基于CPLD的导弹惯性测量单元模拟器设计

介绍了采用CPLD器件开发的导弹用惯性测量单元（IMU）模拟器的设计原理及其实现方法。该模拟器采用软硬件相结合的方式，可模拟某型真实惯性测量单元（IMU）的接口与输出信号。通过软件控制硬件输出的脉冲个数，可模拟真实惯性测量单元在静态和动态工作时的状态。该模拟器具有硬件体积小、成本低、可连续长时使用等特点和可轻松修改模拟器硬件电路的优点。该模拟器在某型号空空导弹惯导系统仿真实验中已经得到实际应用。     

光纤捷联惯性测量单元设计与实现

提出了一种捷联式惯性测量单元的设计与实现方法。该系统以开环光纤陀螺和硅微加速度计作为惯性敏感元件，采用高速DSP作为中央处理器实现数据采集、处理及输出。重点介绍了系统的数据采集模块、处理模块、通讯模块等硬件电路及相应软件的设计。系统通过转台实验进行了离线标定及在线补偿，测试结果表明：系统在功能、精度以及实时性等方面达到了预期的设计目标。     

基于星体测量的惯导水平姿态标定技术

水平姿态误差标定是提高测量船惯性导航系统精度的重要手段.传统的水平精度标定一般只能在实验室或坞内等静态条件下通过高精度水平仪来实现.针对动态条件下水平作差、平台旋转及经纬仪方位俯仰信息联立求解等标定方法存在标定条件苛刻、精度相对较低等局限性,提出了一种基于星体测量的惯导水平姿态标定新技术——俯仰脱靶量求解法,推导了计算公式,并对解算精度进行了系统分析.通过惯导精度鉴定及某次试验任务的检验,其解算精度在5.8″以内,具有较高的置信度.该方法解决了惯导水平姿态动态条件下标定的技术难题,为提高惯导水平姿态精度、实战数据的事后处理以及动态条件下加速度计零位标定提供了依据,对提高航天测量船总体测量精度具有重要意义.     

基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法

利用人体特征辅助行人导航与外骨骼机器人控制是近年来导航与机器人领域中的热点研究方向。针对惯性测量组件足部安装方式在过载较高时无法实现有效测量的问题,研究了一种基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法。该方法以同步采集安装于足部与下肢其他部位的惯性测量组件的输出作为数据样本,通过遗传算法改进的误差反向传播(GA-BP)神经网络实现虚拟惯性测量组件的构建。为进一步改善训练效果,采用基于步态相位检测方法对训练样本进行筛选。基于Anybody与MATLAB的联合仿真结果表明,本文所研究的方法可实现采用安装于髋关节附近位置的惯性测量组件数据,有效模拟足部位置的惯性测量组件数据。该方法对未经训练的步态也有一定的适应性。本文所研究的方法可进一步应用于行人精确定位与外骨骼机器人控制等领域。     

基于MEMS惯性测量单元的多源信息自适应步数检测方法

针对基于MEMS惯性测量单元的行人航迹推算中步数检测方法仅利用单一的加速度信号检测精度较低的问题,提出一种多源信息自适应步数检测方法。该方法通过综合考虑人体运动过程中的加速度信号和角速度信号,根据不同的步态特征通过设定不同的自适应阈值条件实现步数的检测。虽然常规的峰值检测算法和固定阈值检测算法在单一步态下步数检测精度相对较高,但是对复杂运动状态下的步数检测精度很差,无法适用于真实的行人运动过程中步数的检测。然而多源信息自适应步数检测方法却能够在行人不同运动状态下精确检测步数,该方法明显优于常规的峰值检测方法和阈值检测方法。试验结果表明,本文提出的多源信息自适应阈值检测方法在行人不同运动状态下的步数检测精度可达98%以上。     

惯性测量系统火箭橇试验振动传递特性

惯性测量系统火箭橇试验过程中,惯性测量系统根据试验要求安装于减振平板上,而减振平板通过金属减振器安装于橇体上。通过振动传感器实时测量和记录橇体、减振平板和惯性测量系统的振动和冲击信号,待试验结束后读取记录存储的数据并进行振动量级、振动传递和减振效果分析。提出了一种描述惯性测量系统火箭橇试验振动传递特性的方法,包括振动谱图例对比、振动谱比值对比和基于AR模型幅值修正的传递函数描述方法。通过对各部分数据进行比较,验证了数据处理方法的正确以及描述惯性测量系统火箭橇试验振动传递特性的有效性。     

基于VC＋＋多线程技术的模拟惯性测量组件设计

为了解决在三轴转台试验前,方便验证嵌入式组合导航系统硬件平台设计的可行性,进行半实物仿真.在VC++6.0中MSComm控件的基础上,采用多线程技术设计了一种基于串口通信的模拟惯性测量组件(IMU)软件,并且设计了方便操作的人机界面.该软件使得试验不必采用具体惯性测量组件,可以根据试验目的灵活修改模拟IMU的各项参数,验证整个系统的可靠性以及测试导航算法的正确性.试验表明,该软件能够满足组合导航系统试验的各项要求,为整个系统原理样机的初期研制奠定了可靠的试验平台.     

基于改进最小二乘支持向量机的惯性测量组件故障在线检测方法

为提高惯导系统工作的可靠性和导航性能,对其惯性测量组件的故障模式和检测模型进行了分析。针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法做了两点改进,具体方法是先对输入样本观察窗平移更新的每个样本数据进行异常点滤波判断并用牛顿插值法进行处理,接着通过对在线LS-SVM回归过程的研究,提出了一种递推求解的快速算法,将惯性测量组件的输出量、舵偏角改变量并辅以环境因素作为观测样本序列,应用该算法来提高模型检测的准确性和时效性。最后对惯性测量组件无故障和出现卡滞、恒偏差时的故障模式进行了仿真实验,结果表明,与应用LS-SVM、SVM和BP神经网络算法相比,提出的惯性测量组件故障在线检测方法具有较强的鲁棒性和较快的速度。     

基于足部微惯性/地磁测量组件的个人导航方法

为降低个人导航定位对卫星导航系统(GNSS)的依赖性,研究了一种基于足部安装微惯性/地磁测量组件的个人导航定位方法.该方法通过微惯性测量组件信息进行捷联惯导解算获得人体足部的姿态、速度与位置信息,利用磁传感器确定运动的航向信息,并采用基于步态相位检测的零速修正方法,实时修正MEMS惯性导航系统的导航信息误差以及惯性传感器的随机误差,从而减缓惯性导航系统的定位误差随时间的积累.导航定位实验结果表明,直线与矩形行进路线的导航定位误差在行进约9 min时分别保持在2 m与6 m左右,分别占行进距离的1.1％与2.5％.该实验结果证明所提出的方法可有效提高个人导航系统的定位精度,在GNSS信号衰减或失效的环境中可实现较长时间的个人导航定位.     

基于光学基准法提高倾斜船台上惯性平台水平测量精度

惯性平台安装在舰船的过程中需要将惯性平台坐标系与舰船坐标系进行对准,也就是对惯性平台进行标校。当舰船在倾斜船台上进行建造时,由船台的倾斜角度造成水平测量仪器的测量误差对标校的结果有很大影响,尤其是在测量舰船横摇角时,会由于测量仪器的摆放带来误差。为了提高倾斜船台上惯性平台的水平测量精度,在电子水平仪上设置光学基准,并通过高精度自准直经纬仪(TM5100A)对放置在基准平板及惯性平台上的电子水平仪进行方位对齐,保证其测量方位的一致性。实测结果表明:电子水平仪方位的对齐误差为2″,电子水平仪测量误差小于0.1″(计算值),从而提高了惯性平台水平测量精度。