自主导航技术作为无人系统等关键平台不可或缺的核心技术,其战略价值与应用前景日益凸显。然而,在城市峡谷、室内、水下等卫星拒止环境中,依赖全球导航卫星系统的传统导航方式易受干扰,导致精度骤降或定位失效。近年来,深度学习技术的快速发展,为构建高精度、强鲁棒、全自主的导航系统提供了新思路。聚焦卫星拒止时深度学习辅助自主导航技术,深入调研并剖析深度学习辅助惯性导航技术、拒止条件下多源智能导航技术、深度学习赋能滤波融合技术三方面研究进展,最后展望了深度学习辅助自主导航技术的未来发展趋势。

随着国际贸易和海上运输规模的不断扩大,基于船舶自动识别系统的船舶轨迹预测,作为智慧航运与海事监管的核心技术,正面临越来越高的精度与鲁棒性要求。为应对复杂航行环境中常见的观测扰动与预测精度不足,构建了一种兼具高精度预测能力与抗噪鲁棒性的船舶轨迹预测框架。具体而言,提出了融合门控循环单元与多尺度自注意力机制的新型预测模型——GRU-MSAformer。模型首先通过GRU提取局部时间依赖特征,随后引入多尺度自注意力机制,对不同时间尺度下的轨迹行为进行建模,实现对噪声的自适应过滤。实验结果表明,GRU-MSAformer在无噪声和高斯噪声干扰条件下均展现出优越的性能。在10~40 min的预测任务中保持较低误差,且在不同噪声强度下仍能维持稳定的预测精度。

自主导航是衡量机器人智能化水平的核心能力。传统导航框架普遍依赖连续且精确的定位信息,在长廊等感知退化场景中易因定位失效而崩溃。同时,单一规划策略也难以兼顾多变环境下的效率与安全性。为应对此挑战,提出了一种基于点云场景理解与拓扑规划的自适应导航框架。通过基于稀疏体素卷积神经网络场景导航理解的导航策略切换方法,识别开阔区域、狭窄通道和房间等空间结构,设计面向场景特征的导航策略自适应切换方法。提出改进的 Zhang-Suen中线提取方法,结合骨架结构剔除冗余节点与分支,增强拓扑地图对环境空间布局的表达能力。设计了一种启发式A^*算法,利用中线拓扑实现与通道结构对齐的路径引导,提升机器人在狭窄空间中的通行稳定性与安全裕度。试验结果表明,在狭窄环境中,所提方法较主流局部路径规划方法导航耗时平均减少13.1%,路径平滑度平均提升34.6%,并在定位失效情况下保持稳定、安全运行。

随着信息化向多维物理空间深度拓展,时空信息主导权已成为大国战略竞争的核心领域之一。面向国家综合定位、导航与授时(PNT)体系发展需求,探讨了制权博弈体系的内涵与技术演进,梳理了从制海权、制空权、制天权到制电磁权与制信息权的跨域协同发展脉络,重点分析了制导航权在对抗环境下的技术发展路径。通过归纳美国、俄罗斯等国家在导航对抗中的技术体系构建策略与发展趋势,剖析了现有卫星导航系统在服务端与应用端的相关脆弱性,探究了天基弹性PNT与智能多源自主导航等关键技术方向。最后,从体系对抗和认知域等维度展望了制导航权技术的未来趋势,以期为我国新一代综合PNT体系建设提供技术参考。

惯性测量单元在自主导航定位中发挥着重要作用,但其测量误差会随着时间呈指数级增长。提出了一种基于时频特征编码神经网络的行人惯性导航方法,将惯性数据的时序序列与经过Haar变换得到的频域序列分别作为神经网络的输入,通过惯性时频特征编码器分别提取时域和频域特征,并通过多头注意力机制自适应地融合并学习不同时间步和频率分量之间的依赖关系。再将神经网络的预测结果通过扩展卡尔曼滤波框架与惯性运动模型融合,以进一步优化状态估计。在公开数据集TLIO和RoNIN上的实验结果表明,相比于基准方法TLIO,本文方法在绝对轨迹误差、相对轨迹误差和漂移率上分别降低了10.8%、17.7%和12.9%,展现了在行人复杂运动场景中的高精度和鲁棒性。

半遮蔽厂区等复杂应急救援场景中,人员定位易受遮挡、信号衰减影响,传统依赖固定基站的定位方案难以快速适配突发救援需求。惯性导航系统虽可自主定位,但存在误差随时间累积、三维定位精度不足等短板。针对半遮蔽厂区应急救援中人员协同定位精度不足以及对预设基础设施依赖的问题,聚焦“ZigBee+惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)”的多人员协同定位技术,旨在突破传统定位模式,在无预设基站的情况下实现快速部署和高精度定位,从而提高救援效率,并增强对人员的安全保障。首先,将ZigBee锚点部署于救援人员端,采用互功率谱相位法估算到达时差(Time Difference of Arrival,TDOA)的时间延迟;其次,结合救援人员与指挥官位置信息,利用改进TDOA算法抑制定位误差;再次,基于改进TDOA结果,采用泰勒算法求解救援人员初始位置;最后,以ZigBee、气压计与磁力计构建位置与航向约束,通过扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)完成多源信息融合与位置实时更新。实验结果表明,与惯性导航和经典协同定位算法相比,所提算法的均方根误差和绝对平均定位误差分别降低了55.42%和62.36%。该算法在半遮蔽环境中实现了无锚点、可快速部署的多人员协同定位,为应急救援的精准指挥提供了技术支持。

陀螺加速度计通常采用增量式角度传感器测量外环角速度,难以获取准确的外环位置信息,不利于陀螺加速度计误差建模研究。为此,建立了重力场下陀螺加速度计倾斜小角度的输出模型,提出了基于内环角度β拉偏的外环位置辨识方法和基于特征点的外环位置辨识方法,均能在上电短时间内获得准确的外环实时位置,并在断电时刻控制外环停止位置。试验结果表明,两种方法辨识和控制位置的准确度均优于±4°。在准度上,基于β角拉偏的方法优于基于特征点的方法;在快速性上,基于特征点的方法显著优于基于β角拉偏的方法。基于特征点的外环位置辨识方法更适用于惯导系统,能满足快速性要求,且实现简单。两种方法为陀螺加速度计误差建模与补偿奠定了基础。

低成本惯性测量单元存在的交轴耦合误差、比例因子偏差和时变噪声会显著降低姿态估计精度,而现有神经网络去噪方法在多维误差建模中存在明显局限性。提出一种融合时间和通道注意力机制的陀螺仪自适应动态补偿网络,采用卷积神经网络进行特征提取,通过通道注意力机制优化多轴特征权重,借助时间注意力机制平衡各时刻特征贡献,从而提升网络的精度和鲁棒性。在EuRoC数据集上的实验表明:通道注意力机制能显著提高动态补偿精度;时间注意力机制可平衡三轴的精度,但无整体性能增益;二者结合虽有一定改进,但部分场景下其相互作用可能阻碍性能达到最优水平。该结果验证了多注意力机制在惯性传感器误差建模中的有效性,并为低成本陀螺仪动态补偿算法设计提供了新见解。

面向低空经济、无人系统等新兴产业对惯性导航系统的效能提升需求,传统分立器件干涉式光纤陀螺存在体积较大、成本较高等约束,基于集成光学芯片的新型光纤陀螺具备兼顾陀螺精度、体积、成本以及功耗等的颠覆性优势,展现出巨大的应用潜力。回顾了干涉式光纤陀螺的工作原理和系统方案,介绍了薄膜铌酸锂的材料特性,结合其技术现状,分析了光纤陀螺用薄膜铌酸锂芯片所需的片上结构,并归纳了芯片制备的工艺步骤。随后,对领域内已发表的相关成果进行了介绍,揭示了薄膜铌酸锂芯片在提升系统集成度方面的能力。最后,针对在研究及应用过程中遇到的困难和挑战,总结了光纤陀螺用薄膜铌酸锂基芯片所需的性能要求,并对未来发展方向进行了展望。

近年来,伴随无人机、无人潜航器等新型装备载体的发展,惯性导航系统对兼具高性能与小型化、低成本、轻量化特征的陀螺仪产生了迫切需求。随着集成光子学的快速发展,集成光学陀螺仪应运而生,干涉式集成光学陀螺是其中重要的一种。概述了基于Sagnac效应的干涉式集成光学陀螺的基本工作机理,并从分立器件的性能提升以及系统的集成耦合封装两个大方面对干涉式集成光学陀螺的研究现状进行了详细总结。针对当前研究与应用中遇到的主要挑战进行了剖析,并展望了干涉式集成光学陀螺的未来发展趋势。

在复杂动态环境中实现高效避障与稳定导航是服务机器人发展的关键挑战。传统方法依赖静态地图或频繁迭代计算局部最优轨迹,在动态狭窄通道环境下易陷入局部最优或发生碰撞。为此,提出了一种融合时空感知与知识蒸馏的端到端导航框架。该方法引入 PredRNN结构建模图像序列以捕捉时空特征;其次,设计“教师-学生”架构,利用基于激光雷达与动态障碍先验知识的教师网络获得高质量策略,对以深度图像为输入的学生网络进行感知与行为蒸馏,使其继承教师知识并具备鲁棒决策能力。实验结果表明,该方法在复杂动态场景下的到达率相比最优基线提升了13%。综上,该框架突破了传统方法在动态、狭窄和感知受限环境中的局限,展现出更强的泛化性与适应性,为服务机器人在真实复杂环境中的安全高效运行提供了新思路。

随着核技术的广泛应用,利用移动机器人代替人工进入未知辐射环境执行核应急任务愈发重要。然而,机器人受限于探测时间与传感器性能,仅能获取稀疏的辐射数据,但为了便于开展核安全监测工作,必须获取环境中的辐射场分布和放射源的位置。针对上述问题,提出一种融合二维激光SLAM与辐射特征的源项定位方法。该方法利用移动机器人搭载核辐射探测器、激光雷达等传感器进行辐射数据采集和环境地图构建;然后,基于高斯过程回归方法反演出区域辐射场,并将反演的辐射场融合到SLAM环境地图中;最后使用霍夫变换方法定位未知放射源。此外,在放射源存在的真实环境下开展了实验验证,实验结果表明:在采用Gmapping、Hector和Cartographer三种激光SLAM算法构建占用栅格地图的基础上,空地和厂房两种环境中均能够完成全局辐射环境地图的融合,且定位精度高于0.29 m。

在复杂水下环境中,多源自主导航系统易受环境干扰,其导航精度和鲁棒性降低。针对复杂水下环境中捷联式惯性导航系统/多普勒测速仪/超短基线(SINS/DVL/USBL)多源自主导航系统导航精度和鲁棒性因受干扰而下降的问题,聚焦水下多源自主导航系统可检测性分析,提出了一种基于可检测性量化模型的SINS/DVL/USBL多源自主导航滤波算法。首先,对SINS/DVL/USBL建立误差模型,计算其均方根误差作为可检测性量化指标;其次,考虑到水下复杂环境对多源传感器的干扰,引入环境干扰因子修正建立的多维可检测性量化模型,并基于模型提出了一种自适应滤波算法;最后,对提出的算法进行了长江试验。试验结果表明,所提算法可以解决水下复杂环境干扰导致SINS/DVL/USBL多源自主导航系统精度和鲁棒性下降的问题,在北、东、天方向上的均方根误差相较于传统卡尔曼滤波算法分别降低了88.5%、84.0%、97.4%,相较于最大相关熵卡尔曼滤波算法分别降低了48.3%、22.6%、18.6%。

仿生扑翼飞行器模仿自然界生物(如鸟类、昆虫)的飞行方式,具有隐蔽性强、气动效率高与适应复杂气流环境能力强等优势,可用于信息侦察、环境监测、灾害救援等场景,如何实现其在复杂场景中的自主导航是学术界的研究热点。首先,聚焦扑翼飞行器惯性基多源自主导航系统,包括惯性/视觉导航、惯性/卫星导航、惯性/视觉/卫星导航等方法,分析了国内外典型扑翼飞行器导航系统的主要进展。其次,介绍了扑翼飞行器多源自主导航关键技术,对扑翼飞行器的图像消抖、感知定位与建图、轨迹规划与自主避障等技术进行分析,突出了扑翼飞行器自主导航的特殊性和多源融合的必要性。最后,介绍了扑翼飞行器多源自主导航系统的未来发展趋势,包括开放式架构、性能提升、信息融合、群体感知等研究方向。

大规模星座组网需解决数千颗卫星的轨道协同、星间链路与星地链路高效组网问题,面对大量的空间数据信息,空间激光通信作为一种传输容量大、抗干扰能力强、安全性高、通信速率快的传输方式成为了空间信息传输的首选。光电收发模块作为激光通信的系统核心器件,在促进光电信号转化和提高信号传输质量方面发挥着巨大作用,是高速、高可靠激光通信得以实现的基础。为满足可用于空间卫星光通信器的需求,设计了一款全气密蝶形封装的光电收发模块。在光源、软件、材料三个方面进行了相应抗辐照优化设计,测试了辐照前后光电传输性能并对不同粒子产生的辐照效应结果进行了分析。采用⁶⁰Co的γ辐照和质子辐照作为辐照源进行实验,搭建了辐照场和性能参数采集的测量系统。抗辐照模块和传统模块数据对比表明,随着辐照剂量的增加,传统模块光功率和消光比均明显下降,而抗辐照模块的光功率保持在≥-3 dBm,消光比依然满足≥4 dB且误差均在要求范围内。实验结果证明了该款光电收发模块的稳定性和良好的抗辐照性能。

具身智能的行为学习依赖于高质量机器人操作数据,但真实机器人数据采集成本高且规模有限,而互联网视频数据虽规模庞大却缺乏动作状态标签。针对无标注视频中状态表征提取困难的问题,提出了一种基于视频预训练的具身智能行为学习方法。首先,构建视频无监督预训练框架,通过特征提取编码、动静态特征分离和跨帧一致性约束实现潜在状态提取;其次,设计多模态Transformer架构,结合分块注意力机制与动态动作头完成多模态信息融合与自适应动作生成。仿真结果表明,本文方法在CALVIN及SIMPLER仿真环境中的任务执行中的性能相较于基线方法Moto最高提升32.96%,在未知环境泛化性和环境鲁棒性测试中均表现出显著优势,有效提升了具身智能的行为学习能力。

惯性组合导航融合多种传感器数据,为飞机、船舶、车辆等运载体提供了高精度的导航定位。针对SINS/GPS组合导航系统在大失准角和故障情况下精度与鲁棒性不足等问题,提出了一种基于自适应联邦强跟踪无迹卡尔曼滤波器(Adaptive Federated Strong Tracking Unscented Kalman Filter,AFSTUKF)的容错组合导航方法。首先,构建了融合SINS、GPS、偏振与地磁信息的组合导航系统;其次,通过引入自适应衰减因子和量测噪声方差更新策略,设计了带反馈重置的AFSTUKF,提升了系统在不确定性和噪声干扰下的估计精度与鲁棒性;再次,引入基于Tukey函数的动态信息共享因子,提高了联邦滤波器的稳定性与整体性能。实验结果表明,AFSTUKF算法较传统方法平均精度提升超29%,引入偏振与地磁信息后姿态估计精度提升近40%,显著增强了导航系统的鲁棒性与精度。

针对高精度惯性导航系统的精确标定问题,提出了一种基于因子图优化的三自惯组系统级标定方法。通过对高精度IMU进行精确建模,推导出一种考虑地球自转、牵连角速度、惯性器件零偏、标度因数和安装误差参数的IMU预积分模型。通过构建残差模型,设计了适用于该模型的完整因子图模型,并采用滑动窗口优化策略迭代求解待标参数。仿真结果表明,该方法比卡尔曼滤波标定方法更接近设定值。利用三自惯组样机在线自标定数据进行试验验证,该方法与卡尔曼滤波标定结果相当。纯惯性导航结果表明,与卡尔曼滤波相比,采用该方法标定参数得到的最大东向、北向位置误差分别降低了25.85%和15.37%。试验结果表明,该方法为三自惯组的自标定提供了有效解决方案,对拓展因子图优化技术在标定技术上的应用有积极意义。

旋转调制技术是惯性导航系统中广泛应用的一种误差自补偿技术。理想旋转调制可以抑制转轴正交平面上的部分器件误差分量,但IMU的旋转不可避免地存在控制误差,从而影响调制效果。一方面,实际旋转控制存在角度超调等误差;另一方面,光栅等控制回路反馈元件自身的测量误差也会导致非匀速旋转角速度误差。在关注控制器与执行器误差的基础上,建立了包含圆光栅测量误差在内的完整控制系统模型,定量分析了光栅反馈控制误差引起的非匀速旋转角速度对高精度方位对准的独特影响机制。计算与仿真结果表明,控制器和执行器造成的旋转角度超调对旋转调制效果影响较小;但当圆光栅参与反馈回路的角度测量时,所引起的非匀速旋转角速度会导致方位对准误差,这对高精度惯导系统的影响不可忽视。

现有惯性测量装置处于空间稳定或捷联工作模式下,加速度计敏感轴无法对准推力矢量方向。这不仅造成石英加速度计输出精度受交叉耦合二次项误差影响,还使得陀螺加速度计在低轴向过载时难以发挥其高过载条件下的精度优势,同时影响导航解算精度。针对上述问题,设计了推力矢量跟踪工作模式。采用经典超前滞后控制方法将径向石英加速度计控制到过载为零的方向,保证轴向加速度计跟踪推力矢量方向,可消除石英加速度计二次项测量误差。实验验证表明,矢量跟踪模式下可实现轴向加速度计始终跟踪过载方向,径向加速度计敏感到的过载为零。此外,高精度惯性测量装置中布置有陀螺加速度计,针对推力矢量跟踪控制过程的基座角运动引入额外的陀螺加速度计输出误差,建立输出误差模型,采用增益调度线性二次型调节器(Gain-scheduled Linear Quadratic Regulator, GS-LQR),对推力矢量跟踪过程进行控制优化设计,抑制基座角运动引起的输出误差。仿真结果表明,对比已实现的经典超前滞后矢量跟踪控制方法,在跟踪速度相当的基础上,所提方法可有效抑制陀螺加速度计输出误差。

GNSS欺骗攻击可导致自动驾驶汽车被攻击者隐蔽操控,严重威胁道路交通安全。针对现有检测方法存在的应用场景受限、实时性不足等问题,提出了一种基于LSTM和注意力机制的欺骗检测方法。该方法通过构建LSTM-Attention模型,实现多传感器数据融合与车辆运动状态估计,进而通过航迹推算生成参考轨迹,并借助轨迹一致性检验判别欺骗行为。为降低累积误差对定位精度的影响,引入滑动时间窗口机制,在窗口内进行误差校正,并对比参考轨迹与GNSS导航解之间的相似性。实验结果表明,所提方法在保持低虚警率的前提下,对突变型欺骗的检测率达到97.5%,优于现有的基准方法,且能够满足实时检测需求。

针对低动态无人平台,提出了一种新型制导模型。与状态仅包含位置信息的传统制导模型不同,新模型进一步引入了速度信息。针对新型制导模型,利用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的控制方法设计了新型路径跟踪算法。该算法由带饱和约束的比例+积分限幅组成,其形式简单,易于工程实现。根据稳定性理论,证明了存在模型不确定性和风场干扰下闭环系统的全局渐进稳定性。为验证提出算法的有效性,该算法作为控制外环应用于某飞艇的路径跟踪控制仿真,其中仿真模型为工程实际使用。仿真结果表明,该算法有着很强的鲁棒性,在强风情况下依然展现出良好的路径跟踪性能。此外,与使用传统制导模型设计的算法相比,所提出的制导算法在仿真中有着更好的收敛特性。

射电望远镜附近“电磁波宁静区”的运维作业对导航系统的无源特性要求较高,常规导航手段难以适用。针对传统方法在无源、低速条件下导航能力不足的问题,提出一种基于双向时序增强网络无迹卡尔曼滤波的偏振/地磁复合定向方法。该方法首先通过UKF初步实现偏振与地磁导航信息的非线性融合;然后通过构建BiTAN模型捕捉数据时变特性,充分利用两者的互补性以提升定向精度。实验结果表明,所提出的BiTAN-UKF算法在动态试验中的定向精度可达0.375 4°,为“电磁波宁静区”的无源导航需求提供了有效解决方案。

仪表冗余配置可以有效提高惯导系统的可靠性和导航精度,研究其标定有助于提升惯组实际使用精度。以十表冗余双轴惯组为例,通过内置双轴转位机构设计通用位置编排,实现惯组不同朝向时自标定的一致性。创新性地将仪表分为三组进行系统级自标定,建立非正交坐标系下的斜表安装误差模型、导航方程、导航误差方程和Kalman滤波模型,基于通用系统级标定算法,增加坐标转换模块实现所有仪表的标定。仿真和试验结果表明,斜表和正交表均标定正确。所提出的标定算法模型清晰、易于实现,具有较高的工程应用价值。

在自动驾驶与智能交通系统中,视觉定位依靠视觉传感器识别环境地标实现车辆位姿估计,而协同定位通过多车共享信息在地标稀疏场景中提升连续性与可靠性。针对全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)拒止问题,提出了一种面向车联网的协同视觉定位分析框架,构建统一的随机几何建模与性能评估体系。环境地标采用均匀泊松点过程(Homogeneous Poisson Point Process,HPPP)建模,车辆空间分布由泊松线Cox过程(Poisson Line Cox Process,PLCP)刻画。在此基础上推导出单车视觉定位概率,并在视觉失效时引入基于V2V通信的协同定位机制,结合Nakagami-m衰落信道获得多车协同定位概率的解析表达式。仿真结果显示,理论结果与蒙特卡罗仿真均方误差均低于1%,验证了所提模型的准确性。该框架揭示了地标分布、信道衰落与车辆布局的耦合影响,为协同视觉定位的性能评估与参数优化提供了理论依据。

高精度的时间频率标准对全球导航卫星系统、交通系统、电力系统、网络系统等关键领域的时间同步、导航定位至关重要。光频标比现有基准钟铯喷泉钟的不确定度指标高两个量级,其重新定义国际单位制“秒”已被提上日程。镱离子光频标有两条钟跃迁谱线,均纳入了次级秒定义参考,是未来秒定义候选离子系统之一。镱离子系统具有对物理常数高敏感性、高钟跃迁品质因子、激光系统相对简单等优点,在基础物理研究、性能指标提升和工程化应用等多方面均有显著优势,受到国内外研究机构的广泛关注。阐述了镱离子光频标的工作原理,综述了制约该系统性能的关键物理效应及其抑制方法,梳理了该系统在基础研究探索、核心性能指标突破及工程化技术研究等方面的研究进展,并对其未来发展趋势进行了展望。

微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)陀螺的电容检测电路功能是将陀螺敏感电容变化量转换为可经数字系统处理的电压,其性能是影响陀螺精度的重要因素之一。为实现低噪声、高性能的电容转电压电路,提出了一种基于二极管包络解调的低噪声电容检测电路。核心电路由电荷敏感放大器和二极管包络解调电路构成,通过分析解调机理,给出不显著影响解调效率的滤波电容电阻与调制信号范围,然后建立噪声模型,明确主导噪声的参数,分析不同参数下的噪声变化情况,进而优化电路噪声。经实验测试,调制信号的临界值为1.064 V,略低于理论值1.201 V,误差来自二极管非线性特性,在临界值内读出信号的谐波失真度不超过0.67%。同时,测得陀螺工作频率处的电路噪声电压谱密度为-133.6 dBV/Hz^1/2,与理论计算结果基本一致。

针对半球谐振陀螺仪零偏圆周分布误差对力学环境敏感且难以快速测试的问题,分析了该误差的产生机理和表现形式,讨论了基于离心机提供加速度激励的测试方法和测试误差,并提出一种基于振型自主进动的半球谐振陀螺仪加速度相关零偏圆周分布误差快速辨识方法。通过在离心机测试中控制振型自主进动,在不转动陀螺的情况下测试不同加速度下的零偏圆周分布误差,拟合得到加速度相关误差系数。试验表明,此方法可快速、准确地辨识半球谐振陀螺仪与加速度相关的零偏圆周分布误差,有效评估陀螺应用精度。

智能穿戴设备市场快速增长推动行人定位需求。在卫星信号遮挡环境下,现有行人航位推算技术受限于设备与人体固连要求,导致航向估计不稳定。现有的替代方案亦存在局限,难以满足消费级用户对便捷性、定位性能的要求。为此,提出了一种多设备协同航位推算方法。该方法基于人体正常行走各部位步态周期平均航向一致性假设,通过融合头部、手持及手腕节点的航向数据,动态检测设备安装模式变化,进行安装角补偿与传递,抑制安装模式切换导致的航向发散。实验结果表明,在400 m行走过程中,融合定位精度相对于手腕、手持、头部单节点分别提高了58.62%、64.08%、42.80%,航向估计精度也分别提高了65.13%、60.63%、43.40%。本方案具有低成本和普适性优势,为消费级穿戴设备的室内导航提供了新思路。

针对传统波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法在低信噪比及运动目标场景下边缘角度估计精度显著下降的问题,本文提出一种双阶段智能测向方法。该方法首先利用残差卷积神经网络对阵列协方差矩阵进行端到端去噪,再通过复数Transformer提取序列特征,实现对移动辐射源的DOA估计。实验结果表明,在低信噪比及动态非平稳场景下,所提方法相较于传统算法均方根误差平均降低63%。

虽然卫星定位、惯性定位、无线定位等技术已深入到消防救援、地质勘探、军事装备等领域,但地下及遮蔽空间的人员自主定位问题尚未得到有效解决。受Wi-Fi室内定位的启发,在充分探究了地电场分布特性的基础上,提出了一种基于人工地电场的地下及遮蔽空间自主定位方法。该方法不需在地下及遮蔽空间设置任何辅助设施,向大地注入电流构造人工地电场,通过检测人工地电场的场强信息实现检测点到电流注入点的距离估计。然后通过融合多个注入点的距离信息和坐标信息,基于多边优化定位方法,实现人员位置信息的精确获取。在野外场地开展了150 m×80 m范围的人工地电场定位验证实验,实验结果表明,基于人工地电场的定位方法可有效获取人员位置信息,平均定位误差为7.829 m,单点定位精度最高可达1.352 m。基于人工地电场的定位方法有望解决地下及遮蔽空间环境下的人员自主定位问题,具有重要的理论研究意义和工程应用价值。

大倾角无人机影像与垂直视角卫星图之间存在显著的视角差异,现有算法在大倾角空天影像匹配场景下的弱纹理区域表征能力弱、匹配定位精度较低,且算法鲁棒性不足。为此,提出一种融合高效通道注意力与双流空间特征增强的空天影像匹配算法。首先,在编码器中引入注意力机制以加强多通道信息交互,提高网络对模糊远景和弱纹理区域的特征表征能力。其次,设计双流空间特征增强架构,通过几何变换将垂直视角下的鲁棒顶面特征投影并融合至倾斜影像空间,实现跨视角空间特征增强。最后,在多倾角空天影像匹配数据集上,所提出算法在50 m误差范围内的匹配定位准确率达到57.40%,较主流的图像匹配算法提升8.35%,有效解决了弱纹理区域特征不稳定、跨视角信息不一致的问题。

地下管线精确定位在城市的规划、建设和管理中具有重要作用。针对地下管线轨迹测量问题,提出了一种基于惯组/里程计的航位推算并应用管线起止点位置信息进行轨迹校正的定位算法。该算法基于惯组/里程计航位推算的基本原理,应用罗经调平方法对水平角进行修正;根据已知管线的起始点、终点位置坐标,将计算后的轨迹曲线进行旋转、伸缩,对轨迹误差进行修正补偿,最终进行加权平均得到实测轨迹。实验结果显示,该算法对101.8 m管道的测量精度为0.3%,实现了对地下管线三维坐标的精确测量。

针对电力系统配电台区对纳秒级高精度时频同步的迫切需求,通过“模型优化-终端设计”双路径突破技术瓶颈,系统提升北斗共视技术性能。在算法层面,采用18参数广播星历模型,将卫星轨道解算的空间信号测距误差降低约0.1 m,较16参数模型略有提升;终端层面,采用相干布居囚禁(Coherent Population Trapping, CPT)原子钟驯服与片上系统(System on Chip, SoC)集成方案,实现24 h频率准确度9.16×10^-13、授时精度±10 ns,体积压缩至0.71 L。实验表明,共视差分机制有效抑制电离层延迟误差,秒脉冲信号(1 Pulse Per Second, 1 PPS)峰峰值误差控制在±10 ns内,守时漂移率0.385 μs/d。研究成果形成覆盖终端至组网的完整解决方案,突破传统设备体积大、成本高的局限。

液浮陀螺仪表的温度稳定性和均匀性对其精度至关重要,而加热片的有效热传递是实现精密温控的核心。加热片与液浮陀螺仪表壳体组件间的胶接结构作为关键传热路径,其传热特性直接影响仪表内部的温度场分布梯度和温度波动。建立了包含加热片、胶层和壳体组件的三维有限元热传导模型,以壳体温度场分布均匀性及其上测温点在加热功率循环变化中的响应速率表征胶接结构的传热特性,分别研究了胶层厚度、胶接缺陷和加热片电阻丝分布对胶接结构整体热阻、温度分布及瞬态响应特性的影响规律,并利用温升试验验证了模型的有效性。结果表明,壳体组件在各类胶接状态下的周向温度变化幅度均低于轴向,其周向极差不足轴向极差的14%;胶层厚度每增大0.02 mm,胶接结构热阻增大约30%,测温点对加热功率变化的响应速率逐渐降低;胶层缺陷会导致热量集中,加热片电阻丝变间隙分布无法有效减小轴向温度梯度。本研究为优化液浮陀螺仪表加热片胶接工艺提供了设计依据,对提升仪表精度具有指导意义。

适用于无人小艇的海洋重力仪不仅需要具备良好的动态适应性,还需要采用能够有效滤除非周期性运动加速度干扰的重力异常提取算法。针对上述问题,提出了一种基于自由空间重力异常状态空间模型的正反卡尔曼滤波结合FIR低通滤波的重力数据处理方法。通过无人小艇搭载具备高动态适应能力的小型捷联式海洋重力仪开展海洋重力测量试验,试验数据处理结果表明:与直接低通滤波法相比,正反卡尔曼滤波结合FIR低通滤波精度提高48%;与正反卡尔曼滤波法相比,精度提高49%;与传统卡尔曼滤波法相比,精度提高79%。

随着现代作战对武器装备高精度寻北需求的持续提升,对高性能、集成化陀螺寻北仪的需求也日趋迫切。微半球谐振陀螺凭借体积小、成本低、结构对称性好等优势,成为研制集成化、小型化寻北系统的理想选择。然而,其零偏误差问题严重制约了寻北系统的整体精度。为减小零偏误差的影响,首先研究了微半球谐振陀螺寻北系统的性能影响机理,建立了寻北精度模型;之后,基于微半球陀螺的零偏误差特性,提出了多位置谐波误差补偿技术;最后,对所提方法进行了实验验证。寻北实验结果表明,基于多位置谐波误差补偿技术的微陀螺寻北精度为0.168°(5 min),验证了该方法的有效性,为微半球谐振陀螺寻北性能提升提供有力的技术支撑。

核磁共振陀螺通过检测惰性气体原子在恒定静磁场中的拉莫尔进动频率偏移,实现对载体角速度的测量。惰性气体原子的极化程度受碱金属原子数密度影响显著,存在一个最佳数密度,可使惰性气体的极化率达到最大值。传统的数密度测量方法,如经验公式法、旋光检测法等不适用于小型化原子气室,针对该问题,提出了一种基于光谱吸收法的数密度原位测量方法。该方法考虑到功率展宽作用,先通过调节入射激光光强与频率失谐以获取碱金属原子的光学深度,再借助吸收截面为多峰洛伦兹函数的拟合公式对光学深度数据进行拟合,进而求解得到碱金属原子数密度。试验结果表明,拟合得到的相对跃迁强度、谱线半高全宽、原子跃迁频率、超精细能级间距等参数均与理论值相符,证明了该方法的有效性。该方法由激光完成原位测量,准确度高、可靠性强,有效支撑了陀螺最佳工作状态的标定。

传统的三轴惯导一般限制内框架轴转动范围,缺乏对框架转动惯量交叉耦合引起的伺服回路稳定性的考量。针对三轴惯导在框架转动过程中因结构改变而引起的框架转动惯量交叉耦合问题,提出了一种基于频域串联补偿器的框架转动惯量解耦与补偿方法。首先,通过三轴惯导运动关系模型确定框架转动惯量解耦位置;其次,采用串联补偿器解耦方法求得基于力学模型的框架转动惯量解耦矩阵;此外,为了避免转动惯量测试不准确问题,利用试验对增益变化进行数值标定,得到以内框架轴角度为自变量、增益变化值为因变量的拟合函数,自适应补偿伺服回路增益变化;最后,通过仿真和试验对自适应补偿方法进行了验证。试验结果表明,补偿框架转动惯量后,内框架轴角度在70°时的幅值裕度由4.2 dB提高至7.7 dB,满足了幅值裕度6 dB的基本指标需求,实现了对多输入多输出伺服回路增益值变化的补偿以及对各框架轴间交叉耦合力矩的补偿。

在室内或卫星拒止环境下,基于零速修正(Zero-velocity Update,ZUPT)的足绑式惯性行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)是行人自主定位的主流技术。然而,当行人随移动载体(如厢式电梯)匀速运动时,由于缺乏明显的惯性变化,传统ZUPT算法会误判行人处于零速状态(“伪静止”),导致显著性的定位漂移。针对此问题,提出了一种抗载体运动的惯性PDR定位方法。以典型室内载体厢式电梯为例,创新性地提出了基于导航系(n系)下垂直比力“梯形”波动特征的载体运动状态(加速、匀速、减速)检测算法。进而,分别构建了基于电梯行业规范额定速度和基于惯性积分速度的运动约束模型,有效融合于扩展卡尔曼滤波框架,准确约束行人在载体匀速运动期间的定位误差发散。在实际办公大楼含电梯场景的测试中,所提方法显著优于传统ZUPT及气压融合方法。在8层楼(垂直高差29.12 m)的乘梯测试中,高度估计误差被有效控制在1 m左右水平,验证了方法的有效性。