捷联式微惯性导航系统的标定方法【优选3篇】

捷联式微惯性导航系统的标定方法 篇一

随着科技的不断发展,微惯性导航系统在航空、船舶、导弹等领域的应用越来越广泛。而捷联式微惯性导航系统是其中一种常见的系统,它通过将加速度计和陀螺仪相互结合,实现对位置和姿态的精确测量。然而,这种系统在使用前需要进行标定,以确保测量结果的准确性和可靠性。本篇将介绍捷联式微惯性导航系统的标定方法。

首先,捷联式微惯性导航系统的标定主要包括两个方面:传感器标定和系统标定。传感器标定主要针对加速度计和陀螺仪进行,而系统标定则是对整个导航系统进行校准。

传感器标定是保证微惯性导航系统测量结果准确性的基础。对于加速度计的标定,一般采用静态标定和动态标定相结合的方法。静态标定是将加速度计在静止状态下进行标定,通过在不同方向上施加一定的静力,测量加速度计输出的电压值,以确定其灵敏度和偏差。动态标定则是将加速度计放置在振动台上,以不同的频率和振幅进行振动,测量加速度计输出的电压值,以确定其频率响应特性。

陀螺仪的标定也是非常重要的。一般来说,陀螺仪的标定方法可以分为静态标定和动态标定两种。静态标定是将陀螺仪放置在静止状态下,测量其输出的角速度值,以确定其灵敏度和偏差。动态标定则是将陀螺仪放置在旋转台上,以一定的角速度和角度进行旋转,测量陀螺仪输出的电压值,以确定其频率响应特性。

系统标定是对整个捷联式微惯性导航系统进行校准,以保证其测量结果的准确性。系统标定主要包括误差模型的建立和参数的估计。首先,需要建立系统误差模型,包括加速度计和陀螺仪的误差模型。然后,通过实际测量数据进行参数的估计,如最小二乘法等。最后,根据估计的参数对测量结果进行修正,以提高导航系统的测量精度。

综上所述,捷联式微惯性导航系统的标定方法主要包括传感器标定和系统标定。传感器标定是对加速度计和陀螺仪进行标定,以保证其测量结果准确性。而系统标定则是对整个导航系统进行校准,以提高测量精度。通过合理的标定方法,可以确保捷联式微惯性导航系统在实际应用中的准确性和可靠性。

捷联式微惯性导航系统的标定方法 篇二

随着微惯性导航系统在航空、船舶、导弹等领域的广泛应用,对其精度和可靠性的要求也越来越高。而捷联式微惯性导航系统是一种常见的系统,它通过将加速度计和陀螺仪相互结合,实现对位置和姿态的精确测量。然而,这种系统在使用前需要进行标定,以确保测量结果的准确性和可靠性。本篇将介绍一种常用的捷联式微惯性导航系统的标定方法。

传感器标定是捷联式微惯性导航系统标定的重要步骤。对于加速度计的标定,一种常用的方法是利用重力进行标定。首先,将加速度计放置在静止状态下,测量其输出的电压值作为零位偏差。然后,将加速度计沿不同方向放置,测量其输出的电压值,并通过重力加速度的知识,将其转化为加速度值。通过这种方法,可以确定加速度计的灵敏度和偏差。

陀螺仪的标定也是非常重要的。一种常用的方法是利用角位移进行标定。首先,将陀螺仪放置在静止状态下,测量其输出的角速度值作为零位偏差。然后,将陀螺仪沿不同轴旋转一定角度,测量其输出的角速度值,并通过角位移的知识,将其转化为角度值。通过这种方法,可以确定陀螺仪的灵敏度和偏差。

除了传感器标定,还需要进行系统标定,以提高整个导航系统的测量精度。系统标定主要包括误差模型的建立和参数的估计。误差模型可以基于加速度计和陀螺仪的特性进行建立,包括灵敏度、偏差、非线性等。然后,通过实际测量数据进行参数的估计,如最小二乘法等。最后,根据估计的参数对测量结果进行修正,以提高导航系统的测量精度。

综上所述,捷联式微惯性导航系统的标定方法主要包括传感器标定和系统标定。传感器标定是对加速度计和陀螺仪进行标定,以保证其测量结果准确性。而系统标定则是对整个导航系统进行校准,以提高测量精度。通过合理的标定方法,可以确保捷联式微惯性导航系统在实际应用中的准确性和可靠性。

捷联式微惯性导航系统的标定方法 篇三

捷联式微惯性导航系统的标定方法

设计了微惯性导航单元(MINU)结构,采用翻滚法和转台法,建立数学模型,分别标定加速度计和陀螺的零位偏差、标度因子及安装角误差.提出一种基于虚拟噪声的`现场最优标定方法,运用卡尔曼滤波技术估计并补偿加速度计和陀螺零偏.实验室静态实验和车载实验结果均证明了上述方法的正确性和可行性,并且快速、易于实现,能有效提高导航精度,适用于短时间、低中精度导航系统.

作 者:方靖 顾启泰 丁天怀 FANG Jing GU Qi-tai DING Tian-huai 作者单位:清华大学精密仪器与机械学系,北京,100084 刊 名:弹箭与制导学报 PKU 英文刊名: JOURNAL OF

PROJECTILES,ROCKETS,MISSILES AND GUIDANCE 年,卷(期): 200727(5) 分类号: V249.32 关键词:微惯性导航系统(MINS) 标定 最优估计

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