基于捷联惯导的航空重力测量滤波算法

在航空重力测量中通常需要采用卡尔曼滤波来对比力测量误差进行估计。针对航空重力测量只需要进行事后处理的特点,提出了两种新方法来提高比力测量的精度:一是最优卡尔曼滤波平滑算法,该算法的估计值是前向/反向卡尔曼滤波器的估计值的最优组合;二是迭代算法,由于在滤波模型中通常不对重力异常进行建模,而模型误差的存在会降低滤波精度,迭代算法的基本思想是将重力异常估计值代入新的导航解算,以此降低重力异常对滤波估计精度的影响。仿真分析表明所提出的方法能有效提高比力测量的精度,同时表明滤波估计是有偏的,因此还需要采用网格平差等方法来消除系统误差。

惯性技术视角下动态重力测量技术评述(四):无陀螺惯性导航与重力梯度测量的融合

加速度差分式重力梯度仪与无陀螺惯性导航系统都采用一组在三维空间中布置的加速度计,二者在硬件配置和工作原理层面都具有紧密联系。从比力测量的空间差分公式出发,详细推导了重力梯度测量和无陀螺惯性导航系统共同的工作原理,指出当前对后者的研究中存在的忽略重力梯度的问题,并论述了二者的融合应用。

航空重力测量比力温控系统热优化设计

以国内首台具有完全自主知识产权的捷联式航空重力仪的比力温控系统为基础,针对该温控系统测试过程中暴露的一些温度梯度较大等问题,为进一步提高比力测量精度,结合相关的热设计标准和规范,提出了航空重力测量比力温控系统热优化设计方案,并进行建模与仿真实验分析。分析表明,该热优化设计方案能有效减小比力温控系统温度梯度,将温控系统内部最大温度差由0.79℃降低到0.37℃,可以提供更稳定的温度场并有效确保加速度计的精确标定并进一步提高重力测量精度。