿真结果表明，此方案既可有效地监测和隔离系统故障，同时保证了系统的精度。     

GPS/SINS 组合导航系统混合校正卡尔曼滤波方法

利用卡尔曼滤波器将GPS伪距与SINS进行了深组合，在分析了导航误差产生原因的基础上，提出了输出校正与反馈校正相结合的混合校正卡尔曼滤波方法。与输出校正和反馈校正方案相比，这种校正方法提高了系统导航精度。仿真结果验证了混合校正卡尔曼滤波方法的有效性。     

新型无陀螺捷联惯导系统导航方案设计及建模

针对传统无陀螺捷联惯导系统角速度求解复杂,解算效率低,惯性元件安装精度要求高等问题,提出一种新型的无陀螺捷联惯导导航方案,将8-UPS型并联式六维加速度传感器作为其惯性元件,直接测量出运载体的六维绝对加速度。基于矢量力学理论,推导了其惯导基本方程;通过数值积分运算来提取载体的线运动参量;运用空间几何理论建立姿态方程,实时更新捷联矩阵以获取载体的角运动参量,从而完成了导航建模与解算。仿真结果表明该系统能满足航行体中精度实时导航的要求,是有效可行的。与同类导航相比,该系统具有结构紧凑、解算效率高、物理模型误差敏感性低等优势。     

GPS/SINS伪距(伪距变化率)组合导航系统实验研究

基于挠性捷联惯性测量系统和ＧＰＳ接收机ＯＥＭ板，以伪距（（伪距变化率）残差作为观测信息，实现了ＧＰＳ／ＳＩＮＳ伪距组合导航系统的软硬件设计，并先后在实验室和高速公路上对样机的导航定位、测速以及姿态性能和精度进行了静态考核和动态车载试验。试验结果表明，系统伪距组合滤波器的设计和参数选择正确，样机取得了较好的精度。     

一种SINS/GNSS级联闭环反馈式组合导航系统的设计与研究

对于目前的级联式SINS／GNSS组合导航系统来说，其卡尔曼滤波器的输出校正方式不能深入到捷联解算内部，无法抑制平台姿态误差的发散，也无法校正惯性器件误差，因而在该方式长时间运行不能控制滤波发散，导舷精度随时间下降。为此设计了一种SINS／GNSS级联闭环反馈式组合导航系统，该系统能对SINS的位置、速度误差、平台误差及惯性器件误差作出最优估计并实施反馈。通过仿真证明：该系统不仅能提高导航解的精度，还在校准的同时具有动机座对准能力，满足了长时间导航定位的稳定性。     

基于SINS/GPS组合的低成本船用姿态确定系统

为了满足船用姿态确定系统的精度和成本要求,提出了基于低精度光纤陀螺捷联惯性系统与GPS双天线定向系统组合的姿态确定方案,建立了相应的组合姿态确定系统,设计并实现了姿态确定算法。通过静态试验和动态船载试验,验证了该组合姿态确定系统的可行性;试验结果表明系统在低成本的条件下具有较高的精度。     

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