水下运载体重力辅助惯性导航系统仿真平台

重力辅助惯性导航系统(GAINS)是未来水下无源导航的重要形式之一。为了调试和验证这种新的水下导航系统,开发了水下运载体导航系统仿真平台。提出了仿真平台总体结构;描述了仿真平台中运动载体模块、惯导模块以及重力测量模块的数学模型和仿真算法;对重力匹配算法也作了相应介绍;最后对仿真平台进行了仿真联调。结果表明,该仿真平台的结构合理可靠,各子系统采用的数学模型和仿真算法正确可信。

重力辅助惯性导航系统中的一种新的相关匹配算法

分析了船载重力仪输出中包含的厄特弗斯效应,提出了一种新的相关匹配算法,可最大程度地消除厄特弗斯效应对重力图匹配的影响,使重力辅助惯性导航系统获得很好的定位精度。仿真结果表明,该算法惯性／重力匹配组合导航系统在重力异常显著变化区域的定位精度在一个重力图网格左右。

重力辅助阻尼捷联惯性导航系统

在基于扩展卡尔曼滤波的重力辅助捷联惯性导航系统中,滤波器的状态方程为捷联惯性导航系统的误差方程。舒勒周期振荡误差存在于无阻尼捷联惯性导航系统中,同时也存在于滤波器的状态方程之中,从而对滤波器的估计精度造成一定影响。为了消除滤波器状态方程中的舒勒周期振荡误差,设计捷联惯性导航系统工作于外水平阻尼状态,建立阻尼状态下的扩展卡尔曼滤波器状态方程以及重力异常观测方程。试验表明重力辅助阻尼捷联惯性导航系统96 h的定位精度优于0.5 nmile。

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%。

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。

重力辅助惯性导航可视化仿真系统设计与实现

为了形象直观地研究重力辅助惯性导航系统,用数字地球重力异常图和Matlab／Simulink组合导航仿真模块,建立了基于Matlab的重力辅助惯性导航可视化仿真系统,实现了Matlab／Simulink导航模块的仿真计算与控制、仿真轨迹动画显示和数据处理。

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′。

基于局部地球重力场模型的水下重力辅助惯性导航

提出一种基于局部地球重力场模型的水下重力辅助导航新模式。首先介绍一种利用快速傅里叶拟合技术建立的连续局部重力场模型,随后在该模型的基础上,将测量重力与惯导指示重力之差表示为连续的解析形式,最后以重力差作为包含惯导位置误差的量测值,结合扩展卡尔曼滤波算法对惯导位置误差进行最优估计。以分辨率为2′×2′的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,局部重力场模型的平均误差小于0.13mGal(1mGal=10-3cm/s2),潜器的平均经纬定位误差分别小于0.20nm和0.25nm。

重力辅助惯性导航中重力归算的垂直梯度计算

重力辅助惯性导航技术是利用地球物理特征信息数据—重力来完成水下运动载体的辅助导航与定位。为了实现水下运动载体上重力传感器输出的实测重力信息与重力数据库中存储的重力信息之间的匹配,首先必须将这两类数据归算到一个平面。本文研究分析了重力归算中重力垂直梯度求解的各种方法;探讨了不同数值积分区域对扰动重力垂直梯度精度的影响;并通过计算分析,提出了可以直接以重力异常垂直梯度代替扰动重力垂直梯度来求取重力垂直梯度。

基于ICCP算法的重力辅助惯性导航

迭代最近等值线算法(ICCP)是一种重要的匹配导航算法,文中首先介绍ICCP算法的基本原理,随后在0.2′×0.2′重力异常数据库的基础上,利用ICCP算法进行仿真计算得到最佳匹配位置。最后为了验证匹配位置是否可用于修正惯导误差,提出将匹配位置误差作为观测量,用卡尔曼滤波对惯导系统误差进行最优估计。由最后的仿真结果可以看出,ICCP算法可有效抑制惯导纬度误差的增长,且最大纬度误差不超过2,′以匹配位置误差作为观测量可以用来估计惯导方位误差角。

扰动重力矢量对惯性导航系统的误差影响

探讨扰动重力矢量引起的惯性导航系统位置与速度误差的数学计算方法,通过对某海域重力异常的计算,分析扰动重力矢量引起的惯性导航系统位置与速度误差量级的大小及特性。提出重力辅助惯性导航中重力传感器输出的信息,除了能应用于重力匹配以校正惯性导航系统陀螺漂移等累积误差外,还可用于惯性导航比力方程的重力场改正,以消除力学方程中的惯性导航舒拉误差。

基于大气偏振光定向的重力辅助惯性导航算法

根据重力辅助惯性导航方式对动态重力测量精度的要求,提出利用大气偏振光进行辅助定向的方法。从瑞利散射理论出发,深入研究了大气偏振光的定向机理;设计了惯性/重力/计程仪/偏振光组合导航系统的信息融合方式,建立了扩展卡尔曼滤波模型;构建了仿真验证系统,动态仿真结果表明,偏振光提供的方位信息,有效修正了组合导航系统的航向角误差,航向角精度与传感器测角精度相当;同时,通过重力和计程仪的辅助,显著提高了系统的定位定速精度。基于大气偏振光定向的重力辅助惯性导航方式保证了系统的无源性和抗干扰,增强了系统导航性能,具有重要的应用价值。

辅助惯性导航系统的方法和算法发展

综述了辅助惯导的一些主要算法和方法,主要有:重力辅助的匹配方法、基于衰减记忆的匹配算法、基于贝叶斯算法、基于神经网络算法、基于迭代最近点算法、无线电高度与数字地图辅助方法、粒子滤波算法、声呐技术辅助方法、概率数据关联算法、成像激光雷达辅助方法。分别对各类辅助算法和方法的基本原理、主要优缺点进行了简要介绍,展望了辅助算法和方法的发展趋势。

基于高斯样条函数的水下重力辅助惯性导航

在水下重力辅助惯性导航定位问题的研究中,利用卡尔曼滤波实现水下重力辅助惯性导航,需要对重力量测值及其误差建模,为此提出一种基于二维高斯样条函数逼近的水下重力辅助导航新方法,将测量重力与惯导指示重力之差表示为连续的解析形式,解决了利用卡尔曼滤波实现水下重力辅助惯性导航,需要对重力量测值及其误差精确建模的问题。在分辨率为2'×2'的某区域重力异常数据基础上进行仿真分析,局部重力场解析重构后的平均误差小于0.19mGal,潜器的平均经、纬定位误差分别小于0.82和0.20nmile,为提高惯性导航精度提供了依据。

重力辅助惯性导航的匹配算法初探

对重力辅助惯性导航技术的基本原理进行了分析,将采样卡尔曼滤波算法用于重力图形匹配。滤波通过设计少量的Σ点,并计算这些Σ点的经由非线性函数的传播,从而获得滤波值基于非线性状态方程的更新,较广义卡尔曼滤波具有计算精度高、便于计算的特点。

高精度惯性导航系统重力补偿方法

重力扰动是高精度惯性导航系统的一项重要误差源,重力补偿是降低惯性导航系统误差的一项关键技术。通过基于对确定性模型、数据及外部辅助3种重力补偿方法的分析和研究,总结得出了各补偿方法的研究方向以及适用范围,对进一步提高我国未来更高精度惯性导航系统的导航精度具有指导意义,并提供了方法上的参考。

图像辅助的惯性导航系统

本文提出一类利用外部信息来修正惯导系统（ＩＮＳ）的新概念和方法。机载图像传感器获得的地形图像与从机载数字地形数据库获得的地图图像相比较，其结果用来修正ＩＮＳ，消除ＩＮＳ误差随时间增长的特性。本文论述了图像辅助的惯导系统的概念，及其原理、结构、算法；实现图像辅助的惯导系统的关键技术；图像辅助的惯导系统的应用进行了研究。

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。

重力辅助惯性导航中延时误差补偿算法研究

在重力辅助惯性导航系统中,由于重力仪的输出存在时间延迟,造成了观测信息滞后,采用常规扩展卡尔曼滤波算法难以保证滤波的精度。因此,该文首先建立了适应扩展卡尔曼滤波的数学模型,将重力仪实测重力异常与惯导系统指示位置的地图重力异常值之差作为量测信息;然后利用厄特弗斯效应计算重力仪的延迟时间;在此基础上,提出了一种延迟误差补偿算法,将其应用到重力辅助惯性导航系统中。仿真结果表明,该算法能有效地降低时间延迟给系统造成的不利影响,从而提高重力辅助惯性导航系统的定位精度。

重力扰动对惯性导航系统初始对准的影响

随着惯性器件精度的不断提高与高精度导航系统发展的需要,重力扰动成为影响惯性导航系统(inertial navigation system,INS)精度的主要误差源之一。在考虑垂线偏差和重力异常的同时,首先利用解析法推导了重力扰动影响初始对准失准角的误差方程,并将其转化为姿态角误差方程。然后,分析并建立了INS的速度、位置和姿态的误差方程。最后,利用仿真实验验证了重力扰动对INS初始对准的影响。理论分析及仿真实验表明,重力扰动矢量直接影响初始对准姿态角,姿态角误差仅与水平面内的垂线偏差有关,而与重力异常无关。