天文/惯性组合系统中重力扰动补偿方法

针对重力扰动引起惯性水平基准姿态测量误差进而导致天文/惯性组合导航系统定位精度下降的问题,提出天文/惯性组合系统中的重力扰动补偿方法。首先,基于导航误差模型分析了影响天文/惯性组合导航系统定位精度的主要因素。其次,推导了重力扰动、惯性水平基准姿态测量误差与天文导航定位误差之间的传播机理。然后,研究了重力扰动建模与修正方法,并将重力扰动补偿方法应用于惯性水平基准的导航解算回路中,实现重力扰动的有效补偿。跑车试验结果表明,所提重力扰动补偿方法可以将天文/惯性组合导航系统中定位误差的振荡幅值由1.6 n mile降低至0.5 n mile。

一种海洋重力扰动矢量水平分量的计算方法

重力矢量测量包含重力方向信息(即垂线偏差),对确定大地水准面具有重要意义。为了获得海洋重力扰动矢量的水平分量,该文提出了一种基于捷联惯导系统/全球导航卫星系统(SINS/GNSS)组合系统确定海洋重力扰动矢量水平分量的两步法。首先,利用捷联惯导算法和卡尔曼滤波用于加速度计偏差和姿态误差角的估计和补偿。然后,基于精确估计的加速度计偏差和姿态角误差,给出了重力扰动矢量水平分量的计算方程。将重力扰动矢量水平分量的模型用二阶马尔可夫随机过程描述,将其与加速度计的偏差分离,用正向-平滑卡尔曼滤波精确估计重力扰动的水平分量。船载试验数据离线计算表明,海洋重力扰动矢量水平分量的内符合精度优于2 mGal(1 Gal=1 cm/s^(2))。

基于多频段重力扰动的惯性导航系统重力补偿方法研究

重力扰动补偿技术是进一步提升高精度惯性导航系统定位精度的一种重要手段。本文针对重力扰动对高精度惯性导航系统的影响,深入分析重力扰动影响惯性导航系统的误差特征与频率特征,通过将多频段重力扰动引入惯性导航解算,对采用多频段重力扰动实现惯性导航系统重力补偿的方法进行了研究。研究表明,水平重力扰动在惯导输出中可造成舒勒振荡变化的导航误差,且误差振幅与重力扰动的大小成正比。北向或东向的重力扰动分量除了引起纬度/经度方向的速度和位置误差外,也可通过水平通道间的交叉耦合效应引起经纬度另一方向的速度和位置误差。特别对于低速运行的水下载体,水平重力扰动的高频信号对惯性导航系统的位置影响更为显著。为补偿水平重力扰动引起的惯性导航误差,提出基于重力场模型联合剩余地形模型技术确定多频段重力扰动的重力补偿方法,可有效恢复重力扰动的高频信号。通过开展船载和陆地车载动态试验,验证了该重力补偿方法的有效性,该补偿方法能减弱惯性导航的误差振荡趋势,经过补偿后的车载和船载双轴旋转调制惯性导航系统位置定位精度最大分别提高了约13.2%和17.9%。

震前重力扰动与背景噪声时空变化特征——以玛多M_(S)7.4与漾濞M_(S)6.4地震为例

2021年5月21—22日,云南漾濞、青海玛多先后发生了M_(S)6.4和M_(S)7.4地震。为检测震前是否存在重力扰动与重力仪背景噪声异常信号,文中基于中国连续重力台网中15台重力仪的秒采样数据,成功提取了震前重力扰动信号,并计算了排列熵(PE)及重力仪在地震频段(200~600s)的背景噪声等级(SNM)。结果表明:1)大地震发生前多数台站在2021年5月15—18日存在1组重力扰动信号,其中沿海台站同时还存在其他2组扰动信号,扰动幅度为±(10~100)μGal,扰动频率集中在0.15~0.25Hz。沿海台站的扰动幅度普遍大于内陆台站,震中距与扰动幅度无明显相关性,沿海台站扰动幅度较大及产生其他2组扰动的原因可能与海浪脉动或局部降雨有关;2)不需要对原始重力序列作任何预处理,PE能够快速检测到数据中的突变信号,PE时间序列中持续显著下降的信号对应震前扰动信号,PE瞬时向下的脉冲信号对应地震波引起的颤动信号;3)多个台站的SNM时变曲线显示,震前2个月(2021年3月初)直至主震发生时背景噪声水平显著升高,SNM的空间分布表明,震前1~2个月,位于青藏高原北缘、巴颜喀拉地块附近台站的背景噪声有明显增大的趋势,震后噪声水平显著降低。综上,我们初步推测:震前的重力扰动可能是由发震断裂慢滑移产生的低频颤动信号,震前背景噪声的增大可能与发震地块的活动性增强有关。

基于球谐模型与多传感器融合的高精度重力扰动补偿方法

随着对高精度长航时惯导系统性能要求的提升,重力扰动已成为惯导系统的主要误差源,能否对其进行有效补偿是提升导航精度的关键因素。传统基于球谐模型的补偿方法无法反映地球重力场的细节信息,对中短波重力扰动分量补偿效果不佳;传统状态估计法中马尔科夫状态模型对长波重力扰动分量描述精度较差,因此对长波分量的补偿效果不佳。以上方法均无法对波段较宽的实际重力扰动进行精确补偿,针对这一问题,本文设计了一种综合利用球谐模型与多传感器信息融合的高精度重力扰动补偿方法。该方法一方面利用低阶球谐模型对长波重力扰动分量计算精度较高的特点,对长波分量进行补偿;另一方面利用捷联惯导/激光多普勒测速/气压高度计构成完全自主的组合导航系统,将残余的中短波重力扰动分量建立为高精度的马尔科夫模型,从而实现对中短波分量的状态估计与补偿。仿真结果表明,所提出的重力扰动补偿方法可有效改善重力扰动估计效果,进而实现高精度的重力扰动补偿,具有较高的导航精度。

汶川大地震前的重力扰动

继1997年5月采用LacosteET-21重力仪在中国南极中山站观测发现South of Kermadec Islands7．1级地震前的“重力扰动”现象之后，2008年5月又在武汉大地测量国家野外科学观测站LacosteET-20重力仪的观测资料中发现了汶川大地震的“重力扰动”现象：从大震前两天开始，“重力扰动”逐渐增大、最大振幅约为±0．8×10^-8ms^-2，直到大震发生。由于这两次监测的时间不同、地点不同、仪器不同（ET-21与ET-20），这就使得监测结果的可靠性得到了加强。初步认识是：在某些强震发生前两天左右，往往会出现较明显的“重力扰动”，其振幅在±（1～2）×10^-8ms^-2左右、信号周期4～8s。

惯性导航系统重力扰动矢量补偿技术

在较高精度惯性导航系统中,重力扰动矢量的影响不可忽略。建立了考虑重力扰动矢量的惯导误差方程,对采用高精度惯性元件(陀螺仪零偏稳定性为0.001 deg/h,加速度计零偏稳定性为0.01 mg)的惯导进行误差仿真,对比分析无重力扰动矢量补偿(垂线偏差为5"～10",重力扰动矢量垂向分量为25～50 mGal)与有重力扰动矢量补偿(垂线偏差和重力扰动矢量垂向分量补偿精度分别为1.6"、2 mGal)两种条件下的惯导定位和姿态误差。仿真结果表明:经重力扰动矢量补偿后,24 h内惯导定位和航向误差分别减小2 nm和1′。

高精度惯导系统重力扰动的阻尼抑制方法

重力扰动已经成为高精度长航时惯导系统的主要误差源之一。针对船用高精度惯导系统的重力扰动抑制问题,从舰船INS误差模型出发,推导了重力扰动在惯导系统中的传播特性。仿真结果表明垂线偏差将引起系统较大的舒拉振荡误差。为抑制重力扰动对系统的影响,引入常速度误差反馈阻尼网络和相位超前串联阻尼网络。分析了重力扰动在水平阻尼网络中的传递特性,实现了相应滤波器的设计。在此基础上完成了实验验证,海上试验结果表明,所引入的两种阻尼网络都能够阻尼掉重力扰动引起的舒拉振荡型导航误差,其中,相位超前串联阻尼网络效果更优,抑制率达到70%以上。

重力扰动矢量对惯导系统影响误差项指标分析

针对制约现有惯导系统精度提升的重力扰动矢量误差项问题,从惯导系统误差模型入手,着重分析了重力扰动矢量水平分量(垂线偏差)在导航系统中的误差传播特性,利用简化的垂线偏差统计模型推导出导航系统位置误差均方差表达式;通过现有全球重力场高阶球谐模型(EGM2008),分析了垂线偏差全球均方差水平引起的惯导系统在典型载体运行速度下位置误差项大小,进而给出了垂线偏差补偿的误差项指标,在此基础上,分析了EGM2008在惯导系统中的适用性,结果表明,当EGM2008模型阶数小于12阶时才能满足导航系统计算资源要求,模型补偿精度为5.86?,适用于位置误差要求小于0.8 nm/h的惯导系统。

基于Kalman滤波原理对惯导中重力扰动的估计及补偿方法

重力扰动(空间同一点实际重力与正常重力之差,包括垂线偏差和重力异常两部分)一直是惯性导航系统的重要误差源之一。随着惯性器件精度的逐步提高,重力扰动所引起的导航误差已成为高精度长航时惯导系统的主要误差之一,不能被忽略,必须对其进行补偿。针对重力扰动误差精确补偿问题,只考虑重力异常的情况,推导并建立了考虑重力异常的惯导误差方程。对误差传播进行了分析,利用Kalman滤波原理设计了带有重力异常状态量的状态方程,并利用GPS和惯导的速度误差作为观测量对重力异常进行滤波并对滤波后得到的重力异常值对惯导重力异常项补偿。进行了2 h的仿真,结果表明:Kalman滤波后可得到当地的重力异常值,重力异常补偿后,速度误差精度可以提高约0.3m/s,姿态精度提高约0.3′,位置精度提高约150 m。

基于小波神经网络的高精度惯导重力扰动补偿方法

重力扰动矢量(空间同一点实际重力与正常重力之差,包括垂线偏差和重力异常两部分)一直是惯性导航系统的重要误差源之一。针对重力扰动误差精确补偿问题,推导并建立了考虑重力扰动的惯导误差方程,并提出了基于小波神经网络的重力扰动补偿方法。通过仿真验证了小波神经网络的重力扰动补偿方法对惯导导航精度的提高效果。24 h仿真结果表明:所提出的重力扰动补偿方法能有效减小惯导导航系统误差,经重力扰动矢量补偿后,速度误差最大能减小约0.2 m/s,降低约30%,位置误差最大能减小约3000 m,降低约25%。

单轴旋转捷联惯导系统重力扰动补偿方法研究

随着惯性器件精度的提升以及系统级补偿技术的应用,惯性导航系统精度得到不断提升。原先忽略的一些误差源如重力扰动,成为制约惯导精度进一步提升的关键。针对该问题,研究了单轴旋转捷联惯导系统重力扰动补偿,补偿所需重力扰动信息通过德国波尔茨坦GFZ研制的EIGEN-6C4计算得到。仿真结果表明,经重力扰动补偿后,单轴旋转捷联惯导系统精度有显著提升。

于田Ms7.3地震前的重力扰动

对中国大陆构造环境监测网络（简称“陆态网络”）连续重力台站记录的于田Ms7．3级地震震前8d连续重力资料进行分析，分别于震前6d和2d在中国大陆不同区域发现了周期为4—8s的重力扰动信号。前者信号强度从鹤岗台经太原-银川台向西至库尔勒台逐渐减弱，形成一个条带；后者信号强度从温州一厦门台向西至襄樊．万州台逐渐减弱，形成一个区域。本研究对全面认识震前扰动现象、揭示其产生机理具有重要意义。

芦山地震前的重力扰动

继2008年汶川8.0级大地震＂突然＂发生后,2013年4月20日芦山7.0地震的＂突然＂发生,再一次表明大地震短临监测的重要性和迫切性。芦山地震后,对中国大陆构造环境监测网络（简称＂陆态网络＂）连续重力台站的重力观测资料进行了处理分析,首次发现震前存在两种不同性质的重力扰动信号,周期分别为8~11s和6~8s。其中,周期为8~11s的重力扰动信号从大震前1天开始逐渐增大,并于震中距大于1 570km时消失;周期为6~8s的重力扰动信号从大震前7天开始逐渐增大,能够被所有台站监测到。两种重力扰动信号可能反映了芦山地震孕震过程的两个不同阶段,对进一步揭示芦山地震孕震机制具有重要的参考意义。

2016年广西苍梧M_S5.4地震前华南地区连续重力扰动异常分析

收集华南地区8个重力台站g Phone/PET相对重力仪观测原始秒数据,对记录的2016年广西苍梧M_S5.4地震前4天重力原始秒数据,分别进行原始数据分析、0.01 Hz高通滤波和0.125—0.25 Hz带宽滤波,结果表明,震前4天8个重力台站数据均存在扰动异常,结合地震前后台风活动情况,分析认为,该扰动异常系台风"银河"和"妮妲"活动引起,非地震前兆异常。

基于EGM2008重力场球谐模型的水平重力扰动计算方法

垂线偏差数据对于提高惯性导航精度具有重要意义,阐述了使用重力场球谐模型计算水平重力扰动的方法,使用EGM2008重力场球谐模型计算水平重力扰动,并将其与美国国家地理空间情报局提供的全球2.5′×2.5′垂线偏差网格数据进行对比,验证了所述水平重力扰动计算方法的正确性。将水平重力扰动计算结果用于航空、车载惯性导航数据离线处理,结果表明EGM2008模型计算的水平重力扰动可用于补偿惯性导航;将水平重力扰动计算结果用于长航时船载惯性导航数据离线处理,结果表明惯性导航精度最大提升1.5 n mile,平均提升0.8 n mile。

捷联惯性导航系统重力扰动影响分析

通过EGM2008地球重力场球谐模型生成某区域重力扰动图,建立重力扰动情况下捷联惯性导航系统误差模型,仿真验证重力扰动的水平分量对捷联惯性导航误差的影响,结果表明:重力扰动的水平分量引起的捷联惯性导航系统的水平位置与速度误差以舒拉周期进行振荡,重力扰动为12.5×10-5ms-2时,位置误差达160 m。

高精度惯导系统重力扰动误差抑制技术

在高精度惯性导航系统中,重力扰动矢量引起的误差不可忽略。针对重力扰动误差精确补偿问题,建立了考虑重力扰动矢量的惯导误差方程,对误差传播进行了分析,设计了重力扰动误差补偿方法。首先,提出了纯解析抑制的方法,对比分析了有重力扰动矢量补偿和无重力扰动矢量补偿时的速度、位置误差传播情况,然后提出了解析抑制和卡尔曼估值抑制项结合的方法,对比分析了该方法和纯解析抑制的速度、位置误差传播情况。进行了相应的误差补偿仿真。仿真结果表明:直接重力扰动补偿后,速度误差明显减小,位置误差减小不明显且经度误差仍然发散;卡尔曼滤波后,位置精度提高显著,且不再发散和震荡。

一种改进的基于SINS/GNSS的水平重力扰动测量方法

针对水平重力扰动的动态测量问题,提出了一种改进的基于SINS/GNSS的水平重力扰动测量方法。首先,基于SINS/GNSS重力矢量直接求差模型,考虑Kalman滤波增益引起的传递函数零极点的改变,建立了包含系统时间延迟的直接求差模型,得到水平重力扰动求解值与真实值间的函数关系;然后给出简化重力扰动模型下修正后的水平重力扰动测量表达式;最后,用EGM2008模拟的一段水平重力扰动数据对改进模型进行仿真验证。仿真结果表明改进的直接求差模型测量的水平重力扰动相对于EGM2008模型误差不超过7mGal。

震前重力扰动与台风引起的重力扰动主频率特征分析

基于中国大陆构造环境监测网络的连续重力观测数据,对于田MS7.3地震、鲁甸MS6.5地震、景谷MS6.6地震和皮山MS6.5地震前几天的重力扰动信号主频率特征及2014年台风＂威马逊＂、＂麦德姆＂和＂黄蜂＂引起的重力扰动主频率特征进行了研究。结果表明：震前重力扰动信号和台风引起的重力扰动信号频率范围很接近,对应周期为4-7s,单从频率大小无法对两者进行区分;在不受台风影响的情况下,不同台站震前重力扰动信号主频率极差和标准差均小于0.02Hz,而台风引起的不同台站重力扰动信号主频率极差和标准差均大于0.02Hz;通过主频率极差和标准差这两个指标可以很好地将震前重力扰动与台风引起的重力扰动进行有效区分,这将大大推进连续重力观测在强震短临监测中的应用,为构建地震预报定量指标体系提供相关依据。