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：介绍了用于组合导航系统中的几种常用的滤波方法-如传统滤波方法中的集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波、非传统滤波方法中的神经网络滤波,并从理论上分析了传统滤波方法和非传统滤波方法的优点和不足,最后以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真.仿真结果表明,非传统的滤波算法在某些方面优于传统的滤波算法.

简介：为了最大限度克服微机电陀螺的两个模态的相互耦合作用,提高微机电陀螺的综合性能指标,采用国内现有MEMS标准工艺方法,设计和制作了一种高性能单晶硅对称解耦结构的线振动陀螺。采用对称结构形式和保证陀螺驱动和检测模态振型都是弯曲振动模式,易于模态匹配;由于采用驱动模态和检测模态结构解耦方式,从微结构设计上大大降低了正交耦合误差影响,使陀螺具有输出零位小、零偏稳定性好的优点。测试结果表明：初次加工的样机,在大气中驱动和检测模态固有频率分别在2430Hz和2580Hz左右,在150Hz带宽内具有0.1～0.5（°）/s的分辨率;随着加工精度的提高和检测电路的改进,该陀螺在大气中15Hz带宽内实现0.008（°）/s的分辨率,在真空状态下,这种高性能单晶硅对称解耦结构的线振动陀螺性能会有进一步的提高。

简介：双天线GPS提供的载体姿态信息与惯性导航系统信息进行融合可提高组合导航系统的性能。由于在实际应用中,GPS接收机可能会受到某种干扰无法提供舰船航向信息,从而降低传统卡尔曼滤波器的性能。因而提出了一种新的基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器。改进后的卡尔曼滤波器使用两个模糊逻辑控制器来调整两个系统的组合模式,并且根据卡尔曼滤波器的内部状态、GPS工作状态和舰船运动状态来计算卡尔曼增益。通过使用INS和GPS的实测数据验证,这种基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器能有效的提高INS/GPS组合导航系统的性能。

简介：提出了一种高性能氮化铝（AlN）差分谐振式加速度计结构。通过引入两级微杠杆来放大质量块的惯性力,提高灵敏度;采用＂I＂形支撑梁来降低横向灵敏度;利用差频检测方案降低温度共模误差的影响。该加速度计主要由质量块、支撑梁、双级微杠杆和谐振器组成,并通过理论分析和有限元仿真优化了它们的结构参数。模态分析表明两个谐振器的基频大约为373.3kHz,与干扰模态的频率差大约为9.4kHz,有效地实现了模态隔离。根据灵敏度的仿真结果,AlN差分谐振式加速度计的灵敏度64.6Hz/g,线性度为0.787%,横向灵敏度为0.0033Hz/g。热仿真的结果表明单个谐振器的温度灵敏度约为490Hz/℃,加速度计输出差频的温度灵敏度为–0.83Hz/℃,证明了差频检测方案可以降低温度共模误差的影响。上述所有仿真结果验证了该加速度计结构设计的可行性。

简介：无刷直流电动机作为控制力矩陀螺驱动电机,要求具有10倍的最大功率倍数,这给电机的设计带来很大难度.该文提出的绕组换接运行,在满足控制力矩陀螺驱动要求的前提下,不但可以使电机最大功率倍数、从而使系统逆变器容量降低,同时可以大大降低系统的损耗、提高系统的运行效率.通过理论分析和样机试验证明了绕组换接的有效性.

简介：本文叙述有关加速度、角速度多测量轴任意方位捷联组合（冗余状态）的数学模型、测试编排、自检方案及故障检测的研究结果。

简介：为了实际实现具有良好跟踪精度和抗干扰能力的惯性平台稳定回路,建立了平台伺服电机的离散时间模型,设计了由单片机和高速DSP组成的数字控制系统,与惯性平台组成了基于采样数据的平台稳定控制回路,研究了离散变结构控制趋近律的选取方法,采用改进趋近律设计了离散变结构控制律,提出了一种数字式平台稳定回路的离散变结构控制方法,通过实物实验得出了平台伺服电机转轴摩擦力矩模型系数的估计值,并将其引入到控制系统中。仿真实验结果表明,该回路系统对于摩擦力矩和系统参数不确定性具有一定的抗干扰性能,对于阶跃干扰力矩输入具有良好的动态特性,且静态力矩刚度提高到1.2×10^4N·m/rad,系统对于斜坡和加速度输入信号实现了平稳跟踪,跟踪误差最大值分别为0.0056rad和0.0597rad。

简介：无陀螺惯性导航系统是一种主要以加速度计为惯性元件构造的惯性导航系统。本文设计研制了一种基于9加速度计的无陀螺惯性导航系统原理样机,提出了无陀螺惯性导航系统与GPS扩展松组合导航的模型,设计了组合导航的卡尔曼滤波算法,进行了组合导航实验。无陀螺惯性导航系统独立工作模式下3min的纬度误差最大为0.1＂,经度误差最大为0.6＂;在GPS不能定位时,3min的松组合导航纬度误差最大为0.08＂,经度误差最大为0.02＂。与GPS扩展组合导航模式下,3min的纬度误差最大为0.01＂,经度误差最大为0.01＂。实验结果表明,与GPS进行扩展松组合导航能够有效提高无陀螺惯性导航系统的长期定位精度,增强GPS导航设备的抗干扰性能。

简介：—本文通过对差分ＧＰＳ动态定位精度的飞行验证及以差分ＧＰＳ为基准测定组合导航系统精度的科研试飞说明：目前采用差分ＧＰＳ来鉴定组合导航系统的位置、速度精度是满意的。本报告还论述对组合导航系统飞行试验技术的设想

简介：以SINSiGPS组合导航系统为背景，在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上，总结了该方法的不足，提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化，实时调整自适应因子，间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明，该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性，能够有效抑制滤波发散，在不损失原有精度的前提下，提高了系统的鲁棒性。

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：基于GPS测姿技术的发展,研究了以位置、速度和姿态信息作为观测量的INS/GPS组合导航系统的卡尔曼滤波算法.详细推导了这种组合方式的观测方程,并将该组合技术应用于某飞行器.仿真表明,增加姿态信息作为观测量可有效地提高系统导航参数的估计精度和速度.

简介：本文介绍了ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合系统机载样机的工程研制及车载试验。采用经过小型化的捷联惯导系统与美国ＴＲＩＭＢＬＥ公司生产的６通道ＴＡＮＳⅡＧＰＳ接收机进行组合。捷联惯导系统软件与组合导航系统卡尔曼滤波器计算软件共用一个机载计算机，组合系统采用１２阶线性卡尔曼滤波器，并对卡尔曼滤波器的递推算法进行了工程化的处理，使滤波器的计算速度大为提高。最后，给出了组合系统的实验室静态试验及外场车载试验结果。

简介：该型测量组合导航系统是在装船使用４年取得较好效果的情况下，于１９９３年２月通过部级技术鉴定，本文概要介绍了主要功能、技术途径、硬件设计特点、软件设计概况及数据处理技术，并综述了海上试验与试用情况等技术资料。

简介：空天飞行器往返于大气层内外，持续工作时间长。捷联惯性／天文组合导航自主性强、隐蔽性好，是最适合空天飞行器的导航方式之一。为提高传统天文定位的导航精度和可靠性，解决其在机载应用中水平基准制约的问题，分析了平台误差角和位置误差对高度角量测的影响，提出了一种以天体高度角为量测信息的捷联惯性／天文深组合导航算法。该算法采用卡尔曼滤波器进行最优估计，可有效估计并补偿系统的姿态误差，减少天文导航定位对水平基准的依赖。仿真表明，单星观测条件下，导航系统姿态误差快速收敛，定位的均方根误差在200m以内，且系统导航性能随导航星数量的增加而提高。

简介：给出了激光陀螺捷联惯性组合(IMU)的误差模型,研究了一种利用双轴带温控箱速率转台的参数标定方法,标定出了IMU在各种环境温度下的模型参数,通过温度补偿有效地减小了IMU的导航误差.试验结果表明:该方法标定精度较高,适用于中等精度IMU的参数标定.

简介：本文建立了ＩＮＳ和ＥＳＧＭ的误差方程，在此基础上，实现了ＩＮＳ／ＥＳＧＭ组合系统导航过程的卡尔曼滤波器设计。仿真试验表明，本文所设计的滤波器实际可行，利用该滤波器ＩＮＳ／ＥＳＧＭ组合系统能够给出高精度的位置、姿态及速度信息

简介：为进行高超声速气动热数据相关性研究,选取了一平板-锥组合体模型为研究对象,开展不同缩比模型的风洞试验,分别使用3种不同方法进行气动热试验数据的相关性研究.研究结果表明,使用正激波后Reynolds数Rens和修正的黏性干扰系数V＊/Sw可以将不同缩比模型不同来流条件下的Stanton数进行较好的关联,Stanton数与正激波后Reynolds数Rens成反比例关系,与修正的黏性干扰系数V＊/Sw成正比例关系.最后基于相关性研究结论和理论分析,提出了一种模型表面传热现象的数学模型.

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.