捷联式航空重力矢量测量低频误差机理和修正

捷联式航空重力仪除了可以实现对重力标量的测量,还可以测量重力的矢量信息。但是在捷联式航空重力仪测量得到的水平分量中存在较大的低频误差。从理论上分析了捷联式航空重力仪水平分量中低频误差的产生机理,并利用地球重力场模型计算值来代替存在误差的低频部分。试验结果表明,在测量空间分辨率4.8 km的条件下,捷联式航空重力仪测量得到的重复测线北向分量的均方差由16.95 mGal改进为2.53 mGal,东向分量的均方差由5.43 mGal改进为2.99 mGal。     

航空重力与重力梯度测量对惯性稳定平台的需求分析

从航空重力与重力梯度测量原理出发,先后导出航空重力与重力梯度测量的观测方程和测量误差方程,然后依据地球重力场特征和功率谱的相关理论,结合航空重力与重力梯度测量中的GPS定位、惯性稳定平台的指向和稳定性、加速度计和梯度仪的误差模型,分析了航空重力与重力梯度测量对稳定平台的需求,在此基础上以航空重力测量中国外常用的双水獭(Twin-Otter)固定翼飞机的实际飞行参数为例,通过数值计算给出了航空重力测量分辨率达到1 mGal时,对惯性稳定平台的角度指向精度、稳定性和随机漂移的要求分别为0.0005°、0.006°/h/Hz和0.0003°/h;航空重力梯度测量分辨率1 E时,对稳定平台对应的指标要求分别降低为0.5°、0.01°/hr/Hz和0.01°/hr。     

海洋重力测量误差补偿技术

海洋重力场信息在勘探矿源和导航定位等方面都具有重要意义.进行海洋重力实时测量时,重力仪会受到各种外界扰动力的影响,再加上重力敏感器本身稳定性和惯性平台系统性能影响,重力敏感器的输出需要进行一系列数据处理和补偿后才能得到当地重力异常值,研究了重力敏感器安装角误差标定、零位漂移估计和格值修正等重力数据预处理方法.分析了海洋重力测量数据处理流程,主要包括零点漂移补偿、水平加速度误差补偿、厄特弗斯效应修正、高度修正和噪声滤波处理等.对每个数据处理过程都提出了具体补偿算法,并分析了补偿后的重力测量误差,将以上重力数据处理方法应用到实际重力测量,结果表明重力仪能够准确测量出当地重力值,其精度为1 mGa1.     

分形滤波在高精度海洋重力仪数据处理中的应用研究

为有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响,提高重力异常测量值的精度,在分析基于分形理论的滤波算法基础上,首次将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中,并与自适应卡尔曼滤波进行对比分析,以实际信号数据与处理后信号数据的均方差作为衡量两种数据处理方法好坏的依据。理论分析和仿真实验表明:分形滤波方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除干扰噪声对重力异常信号的影响,但在相同背景条件下,分形滤波的性能优于自适应卡尔曼滤波。     

小波多尺度分析在重力仪数据处理中的应用研究

为了有效地消除重力异常畸变对重力仪测量数据的影响，得到更高精度的重力异常测量值，在分析小波多尺度分析原理的基础上，首次将其应用到重力仪数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波进行了对比分析，以实际数据与处理后数据偏差平方和的平均数作为衡量两种数据处理方法性能的指标。理论分析和仿真实验表明：小波多尺度分析和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上抑制重力异常畸变对重力仪测量数据的影响，但小波多尺度分析的性能优于自适应卡尔曼滤波。     

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′。     

H∞滤波和自适应卡尔曼滤波在消除重力异常畸变中的对比研究

为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力仪测量精度的影响，得到更高精度的重力异常测量值，根据随机过程理论，分析了重力异常状态方程，并对H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法进行了理论对比分析，将其应用到消除重力异常畸变系统中。为了避免滤波发散，自适应卡尔曼滤波采用降阶的Sage—Husa算法。理论分析和仿真实验表明：H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法都具有较好的滤波收敛特性，并能在一定程度上有效地消除重力异常畸变对重力异常测量精度的影响，但自适应卡尔曼滤波的性能优于H∞滤波。     

基于Simulink的高精度重力仪稳定平台水平误差仿真

给出陀螺稳定平台水平误差的数学模型，然后介绍了Simulink的稳定平台水平误差建模方法，并建立了系统的Simulink仿真图形模型，对稳定平台水平误差及其；引起的重力仪测量误差进行了仿真，并对仿真结果进行了分析。该仿真方法避免了求拉氏变换和拉氏反变换所带来的大量运算，不仅能保证误差分析的精度，而且使系统的误差分析过程变得容易、直观、迅捷。Simulink仿真表明，稳定平台不水平引起的重力仪测量误差为2．12mGal，远大于重力仪的设计误差0．5mGal。因此，必须补偿水平加速度引起的重力仪测量误差。     

平稳小波在高精度重力仪信号处理中的应用

为有效地消除噪声对重力仪测量数据的影响,提高重力异常测量值的精度,在分析平稳小波多尺度分析原理的基础上,将平稳小波应用到重力仪数据处理中,并与传统小波多尺度分析进行了对比.理论分析和仿真实验表明,平稳小波和传统小波都能在一定程度上抑制噪声对高精度重力仪测量数据的影响,但平稳小波的性能优于传统小波.     

基于鲁棒滤波的无人机着陆相对导航方法

针对无人机在移动平台上进行起降时的相对导航问题,提出了一种基于鲁棒高阶容积滤波的惯导/视觉相对导航方法。建立了相对导航系统模型,基于无人机与移动平台之间的相对运动给出了系统的相对惯导方程,并针对系统中传感器的量测特性给出了导航敏感器的测量方程。针对相对导航系统非线性较强且量测噪声不符合高斯分布等问题,在高阶容积滤波的基础上,结合Huber-based量测更新方程,设计了鲁棒高阶容积滤波相对导航滤波器,该方法具有较高的估计精度,且对混合高斯噪声有鲁棒性。相对姿态采用四元数表示,为保证四元数的归一化,在设计相对导航滤波器时采用修正的罗德里格斯参数表示姿态误差。仿真结果表明,该方法可以准确地给出无人机与移动平台之间的相对位置、速度和姿态信息,且估计精度高于扩展卡尔曼滤波、Huber-Based滤波以及高阶容积卡尔曼滤波。