简介：捷联惯性导航系统大方位失准角的误差模型是非线性的,传统的扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter,EKF）会产生线性化误差,影响初始对准精度。在给出捷联惯性导航系统动基座大方位失准角误差模型的基础上,推导了粒子滤波方法（ParticleFilter,PF）,并将扩展卡尔曼滤波、基于Scaled-Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波（UnscentedKalmanfilter,UKF）和基于Residual重采样的粒子滤波用于捷联惯性导航系统的初始对准中,分别进行了加速和拐弯条件下的初始对准实验仿真。仿真结果表明,在大失准角情况下,粒子滤波相对于扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波具有更高的对准精度和更快的收敛速度。

简介：以国外有关文献为依据,介绍了传递对准技术研究的历史,分析和归纳了传递对准匹配方法、对准精度提高方法、结构挠曲运动补偿方法,介绍了机动运动、算法、模型、仿真和实验等方面的研究进展情况以及传递对准技术研究中所遇到的困难,并提出克服这一困难的基本途径,探讨了研究的发展方向.

简介：提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法。与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题。通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差。分别在室内外不同环境下进行了22m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%。与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航。

简介：采用卡尔曼滤波方法进行动基座对准过程中,载体挠曲运动等因素会导致系统噪声、量测噪声的不确定性,即系统参数的不确定性。将多模型估计理论应用于捷联系统动基座对准过程中,可以有效抑制系统不确定性因素的影响。建立了捷联惯导系统误差模型和引入外部位置、速度信息的量测模型,针对对准过程中系统噪声和量测噪声不确定的情况建立了多模型自适应估计器。在同等条件下进行了单一模型对准和利用多模型估计理论进行对准的仿真比较,结果显示：基于多模型估计的对准完成后捷联系统具有更高的导航精度;由此说明,动基座对准过程中,系统参数不确定的情况下,多模型估计器有更好的适用性。

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：研究了一种利用里程计与车辆运动约束条件来辅助车载惯导系统进行动基座高精度自主式对准的方法。利用里程计输出与惯导姿态输出进行航位推算,将航位推算获得的速度信息与惯导输出的对应信息相减作为量测之一;利用车辆运动约束条件,将惯导速度输出沿车体横向、垂向的投影作为量测之二;选取惯导系统误差与里程计误差作为系统状态,采用卡尔曼滤波设计动基座高精度对准算法。仿真结果表明,在载车行驶条件下,该方法的东向、北向失准角估计精度分别达到0.21′、0.25′,天向失准角的估计精度达到2.16′。

简介：针对单轴旋转调制惯性导航系统结构动刚度低的问题,以模态仿真分析为基础对系统结构进行优化改进。基于无质量弹性单元等效滚动轴承的方法,利用经验公式计算轴承等效刚度,并引入转子动力学合理表征系统的旋转行为,利用有限元分析软件ANSYS实现了系统模态的高可信度仿真分析。以提高系统一阶模态频率为设计目标,通过结构性能缺陷识别的方法确定优化方向,对结构薄弱点进行改进设计,将系统结构基频从36Hz提高到74Hz。最后,开展模态试验验证。试验结果表明,仿真与试验的符合度优于90%,优化后的系统在0-60Hz的扫频范围内无明显振动响应。

简介：利用单频GPS载波相位差分技术进行动态精密测量时，由于观测历元少，经典LAMBDA算法会出现法矩阵病态导致整周模糊度无法求解。针对这一问题研究了基于TIKHONOV正则化原理的改进LAMBDA算法。通过对双差观测方程系数矩阵进行奇异值分解选取正则化矩阵，改善了法矩阵的病态性，获得了更高精度的浮点解。利用均方误差矩阵替代协方差阵进行LAMBDA求解，提高了模糊度求解的速度和成功率。对连续100组5个历元实测数据计算表明：与原算法相比，改进LAMBDA算法求得的浮点模糊度偏差从36.48周减小到4.08周，搜索效率和成功率分别改进97.74%和100%。

简介：—本文首先建立了ＳＩＮＳ的误差模型，并对系统模型进行了可观测性分析，然后基于ＳＩＮＳ误差模型的特点，通过对所采用卡尔曼滤波器仿真结果的分析，提出了一种快速估计方位失准角Ｄ的方法，从而大大缩短了初始对准时间，提高了对准速度。最后计算机仿真结果表明了该方法的有效性。

简介：在非线性、非高斯条件下进行动基座传递对准，如果采用卡尔曼滤波会出现误差较大甚至发散的问题。本文引入强跟踪自适应滤波器，建立对估计误差的一步预测方差PK/K-1的加权算法，来达到抑制噪声的目的；同时，针对初始对准对准精度与快速性的要求，建立了动基座传递对准精确的非线性滤波模型。通过计算机仿真，模拟了飞机机动模式，验证所提滤波器的可行性。最后，通过与扩展卡尔曼滤波的比较，说明非线性强跟踪自适应滤波器在对准精度与速度上都有更好的表现。

简介：分析了单自由度气浮陀螺仪Ko、K1项漂移系数的主要影响装配工艺因素,并通过实验对Ko、K1项漂移系数影响程度进行量化,提出控制陀螺仪Ko、K1项漂移精度系数精度的工艺措施.

简介：对机械抖动激光陀螺的振动特性进行了理论分析,得到了水平振动下陀螺测量敏感轴存在椭圆锥动效应,并得出了该锥动效应引起的陀螺输入角速度表达式。利用有限元分析软件ANSYS,对机械抖动激光陀螺进行了随机振动分析,仿真证实了锥动效应的存在,并采用物理方法试验验证了椭圆圆锥运动的存在及其锥动幅角的大小。通过数值仿真与分析,指出了减小锥动效应,提高陀螺振动性能的有效措施是增大抖动偏频机构的横向抗弯刚度。改进设计的试验结果表明,采用大横向抗弯刚度的新型抖动偏频机构使陀螺的抗振性能提高了4倍多。

简介：目前国际上的激光陀螺单轴旋转式惯导系统中,普遍采用一种四位置转停的惯性测量组合转动方案。通过对这种四位置转停方案的误差分析,指出它并不能够完全抵消掉转轴垂直平面内的所有陀螺常值漂移误差,并且载体航向变化会降低误差抵消的程度。基于此,在这种四位置转停方案基础上,首先提出了一种改进的四位置转停方案,可以抵消掉转轴垂直平面内的所有陀螺常值漂移误差,然后进一步提出了一种动态调整停止时间的四位置转停方案,使转轴垂直平面内的常值漂移误差的抵消程度不受载体航向变化的影响。分析表明,文中提出的这些改进措施和方法能够提高系统精度,而不会降低系统的可靠性,并且使用简单易行,可以应用于实际的单轴旋转式惯导系统中。

简介：安装在单轴转位机构上的惯性测量单元(IMU),会因IMU坐标系与载体坐标系不重合而存在一定的倾斜角,此倾斜角会使得IMU在旋转过程中引入姿态误差,在很大程度上降低了系统的姿态输出精度。为了降低安装倾斜角对旋转式捷联惯导系统的影响,文章通过对旋转过程中因安装倾斜引起的姿态角误差进行了详细分析,然后运用实验和数据拟合的方法得出了倾斜角随转位机构变化的规律,最后对倾斜角产生的误差加以补偿。经仿真和实验验证表明,对倾斜角误差补偿后,单轴旋转式捷联惯性导航系统的水平姿态精度由原先的2°提高到0.05°范围以内,航向误差由原先的0.5°提高到0.005°,大大提高了旋转式捷联惯导系统的姿态精度,具有一定的工程应用价值。

简介：针对1点RANSAC（RandomSampleConsensus）单目视觉EKF（ExtendedKalmanFilter）算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明：该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158？,俯仰角平均误差减小0.1782？;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5？以内。

简介：在不同工况下,旋转爆震波能够以单波、双波、多波模式进行传播.但在同一工况下,是否存在不同模式的稳定传播爆震波还有待进一步研究.基于Euler方程,耦合氢气/空气的有限化学反应速率模型,并采用高分辨率的5阶有限差分格式WENO-PPM5离散对流项,对三维旋转爆震波进行了数值模拟.计算结果表明,在同一特定工况下,旋转爆震波能够以两种不同的传播模式稳定传播,即单波模式和双波模式.详细地对比了两种传播模式下的流场特征、爆震波传播特性、推力性能等.在同一工况下,两种传播模式的爆震波周向传播速度相差不多,但双波模式的频率约为单波模式的2倍;双波模式下质量流量、比冲、推力的平均值均略高于单波模式;且双波模式的可燃混气层高度约为单波模式的1/2,这有助于缩小旋转爆震发动机的长度,使之更加紧凑.

简介：针对车载单轴旋转激光捷联惯导系统，提出一种抗晃动初始对准方法和零速修正方法，以满足载车快速启动和精确定位的要求。首先采用基于重力信息的粗对准方法得到初始姿态，然后在此基础上，采用惯性凝固坐标系下速度为观测量的卡尔曼滤波方法完成晃动基座精对准。初始对准完成后，采用当地地理坐标系下速度为观测量的卡尔曼滤波方法进行零速修正。数字仿真试验及跑车试验结果表明：在晃动基座上经5min快速初始对准航向角精度与传统方法相当，对准时间仅为传统方法50%；零速修正时间间隔20min，停车修正5s，跑车2h水平定位精度与高程精度相对传统方法提高40%以上。数字仿真试验和系统跑车试验结果验证了所提出算法的可行性和有效性。