轨道几何状态惯性检测系统零速姿态修正方法

为提高轨道几何状态惯性检测系统姿态精度,提出一种零速姿态修正方法,利用轨道几何状态惯性检测系统载体系横向及垂向速度为0的先验条件,构造Kalman滤波横向及垂向观测量。选用HT-50M型激光陀螺仪和JN-06A型石英挠性加速度计组成惯性导航系统,并进行现场检测试验。结果表明:在轨检仪连续工作300m情况下,零速姿态修正方法能够有效抑制惯性导航系统姿态误差增长,轨道检测精度提高2倍。     

静基座捷联惯导解析法对准研究

初始对准是捷联惯导系统的关键技术之一,对准精度直接影响到导航系统的导航解算精度,静基座捷联惯导卡尔曼滤波法对准的精度和收敛时间受模型参数以及初始条件的影响,对于低精度的捷联惯导,这种影响更大,滤波结果往往不能收敛,甚至发散。采用解析法对准是解决上述问题的有效途径,针对静基座解析法对准做了系统研究,推导了惯性器件误差的解析表达式,分析了对准时间与仪器误差估计精度的关系。实测试验结果表明,给予适当的对准时间,解析法对准亦可接近极限精度;同时,在解析法初始对准中,等效天向加速度计零偏可得到有效估计;等效天向、北向陀螺漂移虽可估计,但随机游走对估计结果的影响不可忽视。     

基于速度误差的加速度计闭环标定方法

针对长航时、高精度移动测量系统中加速度计组件标定周期长、参数重复性不好等问题,该文提出一种基于速度误差的加速度计组件闭环标定方法。通过推导加速度计标度因数误差和安装误差的标定误差与系统速度误差之间的关系,以惯性导航系统解算的速度误差作为观测量,设计加速度计组件闭环标定路径,不断对标度因数和安装误差进行修正,并根据加速度计器件精度和标定参数分辨率设定闭环标定结束阈值。标定及导航实验结果表明:加速度计组件闭环标定方法可以完成标度因数和安装误差等9个标定参数的计算,惯导系统定位精度提高20%以上。     

一种基于加表零偏稳定性的GNSS/SINS组合导航异常探测方法

在地面车载组合导航中,全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的观测值容易受地面复杂环境的干扰,导致其定位结果出现异常,严重影响GNSS/捷联惯性导航系统（strap-down inertial navigation system,SINS）组合的滤波解算。从惯导系统误差特性的角度,研究了一种基于加表零偏稳定性的组合导航异常探测新方法。该方法从加表零偏解算的异常来发现GNSS位置、速度等观测值中的粗差,并采取剔除和降权的抗差方法抵御粗差影响。通过一组车载数据的分析表明,观测粗差对加表零偏解算的影响十分显著,以此为判别条件能够准确地发现观测粗差。采用该方法后,位置误差、速度误差和姿态误差的均方根分别减小了70.8%、87.9%和77.7%,显著提高了组合导航的解算精度和鲁棒性,为组合导航数据的抗差处理提供了一种新思路。     

方位大失准角的捷联惯导非线性快速对准研究

捷联惯性导航系统初始对准中,当方位失准角为大角度时,常规的基于一阶线性化的小角度惯导误差方程不能准确描述系统的误差传播特性,捷联惯导的初始对准可归结为非线性状态估计问题。针对方位大失准角情况,本文提出基于UKF的方位大失准角非线性快速对准方案,该方案增加陀螺信息作为新的观测量,可提高方位失准角的对准速度。仿真结果表明,本文所提出的方案能够适用于方位大失准角情况下的捷联惯性导航系统快速对准。     

多传感器行人航位推算方法和UKF融合算法

针对利用惯性测量单元进行行人航位推算（PDR）时,其定位误差会随时间累积的问题,提出了一种基于多传感器融合的室内行人航位推算方法;对于智能移动设备的低成本多传感器,设计了基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的初始对准,设定4种阈值条件进行步伐状态检测;在行走过程中,针对步长和航向角误差累积的问题,利用基于UKF的零速度更新（ZUPT）对速度误差进行修正,零角速率更新（ZARU）和磁力计融合对航向角误差进行修正,从而有效提高了行人最终的位置精度。试验结果表明：使用该方法可以有效提高PDR位置精度,平均位置偏差占总路程的1.5%左右。     

GNSS/SINS定位稳健SE2(3)-EKF方法

GNSS/SINS组合导航中因姿态失准角等误差较大会引起状态误差坐标定义不一致和线性化误差较大问题,导致传统滤波和定位性能有所降低,尤其在面临较复杂的GNSS观测环境时更为显著。本文通过将姿态、速度及位置状态构造为特殊SE₂(3)-EKF群元素,考虑陀螺及加速度计零偏误差,形成群-矢量混合误差模型,在此基础上设计了一种基于量测左不变的GNSS/SINS抗差滤波方法(RLIEKF),通过市区环境下存在大失准角误差和GNSS异常的车载组合导航试验,验证本文方法的优越性。试验结果表明：相对于传统EKF方法,RLIEKF方法由于在时间更新及GNSS量测更新中顾及了姿态角误差,在不同大失准角情况下仍具有较快的收敛速度,无须复杂且长时间的姿态对准步骤,较好地弥补了GNSS信号短时间缺失无法定位问题,可显著提升滤波新息精度,具备更好的抗差性能,对于复杂观测环境表现更为稳健,且计算效率相当,具备较好的工程实用价值。     

偏航姿态对北斗精密单点定位的影响分析

当太阳相对于卫星轨道面的高度角较小时,北斗导航卫星将不会跟踪太阳位置,卫星姿态发生异常复杂的变化后一段时间内处于零偏模式。在此期间采用名义姿态将影响卫星天线相位中心偏差、相位缠绕等误差计算,进而使精密单点定位(PPP)参数估计和天顶对流层延迟估计出现偏差。研究表明,在北斗导航卫星处于零偏期间,采用名义姿态计算的相位缠绕、天线相位中心偏差中存在超过15cm的误差。在此期间的北斗卫星采用零偏姿态改正相位缠绕等误差,与采用名义姿态相比,动态PPP位置参数N、E、U的估计精度可以提高53.2%、54.2%、39.3%,静态PPP位置参数N、E、U的估计精度可以提高61.0%、72.3%、58.4%,天顶对流层延迟估计精度提高33.0%。     

高低卫卫跟踪模式恢复地球重力场的误差分析

基于高低卫卫跟踪的模式用积分方法分别研究轨道误差和加速度计误差对于重力场模型位系数的影响,模拟结果表明,轨道误差对于重力位系数的影响很大,5 cm精度的轨道数据至多能恢复40阶的重力位模型;加速度计的随机误差对于重力位系数的影响相对轨道误差要小得多,即使是10-7m/s2的加速度计误差引起的位系数误差比3 cm的轨道误差引起的位系数误差要小得多,加速度计的系统误差对于重力位系数的影响很大,但是采用估计的方法可以很好地削弱该项的影响。     

基于高精度惯性系统的有砟铁路轨道不平顺消缺方法

针对未建立CPⅡ、CPⅢ精测网的既有铁路,为了能快速、有效进行轨道不平顺性消缺,以提高轨道平顺性和线路运营水平,需寻找一种新的解决方法.本文通过深入研究惯导系统在航偏角与俯仰角方向的偏差误差,发现高精度惯导系统在缺乏CPⅡ、CPⅢ控制网约束情况下也能满足有砟铁路轨道不平顺性消缺;同时,采用双里程计设计,提高了里程测量精...     

视觉辅助下的室内惯导位姿修正

惯性导航系统可以短期内提供连续的高精度信息,但是误差会随时间增大,不能长期独立工作。而在大型仓库、地下停车场等室内卫星信号薄弱的场景中,传统的惯导+卫星组合方法也不再适用。针对该问题,本文提出了一种视觉与惯导组合定位的方法。本文研究的惯导+视觉组合的定位方法中,采用基于合作目标的单目视觉定位方法对惯导误差进行修正。对于惯导误差的修正方法,本文利用视觉定位的位姿信息建立量测方程,进行卡尔曼滤波,并选取合适的试验设备,通过实际试验对比验证了该算法对惯导系统误差的修正具有良好的效果。     

自适应渐消卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用

卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。     

一种新的车载低成本MEMS陀螺仪快速初始对准算法

车载导航系统常用惯性测量元件(IMU)与全球卫星导航系统(GNSS)技术组合以提高系统的稳定性。由于车载导航系统的应用场景限制,对初始对准速度有着较高要求。为了提高传统车载组合导航系统中低成本微机电系统(MEMS)陀螺仪的初始对准速度,降低初始对准过程中的计算量,本文提出了一种适用于任意失准角下的基于网络RTK辅助与无损Kalman滤波(UKF)的MEMS陀螺仪初始对准算法。同时针对车载系统的特点,简化了IMU系统误差方程,分析了简化带来的误差。在诺瓦泰ProPak6和诺瓦泰IMU-IGM-S1组成的导航系统中验证了本文提出的算法。试验结果表明,在以诺瓦泰双天线GNSS输出航向角为"真值"的情况下,本文提出的算法基本可以在5 s内完成陀螺仪的初始对准,对准精度达0.3°。     

激光SLAM移动机器人室内定位研究

针对目前室内移动导航定位精度低和累积误差大的问题,提出了一种激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）相融合的导航定位系统。首先,该方法是从LiDAR扫描测量中提取环境特征和构建地图,然后,由IMU采集的姿态信息通过卡尔曼滤波,补偿由于LiDAR扫描引起的位置和姿态输出的误差,以提高机器人移动的定位精度。试验结果表明,该方法可以提高室内移动机器人定位和构建地图的精度和稳健性。     

多关节深海航行器组合导航算法

为解决多关节水下航行器定位问题,本文提出了基于捷联惯导+航位推算的组合导航算法。该方法利用捷联惯导系统测量航行器的位置,采用航位推算的方法得到航行器在下一时刻的位置,然后将测得的信息采用Kalman滤波处理,得到高精度的位置信息。通过Matlab/SIMULINK平台对比其他两种单一导航系统的性能,仿真结果表明,采用捷联惯导+航位推算算法时,位置误差可控制在5 m以内,满足多关节水下航行器的定位需求。     

基于小波降噪的IMU精对准性能分析

精对准性能是保障惯性导航精度必不可少的重要条件,论文总结了国内外精对准的研究现状,发现精对准一般是通过卡尔曼滤波和惯性传感器的小失准角线性误差方程实现;基于此,本文通过卡尔曼滤波及小波分析,对低、中、高三种不同性能的惯性传感器进行精对准性能分析,对比发现,高精度的惯性传感器有着较好的对准精度;而低精度的传感器,由于噪声偏差及非线性原因,对准精度较低,甚至出现滤波发散的情况.      

地固系下四元数和卡尔曼滤波方法的惯导初始精对准研究

从地心地固系中卡尔曼滤波方程的推导入手,设计了一个12状态滤波器,对失准角进行估计,在地心地固坐标系中完成了惯导的初始精对准。模拟计算证明了此算法的正确性与有效性,并讨论了对准的精度。     

A combined algorithm of improving INS error modeling and sensor measurements for accurate INS/GPS navigation

Although the integrated system of a differential global positioning system (DGPS) and an inertial navigation system (INS) had been widely used in many geodetic navigation applications, it has sometimes a major limitation. This limitation is associated with the frequent occurrence of DGPS outages caused by GPS signal blockages in certain situations (urban areas, high trees, tunnels, etc.). In the standard mechanization of INS/DGPS navigation, the DGPS is used for positioning while the INS is used for attitude determination. In case of GPS signal blockages, positioning is provided using the INS instead of the GPS until satellite signals are obtained again with sufficient accuracy. Since the INS has a very short-time accuracy, the accuracy of the provided INS navigation parameters during these periods decreases with time. However, the obtained accuracy in these cases is totally dependent on the INS error model and on the quality of the INS sensor data. Therefore, enhanced navigation parameters could be obtained during DGPS outages if better inertial error models are implemented and better quality inertial measurements are used. In this paper, it will be shown that better INS error models are obtained using autoregressive processes for modeling inertial sensor errors instead of Gauss–Markov processes that are implemented in most of the current inertial systems and, on the other hand, that the quality of inertial data is improved using wavelet multi-resolution techniques. The above two methods are discussed and then a combined algorithm of both techniques is applied. The performance of each method as well as of the combined algorithm is analyzed using land-vehicle INS/DGPS data with induced DGPS outage periods. In addition to the considerable navigation accuracy improvement obtained from each single method, the results showed that the combined algorithm is better than both methods by more than 30%.