航向误差非线性预测的惯性行人导航零速修正算法

针对基于零速修正(zero velocity update, ZUPT)的行人导航算法无法对航向角进行观测导致航向角发散的问题，设计了一种基于ZUPT、零角速率修正和航向角误差非线性预测校正的惯性行人导航算法。首先通过广义似然比检测(generalized likelihood ratio test, GLRT)算法确定出零速区间；在检测到的零速区间内利用ZUPT算法构造速度误差观测量、利用零角速率修正(zero angular rate update, ZARU)算法构造角速率误差观测量，通过零速区间航向角误差观测模块构造航向角误差观测量，在非零速区间对航向角误差进行非线性预测；再利用卡尔曼滤波对零速区间内的速度、角速率、位置和航向角误差进行估计，利用估计误差对惯性行人导航系统进行误差修正；通过实际行人导航系统验证，在复杂运动状态下导航轨迹误差平均值仅为0.43 m,只占总路程的0.35%。在长航时行走的情况下导航误差仅为1.25%里程。所提算法无需增设其他传感器，无需限制行人的运动轨迹，具有良好的工程应用价值。     

速度约束辅助车载捷联惯导系统零速校正算法

捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)动态误差源众多,常规零速校正(zero-velocity update, ZUPT)方法难以取得理想效果。利用车辆正常行驶过程中横向和法向速度为零的约束条件,在考虑惯导系统与载车安装偏差角的基础上,推导了速度约束辅助的ZUPT算法模型。利用光纤SINS进行了2h的车载导航试验,间隔10min停车,零速校正得到的水平和高程定位精度均优于10 m。所提算法可以正确估计安装偏差角、惯性器件误差和初始方位误差,工程实用性强。     

重力扰动对高精度激光陀螺惯导系统ZUPT的影响分析与补偿

高精度激光陀螺惯导系统广泛应用于车载自主定位定向当中。当不存在外部测速设备的条件下，一般采用零速修正（zero velocity update，ZUPT）对导航误差的发散过程进行约束。常规ZUPT导航算法中重力矢量采用正常重力模型计算获得，忽略了重力扰动对导航精度的影响。考虑到车载自主导航系统对定位精度的要求，本文从重力扰动对惯性导航误差的影响机理分析入手，指出重力扰动是影响高精度ZUPT导航精度的最主要误差源之一。设计提出了两种适用于车载应用的重力扰动实时补偿方案，并在重力扰动变化剧烈的山区地带进行了长距离车载试验。试验结果表明，对于同一组跑车数据，导航时间2 h ZUPT间隔10 min，激光陀螺惯导系统的水平定位精度由补偿前的8.93 m提高到了补偿后的3.75 m，高程定位精度由补偿前的1.63 m提高到了补偿后的0.80 m。重力扰动补偿方法具有重要的工程应用价值。     

单轴旋转SINS轴向陀螺漂移精确标校方法

为提高单轴旋转捷联惯导系统长时间导航精度,提出了一种精确标校轴向陀螺漂移的方法。在静基座条件下分析了轴向陀螺漂移、初始姿态和航向角误差对系统经纬度影响,将水平阻尼网络引入到导航算法流程中以抑制系统舒拉振荡误差。建立了经纬度误差与轴向陀螺漂移、初始航向角误差之间的数学模型,并设计了一种合理的标校流程,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确标校。对该方法进行了数学仿真与实际系统验证实验。实验结果表明,当系统陀螺漂移误差为0.01(°)/h时,经过12.5 h精确标校后轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.001(°)/h,系统的定位精度优于1.5 n mile/48 h。     

炮载惯导高精度准动态零速修正方法

针对现有零速修正方法效率低下的问题,以某型自行火炮为研究对象,利用加速度信息推导出了匀速直线运动时载体两个方向的姿态及角速度,并详细介绍了推导过程。为提高零速修正的精度和实时性,以所得姿态为基准,将其加入到滤波观测量中,使得原有速度匹配改为速度加姿态匹配,提出了高精度动态零速修正方法。仿真结果表明,利用加速度信息能有效获得当前载体姿态,验证了该方法的正确性。在跑车实验之前,利用有限冲激响应(finite impulse response, FIR)数字滤波器处理加速度计输出信息,实验结果表明,所提新方法能大幅提高零速修正的精度和实时性,东向位置误差在10 m以内,北向位置误差在20 m以内,实现了在连续行车条件下的高精度导航和误差标定。     

捷联惯测组合误差系数分离与补偿方法

为了解决导弹飞行过程中捷联惯测组合误差系数相对于装订值的漂移问题,进一步提高惯性导航精度,提出了一种捷联惯测组合误差系数的分离和补偿方法。该方法利用真空飞行段导弹仅受地球引力和姿态变化引起的惯性力作用这一受力特点,结合惯测组合部分工具误差系数的射前修正,推导加速度计和陀螺仪输出模型零次项和一次项误差系数的分离模型,计算误差系数漂移引起的惯性导航误差并给出修正方法。试验结果表明,采用该方法可减小惯性导航误差约56%,进一步提高了惯性导航精度。     

面向应用的射频仿真系统近场效应误差修正

根据当前射频仿真系统的具体应用,介绍了用单脉冲比幅测角方式的近场效应修正方法。通过计算导引头的到达角误差,在三元天线组振幅的梯度方向上调整振幅幅值,使到达角误差趋于零。由此时的三元天线组振幅值计算合成目标的位置,生成方位角和俯仰角的近场效应误差修正表格。推导出适合于波导裂缝阵天线导引头的单脉冲比幅测角模型,并针对均匀圆形阵的波导裂缝阵天线特点,简化了单脉冲比幅测角时所需要的和、差信号的计算方法。本文方法所生成的近场效应误差修正表格对方位角的精度及对俯仰角的精度。满足实际应用的精度误差要求。简化后的单脉冲比幅测角在满足精度要求的同时,降低了算法的复杂度,平均提高程序运行时间55%。     

MEMS惯性高度尺测量精度分析

研究了基于微电子机械系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)的惯性导航系统的短时相对高程测量精度,设计了“惯性高度尺”算法,进行了桌面测高和楼层测高两个验证性实验。分析了不同运动条件和运动时间下“惯性高度尺”的测高精度。基于零速修正技术提出了一种分段测量的方法。实验结果表明,桌面测高可实现毫米级精度(相对误差0.17%),楼层测高可实现多层厘米级和单层毫米级测量精度(相对误差分别为0.22%,0.06%)。测量误差与载体的姿态动态和运动时长成正相关。实验验证了MEMS惯导用于高度测量具有较高可行性,稳定的运动条件和较快的测量时间能够提高测量精度。     

飞行器动力学信息辅助MEMS惯导系统

使用微机械电子(micro electro mechanical systems, MEMS)惯导系统(inertial navigation system,INS)的飞行器由于其MEMS惯性器件测量精度低,致使导航误差快速发散。针对该问题,提出了一种利用飞行器动力学(aircraft dynamics, AD)信息辅助MEMS惯导解算的方法。〖JP2〗它基于AD建立的飞行器运动模型和运动误差模型,利用实时解算的飞行器运动状态构建卡尔曼滤波器对MEMS惯导误差进行估计和修正。在此基础上,进一步考虑了INS/全球定位系统(global positioning system,GPS)组合导航时该方法的改进算法,提出了一种利用GPS定位信息和预测滤波器对飞行器动力学模型误差估计的方法。最后的半实物仿真实验结果表明,飞行器动力学信息辅助滤波器可以有效地减小系统误差,提高 MEMS惯导系统输出精度。     

MEMS陀螺误差建模与滤波方法

从实际工程应用角度出发,探讨了微机电系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)陀螺误差的有效滤波降噪方法.基于随机序列时序分析法的基本原理,采用实时平均算法对陀螺原始量测数据进行常值补偿预处理,得到随机漂移信号.对去除渐进项后的差分漂移信号进行AR模型建模,并依据该模型进行改进卡尔曼滤波,在输出差分信号滤渡值的同时解算当前陀螺输出滤波值.通过对某MEMS陀螺实测数据的误差补偿结果表明,提出的滤波方法能够有效地抑制其漂移误差,提高实际应用中的测量精度.     

惯导系统的零速校正技术研究

针对传统零速校正中存在的问题,提出了改进的曲线拟合法和滤波估计法.改进的曲线拟合法通过对惯导系统误差模型的分析,解耦出速度误差项的舒拉部分.从而更准确地拟合出速度误差曲线.改进的滤波估计法引入偏差去耦技术在零速校正期间估计出陀螺漂移,并利用速度信息快速估计出方位误差角.仿真分析表明,两种方法都可以有效提高惯导系统的性能.     

挠性捷联惯组的多位置对准技术

弹用惯组的误差是影响系统落点导航精度的关键因素。针对如何利用已知的航向信息最大程度地提高弹用挠性陀螺的实际使用精度的问题,将多位置对准技术应用于惯组误差的在线标定,利用行列式法对陀螺静态漂移误差进行了可观性分析,给出常用两位置对准的理论分析及最优三位置的限定方程。仿真结果表明,最优三位置对准可以有效分离常值漂移和与比力一次项有关的漂移,实现挠性陀螺静态漂移误差状态变量全部可观测,最大程度地降低其对系统误差的影响。     

基于SINS/GBAS组合导航的高精度进近着陆导航技术

可重复使用运载器在进近着陆阶段对位置偏差有较高的精度要求, 而现有的组合导航方式的导航误差波动幅度较大, 难以满足运载器在进近着陆段的导航要求。因此,本文利用捷联惯导系统(strap-down inertial navigation system,SINS)的非线性误差传播模型, 以陆基增强系统(ground based augmentation system,GBAS)输出的精确位置信息为基础, 建立SINS/GBAS组合导航方法, 并给出“输出+反馈”的组合导航复合修正结构。通过在GBAS中引入电离层误差及对流层误差, 从而实现了对于运载器定位误差在厘米级的精确定位。此外,通过引入扩展卡尔曼滤波技术, 有效地抑制了惯导误差漂移的问题。通过数值模拟仿真, 证明SINS/GBAS组合导航对飞行器进近着陆段的水平与高程定位误差不大于0.05 m, 测速误差不大于0.05 m/s, 从而证实了SINS/GBAS组合导航方式在可重复运载器在进近着陆段导航的可行性。     

考虑SAR量测特性的弹载SINS/SAR组合导航滤波算法

在弹载捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)组合导航系统中, 针对量测输出时间间隔不同及SAR量测滞后的问题, 提出一种利用曲线拟合法解决量测滞后的非等间隔无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法。首先，在UKF的基础上, 利用系统状态转移矩阵的特性, 根据SAR有无量测输出选择是否进行量测更新, 解决了量测不同步的问题。然后，利用曲线拟合补偿法拟合SAR输出信息, 获得SAR量测信息滞后的补偿算法。最后，以弹载SINS/SAR组合导航系统为研究对象, 验证所提算法的有效性。仿真结果证明，该算法得到的东向位置误差的绝对值为5.12 m, 航向角误差绝对值为6.63″, 北向速度误差绝对值为0.08 m/s, 相比于传统UKF算法有效提升了组合导航系统滤波精度。     

基于先验信息的光纤惯组贮存期静态检测方法

针对贮存期光纤惯组性能检测问题,提出基于先验信息的静态检测方法。该方案建立了光纤惯组检测用简化误差模型,引入零速信息和方位瞄准信息进行基于卡尔曼滤波对准的光纤惯组静态性能检测,并结合历史的检测信息进行比对。通过该方法可检测出3个轴向陀螺和加速度计的等效零位误差,简化了惯组检测流程,缩短了检测时间。理论分析和仿真结果验证了该方案的可行性和正确性。     

基于光电瞄准/SINS组合的在线修正方法

针对陆战装备捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)误差的积累性问题,提出了一种光电瞄准解算测速方法,并将其用于SINS主要状态参数的在线修正。推导了光电瞄准速度解算误差模型,误差分析结果表明,光电瞄准解算测速精度满足修正SINS主要状态参数的要求;建立了光电瞄准/SINS在线修正数学模型,并进行了仿真实验,实验结果表明,通过合理设定动基座的运动状态,所提方法可准确估计出SINS的主要误差状态参数,其中失准角的估计精度可达到1′以内,陀螺漂移误差的估计精度可达到0.01°/h。     

基于冗余量测的GNSS多路径误差抑制算法

针对惯性/卫星组合导航系统中,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)量测受多径效应影响的问题,提出了一种基于冗余量测的GNSS多径误差抑制方案。该方案包含了一个基于量测新息的GNSS多径误差卡方检验器和一个自适应Kalman滤波器。首先,通过卡方检验来判断量测新息零均值的特性丧失与否以检测GNSS量测中的多径误差。当检测到量测中存在多径误差时,自适应滤波器根据惯性导航系统的冗余量测估计出当前GNSS测量噪声协方差阵,以合理调节量测权重,增强滤波性能。最后,通过仿真与实际跑车试验,验证了该方案能够有效抑制GNSS多径误差,提高了导航精度。     

基于ADS-B的多站时间同步系统的偏差联合估计方法

针对基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance broadcast,ADS-B)的多站时间同步系统中ADS-B位置误差、站址测量误差和时差测〖JP2〗量误差等因素对同步精度的影响,建立了偏差条件下基于ADS B〖JP〗的多站同步模型,给出了理论同步误差的计算方法,指出引起显著同步误差的系统延时误差。提出一种延时误差和待同步站钟差的联合估计方法,理论推导了克拉美-罗下限(Cramer-Rao lower bound,CRLB)。基于同步精度分布图,分析了偏差消除前后作为标校站的飞机的航向对同步精度的影响。计算机仿真分析表明,基于ADS B的多站同步系统的延时误差和待同步站钟差联合估计方法的估计性能,可以达到CRLB,显著提高了同步精度。