RU2634082C1 - Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем - Google Patents

Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем Download PDF

Info

Publication number
RU2634082C1
RU2634082C1 RU2016121919A RU2016121919A RU2634082C1 RU 2634082 C1 RU2634082 C1 RU 2634082C1 RU 2016121919 A RU2016121919 A RU 2016121919A RU 2016121919 A RU2016121919 A RU 2016121919A RU 2634082 C1 RU2634082 C1 RU 2634082C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
systems
strapdown inertial
navigation
information
orientation
Prior art date
Application number
RU2016121919A
Other languages
English (en)
Inventor
Сергей Михайлович Бабурин
Валентина Вилениновна Силина
Олег Юрьевич Данилов
Татьяна Евгеньевна Сивохина
Сергей Анатольевич Черенков
Original Assignee
Публичное акционерное общество "Московский институт электромеханики и автоматики" (ПАО "МИЭА")
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Публичное акционерное общество "Московский институт электромеханики и автоматики" (ПАО "МИЭА") filed Critical Публичное акционерное общество "Московский институт электромеханики и автоматики" (ПАО "МИЭА")
Priority to RU2016121919A priority Critical patent/RU2634082C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2634082C1 publication Critical patent/RU2634082C1/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00

Landscapes

  • Navigation (AREA)

Abstract

Изобретение относится к навигационно-пилотажным комплексам, объединяющим несколько инерциальных навигационных систем для формирования обобщенной выходной информации о местонахождении объекта, его ориентации в пространстве и его скоростях, а также использующим внешнюю информацию для коррекции систем, входящих в состав комплекса. Технический результат - повышение точности выходной информации навигационно-пилотажного комплекса и глубины контроля систем, входящих в состав комплекса. Для этого выходная информация, поступающая по меньшей мере с двух бесплатформенных инерциальных систем, сравнивается по мажоритарному признаку, после чего отбраковывается информация той бесплатформенной инерциальной системы, которая наиболее отклоняется от остальных, при этом согласно изобретению первичная информация в виде матриц ориентации и приращений линейных скоростей поступает с выходов бесплатформенных инерциальных систем на вход блока обработки первичной информации, в котором по заданному критерию формируется осредненное значение матрицы ориентации и приращения линейных скоростей, эти осредненные значения поступают на вход блока решения навигационных уравнений, а полученные в результате решения навигационных уравнений выходные параметры в виде текущих координат и курса объекта и его скоростей поступают на вход блока контроля, в котором производится сравнение выходных параметров бесплатформенных инерциальных систем с выходными параметрами блока решения навигационных уравнений и анализ отказных ситуаций узлов бесплатформенных инерциальных систем. 2 ил.

Description

Изобретение относится к навигационно-пилотажным комплексам, объединяющим несколько инерциальных навигационных систем для формирования обобщенной выходной информации о местонахождении объекта, его ориентации в пространстве и его скоростях, а также использующим внешнюю информацию для коррекции систем, входящих в состав комплекса.
Известный способ комплексирования инерциальных навигационных систем осуществляется посредством выбора выходной информации инерциальных навигационных систем (ИНС) по мажоритарному признаку, т.е. наиболее достоверной информацией, поступающей в комплекс от различных систем, считается та информация, которая имеет наименьшее расхождение, в частности, выбирается та система, для коррекции которой используется внешняя информация, обеспечивающая повышение точности выходных параметров системы. Другие системы, входящие в состав навигационного комплекса, выполняют функции не более как резервного канала, обеспечивающие повышение надежности всего комплекса. Примером комплекса, реализующего известный способ, является навигационно-пилотажный комплекс ВП-021 (см. Фиг. 1).
Технической задачей предлагаемого способа комплексирования инерциальных навигационных систем является повышение точности выходной информации навигационно-пилотажного комплекса и глубины контроля систем, входящих в состав комплекса.
Указанная техническая задача решается благодаря способу комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем, заключающемуся в том, что выходная информация, поступающая по меньшей мере с двух бесплатформенных инерциальных систем, сравнивается по мажоритарному признаку, после чего отбраковывается информация той бесплатформенной инерциальной системы, которая наиболее отклоняется от остальных, при этом согласно изобретению первичная информация в виде матриц ориентации и приращений линейных скоростей поступает с выходов бесплатформенных инерциальных систем на вход блока обработки первичной информации, в котором по заданному критерию формируется осредненное значение матрицы ориентации и приращения линейных скоростей, эти осредненные значения поступают на вход блока решения навигационных уравнений, а полученные в результате решения навигационных уравнений выходные параметры в виде текущих координат и курса объекта и его скоростей поступают на вход блока контроля, в котором производится сравнение выходных параметров бесплатформенных инерциальных систем с выходными параметрами блока решения навигационных уравнений и анализ отказных ситуаций узлов бесплатформенных инерциальных систем.
Специфика решения задачи навигации с использованием БИНС заключается в отсутствии сигналов управления датчиками моментов (ДМ) системы. Поэтому для повышения точности выходной информации комплекса и повышения глубины контроля систем, входящих в состав комплекса, комплексирование нескольких БИНС предлагается выполнять путем предварительной обработки первичной информации, поступающей с систем - матрица ориентации и ускорения в осях акселерометров блока чувствительных элементов (БЧЭ) - с последующим решением навигационных уравнений на основе обработанной первичной информации, получаемой от систем, входящих в состав комплекса, с последующим контролем поступающей от систем в комплекс информации, что повышает глубину контроля систем, входящих в состав комплекса (см. Фиг. 2). Рассмотрим задачу комплексной обработки первичной информации, поступающей с нескольких БИНС (поз. 1, 2) в виде матрицы ориентации и ускорений (или приращений линейных скоростей), поступающих с выходов первых интеграторов систем. Взаимная ориентация блока чувствительных элементов (БЧЭ) БИНС при решении задачи может быть произвольной и определяться в режиме начальной выставки систем как
Figure 00000001
где
Ai0, Aj0 - начальное значение матриц ориентации Ai, Aj;
N - общее число БИНС, входящих в комплекс.
Здесь и далее по тексту векторы и матрицы обозначаются жирным шрифтом, операции транспонирования обозначаются надстрочным индексом “т”, операции обращения матриц обозначаются надстрочным индексом “-1”.
При решении задачи в самом общем случае в качестве исходной информации используется N матриц ориентации Ai, i=1, 2,…, N или эквивалентных им углов курса, крена и тангажа.
Определим матрицу ориентации
Figure 00000002
, связанную с Ai соотношениями
Figure 00000003
где
δ^i - кососимметрическая матрица, соответствующая вектору
Figure 00000004
малых углов поворота;
Е - единичная матрица.
Взаимная ориентация матриц Ai, Aj определяется как
Figure 00000005
откуда с учетом
А-1т - для ортогональных матриц,
(δ^)т=-δ^ - для кососимметрических матриц.
Умножая (3) на Аj т справа, получаем
Figure 00000006
Обозначим
Figure 00000007
Тогда
Figure 00000008
i, j=1, 2,…, N
i≠j
(6) не дает однозначного решения. Для подтверждения этого утверждения рассмотрим частный случай N=3.
Имеем
Figure 00000009
Умножив (9) на Cij справа и сложив с (8), получаем
Figure 00000010
Подставляя (9) в (10), получаем
Figure 00000011
В (11) имеем неопределенность вида 0/0, т.е. система (11) не имеет единственного решения. В общем случае при N>3 любая тройка из N выбранных уравнений будет линейно зависимой, т.е. ранг этой системы не будет максимальным.
Геометрическая интерпретация полученного результата совершенно прозрачна. Полученная по (11) точка является точкой пересечения трехмерных сферических поверхностей радиуса δi в 3 N-мерном пространстве, где δi - длина вектора δi, с центрами, определяемыми матрицами Ai. Такая точка может быть определена произвольным заданием вектора δj; все остальные векторы δi, i=1, 2,…, N, i≠j определяются решением уравнений (11).
Для получения однозначного решения введем критерий Гаусса
Figure 00000012
Приравнивая к нулю первые частные производные J по δi, получаем
Figure 00000013
Суммируя (11) по i=1, 2,…, N, i≠j, получаем
Figure 00000014
или с учетом (13)
Figure 00000015
Приравнивая верхние недиагональные элементы в (15), получаем уравнения в скалярном виде
Figure 00000016
где
Figure 00000017
(в скобках стоят номера элементов матриц Cij, Bi и векторов δi, zi), или в векторной форме
Figure 00000018
где элементы матрицы В и вектора z определяются по (19) и (20).
Искомый вектор δi определяется как
Figure 00000019
Искомая матрица
Figure 00000020
определяется как
Figure 00000021
где Aj - матрица ориентации j-го БИНС.
Следует отметить, что матрицы
Figure 00000020
, определяемые как
Figure 00000022
и
Figure 00000023
(равно как и матрицы δ^i, δ^j), не являются тождественными и отличаются в общем случае начальной матрицей Aij0 взаимной ориентации, что может оказаться важным в ряде приложений.
Отметим специфику применения критерия (12) при построении алгоритма. Стандартно критерий Гаусса применяется для получения решения переопределенной системы (метод наименьших квадратов).
В рассматриваемом алгоритме критерий (12) введен для получения однозначного решения системы 3N уравнений с 3N неизвестными. Вообще говоря, можно получить переопределенную систему, написав N уравнений (11) с i=1, 2,…, N. Однако такой подход не даст желаемого результата ввиду полной тождественности написанных уравнений. Действительно, рассмотрим систему
Figure 00000024
Подставляя (26) в (25)
Figure 00000025
и умножая справа на Cki, получаем с учетом CkiCkj=Cij
Figure 00000026
тождественное (24).
Задача определения
Figure 00000020
решалась выше с использованием критерия Гаусса (12). Задача может решаться с использованием критерия Чебышева
Figure 00000027
В рассматриваемом случае решение задачи с критерием (29) сводится к решению системы 3N уравнений с 2N неизвестными, а критерий (29) сводится к
Figure 00000028
или эквивалентному ему
Figure 00000029
Геометрически решение
Figure 00000020
как точка в 3N-мерном пространстве равноудаленная от трехмерных гиперплоскостей (22). Такой точкой является центр гиперсферы, вписанной в замкнутый симплекс-многогранник, образованный системой 3-мерных гиперплоскостей (22) в 3 N-мерном пространстве, а условие (31) трансформируется в условие
Figure 00000030
для всех i, j=1, 2,…, N, эквивалентное (29).
Умножая (32) на δi тBij -1 слева, получаем параметрическую систему алгебраических уравнений
Figure 00000031
решая которую, получим результат δi, эквивалентный результату, полученному ранее.
Для учета степени значимости (приоритета) тех или иных измерений в квадратичную форму Гаусса вводится матрица весовых коэффициентов. В рассматриваемой задаче квадратичная форма и ее производные будут иметь вид:
Figure 00000032
Умножая (15) на λi,j, i=1, 2,…, N, i≠j, получаем с учетом (35)
Figure 00000033
Приравнивая верхние недиагональные элементы в (36), получаем уравнения в скалярном виде (16), (17), (18), где
Figure 00000034
Figure 00000035
Выше построен алгоритм однозначного определения векторов δi и матрицы
Figure 00000020
как результат однократной обработки исходных матриц ориентации Ai, i=1, 2,…, N, полученных на текущий момент времени. Для фильтрации случайных ошибок измерения результаты измерений осредняются на заданном временном интервале измерения построением линейного фильтра
Figure 00000036
Для построения фильтра (39) необходимо построить переходную матрицу F, описывающую динамику изменения оцениваемых переменных х, определить вектор измерения z, построить матрицу связи Н и сформировать коэффициент усиления К в цепи обратной связи фильтра.
Поведение матриц ориентации Ai комплексируемых БИНС описывается линейными уравнениями Пуассона
Figure 00000037
где ωi^ - кососимметрическая матрица, соответствующая вектору ωi абсолютных угловых скоростей приборного трехгранника i-го БИНС.
В силу линейности (40) и принципа суперпозиции поведение вектора δi может быть описано кинематическими уравнениями ошибок
Figure 00000038
где vi - скорости расхождения матриц
Figure 00000020
и Ai в осях приборного трехгранника i-го БИНС, вызванные наличием некомпенсированных инструментальных ошибок (дрейфов) системы.
Поскольку скорости vi определены в осях приборного трехгранника, можно считать, что эти переменные не зависят от абсолютных скоростей ωi.
Figure 00000039
Обозначим
Figure 00000040
Тогда структура матрицы F в (39) будет определяться уравнениями (41), (42)
Figure 00000041
где
Е - единичная матрица размера 3×3,
dt - шаг интегрирования.
В качестве измерения используется вектор малых углов δi. Тогда матрица связи будет определяться, как
Figure 00000042
где Е - единичная матрица размера 3×3.
Коэффициент усиления К может вычисляться по стандартному алгоритму Калмана.
На блок-схеме (см. фиг. 2) приведена структурная схема функциональных компонентов блока обработки первичной информации (поз. 3), реализующая вычисление матрицы ориентации
Figure 00000043
, которая состоит из последовательно соединенных блока вычисления переменных bi (k, r) (поз. 4), где k, r - номера строк и столбцов матриц ориентации A(k, r) комплексируемых систем, блока вычисления измерений z(i) (поз. 5), блока вычисления невязок δi (поз. 6), блока фильтрации невязок δi (поз. 7) и блока вычисления матрицы ориентации
Figure 00000044
(поз. 8).
Задача обработки скоростной информации решается на уровне ускорений Wi (приращений скоростей за такт работы вычислителя), определенных в проекциях на оси приборного трехгранника (БЧЭ). Сформируем вектор измерений как
Figure 00000045
Получаем переопределенную систему, которую будем решать с использованием критерия Гаусса
Figure 00000046
где λi - весовой коэффициент.
Приравнивая нулю частные производные по
Figure 00000047
, получаем искомое решение (
Figure 00000047
в проекциях на оси сопровождающего трехгранника)
Figure 00000048
Полученный вектор
Figure 00000047
используется в дальнейшем для решения навигационных уравнений.
Для использования позиционной информации по текущим координатам и курсу ϕi, λi, εi определим матрицу направляющих косинусов i-го БИНС
Figure 00000049
где индексы, стоящие в круглых скобках, определяют элементы матрицы Bi. Выполняя операции над матрицами направляющих косинусов Bi, аналогичные операциям, выполняемым над матрицами ориентации Ai
Figure 00000050
где элементы матрицы Bij и вектора z определяются по (19) и (20), как
Figure 00000051
(принимается во внимание, что сопровождающие трехгранники всех N БИНС имеют одинаковую ориентацию по северному направлению местного меридиана).
Искомый вектор γi определяется как
Figure 00000052
Искомая матрица направляющих косинусов
Figure 00000053
определяется как
Figure 00000054
Элементы γi(1), γi(2) вычисленного по (55) вектора γi будем использовать в качестве измерений при построении фильтра. Моделью оцениваемых ошибок является динамическая группа уравнений ошибок:
Figure 00000055
где
δр1, δр2 - скоростные импульсы,
α1, α2 - ошибки построения вертикали,
ε1, ε2 - приведенные ошибки масштабов акселерометров,
v1, v2 - скорости уходов, определяемые величиной некомпенсированных дрейфов БИНС,
ω0 2 - частота Шулера.
При интегрировании этих уравнений в правую часть будем подставлять значения углов δi и уходов vi, полученных по алгоритму, описанному выше, и перепроектированных на оси сопровождающего трехгранника
Figure 00000056
В результате получаем автономную систему уравнений ошибок оценки
Figure 00000057
Figure 00000058
где Δγi, Δδpi, Δαi i=1, 2 - ошибки оценки
Figure 00000059
переменных γi, δpi, αi, получаемой на выходе фильтра.
Figure 00000060
При определении коэффициентов усиления в цепи обратной связи фильтра пренебрежем слабыми перекрестными связями между каналами системы, что не приведет к нарушению устойчивости системы, а лишь к сдвигу корней ее характеристического уравнения. В результате получаем две тождественные системы уравнений третьего порядка
Figure 00000061
или в векторной форме
Figure 00000062
где
Figure 00000063
Figure 00000064
с измерением
Figure 00000065
и матрицей связи
Figure 00000066
Выходными параметрами алгоритма являются вектор δi, по которому вычисляется откорректированное значение матрицы ориентации
Figure 00000067
, и векторы х (64). Компоненты γi векторов х, i=1, 2 используются для коррекции матрицы направляющих косинусов:
Figure 00000068
где
Figure 00000069
Компоненты δpi используются для вычисления откорректированных скоростей.
Структурная схема функциональных компонентов блока обработки поступающей с выхода БИНС первичной информации, реализующая вычисление матрицы приращения линейных скоростей Wi, представлена на Фиг. 2 в виде трех последовательно соединенных блоков (Фиг. 2) - блока вычисления по (47)-(55) переменных γi (поз. 9), блока фильтрации γi (поз. 10) и блока вычисления по (56) матрицы В направляющих косинусов (поз. 11). На выходе блока (поз. 3) получаем откорректированные значения линейных скоростей объекта V1, V2 и матрицы направляющих косинусов.
В блоке решения навигационных уравнений (поз. 12) решаются стандартные навигационные уравнения и интегрируется матрица ориентации А решением стандартных уравнений Пуассона. Входными величинами для интегрирования навигационных уравнений и матрицы ориентации в этом блоке являются матрицы
Figure 00000070
в осях приборного трехгранника и скорости V1, V2, полученные в блоке обработки первичной информации.
Блок решения навигационных уравнений (поз. 12) выходом подключается к входу блока контроля (поз. 13), другие входы которого подключаются к выходам БИНС (поз. 1, 2), входящих в состав комплекса.
Построим индикатор контроля скоростной информации. Определим разность приращения скоростей, поступающих с выходов интеграторов i-го и j-го БИНС в проекциях на оси j-го БИНС
Figure 00000071
В качестве индикатора введем скалярное произведение
Figure 00000072
Подставляя (70) в (71), получаем
Figure 00000073
Таким образом, заявленный способ позволяет проводить совместную обработку первичной информации (угловых скоростей и ускорений), поступающей с выходов N БИНС (N>1), а разработанный способ индикации сбоев исходной информации обеспечивает не только идентификацию БИНС, в котором произошел сбой (при N>2), но и источник сбоя (блок формирования и выдачи угловых скоростей, ускорений), и конкретный канал.

Claims (1)

  1. Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем, заключающийся в том, что выходная информация, поступающая по меньшей мере с двух бесплатформенных инерциальных систем, сравнивается по мажоритарному признаку, после чего отбраковывается информация той бесплатформенной инерциальной системы, которая наиболее отклоняется от остальных, отличающийся тем, что первичная информация в виде матриц ориентации и приращений линейных скоростей поступает с выходов бесплатформенных инерциальных систем на вход блока обработки первичной информации, в котором по заданному критерию формируется осредненное значение матрицы ориентации и приращения линейных скоростей, эти осредненные значения поступают на вход блока решения навигационных уравнений, а полученные в результате решения навигационных уравнений выходные параметры в виде текущих координат и курса объекта и его скоростей поступают на вход блока контроля, в котором производится сравнение выходных параметров бесплатформенных инерциальных систем с выходными параметрами блока решения навигационных уравнений и анализ отказных ситуаций узлов бесплатформенных инерциальных систем.
RU2016121919A 2016-06-02 2016-06-02 Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем RU2634082C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016121919A RU2634082C1 (ru) 2016-06-02 2016-06-02 Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016121919A RU2634082C1 (ru) 2016-06-02 2016-06-02 Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2634082C1 true RU2634082C1 (ru) 2017-10-23

Family

ID=60153837

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016121919A RU2634082C1 (ru) 2016-06-02 2016-06-02 Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2634082C1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2708901C1 (ru) * 2019-05-07 2019-12-12 Артем Анатольевич Якушев Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем
RU2769440C1 (ru) * 2021-05-18 2022-03-31 Общество с ограниченной ответственностью «ЭвоКарго» Способ комплексирования разнородной навигационной информации для позиционирования наземного транспортного средства

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1747905A1 (ru) * 1990-10-31 1992-07-15 Botuz Sergej P Способ многоканальной регистрации результатов измерений и устройство дл его осуществлени
EP0763714A2 (en) * 1995-08-22 1997-03-19 The Boeing Company Cursor controlled navigation system for aircraft
US6408245B1 (en) * 2000-08-03 2002-06-18 American Gnc Corporation Filtering mechanization method of integrating global positioning system receiver with inertial measurement unit
RU2265190C1 (ru) * 2004-03-23 2005-11-27 Открытое акционерное общество "Раменское приборостроительное конструкторское бюро" Комплексная навигационная система
RU2380656C1 (ru) * 2008-12-24 2010-01-27 Олег Степанович Салычев Комплексированная бесплатформенная инерциально-спутниковая система навигации на "грубых" чувствительных элементах

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1747905A1 (ru) * 1990-10-31 1992-07-15 Botuz Sergej P Способ многоканальной регистрации результатов измерений и устройство дл его осуществлени
EP0763714A2 (en) * 1995-08-22 1997-03-19 The Boeing Company Cursor controlled navigation system for aircraft
US6408245B1 (en) * 2000-08-03 2002-06-18 American Gnc Corporation Filtering mechanization method of integrating global positioning system receiver with inertial measurement unit
RU2265190C1 (ru) * 2004-03-23 2005-11-27 Открытое акционерное общество "Раменское приборостроительное конструкторское бюро" Комплексная навигационная система
RU2380656C1 (ru) * 2008-12-24 2010-01-27 Олег Степанович Салычев Комплексированная бесплатформенная инерциально-спутниковая система навигации на "грубых" чувствительных элементах

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
БАБИЧ О.А. Обработка информации в навигационных комплексах. - М.: Машиностроение, 1991, с.6-16, 391-507. *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2708901C1 (ru) * 2019-05-07 2019-12-12 Артем Анатольевич Якушев Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем
RU2769440C1 (ru) * 2021-05-18 2022-03-31 Общество с ограниченной ответственностью «ЭвоКарго» Способ комплексирования разнородной навигационной информации для позиционирования наземного транспортного средства
WO2022245246A1 (ru) * 2021-05-18 2022-11-24 Общество с ограниченной ответственностью "ЭвоКарго" Способ комплексирования навигационных данных для позиционирования транспортного средства

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Shen et al. Observability analysis and adaptive information fusion for integrated navigation of unmanned ground vehicles
EP3719447B1 (en) Deep neural network-based inertial measurement unit (imu) sensor compensation method
Jafari Optimal redundant sensor configuration for accuracy increasing in space inertial navigation system
US10982959B2 (en) Fused sensor ensemble for navigation and calibration process therefor
Xu et al. A novel adaptive filtering for cooperative localization under compass failure and non-gaussian noise
CN105190237A (zh) 移动方向置信区间估计
CN105136145A (zh) 一种基于卡尔曼滤波的四旋翼无人机姿态数据融合的方法
CN108508463B (zh) 基于Fourier-Hermite正交多项式扩展椭球集员滤波方法
Jafari et al. Inertial navigation accuracy increasing using redundant sensors
RU2634082C1 (ru) Способ комплексирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем
Guangcai et al. An iterative Doppler velocity log error calibration algorithm based on Newton optimization
Dichev et al. A Kalman Filter-Based Algorithm for Measuring the Parameters of Moving Objects
Lee et al. Observability analysis techniques on inertial navigation systems
Cho et al. Novel methods of mitigating lever arm effect in redundant IMU
Shan et al. Linear Kalman filter for attitude estimation from angular rate and a single vector measurement
Pazychev et al. Simulation of INS Errors of Various Accuracy Classes
RU2634083C1 (ru) Навигационно-пилотажный комплекс
Shen et al. Observability Analysis and Optimization of Cooperative Navigation System with A Low-Cost Inertial Sensor Array
Chauchat et al. Invariant Smoothing with low process noise
Rahimi et al. Improving the calibration process of inertial measurement unit for marine applications
Zoltán et al. Design of a nonlinear state estimator for navigation of autonomous aerial vehicles
RU2757828C1 (ru) Способ восстановления векторной информации в информационно-измерительных системах
US20220358365A1 (en) Tightly coupled end-to-end multi-sensor fusion with integrated compensation
Xinyuan et al. An improved CDKF algorithm based on RBF neural network for satellite attitude determination
Hong et al. A unified method for robust self-calibration of 3-D field sensor arrays