简介:本文论述了重力梯度仪在惯性导航、地球科学、地质科学中的重要作用以及重力梯度仪的现状和前景,着重评述了旋转加速度计重力梯度仪、静电加速度计重力梯度仪和超导重力梯度仪的现状和发展,最后指出了对重力梯度仪的应用和发展需要进一步研究的问题
简介:-激光陀螺的精度主要取决于环形激光传感器的闭锁阈值和偏频装置引起的误差。本文对环形激光传感器的精度进行了实验研究,测定了闭锁阈值及标度因数稳定度;采用自行研制的精密速率转台进行了速率偏频激光陀螺的实验研究。实验结果表明,速率偏频激光陀螺具有较高的精度,应当重视。
简介:基于超导的迈斯纳效应与超导量子干涉技术,结合柔性并联机构理论,设计一种基于超导的全张量重力梯度敏感头。敏感头采用6个完全相同的同时具有移动与转动自由度的敏感结构,对称的布置在正六面体外,对称面的两个敏感结构相对旋转90°成垂直状态。轴向间距使两个敏感结构直接测量重力梯度轴向分量,相互垂直使两个敏感结构既可以测量重力梯度交叉分量,也可以测量共模角加速度。利用超导线圈的电感变化响应质量块位移,进一步通过超导回路将其转变为磁场变化,并由超导量子干涉器进行检测。敏感结构采用8分支的柔性并联机构支承,构成空间对称的形式,可以实现对称的力学特性,保证各处的柔性铰链产生均匀变形,减少非对称的偏移,避免单一铰链的应力集中,具有沿轴移动刚度与绕轴转动刚度小、非设计的寄生误差方向刚度大的优势。在惯性系下的全张量重力梯度值可由坐标变换得到,可以预期得到1E的测量精度。
简介:惯导固有原因使得载体长时间航行累积大量误差.可通过重力梯度量测与惯导组合导航方法来修正导航误差.先对重力梯度仪与惯导组合导航原理进行阐述,提出重力梯度仪辅助INS(GAINS)的系统框架图,对导航用重力梯度图和重力梯度仪进行分析,设定组合量测方程.然后根据状态空间方程的特点,提出使用边缘Cubature粒子滤波(CPF)进行融合估值.通过理论方法证明其对方差的减小,同时给出算法流程.相同条件下与已有APO-PF算法仿真进行经纬度RMSE结果对比,表明该算法估值精度更高;并用CEP对导航误差研究,得到在性能较低的惯导条件下、在梯度仪1E2和10E2噪声下4h的CEP数值分别为0.044nmile和0.072nmile的结果.最后对状态方程简化,定性分析出其余状态量的估值效果.
简介:为了提高潜器导航定位精度,针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题,提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先,在搜索区域内,利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优,并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹;在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析,得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论,然后在潜器行驶6h后,初始误差为5.438?的条件下进行仿真验证,结果表明,改进方法定位精度均值优于0.537?,从而证明改进方法是有效的,即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。
简介:利用单频GPS载波相位差分技术进行动态精密测量时,由于观测历元少,经典LAMBDA算法会出现法矩阵病态导致整周模糊度无法求解。针对这一问题研究了基于TIKHONOV正则化原理的改进LAMBDA算法。通过对双差观测方程系数矩阵进行奇异值分解选取正则化矩阵,改善了法矩阵的病态性,获得了更高精度的浮点解。利用均方误差矩阵替代协方差阵进行LAMBDA求解,提高了模糊度求解的速度和成功率。对连续100组5个历元实测数据计算表明:与原算法相比,改进LAMBDA算法求得的浮点模糊度偏差从36.48周减小到4.08周,搜索效率和成功率分别改进97.74%和100%。
简介:传统的使用伪距和相位组合进行周跳探测的方法受限于伪距精度,在多路径效应严重和载体高动态下不可靠。针对该问题,构建北斗/INS紧组合模型,利用惯性辅助北斗三频信号线性组合构造了周跳探测量,兼顾错探率和漏探率,确定探测阈值系数为2.5768。基于卫星高度角采用正弦函数模型确定载波噪声,分析了载波噪声和卫地距误差对周跳探测和修复的影响。在此基础上选择组合量(0,-1,1),(1,3,-4),(-3,4,0)联合进行周跳探测和修复。使用车载组合导航实测数据验证周跳探测模型的效果。实验结果表明,对于模拟的密集小周跳,所有卫星错探率低于1.75%,漏探率低于0.11%,除低高度角卫星C05,所有卫星修复错误率低于0.35%。对于北斗信号中断的场景,在75s部分中断内或18s完全中断内都能够正确修复所有卫星的所有类型周跳。
简介:基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS?R流形上的GaussVonMises(GVM)多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器(GVMF)。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。