简介：Schuler振荡阻尼技术是提高惯导长期工作精度的关键技术之一。针对采用低阶阻尼网络的惯导系统抑制高频和低频参考速度误差难以兼顾的问题,基于互补滤波思想,提出一种高阶水平阻尼网络设计方法。将两个采用低阶网络、分别具有优良高频和低频特性的Schuler回路通过一对互补滤波器进行组合,形成双Schuler回路组合系统。它等效于采用某高阶网络的单Schuler回路,该回路对高频和低频参考速度误差的衰减率可同时达到40dB/10deg或更高。计算机仿真和海上试验结果均表明：采用所设计高阶网络的系统对参考速度误差兼有优良的高频和低频滤波特性,综合滤波性能优于采用低阶阻尼网络的系统,具有工程应用价值。

简介：在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络.描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比.最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计.仿真结果证明了该法的有效性和实用性.

简介：为实现网络差分系统的高精度差分定位,利用虚拟参考站技术提出一种网络RTK差分改正信息的生成方法。利用VRS技术建模生成了虚拟参考站的双频伪距观测值、双频载波相位观测值,重点推导了关键的载波相位数据项参数的算法公式,遵循RTCM2.3国际标准协议编码生成了RTCM3、RTCM18、RTCM19号差分改正电文,通过同步实验的方法与标准RTCM相应的主要参数进行了数值对比。实验表明,该方法生成的差分改正信息主要数据项与标准值的误差小于0.04cycle,当被用于GPS网络差分定位时,移动站的平面精度优于5cm.

简介：本文针对某型陀螺启动特性进行了试验研究，在陀螺启动漂移特性试验数据基础上，用神经网络建立了启动漂移速率温度的非线性模型，并对模型进行了检验，证实了神经网络的有效性

简介：从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

简介：综合船桥系统是实施船舶导航和控制的集成系统,它通过相互连接以集中使用来自工作站的传感器信息、命令或控制以提高操作人员管理船舶的安全性和效率。文中分析了综合船桥系统设备配置,研究了综合船桥系统的关键技术,基于综合船桥系统的体系结构和信息流程开发了综合船桥系统,并进行了系统测试与联调。试验结果表明,综合船桥系统具有导航、驾驶、航行监测、避碰和报警等功能,通过系统集成对船舶周围的航行态势进行监控,保证了船舶的航行安全。

简介：随着深海技术的不断发展，动力定位系统的在海洋工程上得到广泛应用。动力定位系统通过其控制系统驱动船舶推进器来抵消风、浪、流等作用于船上的环境外力，从而使船舶保持在确定的位置上或沿预期的航迹航行。本文在分析了国际海事组织和国际海洋工程承包商协会对动力定位系统定义及分级要求的基础上，阐述了国外船舶动力定位系统的发展及其应用状况，分析了动力定位系统的组成和工作原理，研究了动力定位系统的各种约束、控制策略、控制技术、推力分配等关键技术，指出动力定位系统精度取决于控制系统和测量系统性能，并提出了发展国产动力定位系统应采用的途径。

简介：为解决舰载捷联系统动基座对准中甲板挠曲变形及惯性组件箱(IMU)的安装误差对初始对准精度的影响,建立了捷联惯性系统误差模型、甲板挠曲变形模型、IMU安装误差模型,并利用速度加姿态角匹配方法,建立了量测误差模型.在此基础上利用状态扩展法建立Kalman滤波器,并进行了仿真.仿真结果表明,在舰船有摇摆的情况下,可以有效地估计IMU安装误差角和甲板挠曲变形误差角.

简介：为了提高潜器导航定位精度，针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题，提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先，在搜索区域内，利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优，并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹；在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析，得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论，然后在潜器行驶6h后，初始误差为5.438？的条件下进行仿真验证，结果表明，改进方法定位精度均值优于0.537？，从而证明改进方法是有效的，即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。

简介：光纤陀螺（FOG）温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一。针对基于传统BP神经网络FOG温度误差补偿方案适用性较差的问题,提出了优化预测数据的BP神经网络补偿算法,利用最优线性平滑技术以及滑动平均技术对神经网络待补偿数据进行预处理,可以有效减小FOG输出白噪声对温度漂移网络模型补偿精度的干扰,优化神经网络模型的补偿效果。使用FOG温度漂移实测数据对所提出的优化算法进行验证,结果表明利用本文提出的两种建模及补偿方案进行补偿后的FOG温度漂移数据标准差相比传统BP神经网络补偿方法减少50%以上。

简介：针对卫星姿态测量系统(SAMS),将径向基函数RBF(RadialBasisFunction)网络和多传感器信息融合技术相结合,并将其应用在系统的故障检测与诊断中.研究结果表明,此方法是可行有效的,可以提高系统的测量精度和性能.

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.

简介：─—本文推导了空间运输系统中航天飞机轨道飞行段，利用天文－惯性组合姿态参考系统中的星体跟踪器跟踪预选导航星，对航天飞机的姿态，即航天飞机惯性导航系统的三轴姿态偏差进行修正的公式。并提供了一种新型的适合于空间运输系统的ＣＩＤ（ＣｈａｒｇｅＩｎｊｅｃｔＤｅｖｉｃｅ）星体跟踪器原理样机，论述了其工作原理，关键技术及性能参数。

简介：本文介绍航海－ⅢＧ型陀螺罗经用大功率三相正弦波脉宽调制中频静止电源，它由Ｅ－ＰＲＯＭ构成的可编程正弦波脉宽调制信号发生器、Ａ／Ｄ转换器组成的幅度调节器以及场效应管功率放大器等电路组成，输出频率、幅度、相位稳定的纯三相正弦波，具有效率高、负载能力强等优点，该电源还设置了多种故障检测、报警和多重过载保护电路，整机性能稳定，工作可靠。它不仅适用于航海型陀螺罗经的供电，对于其他功率较大的中频供电场合也是适宜的

简介：针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差，并对其进行修正，以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响；然后，利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本，学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统，并与扩展卡尔曼滤波进行比较，仿真结果表明，提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内，滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法，表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。

简介：针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。

简介：为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论，采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模型而言，这种方法建立的模型能更好地描则EMs陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而言，其补偿效果提高了大约15％。

简介：惯性导航系统(INS)以其自主的工作能力广泛应用于军事武备的导航、制导与控制系统和国民经济的诸多领域.它的主要缺点是定位误差随其工作时间的增长而增大.对惯导系统的误差进行估计和补偿是在保证性能价格比的前提下,提高惯性导航系统精度的有效途径.目前,对惯导系统的误差修正均采用外信息(如GPS的输出信息)校正,即在INS工作的全部时间内,定期地利用GPS输出的速度和位置信息与INS输出的相应信息的差值作为观测量,对INS误差进行估计和补偿.Kalman滤波的方法广泛地应用于惯导系统的误差修正初始对准.本文研究了当地水平惯导系统的的误差估计和补偿问题.分析结果表明,采用Kalman滤波的方法,可以精确地估计惯导系统的误差(包括陀螺漂移和加速度计零偏),误差估计的精度高,并且估计的方差阵收敛快.

简介：本文讨论如何利用GPS接收机的高精度定位信息来标定和补偿捷联惯性导航系统(SINS,以下用缩写代替)的积累误差。文中叙述了GPS/SINS组合系统的主要特点、组成、设计和实现,同时给出了实验室静态测试数据和跑车试验中的主要结果。

简介：从初始对准误差模型及算法、状态估计方法、可观测度分析和传递对准四个方面,对惯导系统初始对准技术研究现状进行了叙述和分析,探讨了惯导系统初始对准技术面临的亟待解决的问题和未来的发展方向,为我国在这一领域开展研究的研究人员提供了一定的参考.