基于MEMS加速度计的无陀螺惯导系统

由于MEMS陀螺精度低、漂移大,使得MEMS陀螺和加速度计构成的微惯性导航系统(Micro-INS)的精度很低,导航定位误差发散很快,不能满足载体进行导航定位定姿的要求。而相对MEMS陀螺,MEMS加速度计精度较高,据此提出用MEMS加速度计来构成的无陀螺微惯性导航系统(Gyro Free Micro Inertial Navigation System,GFMINS),即通过将高精度的MEMS加速度计安放在载体非质心处,代替陀螺来测量载体角运动信息,实现在短时间内的载体角速度测量精度优于MEMS陀螺的精度,以满足某些短时间运行载体的导航定位定姿要求。最后,针对某型火箭弹的运动模型,对两种惯导系统进行了仿真,结果表明,由误差补偿后MEMS加速度计构成的无陀螺微惯导系统,在100 s内的导航误差等效于传统惯导系统中陀螺漂移0.1(°)/h的误差。

一种简化的无陀螺惯导系统安装误差校准方法

通常,实现对加速度计安装误差的有效校准方法是"先方向后位置"的"二步法".为简化校准过程,提出了一种新的校准方法.该方法将加速度计安装方向和位置向量同时校准,分别节省了3次加速度计组合翻转,3次水平台调平.在计算机仿真中,经校准及补偿后的无陀螺惯导系统精度显著提高,仿真结果表明了该方法的有效性.

基于神经网络的无陀螺捷联惯导系统姿态预测

在无陀螺捷联惯导系统中,以工程问题为研究背景,针对以往解算载体角速度精度不高,导航误差随时间积累较快的问题,提出了基于信息融合理论的BP神经网络模型预测飞行体姿态的系统,并采用LM算法,提高学习速度。在研究了加速度传感器输出信号对飞行体姿态影响的基础上,将加速度计的输出信息作为输入变量,飞行体的实时三轴角速度作为目标信号建立网络模型。选取测试样本进行训练,得到较高精度的角速度输出,再运用四元数法解算姿态角,从一定程度上抑制了误差的积累。仿真结果表明该优化算法收敛速度快,对角速度的预测精度较高,并且合理选择及增加样本信息可以提高网络的泛化能力,为该系统走向工程实践提供了理论依据。

无陀螺捷联惯导系统加速度计安装误差研究

刚体的运动包括线运动和角运动,角运动通常用陀螺仪来测量。研究表明可以用加速度计代替陀螺仪来确定刚体的角运动,其关键是选择加速度计的安装位置和方向,即加速度计的配置方式。分析和推导了基于加速度计的无陀螺捷联惯性测量装置的可行条件,对Chen的6加速度计和一种12加速度计配置方式的惯性装置,给出了加速度计安装误差的表达式和试验标定方法并对安装误差进行了补偿。该项研究对中等精度和较低成本惯性技术的发展具有重要的意义。

无陀螺捷联惯导系统角速度解算精度的研究

在无陀螺捷联惯导系统中 ,角速度的解算精度是技术关键 [1]。由于角速度是由载体上加速度计敏感出的比力解算出的 ,选择合理的方法解算角速度是提高其精度的根本。文中提出高解算精度的新途径 ,并以某型导弹为例 ,对其进行实时仿真 ,证明了它的可行性。

一种新的捷联矩阵更新算法在无陀螺捷联惯导系统中的应用

本文为改进无陀螺捷联惯导系统解算的实时性 ,引入一种姿态阵更新的算法 ,并和常用的四阶 -龙格库塔法进行仿真比较 ,其结果是在不影响其精度的情况下 ,新算法的计算量和计算机时都有明显的减少。

无陀螺捷联惯导系统的安装误差辨识方法

根据无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)的工作原理,推导了理想条件下和有加速度计安装误差条件下的角速度解算方程;推导了加速度计的安装位置误差所产生的加速度计的输出误差;在静基座条件下,通过旋转惯性测量单元坐标轴的方法改变其放置位置,建立了加速度计安装位置误差的辨识公式;数字仿真结果表明,所采用的加速度计安装误差的辨识方法有效,对辨识得到的安装误差进行补偿可以显著地提高角速度的解算精度.

无陀螺捷联惯导系统综述

结合国内外的文献资料,对无陀螺捷联惯导系统的研究进行了总结,重点讨论了无陀螺捷联惯导系统中的两个重要问题,即加速度配置方式和角速度解算方法,简要分析了无陀螺捷联惯导系统的误差和精度问题.最后对无陀螺捷联惯导系统的未来研究方向进行了展望.

提高无陀螺捷联惯导系统角速度解算精度的新方法

在无陀螺捷联惯导系统中,由于舍弃陀螺而使系统具有很多优点,但角速度需从加速度计输出的信号中解算出来,且它的解算误差随时间而发散。所以,抑制角速度解算误差的发散,提高其解算精度是该项技术研发的关键。提出了一种在九加速度方案下提高角速度解算精度的新方法,它是一种利用冗余信息得到残余误差方程,再进行数值迭代的方法。该方法比建立噪声状态估计、利用卡尔曼滤波来修正姿态的方法简单而有效。仿真结果表明,利用此方法能明显提高系统角速度解算精度。

无陀螺捷联惯导系统角速度解算新方法

针对无陀螺捷联惯导系统解算载体角速度精度不高的系统瓶颈,提出了两种新的角速度解算方法。基于一种九加速度计配置方案,利用比力方程解算得到的角加速度项、角速度平方项和乘积项,构造了两种角速度的辅助算法。此法避免了由于积分导致误差积累的同时,也避免符号判断、数据开方的过程。仿真结果不仅表明了两种辅助算法的可行性,而且在解算精度方面也优于积分法和开方法。

面向载体自转的无陀螺捷联惯导系统

鉴于大多数无陀螺捷联惯导系统忽略载体质心位置和加速度计组件中心位置之间的距离,从理论上推导出了面向载体自转的无陀螺捷联惯导系统的基本方程,分析了载体自转对无陀螺捷联惯导系统性能的影响,为无陀螺捷联惯导系统进一步提高导航精度奠定基础。

对无陀螺捷联惯性制导系统中的数值积分方法的讨论

介绍了无陀螺捷联惯性制导系统的原理和技术 ,并针对无陀螺捷联惯性制导系统中的数值积分问题进行分析和仿真 ,对各种积分方法进行了分析和比较 。

无陀螺捷联惯导系统角速度解算方法研究

传统的捷联惯导系统通常用陀螺仪测量载体的角速度,无陀螺捷联惯导系统用加速度计代替陀螺仪,从加速度计输出的比力中解算载体的角速度,角速度的解算精度决定了无陀螺捷联惯导系统的性能及能否在实际中得到应用。分析了一种12加速度计配置方式的无陀螺捷联惯导系统的角速度解算方法,并将卡尔曼滤波技术应用于角速度解算,提高了角速度求解精度。

无陀螺捷联惯导系统静基座粗对准实用方法

基于一种六加速度计配置方案,给出了载体加速度和角速度的解算公式,并分析了无陀螺捷联惯导系统粗对准原理。在静基座下,针对系统初始对准前得不到载体角速度初始值而导致地球自转角速度在载体坐标系上的分量无法获得的情况,提出了一种可行的、具有实用价值的非完全自主式粗对准方案。依靠外部航向设备得到初始方位姿态,通过加速度计敏感的重力矢量输出获得初始水平姿态,进而解算出载体初始捷联矩阵。误差分析表明,方位粗对准精度不超过2°,水平粗调精度在0.3°以内。

无陀螺捷联惯导系统现状及发展研究

结合国内外的研究文献，对无陀螺捷联惯性导航系统（GFSINS）的研究进行总结．分析了其导航和力学原理。介绍了三种无陀螺惯性测量单元加速度计配置方案，分别就其典型配置进行了重点分析。最后，对该技术的未来研究方向进行了展望。

无陀螺捷联惯导系统中圆锥误差的抑制

分析圆锥误差在无陀螺捷联惯导系统中的特性和表现形式,针对系统应用等效旋转矢量方法不能直接提供角增量的特点,设计和优化了角增量的获取方法,利用混沌粒子群算法优化了四子样等效旋转矢量方法中等效旋转矢量计算公式系数,并通过典型圆锥误差仿真实验验证了其能更好地消除圆锥误差的影响,提高系统导航精度.

一种用于无陀螺捷联惯导系统的角速度融合算法

无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)是用加速度计的合理空间组合解算出载体的角速度。载体角速度的解算精度是GFSINS的技术关键。在分析GFSINS九加速度计配置方案的基础上,提出一种新的角速度融合算法,消除该方案解算过程中开方计算及符号判断带来的误差。该算法还明显抵消了加速度计输出中包含的常值零点偏移误差和温度漂移误差等,具有实时性好、计算量小、通用性强的优点。仿真计算表明该算法可行,并能在一定程度上提高系统解算精度。

陆基导弹的无陀螺捷联惯导系统粗对准

基于一种九加速度计配置方案,给出了开平方法解算载体角速度的解算过程,并分析了无陀螺捷联惯导系统粗对准原理。由于开平方法解算角速度存在符号判断问题,所以在静基座下,系统初始对准时得不到载体角速度而导致地球自转角速度在载体坐标系上的分量无法获得。针对陆基发射导弹的无陀螺捷联惯导系统问题,提出了一种根据陆基发射导弹的初始纬度和航向角来判断载体角速度符号的方法,把此方法与开平方法解算公式结合起来可得出载体角速度矢量,进而完成陆基发射导弹无陀螺捷联惯导系统的自主式粗对准。

无陀螺捷联惯导系统中加速度计动态误差分析及补偿

无陀螺捷联惯导系统中,加速度计直接固定在载体上,所以其动态误差对系统精度有显著影响。首先,建立了加速度计动态误差数学模型,给出了动态误差对于九加速度计系统角速度解算的影响,然后,结合三轴转台模型及测试原理,通过网络结构简单、收敛速度快而不存在局部极小值问题的线性神经网络一次性标定了加速度计所有动态误差系数,最后对动态误差标定及补偿结果进行了仿真。仿真结果表明,标定系数的精度随着三轴转台转速的提高而提高,误差标定并补偿后角速度解算精度得到了明显改善。

无陀螺捷联惯性导航系统

结合国内外的研究文献,分析无陀螺捷联惯性导航系统(GFSINS)的导航和力学原理,介绍三种无陀螺惯性测量单元加速度计配置方案,分别就其典型配置重点分析,对该技术的未来研究方向进行展望。