GNSS/INS组合导航中IMU参数设定与优化

针对惯性测量单元(IMU)参数设置不合理导致全球卫星导航系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航无法充分发挥IMU性能的问题,提出了一套IMU参数设定与优化方案,建立了以GNSS短期中断期间导航漂移误差统计值、理论估计精度一致性以及IMU误差参数估计稳定性为评估对象的考核准则,使优化后的IMU参数可以确保GNSS/INS组合导航解算中状态预测方差阵的准确性,实现预测信息与观测信息权重合理分配,进而保障GNSS/INS组合导航最优性能。实测验证采用ADIS16465和ICM206022款典型车规级和消费级微机电(MEMS)IMU进行性能测试分析,测试结果表明:初始IMU参数与GNSS/INS组合导航算法适配度较低,无法得到最优组合导航结果;优化后,IMU参数在保障组合导航最优性能基础之上,也可实现理论估计精度与实际精度高度一致。

MIMU/GNSS组合制导技术在制导炮弹中的应用

介绍了MIMU/GNSS组合制导技术的特点,并系统地介绍了MIMU的发展情况。列举了美国及其他国家制导炮弹的研制和使用情况,详细说明了MIMU/GNSS在不同型号的制导炮弹中的应用,并对其关键技术作了简要说明。

IMU精度对欺骗检测算法的影响分析

针对全球卫星导航系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)紧组合导航系统对抗欺骗干扰的常用方法基于新息的欺骗检测算法中,正常情况下,新息向量服从零均值的高斯分布,当受到欺骗干扰时均值不再为零,进而影响欺骗干扰检测效果,且由于INS惯性测量单元(IMU)精度造成的位置误差也会影响新息向量的均值等问题,开展IMU精度对欺骗检测算法的影响分析:提出GNSS/INS紧组合模型与欺骗干扰模型;然后分析IMU精度对欺骗检测算法的影响,以及INS误差传播对观测新息的影响。实验结果表明,不同IMU精度对伪距估计值的影响,导致新息检测量在无欺骗干扰时不再是零均值;使用基于新息的欺骗检测算法对于IMU精度有要求,随着卡尔曼(Kalman)滤波状态传播间隔与检测窗口缩短,对于IMU精度的要求降低。

IMU/GPS/DCM组合导航系统全组合算法研究

通过分析姿态组合算法中平台误差角与姿态误差角物理意义的不同,推导并得到了二者之间的转换关系;利用联邦滤波技术,设计了弹载IMU/GPS/DCM组合导航系统,其中IMU为战术级捷联式惯导系统,GPS为普通民用级;仿真结果表明在元器件精度很低的情况下,使用文中的算法及系统设计依然可以实现高精度导航;组合导航系统的姿态误差角可控制在10角分左右,位置精度在3 m以内,具有较高的实际应用价值。

低成本IMU/GPS车辆组合导航系统设计与仿真研究

设计了一种低成本的IMU/GPS车辆组合导航系统。采用低精度的陀螺仪和加速度计作为惯性测量器件,构成惯性测量装置(IMU);然后,将该IMU与GPS构成组合导航系统,通过设计高效的组合导航算法来提高组合系统的定位精度。实验仿真结果表明,该低成本IMU/GPS车辆组合导航系统具有较高的导航精度,同时有效降低了系统成本。

GPS中频信号和IMU信号模拟及验证

为了研究GPS/INS(Inertial Navigation System)组合导航方案和算法,设计了一种GPS中频信号和IMU(Inertial Measurement Unit)信号的软件模拟器.首先建立了载体的运动模型,然后介绍了信号的仿真方法.根据载体的运动产生IMU信号,载体的典型运动包括平飞运动、横滚运动、俯仰运动和偏航运动.建立了典型的干扰模型,包括欺骗式干扰和压制式干扰(窄带干扰、宽带干扰、连续波干扰和锯齿调频连续波干扰等4种),实现了干扰环境下的场景模拟.GPS/INS组合导航软件接收机对模拟器输出的数据进行解算,结果表明:信号的仿真算法是正确的,模拟器可以为组合导航接收机提供有效的中频信号和IMU信号.

海洋资料浮标姿态信息测量技术研究现状及发展趋势

海洋资料浮标在海洋环境监测、预警预报、防灾减灾、资源开发、海上交通、渔业生产、军事活动保障等方面具有重要作用,是海洋立体监测体系的重要组成部分。世界主要沿海国家和国际组织都极为重视海洋浮标技术的发展。海上观测过程中,浮标随风、浪、流等作用产生复杂运动。浮标复杂运动的精确观测离不开浮标姿态信息测量技术的发展。浮标姿态信息,不仅是浮标及其搭载设备工作安全性可靠性评价的重要参考,也是浮标测量数据实时精准校正的重要保障。因此,浮标姿态测量技术具有重要的研究价值和应用价值。文章从工程实际的技术需求出发,对浮标姿态信息测量技术的研究现状、技术难点以及发展趋势等方面进行了梳理和总结,以期对研发新一代智能浮标观测技术提供有益启发和借鉴。

实时水边线船载摄影测量系统研究与开发

针对水边线测绘现有方法存在的高作业风险、高成本等问题,提出一种基于船载摄影的实时水边线测绘新方法。通过数码相机、船用GNSS罗经与IMU集成,研究传感器标定、设备组网、自动化数据采集、数据融合等方法,构建多约束条件的自由网光束法空中三角测量模型,完成实时水边线测绘系统的研发。应用结果表明,100m拍摄距离下,系统绝对定位最大误差为0.258m,中误差为0.128m,精度可满足1:1000及以下比例尺水边线测绘的要求;本系统可切实有效地解决实时水边线测绘现有技术的不足,具有低成本、高精度、高效率、持久续航、一体化等显著优势。

列车组合导航系统研究与仿真

提出了一种列车组合导航系统.首先,采用低精度的惯性传感器构成简易惯性测量装置(IMU),设计了该简易IMU的安装结构,并给出了其导航定位解算方法.然后,将简易IMU与GPS构成组合导航系统,分析了IMU和GPS各自的误差源,并建立了组合系统误差模型,从而利用卡尔曼滤波技术设计了IMU/GPS列车组合导航算法.仿真结果表明,该IMU/GPS列车组合导航系统具有精度高、可靠性好、成本低等显著优点,非常适用于列车导航定位.

基于卫星导航/惯性单元松耦合的低速智能电动汽车航向角估计

低速智能电动汽车近年来发展迅速,组合定位技术是其关键技术,航向角估计是组合定位技术中重要组成部分。基于低速智能电动汽车,提出了GNSS(global navigation satellite system)/IMU(inertial measurement unit)组合的航向角估计方法。介绍了GNSS/IMU松耦合条件下的航向角估计方法,提出基于IMU的航向角积分方法,推导了松耦合条件下误差动态与测量模型。针对GNSS信号质量时变问题,使用残差自适应卡尔曼滤波算法对航向角误差进行估计。针对GNSS信号质量设计了航向角误差反馈修正策略。通过在不同GNSS信号条件下进行的多组实车试验,验证了所提出的航向角估计算法的有效性。

GNSS/IMU组合导航观测量丢弃策略

传统的GNSS/IMU(global navigation satellitesystem/inertial measurement unit)组合导航系统采用固定速率更新策略,平等地对待每一个观测量。因而在受到突发干扰情况下,精度恶化的观测量可能影响到更新后的组合导航结果的精度。该文提出一个双门限的观测量丢弃策略,它同时监控估计量的误差累计程度和观测量的恶化程度。当估计量误差很低或者观测量恶化很严重时,把观测量丢弃掉,使组合导航系统工作在INS(inertial navigation system)单独导航模式。真实的外场试验结合仿真干扰表明:含观测量丢弃策略的扩展Kalman滤波(EKF)跟传统的固定更新速率EKF相比,在干扰条件下具有更低的误差。