A new method for the combination of GPS and MEMS inertial sensors

提出了一种新的GPS/MEMS微惯性器件组合方法,并根据组合结构的需求.设计了基于载体机动模型和卡尔曼滤波器的GPS信息滤波算法来获取由于载体轨迹机动引起的加速度,从而对基于MEMS微惯性器件的姿态测量算法进行载体机动性补偿,得到的姿态信息对GPS信号失锁不敏感,避免了传统GPS/INS组合方式在无GPS辅助时由于MEMS器件精度低而导致的姿态误差快速、无限增长的问题,而且运算量小,适合在微小型系统上实现.跑车试验表明,该新组合算法与传统GPS/INS组合相比,姿态精度略有下降,但远好于未作机动性补偿的MEMS微惯性器件的姿态测量算法.     

基于修正EKF的微小型飞行器姿态估计

分析了常用飞行姿态估计方法在微小型飞行器上应用的局限性,针对基于微机电系统(MEMS)惯性器件的姿态测量方案,构建了以MEMS陀螺仪姿态矩阵解算为状态更新、以MEMS加速度计重力矢量解算为观测更新的扩展卡尔曼滤波器(EKF),推导了相应的卡尔曼滤波方程.为了提高该滤波器抵抗机动加速度干扰的能力,设计了基于M估计的新息修...     

基于MEMS陀螺的低成本捷联惯导系统设计

介绍了一种基于MEMS陀螺和石英挠性加速度计的低成本捷联惯性导航系统的设计与实现方法。给出了惯性测量单元(IMU)的模型方程,并在全温下对IMU的输出进行补偿;采用"四元数"法进行姿态计算,通过坐标变换、积分运算确定载体的速度、位置;对惯测样机进行了60 s的静态测试,结果表明该系统短期准确度满足SINS/GPS组合导航系统需求。     

地磁姿态检测系统弹体摆动误差 分析与补偿方法

针对地磁/GPS组合姿态检测系统测量精度受弹体摆动影响较大的问题,在分析地磁/GPS组合姿态检测系统的弹体摆动误差的基础上,提出了基于地磁陀螺组合的姿态检测方法,建立了地磁陀螺组合姿态检测模型,利用两轴MEMS陀螺测量的角速率实时积分求解弹体偏航角,结合地磁模块输出的三维地磁分量,组合求解弹体姿态信息.结果表明,与地磁/GPS组合方案相比,增加陀螺模块可消除滚转角和俯仰角随弹体摆动而产生的误差波动,测姿能够适应各种运动环境变化,并保持良好的稳定性.     

基于GPS与惯性组件的复合测姿系统设计

针对微小型载体空间有限而无法安装大型测姿系统,提出了一种低成本的微型复合测姿方案.复合测姿系统由单天线GPS和MEMS惯性组件构成.利用扩展卡尔曼滤波将单天线GPS和MEMS惯性组件信息融合,提高了姿态估计精度.室外车载实验结果表明,利用该复合测姿系统解算的滚角和俯仰角误差可控制在1°以内,航向角误差可控制在2°以内.     

MEMS惯性传感器现状与发展趋势

自上世纪90年代以来,针对MEMS惯性器件的研究越来越多,MEMS惯性传感器开始得到广泛的商业应用。本文对部分MEMS惯性传感器国内外的新近研究成果进行了分类与归纳,分别对MEMS加速度计、MEMS陀螺仪和微惯性测量组合以及惯性微系统进行了研究与分析。对MEMS惯性传感器发展趋势进行了初步推断,认为未来MEMS惯性传感器的发展主要有四个方向:高精度,以满足日益精细化、智能化的应用需求;微型化,以实现便携、分布式应用要求;高集成度,以完成多种功能高密度组合;适应性强,以适应复杂应用环境,拓宽应用范围。     

基于三子样更新的EKF低成本MEMS姿态估计算法

针对低成本MEMS惯性器件精度较低、噪声较大、存在误差随时间积累而无法满足长时间载体姿态测量的问题,提出一种基于三子样姿态更新的扩展卡尔曼姿态估计算法。该算法结合三子样构造姿态更新四元数作为扩展卡尔曼滤波的状态量,利用当地导航系下重力场、磁场中相关数据通过比例积分控制器完成对角速率误差的一次补偿,同时作为扩展卡尔曼观测信息,完成对姿态四元数的实时校正,以此降低误差随时间积累的影响。为验证算法精度,设计转台静态及车载动态试验,试验结果表明在测试约为400 s的时间内,航向角误差约为5°,俯仰角及滚转角误差低于2°,且无发散问题,满足长时姿态测量要求。     

基于MEMS传感器的高精度姿态角测量研究

针对传统姿态参考系统姿态解算容易受到载体运动加速度的干扰,导致系统精度变低、稳定性变差等问题,提出一种改进的卡尔曼滤波算法。该算法建立基于四元数的惯性系统姿态解算数学模型,并根据载体运动加速度的大小,适时调整卡尔曼滤波器的量测噪声方差的大小,以此减弱卡尔曼滤波过程中运动加速度对姿态角解算精度的影响。采用MEMS三轴陀螺仪、加速度计和磁阻传感器完成载体在电梯升降过程中的测量,对实验测量数据进行姿态解算,结果表明改进后的卡尔曼滤波算法能够有效减小运动加速度对姿态解算的影响,姿态角的均方根误差相对于传统的姿态参考系统降低约40%。     

基于RBF神经网络的微惯性测量组合标定

针对微惯性测量组合标定精度低的问题,充分发挥神经网络良好的逼近非线性函数的优势,以RBF神经网络为主要逼近手段,对微惯性测量组合输出非线性特性进行精确逼近,从而得到更为准确的标定结果.试验结果表明,基于RBF神经网络的标定算法能够有效地逼近微惯性测量组合敏感信息,与传统基于最小二乘法建模方法相比,微惯性测量组合输出标定...     

基于MEMS惯性传感器的微型姿态测量系统

提出了一种基于低成本MEMS惯性传感器的微型姿态测量系统,包括MEMS速率陀螺、MEMS磁强计、单轴MEMS加速度传感器.重点研究了基于扩展Kalman滤波（EKF）的姿态估计创新算法,通过速率陀螺更新误差状态四元数计算姿态角,并通过飞行方向的加速度传感器和三轴磁强计来补偿陀螺漂移和姿态角误差,利用扩展卡尔曼滤波方程消除瞬时干扰,实现高动态姿态测量.系统的仿真和高动态实验表明,姿态测量动态精度低于5°,静态精度低于0.7°.     

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量

本文以RT3000惯性\GPS组合导航系统为研究对象,进行了组合导航的技术介绍,介绍了SINS(捷联惯性)/GPS组合导航系统工作原理,采用四元数法进行姿态描述,通过捷联惯性导航计算导航参数,利用卡尔曼滤波进行修正。通过实验发现,在这些技术的支持下,SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。     

基于神经网络辅助观测的连续组合导航算法研究

针对因全球定位系统(GPS)信号失效导致捷联式组合导航系统SINS/GPS组合导航系统发散的问题,设计了一种基于神经网络辅助观测的智能组合导航算法.该方法在GPS信号有效时训练神经网络,当GPS失效后利用神经网络自主重构组合导航系统,将神经网络的输出信息作为观测量构建新的Kalman滤波器,以实现对捷联惯性导航系统误差的连续反馈校正,从而实现了高精度的连续导航.该方法得到了仿真验证,从仿真结果可以看出,在GPS短时失效的情况下,该方法有效抑制了姿态角、速度和位置的发散现象,提高了组合导航系统的精度和可靠性.     

基于分形小波变换的MEMS动态模糊图像亚像素检测技术

基于机器微视觉的微机电系统（MEMS）动态测试系统,提出了一种分形小波变换亚像素检测技术提取MEMS运动轨迹算法.该算法结合电耦合器件（CCD）成像机理,利用图像的分形参数进行随机分形插值对图像边缘进行重建,通过小波变换实现重建后图像亚像素精度的边缘检测.在连续光照明条件下,对MEMS平面微运动模糊图像进行检测处理,提取和分析了MEMS运动轨迹.将该方法和在频闪条件下测得的MEMS器件的平面微运动幅值的结果进行了比对分析和讨论.由实验结果可以看出,本方法有较高的测量精度,其测量绝对误差小于0.02像素.     

基于奇异谱分解的微机械加速度计振动噪声抑制方法

微机械（MEMS）惯性传感器成本低的同时噪声较大,易受振动信号的干扰。为了利用微机械惯性传感器构成低成本姿态估计系统,提出了一种基于奇异谱分解（SSA）的振动噪声预处理方法。SSA方法的实质是利用延迟扩维矩阵进行主成分分析,其延迟相关的算法能够有效地分离出加速度计测量值中的趋势项与周期项,趋势项中包含有需要的姿态变化信号,周期项即为低频振动噪声,根据过零点检测方法提取出趋势项,将该趋势项作为加速度计的测量值,即可实现对振动噪声信号的抑制,有效地提高姿态估计精度。实际的跑车实验验证了本方法的可行性和有效性。     

基于椭球假设的MIMU现场标定方法

微惯性测试单元(MIMU)中测量组合的测量准确度直接影响姿态测试系统姿态解算的准确度,根据微惯性测量组合任意静态位置3个轴测量模值为固定值,提出一种基于椭球假设的MIMU现场快速标定方法。通过分析微惯性测量组合的误差模型,对其在不同姿态下的测量数据进行椭球拟合,快速得到全部标定参数。试验结果表明:该方法可在没有精密标定设备的条件下现场标定,操作简便、快速,准确度可以提高3个数量级,满足导航解算的准确度要求。     

基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法

针对MEMS陀螺仪以及加速度计传感器单独测姿时,传感器数据中存在复杂噪声和测量误差导致测量得不到最优姿态角的问题,设计了一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法.算法采用扩展卡尔曼滤波方法实现数据融合,并且在利用Allan方差估计MEMS陀螺动态噪声的同时,加入了遗忘因子和限定记忆的算法思想,从而实时地跟踪数据的量测噪声,实时修正角度估计误差,有效地提高了姿态测量系统的精度.实验结果表明,二者组合定姿可实现高精度的姿态测量,验证了算法良好的动态噪声抑制能力,提高了系统对环境变化的适应性.     

MEMS变发射率真空热控器件研究进展

变发射率热控技术是空间环境下的重要热控手段.微小卫星质量轻,尺寸小,功耗低及其真空环境工作等特点对热控系统提出了新的要求,相应热控器件应具有小质量、大发射率调节比、关闭状态漏热小、响应快等特点.MEMS技术由于其设计灵活性高、功耗低及器件体积、重量方面的优势,可很好地满足这类器件的要求.本文重点对基于MEMS技术的微百页窗,微热开关,微静电换热器等技术的研究进展、关键技术与适用范围进行了归纳总结,将基于MEMS技术的变发射率器件和基于材料研究的电致变色和热致变色这两种技术进行了对比分析,指出了MEMS技术在微小卫星变发射率热制器件中的发展趋势和潜力.     

MEMS加速度计的发展趋势研究

基于MEMS新型惯性传感器件的基础理论与结构设计研究,建立基于SOI材料的电容式MEMS加速度计模型理论,并总结出国内外MEMS加速度计的发展趋势,为其进一步研究提供一定的理论依据。     

基于MEMS传感器的微型无线姿态监测系统

本文阐述了基于MEMS的微型无线姿态监测系统平台,可对微型载体的姿态进行测量和远距离传输,并进行后续的姿态控制分析和误差噪声分析.系统由自行研制的MEMS方位水平仪和微型无线数据传输系统组成,MEMS方位水平仪实现微型载体的全姿态测量,俯仰角测量范围-90°~90°,滚转角测量范围-180°~180°,航向角测量范围0°~360°,测量角度误差小于0.5°,灵敏度为0.1°;数据传输单元,有效质量为35g、功耗低,体积为40x60x30mm3,误码率达到106,传输有效半径达1.5km;平台通过微型飞行器三维模拟转台,进行了对系统监控的可靠性仿真测试,数据表明MEMS微型无线监测系统可应用于对微型载体的姿态实时监测.     

基于MEMS惯性传感器和GPS接收机组合的高动态弹道参数遥测系统

本文根据高速旋转弹箭外弹道参数的测试需求以及弹体在外弹道飞行环境中的特点,提出了基于MEMS惯性传感器和GPS接收机组合来构建遥测系统的总体方案和解决问题的方法.文中详细分析了遥测系统测量原理以及引起测量误差的各项因素,并介绍了遥测系统的组成和工作过程.在火箭弹靶场动态试验中,遥测系统成功地获取了在高速飞行及旋转条件下全弹道的弹体惯性参数和飞行轨迹信息,为常规弹箭靶场飞行试验动态性能的评定开辟了有效途径.