聂晓明[1]2014年在《用于车载自主导航系统激光测速技术研究》文中提出惯性导航系统以其完全自主、不受外界干扰、隐蔽性好、可以同时输出载体位置、速度以及姿态等优点获得了广泛的应用。然而,纯惯性导航系统由于初始对准误差、惯性器件误差以及计算误差的存在,其定位误差随时间呈现发散趋势。激光多普勒测速技术具有测量精度高、动态响应快、测量范围大、测量线性度好等优点,是当今速度测试领域的重要发展方向,可用于速度-惯性组合导航系统。本文从实际应用的角度出发,对车载激光多普勒测速仪的原理、光路结构、信号处理进行了理论和实验研究,并进行了初步的车载激光测速仪与惯性测量单元的组合导航实验。由于纯惯性导航系统的定位误差随时间呈发散趋势,为提高载体自主导航精度,提出将激光测速仪与惯性测量单元组成组合导航系统,从光路结构、信号处理方法、应用领域叁个方面回顾了激光多普勒测速技术的发展过程并介绍了国内外该领域的研究现状。阐述了由于光源与接收器间相对运动引起的光学多普勒效应的原理,以及激光多普勒自主测量车式载体速度的基本原理。对比直接光谱探测与光学外差探测技术,指出光学外差探测技术用于激光多普勒测量中的多普勒频率探测具有的优势,论述了基于光学外差技术的平衡探测原理。针对参考光结构光能利用率低、信噪比差的不足,提出了分光再利用光路结构,提高了激光测速系统的信噪比;针对双光束差动以及多点分层光路系统中多普勒频率受光源波长漂移影响的问题,提出了波长不敏感光路结构;针对高速测量时,经典激光测速系统多普勒频率太大以致难以或者无法测量的问题,提出了基于双纵模激光器的双探测器光路结构。讨论了多维速度测量方案以及速度方向辨别原理。在建立了激光多普勒信号模型的基础上,提出了用于激光多普勒信号处理的一体化解决方案。通过信号调理、多普勒频率解算、结果输出叁个单元组成完整的信号处理方案。其中信号调理单元实现光电转换、电流电压转换、电压前置放大以及模拟数字量转换的功能;多普勒频率解算单元通过数字信号处理芯片,基于快速傅里叶变换、频谱细化、频率校正等技术实现快速准确的多普勒频率解算;信号输出单元通过有效性判据判别多普勒信号有效与否,并作出相应的输出。针对载体加速度较大时出现的非平稳激光多普勒信号,提出将希尔伯特-黄变换用于速度和加速度的解算,仿真表明通过总体经验模态分解以及瞬时频率,通过拟合可以解算出速度和加速度。系统、定量地分析了车载激光多普勒测速仪的误差源,并针对各种误差源提出了抑制或消除措施。在研究分析激光测速光路结构、信号处理方案、误差项及控制措施的基础上,研制出基于分光再利用光路结构的一维、二维车载激光多普勒测速仪工程样机。系统信号处理硬件实现通过DSP+FPGA+高速AD实现,其中AD负责激光多普勒信号的数模转换及量化,DSP负责核心的信号处理算法实现,FPGA作为DSP从AD转换芯片接收数据的缓存以及输出接口的数据发送。为评价所研制激光测速仪的性能,进行了实验室内的高精度转台实验。实验结果表明:所研制激光测速仪测量精度优于0.08%;测量线性度优于0.082%;测量速度下限为0.0678m/s。为评价车载激光测速仪用于实际路面车辆速度测量的动态测量可行性,进行了与GPS以及美国Beta laserMike公司高精度激光表面速度仪的对比测量实验。实验结果表明:所研制激光测速仪相较于GPS自主性好、数据更新频率高;相较于Beta laserMike测速仪具有信号丢失率低的优点,适合于实际路面上的车载自主速度测量。进行了普通柏油路、泥泞草地、大石子路上等不同路况下的车载速度测量实验,实验结果表明本文所研制激光测速仪可以适应不同表面性质路况的车载速度测量。开展了车载激光测速仪与惯性测量单元的组合导航实验。组合导航工作模式选择航迹推算。讨论了车载激光测速仪的比例因子及惯性测量单元安装差角的标定方法。采用一维激光测速仪,以差分GPS输出位置为基准,进行了多组车载导航实验,得到了较好的结果。建立了激光测速仪的测速误差模型以及捷联惯导航向角误差的简化模型。通过数值仿真结合实验测量位置误差反估出激光测速仪实际车载运行中的测量精度优于0.08%。
严恭敏[2]2004年在《捷联惯导算法及车载组合导航系统研究》文中提出捷联惯导系统(SINS)的惯性器件(陀螺仪和加速度计)直接固联在载体上，这就给捷联系统的软、硬件设计提出了有别于平台惯导系统的特殊问题。对捷联惯导系统的研究一方面致力于对载体运动信息的精确测量，另一方面致力于求取导航解的精确算法。 本文的主要研究工作如下： 1．针对当前捷联惯导系统中惯性器件的输出大多采用增量形式的数据输出，简要介绍了适合于增量形式数据处理的捷联算法基本理论。基本理论包括四元数和等效旋转矢量算法、圆锥误差及其补偿算法、划船误差产生的机理及其补偿算法、涡卷误差产生的机理及其补偿算法。 2．以东北天坐标系为导航坐标系，假定姿态、速度和位置更新周期相同时，详细推导了捷联惯导的数字迭代算法。仿真结果表明：捷联惯导算法能实现对姿态圆锥误差和速度划船误差的补偿。 3．对捷联惯导系统、里程仪(OD)和全球定位系统(GPS)误差方程进行了分析，建立了以捷联惯导系统为主的用于卡尔曼滤波的系统方程和观测方程，给出了车载组合导航系统的分布式滤波组合方案。仿真结果表明：组合导航系统在反馈校正时能有效地抑制导航误差。 本文有如下创新点： 1．在捷联惯导数字迭代算法中，姿态算法有效处理了导航坐标系旋转的影响，利用位置矩阵求解位置的方法很容易地解决了涡卷误差的补偿问题。程序设计者可按照论文中的捷联惯导迭代算法编制出实用的程序。 2．在模拟航迹基础上，对捷联惯性导航算法和车载组合导航系统进行了面向对象的C++程序设计和仿真。
吴亮[3]2015年在《基于FOG捷联惯导的水下组合导航系统研究》文中认为高精度和稳定可靠的导航系统是水下航行器顺利完成水下作业的关键之一,然而,在复杂的水下环境中,单一的导航方式由于自身的缺陷在实际应用中具有很大的局限性。由捷联惯导系统(SINS)、多普勒速度计程仪(DVL)、磁罗经(MCP)以及深度计(Depth)组成的水下组合导航系统,充分利用多元导航信息辅助捷联惯导系统,具有高精度和强鲁棒性的特点。本论文主要包括以下五方面的内容：第一,详细阐述了捷联惯导系统、多普勒速度计程仪、磁罗经以及深度计的导航原理,并对其误差进行了详细分析；另外,详细阐述了信息融合理论,包括卡尔曼滤波理论和联邦卡尔曼滤波理论。第二,针对捷联惯导系统在复杂环境中的初始对准问题,提出利用外速度和转弯机动的运动约束条件,以提高航向失准角和惯性器件误差的可观测性,从而实现在载体机动过程中完成初始对准。第叁,在对导航系统的原理及其误差进行分析的基础上,分别建立了SINS/DVL、 SINS/MCP以及SINS/Depth组合导航的状态方程和量测方程,并且应用联邦卡尔曼滤波理论构建了水下组合导航系统。第四,针对水下组合导航系统的故障诊断问题,在改进传统残差χ2检测法的结构并引入残差的均值和标准差作为判据的基础上,提出了一种改进的残差χ2检测法,实现了快速检测和辨识系统突变型故障。第五,针对水下组合导航和行进间对准算法进行了大量的仿真实验,验证了水下组合导航系统在多种载体机动环境中能保持高精度和强鲁棒性。通过样机实验包括转台实验和车载实验,验证了基于WINDOWS+RTX的水下组合导航系统的可靠性,并进一步验证了上述算法的有效性。
韩松来[4]2010年在《GPS和捷联惯导组合导航新方法及系统误差补偿方案研究》文中提出传统的GPS和捷联惯导组合导航技术中存在着一个基本矛盾,即高精度组合系统的可靠性和实时性较差,而实时性和可靠性好的组合系统精度较低。比如,GPS RTK定位和捷联惯导的组合导航系统精度很高,但是随着定位位置与GPS基站之间距离的增加,系统的可靠性逐渐下降,且由于需要进行整周模糊度解算而实时性较差,因此不能应用于无区域限制的实时导航中;伪距和捷联惯导的组合导航系统具有很好的可靠性和实时性,适于导航应用,但精度较差。本文的研究目的之一就是通过GPS信息的合理应用以及新的组合技术来提高GPS和捷联惯导组合导航系统的整体性能。此外,惯性传感器的随机误差和捷联惯导的初始对准误差是组合导航系统的关键误差,本文的另一个研究目的就是通过新技术实现GPS辅助的这两种误差的最优补偿。围绕上述两个研究目的,本文主要完成了以下研究工作:1.以GPS载波相位观测量为基础,研究了载波相位时间差分观测量,并推导了其观测方程;探讨了载波相位时间差分观测量在导航与组合导航中的应用。误差分析表明载波相位时间差分兼具伪距和载波相位的优点,是一个非模糊的高精度的GPS观测量;导航试验研究表明由载波相位时间差分可以解算出毫米/秒量级的高精度速度;组合导航试验研究表明载波相位时间差分和捷联惯导的组合导航系统具有很高的短时精度,但是系统的位置误差存在着缓慢的积累效应。2.针对含有两种观测量且两种观测量之间测量噪声差异较大的最优估计系统,提出了使用双速卡尔曼滤波器把低噪声的观测量以高频的形式、把高噪声的观测量以低频的形式融入到最优估计系统中。通过分析双速卡尔曼滤波的误差协方差传播过程,发现双速卡尔曼滤波技术可以有效地隔离来自于不同观测量的测量噪声,另外双速卡尔曼滤波技术还可用于实现非同步观测信息的融合以及提高运算效率。3.以双速卡尔曼滤波器为数学工具,设计了基于载波相位时间差分、伪距和捷联惯导的紧组合导航系统。针对系统的实现问题,推导了双速卡尔曼滤波的系统方程(基于惯导误差方程)、高速卡尔曼滤波的测量方程(基于载波相位时间差分的观测方程)、以及低速卡尔曼滤波的测量方程(基于伪距的观测方程)。试验研究表明,提出的组合导航技术与经典组合导航技术相比,使导航的位置精度获得了改善,且明显改善了系统的速度精度、姿态精度和滑行性能。4.有色噪声对惯性传感器的性能有重要影响,为了在组合导航过程中在线补偿有色噪声引起的惯性传感器误差,需要对有色噪声进行建模。首先,针对单独的有色噪声,提出了从其功率谱密度函数推导其随机微分方程模型的一般步骤,并推导了几种常见有色噪声的随机微分方程模型。然后,针对多种有色噪声并存的情况,提出并证明了随机微分方程的等价性定理,此定理指出在宽平稳的意义下,多个随机微分方程可以等价地使用单一随机微分方程描述,并给出了此等价随机微分方程系数参数的确定方法。此定理解决了多种有色噪声共存时的等价建模问题,为有色噪声的在线补偿奠定了数学基础。5.设计了GPS辅助的惯性传感器随机误差在线补偿方案。在此补偿方案中,白噪声、量化噪声和有色噪声分别按照下列方法进行处理:(1)白噪声用以确定系统的过程噪声协方差矩阵;(2)通过修改惯导的误差方程,把量化噪声转化为等价的白噪声,并用以扩展系统的过程噪声协方差矩阵;(3)由等价性定理导出的多种有色噪声的等价随机微分方程模型用以扩展组合导航的系统方程。试验测试结果表明此在线补偿方案有效地补偿了惯性传感器的随机误差,明显改善了纯惯导系统的运行性能。6.为了减小大航向误差条件下捷联惯导动基座初始对准的模型误差,提出并实现了一种大航向误差条件下的捷联惯导动基座初始对准方案。针对此对准方案的实现问题,推导了相应的粗对准误差方程和测量方程以及精对准误差方程和测量方程。试验结果验证了所提出方案的优越性,通过与经典方案的试验结果相对比,发现所提出的初始对准方案明显改善了大航向误差条件下初始对准的精度和速度。7.为了减小捷联惯导动基座初始对准的观测量误差,设计了高精度的载波相位时间差分辅助的捷联惯导动基座初始对准方案。试验结果表明,载波相位时间差分辅助的捷联惯导动基座初始对准精度已经接近GPS PPK(Post-Processing Kinematic)定位辅助的捷联惯导动基座初始对准精度。
王新宇[5]2016年在《捷联惯性导航系统行进间精度保持技术研究》文中指出快速性、准确性和可靠性一直是武器研制过程中相互影响的技术难点,需要均衡考虑叁者影响后,合理设计出系统的各项性能指标。研究军用车载导航技术时,提高系统的快速性可以体现为让载体在技术阵地完成初始对准的全部过程,在转场的过程中只需保持系统的精度、保证系统误差在允许的范围内,即可让载体到达发射阵地后无需再花费时间进行对准,符合快速性的设计原则,有助于增加武器作战时整体的生存能力。本文主要使用捷联惯性导航结合其他技术来解决在行进过程中受多方面影响面临的精度降低、误差累积等问题。捷联惯性导航(SINS)因自主性高等特点成为了国防军事中的重要导航方式,是热门的导航研究内容之一。随着现代军事发展,为满足车载导航系统高精度和高可靠性的要求,研究人员提出了基于SINS新一代组合型导航的研究方向,使用多种导航技术相互配合能够最大程度地体现各自优点,提供精度更高的导航信息。本文使用轨迹发生器获得规划的轨迹信息,模拟载车行进间转场过程,进行SINS导航仿真实验,结果表明该算法处理的系统导航精度高,满足闭环原则;引入各项误差后系统误差随时间迅速增加、误差曲线发散严重,难以保持行进间的精度。本文基于SINS导航技术研究了组合导航精度保持系统的方案并设计其构成模块,分别选取SINS+GPS结合模式,建立相关速度、位置等多种类型的误差模型,并考虑了杆臂误差,增加了实际工程应用的可行性;选取SINS+里程计(OD)结合模式,在原基础上另外添加了安装误差及里程计刻度系数误差,构造成为综合误差模型。根据系统的误差方程结构,选取卡尔曼滤波方法对误差数据处理,选择多种状态量和观测量进行滤波更新,然后每隔一段时间采用速度和位置反馈的方式对SINS导航信息实时修正。此结构可提高系统精度并且增加系统能实时反馈的特性。结果表明最优估计的系统误差符合行进间精度保持的技术要求,增加了系统的适应性。为了提高系统可靠性、增加系统容错能力,基于联邦滤波算法、信息融合技术等理论,综合构建了SINS+GPS+OD组合导航,设计出无重置联邦滤波结构的主子滤波器并分析了具体估计算法。仿真表明此算法有效,虽然组合滤波后的次优估计结果稍差于子滤波器的最优估计结果,但系统误差仍在许可范围内,提高容错性的同时可以起到行进间系统的保持精度的作用。
李兵[6]2012年在《复杂环境下的车辆组合导航系统研究》文中进行了进一步梳理全球定位导航系统(GPS)可以输出高精度的导航定位信息,但由于外部环境因素影响导致GPS信号失效时,GPS接收机不能正常工作。捷联惯性导航系统(SINS)是一种自主式导航方式,不受外界环境影响,但是捷联惯性导航系统因自身工作原理,导航定位误差会积累,所以捷联惯性导航系统不能长时间单独工作。GPS/INS组合导航系统很好的解决了这个问题,它弥补了惯性导航误差积累的问题,同时在GPS信号失效的短暂阶段可以由惯性导航单独工作继续连续的提供导航定位结果。本文首先对全球定位导航系统(GPS)和捷联惯性导航系统(SINS)进行了详细的分析,进而对GPS/INS组合导航系统和里程计/INS组合导航系统相关技术进行了深入研究。其中,对GPS/INS组合导航系统中的松组合算法进行了仿真验证和车载实验验证;同时,对里程计/INS组合导航系统中的松组合算法进行了仿真验证和车载实验验证。在工程背景下,基于MEMS级别的IMU实现了GPS/DR松组合导航系统,并针对地面车辆的运动特点,引入了车辆的不完全约束条件。论文中,分别验证了GPS/INS和里程计/INS组合导航算法;最后,通过户外车载实验,验证了本文中所实现的GPS/INS松组合导航系统和里程计/INS松组合导航系统的可行性,进而有效的证明了本文引入的车辆的不完全约束条件的有效性,成功地解决了GPS信号失效阶段,低精度惯性导航设备单独工作时误差快速积累的问题
杨波, 王跃钢, 孟朝, 郭志斌[7]2014年在《车载捷联惯导/重力匹配/高度计组合导航方法》文中研究表明研究了一种基于捷联惯导、重力匹配和气压高度计进行车载组合导航的方法。建立了重力匹配导航的误差模型,将重力匹配获得的水平位置、高度计输出的高度与捷联惯导输出的对应信息相减作为量测,采用Sage-Husa自适应滤波进行组合导航滤波设计,并针对重力匹配导航非等间隔输出问题,对滤波方程进行了改进。仿真结果表明,该组合导航方法具有较高的导航定位精度,自主性强,抗干扰性好,在军用领域具有良好的应用前景。
杨明[8]2017年在《车载捷联惯导系统标定技术研究》文中研究说明随着捷联惯导系统在载车定位定向上的广泛应用,其对导航精度要求也随之提高,经过标定补偿捷联惯组误差项是提高导航精度的一种重要手段,传统的分立式标定能够在一定程度上准确标定出误差项,但其对转台依赖程度较高,对于车载导航设备有很大的局限性,因此课题主要研究捷联惯导系统系统级标定技术。首先,捷联惯性组件(光纤陀螺和加速度计)在被安装上载车之前需要进行标定,实验室多采用分立式标定,标定耗时长,精度有限,且对于转台精度有较高的需求,本文设计了一套基于实验室内场的全参数(包含惯组所有主要误差项)系统级标定方案,用来标定陀螺和加速度计的各个误差项,并对设计进行了仿真验证和实物验证成功验证了设计的准确性,最后将分立式标定补偿与系统级标定补偿后的效果进行对比说明了系统级标定方案的优点。其次,考虑到载车存在角运动时加速度计内杆臂问题,实验室分立式标定和上述设计的全参数系统级标定并未考虑加速度计内杆臂问题,因为实验室自制惯导设备是按严格的内杆臂尺寸进行生产并在标定之前对其进行了补偿,对于其它来源的惯导设备内杆臂尺寸未必有特定规格,因而针对加速度计内杆臂问题设计了一套基于实验室内场的系统级标定方案,用来标定加速度计的内杆臂长度,并对设计进行了仿真验证和实物验证。然后,对比上述的内场系统级标定,针对车载外场系统级标定技术进行研究,并设计一套车载捷联惯组免拆卸外场系统级标定方案,对车载捷联惯组零偏进行外场标定,与上述内场标定相互补充,对车载捷联惯导系统标定进行了全方位研究,并对设计进行了仿真验证和实物验证。最后,对比上述车载SINS内场、外场标定技术,从车载单SINS缺点引出车载SINS/OD组合导航中里程计的刻度因子误差和安装误差问题,设计了一套系统级标定方案,用来标定里程计刻度因子误差和安装误差,并对设计进行了仿真验证和实物验证。
郑黎方[9]2008年在《SINS/GPS组合导航系统新算法的研究与实现》文中认为组合导航对各种导航子系统的导航信息进行综合处理,取长补短、充分发挥各导航子系统的优点,提高了系统整体性能,因而成为导航系统的主要解决方案。但是目前地面组合导航系统普遍存在自主性不足、容错性不高、过度依赖卫星等缺点。另外在实际应用中往往需求导航系统在动态环境中对准与导航同步完成,达到快速启动目的。但由于捷联惯导系统初始启动时存在较大的非线性特性、外界复杂环境造成的较大干扰、噪声模型不确定等原因,使用常规滤波方法如卡尔曼滤波往往无法达到目的。本文针对以上问题,主要做了如下研究工作:首先,在分析捷联惯导(SINS)原理及SINS、GPS、里程仪(OD)误差模型基础上,设计了基于联邦滤波算法的SINS/GPS/OD组合导航信息融合系统。对捷联惯导原理及组合导航系统信息融合方法,编写了相关计算机仿真程序,并做了大量的仿真实验。实验结果表明该组合导航系统集合了叁种导航设备的优点,具有导航精度高,自主性强和容错性高的优点,当GPS信号长时间丢失条件下,仍能在较长时间内保持较高的定位精度。然后,分析了适合于非线性非高斯场合的粒子滤波算法原理,在组合导航系统动态快速启动应用背景下,结合SINS/GPS组合导航系统非线性滤波模型,提出了两种改进的粒子滤波方法:1)自调整粒子滤波方法。根据观测噪声的统计大小,自适应调整似然分布的形状,使之与先验分布重迭区域更大。仿真结果表明,该方法能有效解决了高观测精度情况下粒子滤波易发散问题,有效提高滤波稳定性。2)卡尔曼/粒子组合滤波算法。将SINS动态误差模型分为线性和非线性两部分,分别采用卡尔曼和粒子滤波对线性和非线性状态进行估计。仿真结果表明该方法克服了SINS误差模型维数较高带来的维数灾难问题,提高了实时性。改进后的粒子滤波方法能有效提高组合导航系统抗干扰能力、稳定性及实时性,达到快速启动目的。最后,基于DSP+DUAL-RAM+MCU构架,设计并实现了一套组合导航系统原理样机,划分了组合导航系统的各任务模块及优先级,给出了导航计算机详细的硬件设计方案及系统软件设计流程。采用云海YH-7000光纤IMU及JAVAD JNS Gyro-2T GPS接收机,对组合导航系统进行了测试实验。
姚理[10]2014年在《激光陀螺车载定位定向系统研究》文中研究说明为提高陆用导航系统的寻北和定位精度，提升我军的综合实力，本文对陆用激光陀螺车载定位定向系统进行了深入研究。首先对捷联惯导/里程计（Strap-down Inertial Navigation System/ODometer，SINS/OD）组合导航车载定位定向系统原理进行介绍，分析其误差传播特性，并对误差结果进行仿真验证；其次，为了提高系统的快速性，研究了车载定位定向系统自主快速寻北技术，提出基于惯性系的快速粗对准方法并给出其具体实现算法，并对基于惯性系卡尔曼（Kalman）滤波的精对准算法和基于组合导航滤波的精对准算法进行了研究，为了实现由对准过程到导航过程的平滑过渡，车载定位定向系统采用了基于组合导航算法的系统精对准方法；最后，研制出激光陀螺SINS/OD组合导航车载定位定向系统原理样机，利用原理样机对系统的误差分析结果、快速寻北算法进行验证。系统最终实现了定位误差小于行驶路程的0.2%，寻北时间小于5分钟，航向精度优于0.08°的水平。
参考文献：
[1]. 用于车载自主导航系统激光测速技术研究[D]. 聂晓明. 国防科学技术大学. 2014
[2]. 捷联惯导算法及车载组合导航系统研究[D]. 严恭敏. 西北工业大学. 2004
[3]. 基于FOG捷联惯导的水下组合导航系统研究[D]. 吴亮. 东南大学. 2015
[4]. GPS和捷联惯导组合导航新方法及系统误差补偿方案研究[D]. 韩松来. 国防科学技术大学. 2010
[5]. 捷联惯性导航系统行进间精度保持技术研究[D]. 王新宇. 哈尔滨工业大学. 2016
[6]. 复杂环境下的车辆组合导航系统研究[D]. 李兵. 上海交通大学. 2012
[7]. 车载捷联惯导/重力匹配/高度计组合导航方法[J]. 杨波, 王跃钢, 孟朝, 郭志斌. 现代防御技术. 2014
[8]. 车载捷联惯导系统标定技术研究[D]. 杨明. 哈尔滨工程大学. 2017
[9]. SINS/GPS组合导航系统新算法的研究与实现[D]. 郑黎方. 北京工业大学. 2008
[10]. 激光陀螺车载定位定向系统研究[D]. 姚理. 哈尔滨工业大学. 2014
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