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。     

铁路轨道线形智能分段

轨道实测线形分段是不平顺检测计算的首要步骤。针对当前铁路线形分段主要依据正矢或曲率的现状,提出一种基于轨道姿态角的线形分段方法;即将GNSS/INS组合测量系统提供的轨道姿态角信息和轨道各元线形固有的几何特征结合起来进行分段。对比实测数据分段结果和轨道设计文件,平面和纵断面线形分界点里程识别误差均不大于6 m,证明该线形分段方法行之有效。     

基于一阶高斯-马尔科夫模型的IMU零偏相关时间对GNSS/INS组合导航结果的影响

GNSS(global navigation satellite system)/INS(inertial navigation system)组合导航中,Kalman滤波的最优估计性能受状态模型及其参数设定影响。IMU(inertial measurement unit)的零偏和比例因子误差通常建模为一阶高斯-马尔科夫过程,而模型中的相关时间参数比较难以获得且影响不明确。因此,以IMU零偏模型为例,通过仿真低中高三种不同精度等级的IMU数据,并对比仿真GNSS中断内的导航漂移误差,研究了相关时间参数对GNSS/INS组合导航结果的影响。结果表明:当相关时间参数接近其真值时,组合导航结果在总体上趋于最优表现;中高等级IMU的加速度计零偏相关时间的影响相对较大;但总体来说,相关时间对组合导航结果影响较弱。该研究成果可为后续IMU误差模型的参数设定和优化策略设计提供一定的实验依据和研究基础。