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′。     

基于EGM2008重力场球谐模型的水平重力扰动计算方法

垂线偏差数据对于提高惯性导航精度具有重要意义,阐述了使用重力场球谐模型计算水平重力扰动的方法,使用EGM2008重力场球谐模型计算水平重力扰动,并将其与美国国家地理空间情报局提供的全球2.5′×2.5′垂线偏差网格数据进行对比,验证了所述水平重力扰动计算方法的正确性。将水平重力扰动计算结果用于航空、车载惯性导航数据离线处理,结果表明EGM2008模型计算的水平重力扰动可用于补偿惯性导航;将水平重力扰动计算结果用于长航时船载惯性导航数据离线处理,结果表明惯性导航精度最大提升1.5 n mile,平均提升0.8 n mile。     

基于小波神经网络的高精度惯导重力扰动补偿方法

重力扰动矢量(空间同一点实际重力与正常重力之差,包括垂线偏差和重力异常两部分)一直是惯性导航系统的重要误差源之一。针对重力扰动误差精确补偿问题,推导并建立了考虑重力扰动的惯导误差方程,并提出了基于小波神经网络的重力扰动补偿方法。通过仿真验证了小波神经网络的重力扰动补偿方法对惯导导航精度的提高效果。24 h仿真结果表明:所提出的重力扰动补偿方法能有效减小惯导导航系统误差,经重力扰动矢量补偿后,速度误差最大能减小约0.2 m/s,降低约30%,位置误差最大能减小约3000 m,降低约25%。     

基于互补滤波的惯导系统水平阻尼网络设计

Schuler振荡阻尼技术是提高惯导长期工作精度的关键技术之一。针对采用低阶阻尼网络的惯导系统抑制高频和低频参考速度误差难以兼顾的问题,基于互补滤波思想,提出一种高阶水平阻尼网络设计方法。将两个采用低阶网络、分别具有优良高频和低频特性的Schuler回路通过一对互补滤波器进行组合,形成双Schuler回路组合系统。它等效于采用某高阶网络的单Schuler回路,该回路对高频和低频参考速度误差的衰减率可同时达到40 dB/10 deg或更高。计算机仿真和海上试验结果均表明:采用所设计高阶网络的系统对参考速度误差兼有优良的高频和低频滤波特性,综合滤波性能优于采用低阶阻尼网络的系统,具有工程应用价值。     

重力异常对平台式惯性导航系统误差的影响分析

建立了重力异常导致平台式惯性导航系统误差的模型，导出了重力异常东向和北向分量对各个惯导误差量的传递函数，并运用Matlab工具进行了误差仿真，提出了在平台式惯导力学编排中修正重力异常的方案。     

重力扰动矢量对惯导系统影响误差项指标分析

针对制约现有惯导系统精度提升的重力扰动矢量误差项问题,从惯导系统误差模型入手,着重分析了重力扰动矢量水平分量(垂线偏差)在导航系统中的误差传播特性,利用简化的垂线偏差统计模型推导出导航系统位置误差均方差表达式;通过现有全球重力场高阶球谐模型(EGM2008),分析了垂线偏差全球均方差水平引起的惯导系统在典型载体运行速度下位置误差项大小,进而给出了垂线偏差补偿的误差项指标,在此基础上,分析了EGM2008在惯导系统中的适用性,结果表明,当EGM2008模型阶数小于12阶时才能满足导航系统计算资源要求,模型补偿精度为5.86?,适用于位置误差要求小于0.8 nm/h的惯导系统。     

基于Kalman滤波原理对惯导中重力扰动的估计及补偿方法

重力扰动(空间同一点实际重力与正常重力之差,包括垂线偏差和重力异常两部分)一直是惯性导航系统的重要误差源之一。随着惯性器件精度的逐步提高,重力扰动所引起的导航误差已成为高精度长航时惯导系统的主要误差之一,不能被忽略,必须对其进行补偿。针对重力扰动误差精确补偿问题,只考虑重力异常的情况,推导并建立了考虑重力异常的惯导误差方程。对误差传播进行了分析,利用Kalman滤波原理设计了带有重力异常状态量的状态方程,并利用GPS和惯导的速度误差作为观测量对重力异常进行滤波并对滤波后得到的重力异常值对惯导重力异常项补偿。进行了2 h的仿真,结果表明:Kalman滤波后可得到当地的重力异常值,重力异常补偿后,速度误差精度可以提高约0.3m/s,姿态精度提高约0.3′,位置精度提高约150 m。     

高精度平台惯导系统空中数学修正方法

设计了鲁棒性能较好的H∞滤波器对惯导误差进行估计，设置两条导航解算通道，在组合通道内，采用数学方法对惯导系统位置误差、速度误差和水平失调角误差进行了修正。仿真表明，修正后的一定时间内效果与传统闭环修正相当。数学修正方法避免了传统闭环修正通过平台施矩进动消除失调角可能带来的风险，既提高了组合导航精度，又保证了修正后导航系统的可靠性。     

基于Bagging模型的惯导系统误差抑制方法

由惯性导航系统(SINS)和卫星导航系统(GPS)构成的组合导航系统一直是陆用车辆的主要导航设备。当GPS失锁时,SINS的定位误差将随着时间不受控制的迅速增长。为了提高惯导系统的定位精度,相比较于单一的神经网络,集成学习算法中的Bagging模型能够深度学习惯导误差之间的内在关系,进一步提高导航性能。在智能算法和组合导航系统的框架下提出了惯导系统的误差抑制方案,即在GPS存在时训练组合导航系统数据,当GPS失锁时预测惯导系统位置增量。试验结果表明,该方案能够在GPS丢失时抑制惯导系统定位误差发散,相比较于BP算法,Bagging模型的定位精度在5 min时提高了约49%,15 min时提高了约41%。     

高精度海洋重力测量中厄特弗斯改正误差分析

为有效减小厄特弗斯改正的误差,提高重力异常测量值的精度,在分析厄特弗斯改正计算模型的基础上,就载体的速度误差、航向误差及纬度误差对厄特弗斯改正误差的影响进行了仿真分析.在误差分析时,首先对厄特弗斯改正模型求取各变量的偏导,从而得到各变量与厄特弗斯修正误差之间的关系,并以此为基础采用三维视图和数字计算相结合的方法给出了具体的分析结果.仿真结果表明,速度误差是厄特弗斯改正误差的最大影响因素.在某一确定测量误差要求下,速度误差的精度要求随载体所处纬度和航向角的变化而变化;在φ:0°,A=90.时,要保证厄特弗斯改正误差小于0.1 mGal,载体速度测量误差需小于0.013m/s.     

惯性导航系统内阻尼改进方法

阻尼技术用于抑制惯性导航系统的周期性误差.传统的阻尼网络参数一般采用试错法确定.针对传统阻尼的方法的若干局限性,如固定的阻尼比、繁琐的网络参数确定过程等,提出了改进的阻尼技术.水平阻尼和方位阻尼网络,均分别由一个与阻尼比呈正比的参数控制,具有一般意义上的通用形式,可以方便地调整所需的参数大小.与传统的阻尼,改进的阻尼方法简化了阻尼网络设计过程,能够抑制超调过渡过程以及减少载体运动的敏感性.仿真结果和实测数据均验证了上述优势.     

阻尼参数连续可调的惯导水平内阻尼方法

针对惯导系统传统阻尼方法存在的阻尼网络设计复杂、状态切换产生较大超调误差等主要问题,提出了一种基于变阻尼比例控制的惯导水平内阻尼方法,在无阻尼惯导东向、北向水平修正回路中增加一条前向比例环节通道,通过合理设计比例参数,利用提取的加速度信息进行惯导水平内阻尼,抑制惯导中舒拉振荡误差.相对于传统阻尼方法,该方法使得阻尼网络设计大为简化.该方法通过连续调整比例控制系数,可实现阻尼系数的连续线性修正,能有效抑制无阻尼状态向阻尼状态切换时超调误差.     

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。     

单陀螺多加速度计捷联惯性导航解算方法

六加速度计无陀螺惯导系统误差随时间发散比较严重。为了有效提高导航系统精度,提出了一种单陀螺仪多加速度计(五加速度计)的捷联惯性导航解算方法。该导航解算方法通过合理配置5个加速度计和1个陀螺仪,可不经积分而直接解算角速度,完全消除了加速度计输出方程中角加速度项的影响,能使在姿态和位置解算时分别减少1次积分,从而有效抑制误差随时间发散。给出了单陀螺多加速度计捷联惯导姿态和位置解算原理的理论推导过程,并对该导航解算方法进行了仿真。在仿真时间为80 s时,与无陀螺惯导相比,该方法的姿态解算和位置解算精度均提高了60%以上。     

混合式光纤陀螺惯导系统在线自主标定

混合式光纤陀螺惯导系统IMU的安装误差、光纤陀螺的漂移及标度因数等参数会随着时间发生变化,对系统误差产生影响,使系统在使用一段时间之后精度发生变化,因而需要重新标定。在混合式系统中,通过台体旋转调制,惯性元件常值漂移误差对系统的影响得到抑制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到完全调制,这些误差会与地速及旋转角速率耦合,引起锯齿形速度误差,降低了系统的各项性能。针对混合式惯导系统,建立了IMU误差模型,设计出一种在线自主标定方法,并进行了可观性分析。该方法采用"速度+位置"匹配,对惯导系统30项相关误差项进行在线标定。系统实验结果表明,系统级在线标定参数较分立式标定参数在导航定位精度上提高了半个数量级。     

基于案例推理方法在惯性导航故障诊断专家系统的应用

以测量船惯性导航系统为例,为解决其故障诊断专家系统知识瓶颈问题,特别是突发、原因不详的故障,利用专家知识和以往的工作经验积累,在故障诊断专家系统中融入了基于案例的推理方法。这种推理方法把知识获取简化为领域内经验知识的收集,并以此为基础构造案例库;把基于规则的推理转化为基于案例推理,即在案例库中检索相似的经验知识。采用基于案例推理的方法,可以简化知识获取的过程,求解效率高、质量高,具有持续的学习能力,能有效提高故障诊断系统的智能化程度。文中重点介绍了构建该故障诊断专家系统的案例知识表示方法、案例的索引和检索算法等关键技术。     

车载稳瞄/惯导一体化技术

结合稳瞄系统和自主寻北定位定向系统的特点,研究了车载稳瞄/惯导一体化技术,阐述了车载稳瞄/惯导一体化系统的工作原理,进行了稳瞄/惯导一体化系统的总体设计。在随机调转的稳瞄平台上布置陀螺仪和加速度计组成惯性测量组件(IMU),IMU同时向稳瞄系统和导航系统提供信号,稳瞄平台在运动中完成瞄准的同时,解算出平台的姿态矩阵,通过平台环架转动夹角的角度量,获得车体姿态矩阵,以此得出车体的加速度在导航坐标系上的分量,最终完成航迹推算。通过跑车试验表明,稳瞄/惯导一体化算法是正确与实用的。     

捷联惯导系统减振设计

机抖激光陀螺的捷联惯性导航系统结构设计的关键在于惯性测量单元（IMU）的减振设计。文章描述了一种IMU减振系统设计的方法,并在实际应用当中获得良好的效果。IMU减振系统的设计方法主要分为三大内容。首先是对减振系统中减振器的布局方案进行仿真分析,建立减振系统的六自由度振动响应模型,研究减振器布局方案的频谱特性,比较得到减振效果较优的减振器方案。然后针对获得的减振器布局方案,设计IMU结构框架和各向同性的减振器,并采用有限元的方法,对IMU的减振系统进行模态分析,获得IMU减振系统的前20阶模态频率和振型,用有限元仿真分析的方法来验证减振设计。目前这种IMU减振系统的设计方法已应用到某新型捷联惯导系统当中,减少了系统陀螺精度的降低。