GF-IMU角速度解算方法的研究

根据无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量角速度的一般工作原理,提出了一种九加速度计的配置方案及其角速度解算方法,该算法利用加速度计输出的测量信息直接求得所测量的角速度的绝对值,没有积分运算引入的迭代误差,一定程度上提高了载体角速度的解算精度;为了避免角速度解算过程中的开方运算及符号误判,研究了一种解算角速度的代数算法,该算法降低了系统的计算量、提高了系统精度和实时性.     

提高无陀螺捷联惯导系统角速度解算精度的新方法

在无陀螺捷联惯导系统中，由于合弃陀螺而使系统具有很多优点，但角速度需从加速度计输出的信号中解算出来，且它的解算误差随时间而发散。所以，抑制角速度解算误差的发散，提高其解算精度是该项技术研发的关键。提出了一种在九加速度方案下提高角速度解算精度的新方法，它是一种利用冗余信息得到残余误差方程，再进行数值迭代的方法。该方法比建立噪声状态估计、利用卡尔曼滤波束修正姿态的方法简单而有效。仿真结果表明，利用此方法能明显提高系统角速度解算精度。     

一种准无陀螺惯导系统解算新方法研究

为了有效抑制随时间发散的无陀螺惯性导航系统(GFINS)的误差,提出了一种新的解算算法(GA6A法)。利用合理配置的6个加速度计和1个起辅助作用的低成本速率陀螺仪,形成一种新的准无陀螺惯性导航系统(NGFINS),通过加速度计组合的输出直接解算载体的角速度数值的绝对值,再利用陀螺仪决定角速度的正负性,从而可以使求解载体姿态和位置的积分次数分别减少1次。给出了新算法的理论推导过程,并对该算法进行了可行性和有效性仿真。当计算步长?t=0.01s,仿真迭代10000次时,采用该算法可使载体姿态角精度和位置精度提高70%以上。     

加权平均法在GFSINS角速度解算中的应用

针对积分法带来快速误差积累以及开方法存在大量开方运算和符号误判等问题,提出了将加权平均法应用到无陀螺捷联惯导系统(gyro free strapdown inertial navigation system, GFSINS)角速度解算中的新方法。基于一种改进的九加速度计配置方式,推导了两种传统角速度解算方法;采用基于多元统计理论的加权平均法,将积分法和开方法得到的两组角速度通过选择最优权数进行有效数据融合,得到一组误差更小的角速度。仿真结果表明,此方法不仅能消除迭代误差,而且其角速度解算精度比开方法提高了大约1.5倍。     

无陀螺捷联惯导系统角速度解算的新方法

针对无陀螺捷联惯导系统中角速度解算精度难以满足工程应用要求的关键问题,利用一种基于九加速度计的配置方案能提供两种角速度解算值（积分值和开方值）的特点,设计了一种智能加权解算方法。该算法利用解算值修正下一时刻积分法的解算初值,使得积分解算值的精度也同时得到了提高,从而形成了良好的精度相互促进机制,然后利用遗传算法和数据拟合方法得到了加权因子的计算公式。仿真结果表明,与现有的解算方法相比,加权算法解算误差的均值减小了19.7％,方差减小了两个数量级。     

无陀螺捷联惯导系统中加速度计动态误差分析及补偿

无陀螺捷联惯导系统中,加速度计直接固定在载体上,所以其动态误差对系统精度有显著影响.首先,建立了加速度计动态误差数学模型,给出了动态误差对于九加速度计系统角速度解算的影响,然后,结合三轴转台模型及测试原理,通过网络结构简单、收敛速度快而不存在局部极小值问题的线性神经网络一次性标定了加速度计所有动态误差系数,最后对动态误差标定及补偿结果进行了仿真.仿真结果表明,标定系数的精度随着三轴转台转速的提高而提高,误差标定并补偿后角速度解算精度得到了明显改善.     

基于Hermite插值的无陀螺惯导姿态解算方法

为了提高无陀螺捷联惯导(GFINS)的姿态矩阵解算精度,提出了一种新的姿态矩阵的解算方法.通常GFTNS姿态解算仅需依靠角速度信息,同时利用角速度和角加速度信息进行姿态求解,采用三阶艾尔米特插值方法进行离散角速度插值重构,利用重构后的角速度信息进行姿态矩阵求解.分析了新算法的基本步骤,并进行了典型圆锥运动仿真实验.结果表明,在仿真时间为5s,采样步长为0.00ls时,采用新方法求解姿态矩阵的精度提高45%以上.     

基于多区间参数修正的角速率姿态算法

姿态解算是惯性导航过程中的核心环节。针对惯组输出为角速率的情况, 参考单子样姿态算法的思路, 在角速度多项式拟合过程中利用前周期的部分角速率子样信息, 通过对多个不同拟合区间的角速度多项式积分来提取并修正对应采样周期的角增量信息, 进而利用角速率信息和多次修正后的角增量信息构造圆锥误差补偿结构。仿真结果表明, 新算法不仅可以提高姿态的解算频率, 且在一定圆锥频率范围内, 相较于传统算法的计算精度提高2~3个数量级。     

基于INS辅助CLAMBDA与AFM的GPS/INS组合导航测姿方法

为了提高全球定位系统(global positioning system,GPS)定姿的性能及成功率,将带约束的最小二乘降相关平差法(constrained least squares ambiguity decorrelation adjustment,CLAMBDA)与模糊度函数法(ambiguity function method,AFM)两种算法相结合,同时利用惯性导航系统(inertial navigation system,INS)姿态信息进行辅助,提出了一种GPS/INS组合定姿方法。在CLAMBDA解算过程中,将INS姿态信息与GPS载波相位和码伪距联合解算浮点解,然后再进行固定解搜索,如果姿态解算错误,则用AFM算法得到的姿态角进行替换。其间,用INS姿态信息缩小AFM的搜索范围。之后,GPS/INS进行组合滤波。通过实际系统跑车实验表明,相比于原算法,该算法能有效提高GPS定姿的成功率。     

基于DSP的运动体姿态实时解算系统设计与仿真

针对姿态实时测量解算的需求,设计了基于DSP的运动体姿态实时解算系统的整体方案,并就方案中涉及的捷联算法、初始对准及修正算法、姿态角扩展方法做了比较详尽的分析。同时通过采用实际MIMU测量硬件对系统进行了初步验证实验,实验结果表明,算法正确,系统基本满足要求,为今后的进一步工程应用提供了研制基础。     

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。     

激光驾束导弹制导控制辅助惯性器件滤波

针对某型激光驾束导弹微机电(micro electro mechanical systems, MEMS)速率陀螺仪和加速度计测量噪声大的问题,提出采用姿控舵偏角和过载指令实现陀螺仪和加速度计的滤波。首先,基于姿态运动学建立MEMS速率陀螺滤波方程;其次,结合局部模型跟踪控制律特点,引入过载指令与实际过载的近似数学描述,建立加速度计滤波方程;最后,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)实现对三轴角速率、两轴加速度、攻角及侧滑角的辅助估计。半实物仿真试验表明,该算法可以将速率陀螺误差及加速度计误差分别降低至16%和30%,同时对攻角和侧滑角的估计偏差约为0.03°,证明算法有效。     

等效转动矢量法采样迭代频率选取方法

在捷联惯导中等效转动矢量的精度直接影响着姿态矩阵的精度，分析了等效转动矢量的迭代算法，推导出了Ｎ子样迭代算法，并进一步导出等效转动矢量的计算误差取决于采样频率。以典型圆锥运动为例，分析了采样频率与等效转动矢量的计算误差及圆锥运动的角速度的关系，并以仿真加以说明。     

考虑姿态禁忌约束的航天器安全姿态跟踪控制

针对航天器姿态跟踪过程中的姿态约束问题,提出了一种基于势函数的安全姿态机动控制算法。与姿态定点机动的姿态约束问题不同,引入误差四元数和误差角速度,建立了航天器姿态跟踪误差模型。采用四元数描述了姿态禁忌区域,并根据禁止姿态最小允许角构造了一种新的规避高斯势函数。利用规避势函数和吸引势函数得到安全姿态机动控制器,对于无扰动和有扰动的情况分别分析了闭环控制系统的Lyapunov稳定性。最后,对于有约束的姿态跟踪情况进行了计算机数值仿真。仿真结果表明,所提出的控制方法既能实现姿态跟踪的目的,又能确保航天器在机动过程中不会进入姿态禁忌区域。     

基于逻辑控制的双输入运动体感算法研究

针对飞行模拟器中的双输入经典洗出算法存在感知角速度信号丢失、相位误差、逼真度不足等问题.提出一种逻辑控制洗出算法:依据前庭系统理论改进经典洗出算法高通角速度通道结构,设计逻辑控制器和角位移连续发生器优化高通角速度通道和倾斜协调通道中的耦合角速度并稳定跳跃变化时洗出角位移,使改进率法更符合人体感知模型.在Matlab/S...     

线加速度计辅助惯性姿态角测量的误差分析

通过对成对的线加速度计信号的二次积分,可以得到高精度、宽带宽的惯性姿态角信号。对线加速度计辅助惯性姿态角测量的误差分析表明,测量误差由加速度计噪声、二次积分离散化、信标噪声和加速度计频率特性误差组成。对于大角度振动信号,加速度计频率特性误差是误差的主要因素。数字补偿器对加速度计频率特性误差做出修正后,测量精度得到明显提高。对3角分30 Hz单频振动,当信标以200 Hz修正累积误差时,测量误差小于1角秒。