高精度惯测组合标定误差分析

惯性测量组合(IMU)标定误差分析对于惯性导航系统性能评估、误差分配和器件设备选型具有重要意义,但目前关于高精度IMU标定误差的定量讨论很少。借助四元数旋转矢量理论建立了转台轴正交度误差和转角控制误差模型,结合IMU测量误差的表示,定量分析了一种典型多位置标定编排方式下的标定误差。仿真结果和捷联惯性导航系统的试验结果证实了标定误差分析的正确性。     

地磁匹配算法研究框架和组合匹配策略

以空中无人平台为背景,研究了地磁辅助惯性导航系统。分析了地磁匹配的特点,给出了一维匹配的概念。从特征空间、相似性度量、搜索空间、搜索策略等四个方面对一维匹配进行了分析,建立了一个地磁匹配方法研究的框架。通过简化惯导解算过程,将一维地磁匹配归结为一个带补偿过程的仿射变换,并提出了一种基于等值线约束的组合匹配算法。该算法兼顾了匹配的全局搜索能力和局部定位能力,能在飞行过程中在线进行。在仿真和车载实验中,对算法的匹配精度、速度、适应性进行了分析和验证,检验了算法的有效性和可行性。     

X射线脉冲星/SINS组合导航中的钟差修正方法研究

X射线脉冲星/SINS组合导航是提高脉冲星导航通用性的有效手段和未来工程应用的可行方案之一,但当星载时钟存在钟差漂移时,该组合导航系统在长航时不能保证导航精度。为此,本文提出一种X射线脉冲星/SINS组合导航系统的钟差修正方法,通过将钟差增广为组合导航系统的状态变量有效解决了因星载时钟钟差漂移引起的导航精度下降问题,为X射线脉冲星导航的工程应用奠定了理论基础。     

针对GPS/SINS深组合模型的U滤波及其运用

很多文献都证明了在解决非线性系统问题时,UKF(Unscented Kalman Filter)是比EKF(Extended Kalman Filter)更好的选择,但计算的复杂度限制了其运用。针对GPS/SINS深组合的模型提出了全新简化的U滤波算法UTCUKF(Ultra Tight Coupling Unscented Kalman Filter)。这是一种专门针对具有加性噪声、线性状态方程和非线性量测方程的系统设计的滤波器。首先介绍了GPS/SINS深组合系统在导航解算时的模型,然后针对模型具有加性噪声的特点运用AUKF(Additive Unscented Kalman Filter)对UKF进行了简化,为了实现UKF在GPS/SINS深组合系统中的实际运用,又由系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特征,进一步提出了UTCUKF,并做了分析和仿真。     

高动态环境下基于H_∞滤波的深组合导航技术

捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统是适用飞机和现代武器装备的高精度导航系统。针对高动态环境下GPS/SINS组合导航系统的定位精度问题,以炮射无人机为例提出基于H∞滤波技术的SINS/GPS伪距、伪距率深组合导航方案,用于提高高动态环境下组合导航系统的精度和鲁棒性。仿真结果表明,H∞滤波器不但比Kalman滤波器鲁棒性强,而且可用于带有强有色噪声的高动态系统中,并能保持较高的精度。     

一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于聚类的ACM模型门限阈值的自适应算法

准确地设置门限阈值是有效提高ACM模型跟踪性能的关键。基于无监督聚类理论,提出一种根据目标机动情况自动确定聚类类别数,通过对实时数据聚类区分出目标做匀速或匀加速运动状态时刻的数据集。再通过加权求解类内样本点的标准差来确定ACM模型的门限阈值。该方法能够根据实时数据自适应的确定门限阈值,计算简便。仿真实验证明该方法能自动确定类别数且分类准确,对噪声标准差估计准确。     

低成本SINS/GPS组合导航系统仿真

捷联惯导系统(SINS)由于受到自身传感器性能和惯性导航原理的影响,导航定位误差较大。随着GPS导航系统性能的不断完善以及GPS固有的一些不足之处,将SINS和GPS两者进行组合形成组合导航系统,以此来完成载体的导航任务成为目前的研究热点。针对一种适合于工程应用的低成本SINS/GPS组合导航系统进行了仿真研究,并对该组合导航系统建立了一种工程化的系统模型。利用自适应卡尔曼滤波器对系统误差进行估计,获得了良好的效果。通过仿真实验验证了所建立的系统模型能够满足组合导航系统的功能要求并具有良好的稳定性。     

基于SLAM算法的AUV组合导航系统

针对未知环境下某水下航行器组合导航系统在GPS信号长时间失效时,导航误差随时间积累的问题,采用了同时制图定位(SLAM)的导航方法,提出了一种将SLAM的信息融合于INS/GPS组合导航系统的方案,通过SLAM技术来限制惯导系统的误差积累,可以显著提高组合导航系统的性能并能在线建立环境的增量式地图。仿真结果表明,该方法充分利用了同时制图定位提供的信息,有效地提高了导航系统的精度。