GPS在载体姿态测量中的应用

本文主要介绍利用ＧＰＳ进行勒体姿态测量的工作原理、有关技术及ＧＰＳ姿态测量系统的组成。利用ＧＰＳ测量姿态，精度不会随时间而降低，运用皮信号测量不涉及Ｐ码及Ｃ／Ａ码的具体结构，造反可用性（ＳＡ）和轨道误差及电离层折射误差可以忽略不计，比通过惯性猎取将更便宜、精度更高。在不远的将来，这种技术可望在某些领域代替惯性技术，或与惯性系统组合，成为一种新的高精度、高可靠性、成本低的导航系统。     

基于激光陀螺的变形测量系统方案设计

设计了一种变形测量系统,主要功能为消除舰船姿态测量设备和被试设备处于不同安装位置时由于船体变形对精度检测造成的影响.在介绍了激光陀螺工作原理和分析测量原理的基础上进行总体方案构建,对惯性测量单元、时统模块和设备安装配置进行重点设计,完成了实船安装方案和验证方案设计.试验结果表明,所设计的各部分工作正常,测量精度优于25”,满足系统设计要求.     

MEMS航姿测量系统在航海领域的设计研究

航姿自动测量系统是当前船舶的重要助航设备之一,对于船舶的航行安全,自动驾驶等,具有重要的意义。针对当前航姿自动测量系统成本高,复杂性高的问题,本文提出一种基于低成本MEMS惯性和磁传感器的姿态和航向参考系统(AHRS),研究其在船舶航行领域中的应用,设计航姿测量系统中航向、姿态测量的数学模型。并通过实验证明提出的方法能够保持较高的工作稳定性和有效性。     

训练航行体水中轨迹和姿态测量方法

针对训练弹水中弹道测量要求,提出水声测量和惯性测量2种方案。对水声测量的原理和应用范围进行分析,对惯性测量的工作原理、姿态矩阵解算、初始对准和误差补偿等方法进行研究。建立一套惯性测量系统并应用于试验,获取了相应的测量数据。     

基于双轴速率转台的IMU440惯性测量单元快速标定方法与实验

在捷联惯导系统中,惯性器件的确定性误差是系统误差的主要原因之一。为了提高惯导系统的输出精度,必须对这一误差加以补偿。以美国Crossbow公司开发的IMU440惯性测量单元为对象进行了快速标定实验,建立了陀螺仪和加速度计的误差模型方程,提出了用于辨识陀螺仪和加速度计误差模型参数的速率和位置标定法,根据两种标定方法得到了IMU440惯性测量单元的误差模型,最后对误差模型进行了校验。实验结果表明,误差补偿后的惯性器件输出值可以很好地接近理想输出值,大大降低了捷联惯导系统的输出误差。     

船舶姿态测量信号采集系统

针对传统的船舶姿态测量信号采集系统存在的采集精度低、信号响应时间长等缺点,提出船舶姿态测量信号采集系统设计。首先,通过信号感应模块、信号转换模块和信号汇总模块,对信号采集系统的总体框架进行设计;然后,根据总体框架,通过加速度传感器、倾斜角传感器、变压器、电压/电流转换器和RDC芯片等完成系统的硬件设计,通过对倾斜角的正弦信号和余弦信号转换,对加速度进行电压/电流信号转换,实现船舶姿态测量信号采集系统的软件设计,至此完成船舶姿态测量信号采集系统设计。实验结果表明,与传统的船舶姿态测量信号采集系统相比,提出的船舶姿态测量信号采集系统的采集精度更高,其采集误差可减少2.4°,对信号的响应时间可减少350 ms左右。     

高速列车姿态测量系统理论基础研究

列车姿态是列车控制所需的重要参数,其测量方法、测量精度与测量系统的性能密切相关.随着微处理器技术与新型传感器技术的发展,利用加速度计、磁阻传感器和ARM微处理器构成基于地球磁场和重力场的姿态测量系统,已成为许多载体姿态测量的首选.本文详细介绍基于地球磁场和重力场信号进行姿态测量的原理,推导方向角、俯仰角和横滚角求解的数学模型.     

应用于捷联惯性姿态测量系统的EFRLS算法研究

在实际大型动态测量船动态变形测量应用中准确确定捷联惯性姿态测量系统噪声模型和相关性比较困难,采用常规卡尔曼滤波(KF)会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散。针对这一问题,在分析扩展遗忘因子递推最小二乘(EFRLS)算法的稳定性基础上将EFRLS估计误差与带系统相关噪声的卡尔曼滤波器估计误差进行了比较,并针对大型测量船动态环境采用EFRLS算法对变形参数进行了估计,仿真结果验证了EFRLS算法在噪声信息未知情况下的有效性。     

微机电系统在船舶航姿测量系统的应用

航姿测量系统可以采集船舶的航向、方位、水平姿态等信息,对船舶导航、舰载飞行器着舰、导弹引导等有重要的作用。传统的船舶航姿测量采用陀螺仪等传感器件,通过采集船舶的角速度得到姿态角,该测量方式的动态特性好,但存在成本高、集成度低、自动化程度低等问题。随着嵌入式芯片和微机系统的发展,基于嵌入式处理器的船舶航姿测量系统被开发出来,该类型的航姿测量系统具有精度高、功耗小和自动化程度高的优点,应用越来越广泛。本文基于嵌入式芯片,设计和开发了基于微机电系统的船舶航姿测量系统,并对该系统的结构组成和工作原理进行介绍。     

捷联惯性姿态测量系统的扩展遗忘因子递推最小二乘算法研究

在实际大型动态测量船动态变形测量应用中准确确定捷联惯性姿态测量系统噪声模型和相关性比较困难,采用常规卡尔曼滤波(KF)会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散.针对这一问题,在分析扩展遗忘因子递推最小二乘(EFRLS)算法的稳定性基础上将EFRLS估计误差与带系统相关噪声的卡尔曼滤波器估计误差进行了比较,并针对大型测量船动态环境采用EFRLS算法对变形参数进行了估计,仿真结果验证了EFRLS算法在噪声信息未知情况下的有效性.