简介:对于目前的级联式SINS/GNSS组合导航系统来说,其卡尔曼滤波器的输出校正方式不能深入到捷联解算内部,无法抑制平台姿态误差的发散,也无法校正惯性器件误差,因而在该方式长时间运行不能控制滤波发散,导航精度随时间下降.为此设计了一种SINS/GNSS级联闭环反馈式组合导航系统,该系统能对SINS的位置、速度误差、平台误差及惯性器件误差作出最优估计并实施反馈.通过仿真证明:该系统不仅能提高导航解的精度,还在校准的同时具有动机座对准能力,满足了长时间导航定位的稳定性.
简介:捷联惯性导航系统静基座初始对准时一般先进行粗对准,使失准角缩小到一定范围内从而满足小失准角假设下的线性误差模型,然后再进行精对准。在不进行粗对准时失准角一般为大角度,需要采用复杂的非线性误差模型和非线性滤波方法。研究发现通过设置合理的误差协方差矩阵初值,采用反馈校正滤波结构,并引入强跟踪滤波算法可以在大失准角情况下既无需粗对准,又无需采用非线性模型来实现精对准。仿真结果表明,该方法可以实现大失准角初始对准,鲁棒性好,在任意姿态初值下都可以使航向角在300s内收敛到0.05°的理论极限精度,与小失准角精对准方法的速度和精度相当但省去了粗对准因而耗时更短,与无迹卡尔曼滤波在600s时才收敛到0.5°的速度相比大为改善。
简介:摘要:针对基座摇摆运动条件下,用递推最小二乘参数辨识法对初始失准角进行估计时,存在方位失准角收敛速度慢、估计精度受到北向失准角估计精度影响等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的参数辨识法。该方法在保证初始对准精度的同时,直接以三个失准角作为待估参数对其进行估计,大大降低了方位失准角的估计时间。本文提出一种基于粒子群(PSO)算法的参数辨识法, 以东向、 北向、 方位失准角以及杆臂效应速度作为待辨识参数来实现摇摆基座下的快速精确初始对准。
简介:摘要目的研究脊柱肿瘤不稳定SINS评分系统的可行性和可重复性。方法收取我院五名脊柱外科医师,并对五名脊柱外科医师进行脊柱肿瘤不稳定评分系统相关培训,采用SINS评分系统对40例患者进行评分,三个月后实施重复分析。结果在可信度结果中,其中疼痛、受累节段的一致性均为极佳,后外侧结构受累程度、椎体塌陷程度、脊柱力线情况一致性均为中度,骨损伤类型一致性较差,为低度,在可重复性结果中,其中疼痛、受累节段的一致性为极佳,后外侧结构受累程度、椎体塌陷程度、脊柱力线情况一致性均为高度,骨损伤类型的一致性均为中度。结论SINS评分系统具有较好的可重复和可信度,在脊柱肿瘤治疗决策中极其重要。
简介:基于惯性系的双矢量定姿方法选择惯性系中的两个重力视运动向量作为不共线矢量,解决了传统双矢量定姿方法在晃动基座条件下易受载体角运动干扰而无法实现对准的问题,但该方法仍需要精确的地理纬度信息以参与对准计算。针对未知纬度条件下的SINS抗晃动自对准问题,提出了一种基于重力视运动的三矢量自对准方法。该方法将初始对准问题归结为求解当前时刻导航系相对于初始时刻载体系的姿态矩阵问题,并利用矢量运算进行求解,仿真结果表明:加速度计随机测量噪声会映射为重力视运动随机噪声,降低对准精度;当加速度计随机噪声量级较大时,会带来对准计算失败。针对噪声问题,引入Daubechies(db4)小波进行5层分解来实现对重力视运动的降噪,并选择去噪后的重力视运动向量参与三矢量定姿解算,仿真结果表明:db4小波具有良好的去噪效果,基于小波去噪的三矢量自对准方法可以有效完成未知纬度条件下的SINS初始对准。