间接解析自对准算法误差分析

针对基于重力加速度矢量积分的间接解析对准算法,详细分析了惯性器件误差和线运动干扰对其对准精度的影响,推导了各项误差和对准失准角之间的解析表达式。分析结果表明,间接解析对准算法将传统解析对准算法中对角干扰的敏感转化为对线干扰的敏感,可有效实现晃动基座条件下的初始对准,并可从初始姿态估值变化率中估计出陀螺漂移。在上述分析基础上,通过比较角干扰和线干扰对方位对准精度的不同影响,设计了不同干扰下传统解析对准和间接解析对准的选择准则。最后通过3组仿真实验验证了上述结论的合理性。     

旋转调制捷联惯导惯性测量组件零偏的估计方法

针对旋转调制型捷联惯导系统,通过研究惯性器件误差、失准角与惯性测量组件(inertial measurement unit, IMU)角位置三者之间关系,提出了一种三位置对准估计加速度计水平零偏和陀螺水平常值漂移的方法。为了实现惯性器件偏差的最优估计,分析了IMU最优位置问题。得出IMU最优位置是在初始位置的基础上,绕旋转轴依次转动90°的结论。数字仿真验证了理论分析的正确性。     

旋转捷联惯导系统精对准技术

针对惯性器件常值偏差对捷联惯导系统导航精度的影响,提出了一种单轴旋转调制方案并建立该系统误差方程,将系统中陀螺常值漂移和加速度计零位误差调制成周期变化的量。通过改变惯导系统误差模型中的捷联矩阵来改善系统的可观测性。利用谱条件数法计算出惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)在静止和旋转状态下捷联系统的可观测度,采用卡尔曼滤波方法实现了旋转捷联系统的精对准。仿真结果表明,IMU旋转状态下的对准方法消除了陀螺常值漂移和加速度计零偏对系统对准精度的影响,大大提高了对准精度。     

基于Kalman滤波的加速度计十位置标定方法

未经完全补偿的加速度计标定误差会残留到初始对准阶段,引起水平姿态误差。针对这一问题,提出一种基于卡尔曼滤波初始对准的标定加速度计零偏和安装误差角的新方法。在分析水平对准精度的基础上,推导出加速度计标定误差模型,给出四步骤十位置标定编排方案。确定了最优标定路径,仿真验证了转台最优路径的有效性。表明该方法能在对准阶段利用水平姿态误差进一步补偿残余标定误差,提高加速度计的标定精度。     

旋转捷联惯导抗晃动对准方法

为了提高传统车载捷联惯导在晃动基座下短时间内对准精度和抗干扰能力,提出一种基于惯性系多矢量粗对准与旋转调制最优估计精对准相结合的初始对准方法。阐述惯性系对准原理,对比分析惯性系双矢量和多矢量对准特点,建立最优估计精对准滤波模型,研究旋转调制误差抑制机理。通过仿真实验验证:惯性系对准能够克服基座角晃动影响,受线振动干扰影响较大,惯性系多矢量相比双矢量对准更加充分利用量测矢量信息,对准性能更好;旋转调制能够抑制水平器件误差影响,相比单位置对准能够得到更高的对准精度。     

基于罗德里格斯参数的惯性系传递对准算法

针对传统的传递对准模型在大失准角下的强非线性问题以及由残余杆臂误差导致的传递对准精度下降问题, 提出了一种改进的惯性系传递对准算法。首先, 对子惯导姿态矩阵进行链式分解, 得到常值姿态矩阵; 然后, 利用罗德里格斯参数等价替代该常值姿态矩阵, 建立关于罗德里格斯参数和残余杆臂误差的具有弱非线性量测的传递对准模型; 最后, 利用非线性滤波对状态进行估计。基于摇摆运动的仿真实验表明, 在存在大安装误差角以及残余杆臂误差情况下, 算法相比于现有方法, 对准速度更快, 对准精度更高, 在5~10 s内即可完成传递对准。车载试验结果也间接说明算法具有更高的传递对准性能。     

基于Simulink的捷联惯导系统圆锥误差的仿真研究

基于Simulink仿真环境建立了捷联惯导系统三轴转台的仿真模型,模拟转台的角振动产生圆锥运动。通过设置陀螺的动态误差系数,对陀螺的动态测量误差产生的圆锥误差进行了仿真研究。分析了陀螺的标度因数误差和交联耦合误差产生的两类圆锥误差:整流误差和伪圆锥误差。提出了根据圆锥误差估计并补偿陀螺的动态误差系数的方法。仿真结果表明经过补偿后,由圆锥误差引起的姿态漂移得到明显改善。     

基于UKF的低成本SINS/GPS组合导航系统滤波算法

针对MIMU的精度不高,会带来较大的初始对准误差角,如果继续采用传统的小干扰线性方程就会给滤波带来很大误差,甚至发散。针对这个问题,对低成本SINS/GPS组合导航系统建立了基于四元数误差模型的非线性滤波方程,并采用了UKF非线性滤波方法。针对四元数误差模型单纯使用UKF方法无法估计加计零偏和陀螺漂移的问题,提出将UKF和EKF相结合的算法,仿真结果表明,比起扩展卡尔曼滤波以及采用传统小干扰线性方程的卡尔曼滤波,这种方法能够提高姿态误差角特别是方位误差角的估计精度。     

优化的抗线晃动惯性系粗对准算法

线晃动初速度会对惯性系粗对准精度产生可观的影响。误差分析表明,在纬度45°处,2 min的粗对准时间内,0.1 m/s的北向晃动初始线速度将产生3.15°的方位误差角。针对这一问题,通过多项式最小二乘拟合算法估计出了线晃动初速度,实现了对包含线晃动初速度在内的线晃动干扰的抑制。将所提的优化惯性系粗对准算法和其他相关惯性系粗对准算法通过车载实验进行比较。实验表明,所提优化算法稳定性好,方位误差小于0.05°,达到相对最佳对准效果。     

重力扰动对惯性导航系统初始对准的影响

随着惯性器件精度的不断提高与高精度导航系统发展的需要,重力扰动成为影响惯性导航系统(inertial navigation system, INS)精度的主要误差源之一。在考虑垂线偏差和重力异常的同时,首先利用解析法推导了重力扰动影响初始对准失准角的误差方程,并将其转化为姿态角误差方程。然后,分析并建立了INS的速度、位置和姿态的误差方程。最后,利用仿真实验验证了重力扰动对INS初始对准的影响。理论分析及仿真实验表明,重力扰动矢量直接影响初始对准姿态角,姿态角误差仅与水平面内的垂线偏差有关,而与重力异常无关。     

组网冗余MEMS惯性传感器网络优化配置与融合处理方法

针对单个惯性传感器精度与可靠性问题,提出了一种组网冗余微机电系统(micro-electro-mechanical system, MEMS)惯性传感网络优化配置与融合处理方法。首先,研究了多惯性传感器节点的空间配置形式,给出了网络观测模型。利用节点之间的最优化冗余配置策略,提升系统测量可靠性。在此基础上,进一步考虑MEMS陀螺仪和加速度计的安装误差对输出结果的影响,提出了相应的误差模型及校正算法。以随机游走为主要误差源,设计了新型的卡尔曼滤波方法,实现了冗余配置下的高精度导航信息解算。最后,采用自主构建的实验系统进行试验,证明所提出的融合方法能够有效降低陀螺仪和加速度计的随机游走误差。车载试验进一步证明了所提出的方法及系统的有效性。     

组网冗余MEMS惯性传感器网络优化配置与融合处理方法

针对单个惯性传感器精度与可靠性问题,提出了一种组网冗余微机电系统(micro-electro-mechanical system, MEMS)惯性传感网络优化配置与融合处理方法。首先,研究了多惯性传感器节点的空间配置形式,给出了网络观测模型。利用节点之间的最优化冗余配置策略,提升系统测量可靠性。在此基础上,进一步考虑MEMS陀螺仪和加速度计的安装误差对输出结果的影响,提出了相应的误差模型及校正算法。以随机游走为主要误差源,设计了新型的卡尔曼滤波方法,实现了冗余配置下的高精度导航信息解算。最后,采用自主构建的实验系统进行试验,证明所提出的融合方法能够有效降低陀螺仪和加速度计的随机游走误差。车载试验进一步证明了所提出的方法及系统的有效性。     

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。     

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。     

陀螺振荡误差对方位对准的影响

通过对实验数据的研究发现,光纤陀螺仪测量的角速率中存在一部分低频振荡误差,此种误差会影响惯性导航系统初始对准的稳定性。为了抑制陀螺振荡误差所产生的影响,从频域角度对罗经法对准系统的频率特性进行了研究,分析了不同频率的陀螺振荡性误差对方位对准的影响形式。最终提出了抑制陀螺低频振荡误差的罗经法对准参数设计方案。经过理论分析以及半实物仿真,结果表明,按此种方法设计出的系统能够有效地抑制陀螺振荡性误差对方位对准所产生的影响。     

初始姿态精度对SAR成像分辨率的影响

分析了合成孔径雷达SAR运动补偿用惯导初始对准误差对SAR天线相位中心运动参数测量精度以及成像分辨率的影响.通过建立惯性器件误差→惯导初始自对准精度→SAR成像分辨率三者之间的量化映射关系,可以直观地发现,SAR合成孔径起始时刻姿态误差对成像分辨率的影响较之初始位置、速度误差更为严重,并分析指出不同方向的初始姿态误差对SAR成像分辨率的影响并不相同,由此进一步分析了SAR运动补偿系统惯导器件对成像分辨率的影响.经过单个点目标SAR成像(RD算法)仿真验证了该方法的正确性.     

基于扩展观测量的车载捷联惯导系统外场标定

为了提高车载捷联惯导系统的导航精度,缩短标定时间,针对车载捷联惯导系统的使用特点,提出了一种基于观测量扩展的外场多位〖JP3〗置标定方案。在传统外场标定方案的基础上,增加等效陀螺信息为观测量,对其可观测性进行分析,设计了一种新的外场六位置标定方案,并进行了实验验证。实验结果表明,在引入等效陀螺误差后,等效天向陀螺漂移的观测度由0.000 6提高到0.999 9,收敛速度变快,初始对准的精度和速度有所提高,外场标定结果中陀螺漂移和加速度计零偏的标定误差均小于15%,与实验室标定值基本一致,具有一定的工程应用价值。     

基于神经网络的高超声速飞行器惯导系统精度提高方法

针对目前惯性系统误差补偿模型对静态误差和动态误差处理能力不足的问题,为适应高超声速飞行器长航时、高精度的惯性导航要求,基于神经网络提出一种加速度计拟合模型。在高超声速飞行器飞行前期有准确的卫星导航信息时,收集导航信息和加速度计脉冲信息,利用神经网络强大的非线性拟合能力,在飞行过程中进行在线训练,得到精确的惯性系统模型。仿真结果表明,在存在逐次通电误差和不考虑二次项误差系数的误差补偿模型方法位置导航偏差在数公里和数百米量级的情况下,相同时间内所提方法的位置导航偏差仅为数十米量级,有效提高了高超声速飞行器的导航精度。