民用飞机IRS冗余配置下融合算法研究

为了确保民用飞行的安全,大型民用飞机一般配备冗余的导航系统,如A320一般装有三套IRS。如何利用冗余的传感器信息提供最重要的位置信息,成为民用飞机飞行管理系统亟待解决的关键技术。本文对冗余配置下如何进行三套IRS的融合进行了研究,提出了基于历史信息获取最佳混合位置的方法,并通过仿真分析验证了算法的有效性,为FMS导航功能关键技术的实现提供了理论基础和技术支持。

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统(MEMS)惯性传感器应用卡尔曼滤波(KF)处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波(BLKF)的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。

基于MEMS/地磁的无人机航姿自适应估计算法

针对无人机在航姿模式下飞行时,常遇到大的机动飞行和磁干扰等情况,航姿模式的姿态角误差会出现比较大的波动的问题,设计了基于惯性测量单位(IMU)和磁力计的四元数扩展卡尔曼滤波自适应算法。将加速度计和磁力计的量测更新分离,根据磁力计的测量精度实时调整融合策略。同时引入残差信息来自适应调节导航参数,提高航姿参考系统(AHRS)性能。通过对实际飞行数据的仿真分析表明:该方法可有效提高姿态精度,确保小型无人机在各种情况下飞行的稳定性。