捷联惯性导航系统

摘要： 为利用外测数据计算捷联惯性导航系统(SINS)姿态参数,建立了利用飞行器上3个点的体坐标系位置参数和参考系外测位置、速度参数求解SINS姿态参数的2种方法。首先把点坐标参数转化基线;然后给出外测求解欧拉角定义,最后给出2种方法计算SINS欧拉角及其变化率、体坐标系相对参考系的角速率、坐标转换矩阵及其导数形式和陀螺仪测量的角速率。利用飞行数据建立仿真数据,验证了2种方法一致性并给出了算法逼近精度。仿真发现,方法一中滚动通道的计算逼近精度较差。误差传递公式和蒙特卡洛的仿真结果显示:姿态参数的标准差与基线比例系数间存在线性关系;当基线夹角为90°时,各个姿态参数的直线斜率和直线拟合残差标准差接近;基线夹角越接近90°,姿态标准差斜率越小。

摘要： 针对单轴旋转捷联惯性导航系统(SINS)中轴向陀螺常值漂移无法被调制抵消的问题,提出一种轴向陀螺常值漂移在线自标定方法.对轴向陀螺常值漂移误差传播路径进行了分析,指出影响轴向陀螺常值漂移估计精度主要因素包括等效东向陀螺漂移、"数学平台"失准角、等效北向加速度计常值偏置等.建立了在线自标定Kalman滤波估计状态方程和量测方程,并设计了一种基于两级Kalman滤波的在线自标定流程.进行了计算机仿真和实际系统验证实验,实验结果表明,第二级Kalman滤波器能够较好地估计得到单轴旋转SINS轴向陀螺常值漂移及其标度因数误差,经过误差补偿后,其24h位置误差由6.71n mile减小为1.96n mile,提高了导航系统定位精度,满足中等精度SINS长时间导航需求.

摘要： 掘锚机是煤炭生产过程中的重要装备,精确的导向测量能够使其安全、高效掘进.针对掘锚机作业时难以沿绝对直线掘进的问题,提出了一种基于捷联惯性导航+航位推测+刚体零位相结合的导航定位算法,利用捷联惯导系统的实时姿态测量值+里程计的位移测量值+全站仪初始状态标定的特征点空间坐标值,实现了掘锚机掘进时机头、机尾空间坐标及相对于掘进计划线水平/垂直偏差的高精度测量.实验结果表明:所提出的导航方法具有可靠性高、精度高及传感信息完备等特点,偏差测量精度为0.038％,满足掘锚机高精度导航定位需求.

摘要： 为了抑制单轴旋转惯导航系统中惯性测量单元旋转产生的"锯齿形"速度误差对导航系统初始对准精度影响,提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波的精对准方法。该方法计算新息序列实际协方差与理论协方差比值后利用模糊推理系统自适应调节量测噪声协方差矩阵,使其能够适应惯性测量单元旋转而引起的量测噪声变化。进行了摇摆环境下验证实验,结果表明,自适应滤波算法能够有效抑制惯性测量单元旋转引起的误差,航向角误差由2.31’减小至0.2’,俯仰角误差由0.11’减小为0.02’,横摇角误差由0.09’减小为–0.03’,同时,转台不同方位下的初始对准精度满足高精度捷联惯导系统导航需求。

摘要： 圆锥算法可有效补偿捷联惯导系统(SINS)中圆锥运动产生的误差,但引入了圆锥常值漂移误差和圆锥截断误差.传统圆锥算法通过减小圆锥常值漂移误差来提高算法精度,却忽略了圆锥截断误差的影响.基于Bortz旋转矢量微分方程,提出采用高阶补偿模型抑制圆锥截断误差,分别仿真了高阶补偿算法和传统四子样圆锥算法及其产生的误差.仿真结果表明:高阶补偿算法精度优于传统四子样圆锥算法,在高速大幅度圆锥运动条件下,采用高阶补偿算法的捷联惯导系统,姿态精度可提高约2个数量级.

摘要： 捷联惯性导航系统的粗对准过程是实现精确初始对准的前提,也是装备精确导航定位的保证;受外界环境影响,粗对准过程存在着时间长、精度低等问题,初始对准过程的对准时间和精度也受到一定影响;通过分析陀螺和加速度计在粗对准过程中受到的干扰因素,采取中值滤波和小波阈值滤波相结合的混合滤波方法来实现信号消噪;仿真和实验证明,在外界干扰严重的前提下,采用混合滤波方法,粗对准方位姿态角标准差由47°提高至1.588°,为后续的精对准过程提供更好的数据支撑,且缩短了对准时间,提高了装备的快速反应能力.

摘要： 针对全球导航卫星系统和多普勒测速仪无法用于位于中层水域的深海潜水器的高精度导航定位问题,文中提出一种经济可行的中层水域导航算法。该算法基于单程到达时间机制测量已知位置的信标到深海潜水器的距离,并基于捷联惯性导航系统(SINS)误差传播模型和单信标测距模型设计扩展卡尔曼滤波器进行信息融合,从而实现利用单信标测距信息辅助SINS以抑制其误差发散。仿真结果表明,基于距离辅助SINS的中层水域导航算法能够获取误差不随时间累积的定位结果。此外,文中从解析可观测性的角度,对深海潜水器的静止和圆周运动轨迹进行了精度分析,且理论分析与仿真结果吻合。

摘要： 文章对欧拉角法、方向余弦法、四元数法和等效旋转矢量法等描述捷联惯性导航系统姿态的方法进行叙述和分析,主要探讨了基于四元数法和等效旋转矢量法的各类姿态更新算法,为进一步研究各类算法提供了一定的参考.

摘要： 针对性能指标和体积限制,设计了一种使用TI公司TMS320C6713DSP芯片进行导航参数解算的捷联惯性导航系统.详细阐述了系统的设计理念、捷联算法、硬件组成以及软件结构.其中针对DSP解算速度与外围单片机数据采集速度异步的问题给出了具体的软硬件解决方案.整个系统具有结构简单、体积小、成本低的优点,满足了技术需求.

摘要： GNSS/SINS观测模型直接影响组合导航结果的精度和稳定性,基于时钟同步GNSS接收机,本文提出一种基于单差载波相位、双差伪距/伪距率的观测模型以提高与捷联惯导(SINS)紧组合的定位精度和稳定性.本文分析了该模型的误差特性,利用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率观测量可以消除组合导航中的大部分误差,提高伪距观测值精度;同时为了提高紧组合导航系统数据融合算法的精度,设计了一种自适应渐消卡尔曼滤波算法,利用含有渐消因子的优化算法限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用当下的观测数据,避免卡尔曼滤波受较大误差信息的影响,当系统误差增大时,增加观测值的权重,并给出了相应的滤波算法流程.本文利用GNSS和IMU模块实时采集的观测数据做了对比实验,包括载波相位平滑与双差伪距/伪距率组合的对比、自适应渐消卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼滤波算法的对比.结果表明,采用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率与SINS紧组合,能有效提高导航定位结果的精度和稳定性;采用的自适应渐消卡尔曼滤波算法优于标准卡尔曼滤波算法,前者的收敛更快、稳定性更好.

摘要： GNSS/SINS观测模型直接影响组合导航结果的精度和稳定性,基于时钟同步GNSS接收机,本文提出一种基于单差载波相位、双差伪距/伪距率的观测模型以提高与捷联惯导(SINS)紧组合的定位精度和稳定性.本文分析了该模型的误差特性,利用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率观测量可以消除组合导航中的大部分误差,提高伪距观测值精度;同时为了提高紧组合导航系统数据融合算法的精度,设计了一种自适应渐消卡尔曼滤波算法,利用含有渐消因子的优化算法限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用当下的观测数据,避免卡尔曼滤波受较大误差信息的影响,当系统误差增大时,增加观测值的权重,并给出了相应的滤波算法流程.本文利用GNSS和IMU模块实时采集的观测数据做了对比实验,包括载波相位平滑与双差伪距/伪距率组合的对比、自适应渐消卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼滤波算法的对比.结果表明,采用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率与SINS紧组合,能有效提高导航定位结果的精度和稳定性;采用的自适应渐消卡尔曼滤波算法优于标准卡尔曼滤波算法,前者的收敛更快、稳定性更好.

摘要： GNSS/SINS观测模型直接影响组合导航结果的精度和稳定性,基于时钟同步GNSS接收机,本文提出一种基于单差载波相位、双差伪距/伪距率的观测模型以提高与捷联惯导(SINS)紧组合的定位精度和稳定性.本文分析了该模型的误差特性,利用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率观测量可以消除组合导航中的大部分误差,提高伪距观测值精度;同时为了提高紧组合导航系统数据融合算法的精度,设计了一种自适应渐消卡尔曼滤波算法,利用含有渐消因子的优化算法限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用当下的观测数据,避免卡尔曼滤波受较大误差信息的影响,当系统误差增大时,增加观测值的权重,并给出了相应的滤波算法流程.本文利用GNSS和IMU模块实时采集的观测数据做了对比实验,包括载波相位平滑与双差伪距/伪距率组合的对比、自适应渐消卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼滤波算法的对比.结果表明,采用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率与SINS紧组合,能有效提高导航定位结果的精度和稳定性;采用的自适应渐消卡尔曼滤波算法优于标准卡尔曼滤波算法,前者的收敛更快、稳定性更好.

摘要： GNSS/SINS观测模型直接影响组合导航结果的精度和稳定性,基于时钟同步GNSS接收机,本文提出一种基于单差载波相位、双差伪距/伪距率的观测模型以提高与捷联惯导(SINS)紧组合的定位精度和稳定性.本文分析了该模型的误差特性,利用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率观测量可以消除组合导航中的大部分误差,提高伪距观测值精度;同时为了提高紧组合导航系统数据融合算法的精度,设计了一种自适应渐消卡尔曼滤波算法,利用含有渐消因子的优化算法限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用当下的观测数据,避免卡尔曼滤波受较大误差信息的影响,当系统误差增大时,增加观测值的权重,并给出了相应的滤波算法流程.本文利用GNSS和IMU模块实时采集的观测数据做了对比实验,包括载波相位平滑与双差伪距/伪距率组合的对比、自适应渐消卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼滤波算法的对比.结果表明,采用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率与SINS紧组合,能有效提高导航定位结果的精度和稳定性;采用的自适应渐消卡尔曼滤波算法优于标准卡尔曼滤波算法,前者的收敛更快、稳定性更好.

摘要： GNSS/SINS观测模型直接影响组合导航结果的精度和稳定性,基于时钟同步GNSS接收机,本文提出一种基于单差载波相位、双差伪距/伪距率的观测模型以提高与捷联惯导(SINS)紧组合的定位精度和稳定性.本文分析了该模型的误差特性,利用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率观测量可以消除组合导航中的大部分误差,提高伪距观测值精度;同时为了提高紧组合导航系统数据融合算法的精度,设计了一种自适应渐消卡尔曼滤波算法,利用含有渐消因子的优化算法限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用当下的观测数据,避免卡尔曼滤波受较大误差信息的影响,当系统误差增大时,增加观测值的权重,并给出了相应的滤波算法流程.本文利用GNSS和IMU模块实时采集的观测数据做了对比实验,包括载波相位平滑与双差伪距/伪距率组合的对比、自适应渐消卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼滤波算法的对比.结果表明,采用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率与SINS紧组合,能有效提高导航定位结果的精度和稳定性;采用的自适应渐消卡尔曼滤波算法优于标准卡尔曼滤波算法,前者的收敛更快、稳定性更好.

摘要： GNSS/SINS观测模型直接影响组合导航结果的精度和稳定性,基于时钟同步GNSS接收机,本文提出一种基于单差载波相位、双差伪距/伪距率的观测模型以提高与捷联惯导(SINS)紧组合的定位精度和稳定性.本文分析了该模型的误差特性,利用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率观测量可以消除组合导航中的大部分误差,提高伪距观测值精度;同时为了提高紧组合导航系统数据融合算法的精度,设计了一种自适应渐消卡尔曼滤波算法,利用含有渐消因子的优化算法限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用当下的观测数据,避免卡尔曼滤波受较大误差信息的影响,当系统误差增大时,增加观测值的权重,并给出了相应的滤波算法流程.本文利用GNSS和IMU模块实时采集的观测数据做了对比实验,包括载波相位平滑与双差伪距/伪距率组合的对比、自适应渐消卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼滤波算法的对比.结果表明,采用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率与SINS紧组合,能有效提高导航定位结果的精度和稳定性;采用的自适应渐消卡尔曼滤波算法优于标准卡尔曼滤波算法,前者的收敛更快、稳定性更好.

摘要： 为了进一步提高无迹卡尔曼滤波(UKF)在北斗/捷联惯导(SINS)组合导航系统中滤波算法的精度和可靠性,针对系统中随机模型本质上的噪声非高斯分布特性,结合高斯混合模型对非高斯观测噪声进行建模,提出了一种基于高斯分量权值随新息值变化的自适应UKF滤波技术.通过对北斗/SINS组合导航系统的仿真研究实验,结果表明:相对于传统的标准UKF算法,该算法在中国自主研制的北斗卫星和SINS的组合导航系统中,能够更好的改善导航精度,增强鲁棒性,提升数据更新频率.

摘要： 为了进一步提高无迹卡尔曼滤波(UKF)在北斗/捷联惯导(SINS)组合导航系统中滤波算法的精度和可靠性,针对系统中随机模型本质上的噪声非高斯分布特性,结合高斯混合模型对非高斯观测噪声进行建模,提出了一种基于高斯分量权值随新息值变化的自适应UKF滤波技术.通过对北斗/SINS组合导航系统的仿真研究实验,结果表明:相对于传统的标准UKF算法,该算法在中国自主研制的北斗卫星和SINS的组合导航系统中,能够更好的改善导航精度,增强鲁棒性,提升数据更新频率.

摘要： 本发明公布了一种捷联惯性导航系统与天文导航系统实现组合导航的方法，属于组合导航领域。本发明采用SINS有误差的“数学平台”作为CNS的水平基准，并根据耦合SINS姿态误差天文定位原理构建了深组合数学模型。本发明包括如下步骤：第一步：建立基于SINS数学平台的天文导航定位模型，第二步：建立SINS和CNS组合系统模型，第三步：所建立的组合导航系统状态方程和量测方程进行离散化处理，采用卡尔曼滤波器对惯性导航误差进行最优估计和修正。惯性/天文组合导航系统具有极好的自主性和抗干扰能力，采用本专利的方法，飞行器上可不安装专门的水平基准，有望简化机载条件下的SINS/CNS组合导航系统的设计。

摘要： 本发明公开了一种多卫星系统与捷联惯性导航系统紧组合导航方法，首先对IMU输出数据捷联解算获得SINS当前姿态、速度、位置信息。对卫星星历报文进行星历解算得到各卫星位置、速度，各卫星系统时空统一，进行卫星选星。其次，利用选取的卫星位置、速度信息与捷联解算得到的SINS位置、速度信息计算得到SINS伪距、伪距率。再次，利用GNSS输出的原始测量数据，即测码伪距和多普勒频移，与SINS伪距、伪距率进行比较，将差值作为滤波器的观测量，经过滤波器的最优估计，给出校正SINS的补偿量，闭环校正，得到SINS姿态、速度、位置最优解。本发明解决了惯导与单卫星组合导航在高楼遮挡、树木掩盖等复杂环境下卫星数目过少影响紧组合导航精度的问题。

摘要： 本发明涉及一种捷联惯性导航系统惯性元件拆装免标定方法，包括陀螺仪3自由度安装基准、加速度计3自由度安装基准、IMU的安装基准、惯性元件安装、惯导系统标定、安装误差引起的元件惯性测量误差方程，导航系统精度对安装误差要求的反推。本发明成果设计思路新颖，具有创新性，保证了惯性元件安装误差的重复性，将重复安装误差控制在可忽略的范围内，从而实现了惯性元件拆装免标定功能，提高了系统的可维修性，外场维修无需返厂标定。

摘要： 本发明公开一种相对地心惯性系旋转的光纤陀螺捷联惯性导航系统误差抑制方法。所述方法具体步骤为：首先，确定旋转方案，其次根据载体初始位置参数建立惯导系统初始捷联转换矩阵，再次计算得到惯导系统初始转换矩阵；然后在旋转机构转动过程中根据捷联惯导系统实时解算载体位置信息以及转换矩阵，更新旋转机构下一时刻旋转角速度，直到完成调制型捷联惯导系统相对惯性系旋转的调制过程。本发明能够完全消除惯性器件各常值误差项对系统导航精度影响，特别是消除陀螺刻度因数误差和安装误差与地球转速耦合项误差，提高了惯导系统导航精度。

摘要： 本发明公布了一种捷联惯性导航系统与天文导航系统实现组合导航的方法，属于组合导航领域。本发明采用SINS有误差的“数学平台”作为CNS的水平基准，并根据耦合SINS姿态误差天文定位原理构建了深组合数学模型。本发明包括如下步骤：第一步：建立基于SINS数学平台的天文导航定位模型，第二步：建立SINS和CNS组合系统模型，第三步：所建立的组合导航系统状态方程和量测方程进行离散化处理，采用卡尔曼滤波器对惯性导航误差进行最优估计和修正。惯性/天文组合导航系统具有极好的自主性和抗干扰能力，采用本专利的方法，飞行器上可不安装专门的水平基准，有望简化机载条件下的SINS/CNS组合导航系统的设计。

摘要： 本发明公开了一种多卫星系统与捷联惯性导航系统紧组合导航方法，首先对IMU输出数据捷联解算获得SINS当前姿态、速度、位置信息。对卫星星历报文进行星历解算得到各卫星位置、速度，各卫星系统时空统一，进行卫星选星。其次，利用选取的卫星位置、速度信息与捷联解算得到的SINS位置、速度信息计算得到SINS伪距、伪距率。再次，利用GNSS输出的原始测量数据，即测码伪距和多普勒频移，与SINS伪距、伪距率进行比较，将差值作为滤波器的观测量，经过滤波器的最优估计，给出校正SINS的补偿量，闭环校正，得到SINS姿态、速度、位置最优解。本发明解决了惯导与单卫星组合导航在高楼遮挡、树木掩盖等复杂环境下卫星数目过少影响紧组合导航精度的问题。

摘要： 本发明涉及一种捷联惯性导航系统惯性元件拆装免标定方法，包括陀螺仪3自由度安装基准、加速度计3自由度安装基准、IMU的安装基准、惯性元件安装、惯导系统标定、安装误差引起的元件惯性测量误差方程，导航系统精度对安装误差要求的反推。本发明成果设计思路新颖，具有创新性，保证了惯性元件安装误差的重复性，将重复安装误差控制在可忽略的范围内，从而实现了惯性元件拆装免标定功能，提高了系统的可维修性，外场维修无需返厂标定。

摘要： 本发明公开一种相对地心惯性系旋转的光纤陀螺捷联惯性导航系统误差抑制方法。所述方法具体步骤为：首先，确定旋转方案，其次根据载体初始位置参数建立惯导系统初始捷联转换矩阵，再次计算得到惯导系统初始转换矩阵；然后在旋转机构转动过程中根据捷联惯导系统实时解算载体位置信息以及转换矩阵，更新旋转机构下一时刻旋转角速度，直到完成调制型捷联惯导系统相对惯性系旋转的调制过程。本发明能够完全消除惯性器件各常值误差项对系统导航精度影响，特别是消除陀螺刻度因数误差和安装误差与地球转速耦合项误差，提高了惯导系统导航精度。

摘要： 本发明涉及一种捷联惯性导航系统凝固惯性系粗对准误差抑制方法，属于惯性导航技术领域。根据载体所在的经度、纬度，地球坐标系到导航坐标系的转换；使旋转式惯导系统的双轴按一定旋转方案周期性地旋转；利用粗对准过程中陀螺输出的角速度信息，通过求矩阵微分方程数值解，更新IMU坐标系相对于p0坐标系姿态变化的方向余弦矩阵；并依次求解矩阵从而得到载体姿态矩阵完成粗对准。本方法通过粗对准过程中的积分运算补偿舰船在风浪作用下摇摆、震荡运动的对准环境下加速度计输出中由摇摆、震荡引起的误差分量，同时通过IMU双轴旋转调制以抑制加速度计零偏随时间积累而引起的误差，从而提高了凝固惯性系粗对准方法的精度。