移动卫星通信低成本多传感器融合姿态估计方法

针对低成本移动卫星通信终端的天线姿态估计问题,提出了一种基于自适应滤波的低成本多传感器融合姿态估计方法.该方法通过融合微机械陀螺信息和加速度计重力场测量信息来得到精确的水平姿态角估计;通过融合单基线GPS高精度的航向角测量与陀螺信息保证航向角精度.在单基线GPS失锁的情况下,利用机动加速度观测对融合滤波器进行自适应控制,与标准平方根无迹卡尔曼滤波器相比,有效地克服了机动加速度影响.实验结果表明:所提出的低成本姿态估计方法在单基线GPS锁定或短时间失锁情况下,能够满足宽带移动卫星通信天线波束对准精度要求,三维姿态角误差均小于0.5°.     

宽带移动卫星通信系统低成本姿态估计算法

针对低成本微机电惯性测量单元无法满足宽带移动卫星通信系统姿态估计精度的问题,提出了以单基线GPS为辅助传感器的低成本姿态估计(LCAE)算法.该算法通过互补滤波器对陀螺测量值与加速度计姿态角进行传感器融合.为了克服机动加速度干扰,借助单基线GPS的速率信息及航向信息,加入了机动加速度补偿和侧滑角补偿;为了降低算法对GPS信号的依赖,加入了开关结构.实验结果表明,LCAE算法能够有效去除加速度计测量值中的非重力信息,隔离载体运动对加速度计输出的干扰,姿态角估计精度在GPS信号完全锁定的情况下达到±0.5°以内,在GPS信号不完全锁定的情况下,姿态角估计精度优于开关卡尔曼方法,达到±1°以内,满足低成本移动卫星通信系统要求.     

宽带移动卫星通信低成本组合姿态确定算法

针对现有低成本微机械惯性器件无法满足宽带移动卫星通信系统在机动状态下天线指向精度的问题,提出了微机械惯性测量单元与闭环跟踪信息相结合的姿态确定算法.该算法在航向上引入闭环跟踪的指向偏差角,经PI控制器反向校正航向陀螺的漂移误差,并利用跟踪指向信息的低频分量和陀螺的高频分量估计航向角.在横滚和俯仰上,首先以改进欧拉角作为状态向量,根据陀螺角速率信息和加速度计的重力场信息分别建立状态方程和测量方程;然后依据航向角速率和俯仰角偏差对载体运动状态进行判别,并在载体机动下调整方差矩阵以依赖陀螺进行姿态估计,克服机动加速度的扰动.实验结果表明,该算法与自适应卡尔曼滤波器相比,在载体机动状态下精度更高,其航向估计精度在±0.8°,倾角在±0.5°内,满足动中通姿态稳定精度要求.     

基于惯性测量单元旋转的陀螺漂移估计和补偿方法

陀螺仪的漂移误差是影响惯性导航系统的姿态测量精度的重要因素。常用的陀螺漂移估计及航向角误差修正方法需要用磁强计或GPS等外部传感器的辅助数据来实现,存在室内、磁干扰等环境下应用受限的问题。对此该文提出了惯性测量单元旋转的改进方法。该方法在测量过程中对陀螺仪施加独立于物体运动的特定旋转,通过旋转前后不同姿态下陀螺仪和加速度计输出的倾角数值,得到惯性测量单元漂移估计。实验表明,该估计算法可有效地提高航向角的测量精度。     

基于自适应平方根UKF的微机械传感器融合航姿估计

提出一种新的基于自适应平方根UKF的微机械传感器组合姿态测量系统.该系统采用3轴微机械陀螺积分得到姿态角,采用3轴微机械加速度计测量重力矢量得到俯仰角和横滚角,分别校正俯仰漂移和横滚陀螺漂移;采用磁强计得到航向角,并与陀螺积分角度融合校正航向陀螺漂移.跑车实验结果表明,基于自适应平方根UKF算法可实时估计机动加速度干扰,并在融合滤波器中进行补偿,能够有效去除车辆机动加速度干扰,姿态角估计精度在±0.6°以内.     

MIMU/偏振光互补滤波组合导航算法研究

针对偏振光导航中存在的输出角度模糊性和三维状态下航向角计算问题,提出利用互补滤波对MEMS惯性测量单元(MIMU)和偏振光传感器进行信息融合的姿态更新算法。该算法利用偏振光传感器测量模型构造太阳位置的估计矢量和实测矢量,通过PI(proportional-integral)补偿策略实现3轴陀螺仪偏差的最优估计和补偿。通过对比纯惯导系统INS、单偏振光导航系统、MIMU/地磁和MIMU/偏振光4种导航系统的输出姿态角,表明该算法能够有效滤除惯导系统的低频噪声和偏振光传感器测量值中的高频噪声,并且能够获取无人机360°范围内的航向角估计量,为偏振光组合导航提供了一种行之有效的解决方法。     

GPS/INS延时估计与基于残差重构的延时补偿算法

传感器采样延时是多传感器信息融合过程中面临的一个重要问题,全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)的组合导航系统是智能汽车常用定位方式,但常面对GPS采样延时的问题,因而会造成对INS误差状态的错误估计,影响定位定速的精度.本文针对该问题,在传统的GPS/INS松耦合组合导航模型的基础上提出一种延时估计和补偿的算法.首先建立延时估计模型,估计时间同步误差,然后构建残差传播方程,利用残差重构的方式进行延时补偿,实现基于软件的时间同步.根据试验中对速度、位置误差及均方根误差的分析,改进的滤波算法有效地降低了GPS采样延时引入的误差,提高了定位和定速的精度.     

基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

水轮机叶片坑内修复机器人姿态估计改进算法

水轮机叶片修复机器人的姿态估计,可能出现姿态矩阵退化和Euler角奇异的问题。该文采用四元数建立了"一次转动姿态误差"(one-rotation pose error,ORPE),以更好地描述机器人姿态估计误差。基于ORPE研究了低精度惯性器件长期运行的积累误差,并采用倾角传感器校正姿态估计。理论上,仅有倾角传感器本身不能校正姿态矩阵,该文以ORPE和Frobenius范数为准则,给出机器人姿态的有效校正值。仿真结果验证了所提算法的有效性。基于低精度惯性器件与低精度倾角传感器的组合,该算法可以给出相对较高的姿态估计精度。     

提高载车定位与卫星跟踪精度的多信息融合系统研究

基于应用背景对移动卫星通信车辆精确定位和实时动态通信的要求,提出了一种新的基于激光陀螺捷联导航系统（LINS）、光电编码器（OEC）、GPS、信标组合的载车精确导航定位与同步卫星实时跟踪方案．方案以LINS／OEC组合作为核心单元,GPS、信标作为辅助信息,研究了基于联邦滤波的信息融合策略,给出了融合系数的选取方法．论文在车辆移动卫星通信系统中创造性地引入光电编码器组合以提高姿态保持精度和系统自主定位精度,并有效降低系统对GPS的依赖性．大量试验研究表明采用该技术与融合方法后,载车在长时间、不同路况动态工作时,其定位精度CEP值在10m以内,天线姿态跟踪精度保持在±0．05°范围内,尤其在较长时间内系统受遮挡条件下,其定位、姿态跟踪精度较未组合光电编码器前的系统提高达50％以上．