基于某种无陀螺惯性测量单元的安装误差补偿

加速度计的安装误差对无陀螺惯性测量单元的精度影响十分显著。分析了一种典型的九加速度计配置方案,针对其构型特点,讨论了加速度计的安装方向和位置误差,给出了标定方法和误差计算公式,采用总体最小二乘法求解其中的超定方程,并设计了补偿方案。仿真试验结果表明该补偿方案将角速度解算误差的均值和方差均减小2个数量级,消除89.5%的东向导航误差。

无陀螺惯性测量单元设计及仿真分析

在简述无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量角速度的一般原理的基础上,提出了一种九加速度计的配置方案及其角速度解算方法。该算法利用加速度计输出的测量信息直接求得所测量的角速度的绝对值,没有积分运算引入的迭代误差,在一定程度上提高了载体角速度的解算精度。针对该九加速度计配置方案在解算载体角速度时,存在需要开方及符号误判等不足,提出一种解算角速度的微分算法,彻底消除解算过程中开方及符号判断带来的误差,提高了系统精度和实时性。仿真分析证明了方案的可行性和算法的有效性。

一种新型末敏子弹姿态测量单元设计与仿真

为了获取末敏子弹稳态扫描阶段的飞行姿态,根据无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量原理,提出了一种十加速度计配置方案以及姿态解算算法。通过弹体运动模型,对所设计的测量单元运用MATLAB进行了仿真分析。仿真结果表明:在30 s内,质心线加速度可忽略不计,角速度随着时间增加,误差逐渐增加,但增加程度较小。由于末敏子弹稳态扫描时间只有十几秒,因此该测量单元能较为准确获取末敏子弹稳态扫描过程的姿态数据。

基于纯加速度计的弹载GFIMU配置方案研究

为提高火炮弹丸远程精确打击所需姿态测量精度,考虑低成本小型化高过载需求,研究了基于纯加速度计的弹载无陀螺惯性测量单元(GFIMU)方案。针对加速度计偏心产生臂杆效应的机理,分析并选择基于9通道加速度计与12通道加速度计的GFIMU方案;以输出误差为优化目标,利用有约束多目标粒子群算法分别对9/12通道加速度计GFIMU位置配置进行寻优,随后建立了角加速度与角速度二次项的非线性状态空间方程,修正过程方程与量测方程的噪声相关性,设计了噪声相关条件下的角速度扩展卡尔曼滤波(EKF)估计方法。通过建立外弹道模型并加入典型的MEMS加速度传感器噪声进行仿真求解,结果显示建立的GFIMU理论上是有效的,能达到弹丸短时航姿解算所需精度需求。

GF-IMU角速度解算方法的研究

根据无陀螺惯性测量单元(GF-IMU)测量角速度的一般工作原理,提出了一种九加速度计的配置方案及其角速度解算方法,该算法利用加速度计输出的测量信息直接求得所测量的角速度的绝对值,没有积分运算引入的迭代误差,一定程度上提高了载体角速度的解算精度;为了避免角速度解算过程中的开方运算及符号误判,研究了一种解算角速度的代数算法,该算法降低了系统的计算量、提高了系统精度和实时性。

基于自适应卡尔曼滤波的NGMIMU/GPS组合导航设计

由于加速度计输出动态噪声的存在,无陀螺微惯性测量单元(NGM IMU)导航误差随时间迅速累积.基于NGM IMU九加速度计配置方案,利用自适应卡尔曼滤波方法进行NGM IMU/GPS组合导航系统设计.滤波算法对滤波预测残差的大小进行判断,利用极大后验估计器推算出动态噪声和观测噪声的统计特性,克服了系统噪声统计特性不易确定的实际问题,使滤波器成为最优.同时进行了系统位移和角速度仿真,结果验证了自适应卡尔曼滤波方法的可行性.

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.