基于角速率输入的圆锥误差补偿算法

针对光纤陀螺姿态测量系统中利用角速率拟合角增量进行圆锥误差补偿精度下降的问题,在陀螺仪角速率输入下,采用参数解析法优化的三子样算法,直接利用陀螺的角速率输出进行圆锥误差补偿。同时考虑工程实际中滤波器的影响,推导滤波角速率输入下三子样误差补偿算法的具体表达形式。仿真分析表明：参数解析法优化的角速率输入圆锥误差补偿算法优于传统算法;而针对滤波器引入的不可忽略的算法误差,可通过修正圆锥算法系数进行补偿。     

捷联惯性系统中 IMU 安装误差及陀螺漂移的估计

为减小IMU 安装误差及陀螺漂移对捷联惯性系统导航参数精度的影响,采用速度/姿态角组合匹配传递对准模型的误差方程和IMU的安装误差角方程结合的方法组成新的滤波器模型,并引入改进的BP神经网络算法,实现了IMU安装误差及陀螺漂移的快速有效估计.为对捷联惯性导系统的各项导航参数进行修正和补偿、提高导航精度提供了依据.     

基于磁强计和光纤陀螺的小卫星姿态确定非线性滤波算法

提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得到滤波器的增广状态向量;第二,分别建立向量旋转模型、最优化模型和误差四元数乘法模型来确保非线性滤波过程中四元数的归一化约束。仿真分析结果表明,本文提出的非线性滤波算法能够有效地提高小卫星的定姿性能,与扩展卡尔曼滤波相比,具有较高的精度、稳定性和较快的收敛速度;与无迹卡尔曼滤波相比,收敛性相当,但是精度略优,稳定性和计算效率较高。     

附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法

针对MEMS惯性传感器因精度低、误差随时间累积导致无法满足长时间姿态测量要求的问题,提出了一种附加运动约束的姿态估计方法,即在以陀螺仪解算的姿态信息作为系统预测、以加速度计与磁强计解算的姿态信息作为系统量测的基础上,将载体运动约束作为虚拟观测量输入滤波器。同时,针对传统EKF算法精度不高的问题,提出了一种新的滤波融合算法,即迭代更新扩展卡尔曼滤波(iterated update extended Kalman filter,IU-EKF)。新算法通过将当前量测信息逐步引入量测更新过程实现后验状态估计,从而达到减弱观测模型非线性、提高滤波估计精度的目的。数值仿真结果表明:本文算法的姿态估计精度较传统的"双矢量法+EKF"模式有大幅提升。     

单轴旋转航位推算系统姿态误差补偿方法

针对水下载体在航行过程中由于旋转引起导航定位误差问题,对旋转航位推算导航系统进行误差分析,采用姿态四元数法推导了姿态误差方程,并提出将加速度计信号周期性变化提取的姿态角作为量测的姿态误差补偿方法,利用Sage-Husa自适应滤波器估计姿态误差并进行补偿,从而抑制陀螺漂移的影响.通过不同路径下的仿真研究,表明该算法能够提高单轴旋转航位推算系统姿态解算精度,在400 s时,姿态角精度可提高40％以上,定位精度提高49％.     

采用压缩感知的卫星高频姿态确定方法

高频振荡通常会超过星载陀螺和星敏的测量频率范围,导致卫星姿态确定精度下降。因此,提出一种基于常规姿态传感器进行高频姿态确定的方法。将高频姿态抖动看作一个稀疏信号,通过压缩感知的方法将该信号从低频采样结果中恢复。利用低带宽姿态传感器和卡尔曼滤波器测量得到低频姿态数据并进行融合,再通过压缩感知算法从融合数据中恢复出高频姿态数据。通过仿真实验验证了该方法的有〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCWP.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 效性。     

地磁陀螺复合测姿系统误差补偿方法

针对三维地磁姿态检测系统不能独立求解姿态角的问题,提出了一种基于地磁陀螺复合的弹丸姿态检测方法,在分析MEMS陀螺误差来源的基础上,建立了二维MEMS陀螺的误差模型,通过最小二乘法拟合求得误差补偿系数,最后利用补偿算法对二维MEMS陀螺的两路角速度输出矢量进行校正。经过一系列实验,结果表明,校正后的角速度矢量的零偏基本消除,误差波动幅值明显减小,利用角速度矢量计算得到的偏航角误差减小到1.757 7°,测量精度提高提高近12倍,基本能够满足三维地磁传感器姿态检测系统对外部基准角的要求。     

惯性导航系统优化对准改进算法

针对优化对准过程中姿态更新环节的引入误差,提出了逆向优化对准改进算法。基于逆向导航原理对初始对准结束时刻载体姿态进行直接解析,避免了传统算法中姿态更新环节引入的误差,有效减少了惯性器件误差对初始对准结果的影响。仿真和试验结果表明:该改进算法可有效提高惯性导航系统优化对准的精度。     

激光陀螺零偏误差复合信号补偿分析

作为一种集成了光学、电学和机械力学的复杂系统,激光陀螺可以精确地测量物体的角速率输出。为了满足惯性导航系统长时、高精度的测量要求,研究了激光陀螺内部不同类型的传感器与激光陀螺零偏误差之间的特性;在传统的基于温度的零偏误差补偿方法的基础上,引入二频机抖激光陀螺内部温度传感器、光电二极管和粘在抖动机构上的压电陶瓷的输出信息进行复合建模;利用非线性拟合能力强的支持向量机算法,针对不同类型信息与二频机抖激光陀螺零偏误差的相关性对模型进行优化。实验结果表明,该二频机抖激光陀螺零偏误差补偿模型的补偿精度高于传统的补偿方法。     

虚拟陀螺随机误差分析研究

虚拟陀螺是提高MEMS陀螺测量精度的一个重要技术。为了建立MEMS陀螺的随机误差模型,更好地进行数据融合,设计了虚拟陀螺阵列硬件结构,采用Allan方差分析算法对所设计陀螺阵列中单个陀螺进行随机误差分析与建模,并与陀螺阵列滤波融合后的结果比较。实验结果表明,Allan方差分析算法可以很好地估计陀螺随机误差,对虚拟陀螺阵列的数据融合提供了比较精确的误差模型。     

基于ADIS16375的误差补偿在姿态解算中的研究

在捷联惯性导航系统姿态解算的过程中,陀螺仪器件自身测量精度起到了重要作用。在ADIS16375元器件进行了工厂级校准和提供可选择滤波器库的基础上,针对影响姿态解算精度的最主要的两类误差:固定零偏和随机噪声,建立一种简单实用的特性模型。分别对固定零偏进行校正和采用小波滤波对陀螺仪误差进行补偿。试验结果表明陀螺仪误差补偿在静止状态零偏稳定性和角度漂移抑制方面有显著提高,而运动过程中在对角度漂移抑制的同时也提高了姿态解算精度。     

立方星陀螺/双星敏感器组合定姿方法

针对单星敏感器绕视轴方向旋转角测量精度相对较差的问题,提出了一种利用微机电系统陀螺和同时工作的双星敏感器的测量来获得精确的立方星姿态信息的方法。该方法基于平均双四元数的思想,基于乘性扩展卡尔曼滤波算法制定了集中式和分散式两种姿态确定方案。仿真分析结果表明,所提出的陀螺/双星敏感器姿态确定方法,在采用低成本、低精度的姿态敏感器以及传统滤波算法的情况下,仍能有效提高立方星的定姿性能,具有较高的精度和较快的收敛性。为立方星低成本、高精度姿态确定提供了一种可行的参考,并且具备一定的工程应用价值。     

机抖激光陀螺抖动控制回路的解耦设计

抖动控制是影响机械抖动激光陀螺性能的重要因素,基于激光陀螺的抖动动力学响应特性,研究了一种抖动控制回路解耦方法,指出相位反馈能实现机抖激光陀螺抖动谐振频率的稳定跟踪。稳定跟踪抖动谐振频率时,如果在抖动位置零点改变驱动信号幅度,则抖幅响应可以简化为一阶惯性系统响应,抖幅控制支路可以从抖动控制回路中解耦为一阶控制回路,实现抖动控制回路的解耦,提高了激光陀螺抖动系统的控制性能。     

基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。     

陀螺/星敏感器组合技术在卫星姿态确定系统中的应用

为了满足军用卫星姿态测量高精度的需要,提出了基于状态估计法的陀螺仪和星敏感器组成的卫星姿态测量系统的方案.应用广义卡尔曼进行状态估计,同时为了避免由非线性和小角度引起的计算误差,采用四元数法代替通常的欧拉角法进行计算,经分析得到该系统状态模型和观测模型.通过仿真证明,此方案能达到高精度军用卫星姿态确定系统的要求.     

一种改进的强跟踪滤波算法的推导及仿真验证

针对一般强跟踪滤波算法(STEKF)在光纤陀螺动态输出滤波过程中存在跟踪效果不好的缺陷,分析推导一种新的强跟踪滤波算法(ISTEKF),使其能够克服原先算法存在的缺陷,并利用光纤陀螺动态输出数据进行仿真验证,滤波结果表明ISTEKF算法能够达到很好的跟踪效果,且具有较强的自适应能力。     

基于MEMS的微型无人机姿态仪的设计

姿态测量系统是无人机设计中的关键部分.尤其是对于载荷很小的微型无人机,姿态测量系统就更有研究的必要.设计了由微机电技术(MEMS)传感器组成的姿态测量系统.该系统由三轴磁阻传感器、三轴角速率陀螺和三轴加速度计组成.通过测量载体的动态加速度和角速度进行姿态解算.采用双矢量参考,利用Kalman滤波技术,得到动态的姿态数据.针对微小型无人机的高机动性特别进行了优化.该系统体积小、重量轻、功耗低、无长期漂移.测角为航向、俯仰、滚转.和原有同类系统相比,动态条件下精度大为提高.     

光学陀螺旋转惯导系统原理探讨

利用旋转自动补偿光学陀螺的漂移是实现高精度惯性导航的有效途径之一,补偿的原理可以从惯性导航的误差方程中得到阐明。光学陀螺的特点决定了采用元件级的旋转方式会带来额外的误差和问题,而只能采用系统级的旋转,即整个惯性测量组合旋转补偿的方式。对一种8次180°翻转的光学陀螺惯性测量组合旋转方案进行了图形化的说明和分析,并仿真比较了旋转补偿前后的导航误差,结果表明这种系统级的补偿方案能够抵消所有惯性元件的静态漂移,从而大大提高了导航输出的位置和姿态精度。     

捷联惯导大失准角误差模型在快速传递对准中的应用

针对快速传递对准中主子惯导相对姿态存在大角度的情况,推导了捷联惯导大失准角误差模型.该模型采用欧拉角表示姿态误差,并用欧拉运动方程准确描述其传播规律.鉴于该模型中的姿态观测方程是复杂的非线性函数,采用无需求导的UKF算法,并采用奇异值分解(SVD)解决方差阵的病态问题.仿真结果表明,该算法在小角度误差条件下滤波精度优于线性模型,并且适用于大角度误差条件.