IMM-SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)鲁棒性不强的问题,结合全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)紧组合模型特点,提出了基于交互式多模型(IMM)的混合平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法.该算法采用交互式多模型结构,克服了模型不确定性因素的影响;采用平方根滤波技术,解决了协方差矩阵难以保持正定的问题.同时,考虑到内部滤波器与线性/非线性模型不匹配,引入混合滤波思想,对SRUKF进行了优化.将新算法应用于紧组合模型进行仿真,结果表明:新算法能够以适当的时间复杂度,获得较强的鲁棒性能,适用于复杂的导航环境.     

基于信息融合的大飞艇自适应姿态解算算法

现有计算大飞艇姿态角的平衡滤波算法虽然融合了加速度和角速度信息,但其未对加速度的适用条件进行分析,从而导致了积累误差和动态解算准确性问题.针对该算法的不足,提出了根据飞艇的不同运动状态来调整姿态解算算法的融合加速度和角速度数据的自适应姿态解算算法,并通过Matlab实验验证了算法的有效性.实验结果表明,该算法有效地解决了平衡滤波算法的不足,通过引入SMV(signalmagnitudevector,信号量向量),使大飞艇的运动状态得到了准确判断,从而使积累误差问题得到了有效改善,同时提高了大飞艇的动态解算准确性.     

干涉型光纤陀螺的工作方式及其关键技术

分析了光纤陀螺仪的特点及其在新式惯导系统中的应用前景,介绍了干涉型光纤陀螺开、闭环方式的工作原理,并根据实际研制情况论述了提高光纤陀螺技术性能的关键 开发高精度,谪可靠性光纤陀螺仪提出建议。     

精密温控对惯性导航平台系统性能的影响

分析惯性平台温度控制与惯性导航系统精度的关系.提出一种实用的惯性平台温度控制方法,即根据大环境温度和被控对象温度合理选择温度控制点、控制方式和控制算法.研究系统有温控、无温控、长时温控和短时温控对平台综合性能的影响.试验结果表明,系统在陀螺级具有速度快、精度高等优点,为解决惯导系统启动后缩短惯性器件热平衡过程,迅速进入稳定工作状态问题提供了一种实用方法,也为类似的惯导温度控制系统提供了有益的参考.     

室内惯性导航系统/相机拓扑测量的因子图合作定位算法

为解决合作定位算法中滤波结构不易扩展、鲁棒性差的问题,提出了一种适应于室内多用户的惯性导航系统/相机拓扑测量的因子图合作定位算法。利用目标检测识别算法,提出相机拓扑测量合作定位算法。通过构建拓扑测量、惯性导航系统因子函数,推导出基于因子图的可扩展参数优化模型。为进一步提高鲁棒性,引入综合考虑残差和检测分数的权值判断法,提出适应于相机拓扑测量的改进型开关约束算法。仿真和实测实验表明:拓扑测量观测精度的提升对位置和速度估计、算法收敛次数均有不同程度的改善;合作+改进型开关约束算法的定位精度较非合作+非鲁棒算法的提高了79.8%;改进型开关约束算法相比原开关约束算法具有较高的预测成功率,当测量遮挡时长比为0.4时,改进型开关约束算法将原开关约束算法对野值点的预测成功率由89.35%提高到了97.4%;与原开关约束算法相比,引入权值判断法的改进型开关约束算法剔除了同用户多边框的异常拓扑测量值,减小了计算开销,提高了合作定位精度和鲁棒性。     

两时间尺度的捷联速度算法研究

根据奇异摄动理论分析具有小参数的捷联惯导系统方程,在两时间尺度上对系统状态方程进行了降阶简化处理,设计捷联算法.在内回路推力速度矢量计算中,应用一种新的划船补偿算法补偿比力转换过程中载体姿态变化产生的速度误差.在外回路中进行重力地速计算,完成导航坐标系上速度的更新.仿真结果表明:新算法精度与Savage四子样算法近似,计算量小.     

融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法

为提高惯性导航室内定位算法的精度与连续性,提出一种融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法,算法以MT2503芯片作为定位终端,并将加速度计传感器、陀螺仪,磁力计等传感器与其进行融合,通过加速度计传感器解算步长、步幅、步频,通过陀螺仪与磁力计来识别定位终端微动偏移量,最后在初始位置上累加定位终端位移得出定位终端实时位置。实验证实通过零速修正和卡尔曼滤波对误差进行校正,有效的解决了MEMS(micro-electro mechanical system)定位算法中存在的导航解算误差累积问题,提升了MEMS惯性导航室内定位算法的精度。     

关于动力调谐陀螺8位置法漂移测试的研究

通过8位置法对动调陀螺漂移进行测试，讨论测试系统的组成和分析测试过程以及应用最小二乘估计对测试数据的处理方法，通过测试来找出误差源以提高测试精度，使得测试数据更加接近陀螺的实际情况，通过分析陀螺的漂移误差，寻求合适的补偿方法以减小其影响。     

IMU/计程仪/重力组合导航系统信息融合方法

针对现代战争环境对导航系统高自主性、高隐蔽性的要求,提出了IMU/计程仪/重力无源组合导航方式.深入研究了IMU/计程仪/重力组合导航系统的信息融合方法,设计了该系统的工作模式.采用扩展卡尔曼滤波进行各传感器信息的融合.根据导航系统对实时性的要求,建立了系统的低阶误差状态方程;将厄特弗斯效应的影响考虑到滤波器设计中,建立了系统的重力观测方程;将计程仪的速度与惯性速度进行融合,建立了系统的速度观测方程;在不增加系统成本的条件下,进一步利用加速度计输出估计水平姿态,建立了系统的姿态观测方程.在此基础上,设计了相应的信息融合策略.实际系统的机载试验结果表明,IMU/计程仪/重力组合导航系统算法正确、性能良好,可以有效地控制惯导系统位置和速度误差的累积,满足长时间一定精度的导航要求.     

一种组合导航的自适应信息融合算法

以GPS/INS组合导航系统为应用背景,针对组合导航系统信息融合的精度与稳定性要求,将简化的Sage-Husa自适应滤波算法与指数加权衰减记忆滤波算法相结合,提出了一种改进的自适应信息融合算法.仿真表明,改进的自适应算法解决了噪声统计特性和模型参数不易确定的问题,能够有效的保证信息融合的精度和稳定性.在算法仿真的基础上,对在VC 6.0环境下算法进行了改进,给出了GPS/INS组合导航系统的结构及软件框架,通过实验验证了改进的自适应算法的实际应用价值.