导航技术可提供人类生存发展的运动信息和基础时空信息。从应用场景、科学原理、功能特征等角度切入,遴选出发展进程中标志性的导航装置、仪器设备或物理原理,通过总结发展、迭代和演进规律并进行历史阶段分期,由此构建更系统、全面的导航技术历史谱系和未来图景。结合人工智能前沿动态,探讨了新一代国家综合PNT终端应用领域面临的机遇与挑战,提出导航技术正在朝着更自主化、多源化、智能化的方向发展,为相关领域研究提供参考。

微半球谐振陀螺是基于哥氏效应的新型微陀螺,具有结构简单、体积小、成本低、精度高、稳定性好、抗干扰能力强的特点。由于其发展潜力巨大,众多学者对微半球谐振陀螺展开研究,致力于发展更高精度、更高稳定性的陀螺系统。首先,概述了微半球谐振陀螺的工作原理。随后,将谐振子的制造工艺分为三类:微玻璃膨胀法、高温喷灯吹制法和薄膜沉积法,针对每种工艺方案,详细探讨了国内外研究机构的最新研究进展,总结了各个制造工艺方案的优缺点。最后,对微半球陀螺谐振子研究方向进行了展望。

本文综述仿生多源导航机制与信息融合技术现状,以期为多源自主导航技术发展提供新思路和新方法。文中首先分析了现有导航系统的局限性及多源信息融合的必要性;接着重点介绍动物的多源信息融合导航机制,包括导航策略、信息融合方式、信息感知系统和神经机制,动物如何利用多种感官信息进行复杂的环境感知和导航定位。文中还介绍了生物启发的多源导航信息融合技术,包括多源信息融合模型、算法和仿生计算模型,昆虫的视觉导航机制和导航策略可为设计高效智能自主导航算法提供启示。文章最后展望了未来发展方向,强调了深入理解动物导航机制、探索生物启发导航算法的重要性。

惯性导航技术依靠惯性导航系统内的惯性测量器件确定载体的空间位置和姿态,可以在卫星拒止环境下提供可靠的导航精度。加速度计作为惯性导航系统的关键核心器件,其性能精度直接影响惯性导航系统的导航定位精度。基于石英谐振器力频原理的谐振式加速度计具有高精度、小体积、低成本和频率信号输出的特点,引起国内外相关研究机构的关注。梳理了石英谐振加速度计的最新研究进展,针对石英谐振加速度计的发展现状进行了总结归纳,并展望了其未来发展趋势。

MEMS陀螺属于科氏振动陀螺,具有体积小、质量小、功耗低的优势。随着MEMS设计技术和国内工艺水平的发展,MEMS陀螺的零位噪声水平不断降低,已具备实现导航级性能的潜力。介绍了近年来国内外科研单位在高精度MEMS陀螺领域的研究进展,综述了以环形陀螺、四质量陀螺、双傅科摆结构为代表的II型陀螺以及以Honeywell和米兰理工报道的音叉结构为代表的I型陀螺的技术特点与发展现状,探讨了I型陀螺和II型陀螺现阶段所具有的关键技术优势与面临的技术挑战,为国内外同行开展该类型陀螺结构科学研究并提高MEMS科氏力振动陀螺性能提供参考和借鉴。

随着高精度长航时惯性导航系统的发展,垂线偏差逐渐取代惯性组件误差成为主要误差源。利用指数异常、二阶马尔科夫异常、二阶马尔科夫波动、三阶马尔科夫波动模型建模垂线偏差,建立局部重力特征与统计模型特征参数(垂线偏差均方根σ_ξ、逆相关时间β_g)之间的联系,并基于垂线偏差统计模型进一步开展惯性导航系统误差传播特性研究,探讨速度误差、位置误差与统计模型特征参数之间的定量关系。仿真结果表明,复杂地形对应较大的σ_ξ和β_g,平缓地形对应较小的σ_ξ和β_g。研究丰富了垂线偏差数据的可解释性,为导航系统的仿真研究提供参考。

惯性技术广泛应用于海、陆、空、天、电等各种载体的导航、定位与稳姿稳向的控制,已成为新兴战争模式中动态自主感知不可或缺的敏感源。通过对2024年IEEE惯性传感器与系统会议、DGON惯性传感器系统会议和MEMS国际会议等惯性技术相关会议文献以及惯性技术领域相关机构披露的动态信息的梳理,就当今市场主流光学陀螺、微机电陀螺、半球谐振陀螺、加速度计以及新兴的量子惯性传感器等惯性仪表及惯性导航系统的发展现状进行了梳理、概括和总结,并对惯性技术领域的发展趋势进行了分析展望。

模拟试验的设定场景难以遍历现代化战场的复杂多变,单体无人系统难以适应多变的战场环境,无人集群系统逐渐成为决定胜负的重要力量。无人集群协同导航技术是无人系统集群能效发挥的关键技术之一。鉴于无人集群协同导航技术在诸多应用领域的广泛涉及,以集群无人机为典型,深入剖析对无人集群协同导航技术的组织构型、导航信息资源、协同算法及优化等方面的内容,并结合协同导航面临的关键问题,对其未来发展趋势展开探讨和展望。

无线充电技术是一种通过非接触方式实现能量传输的技术,具有安全性高、环境适应性强等优点,是提升水下自主航行器无人值守能力的关键技术之一。面向水下自主航行器无线电能传输系统对抗偏移和接收装置小型化设计的特殊需求,设计了一种基于动态行波磁场的水下自主航行器无线电能传输系统。首先,研制了一种由正交发射和偶极子接收重叠构成的新型磁耦合装置,两层发射绕组相互解耦,在时空协调机制下形成恒幅行波,抑制输出波动。接着,构建了一种基于倍流器的无线充电系统电路并进行建模与分析。最后,搭建了实验平台验证所提系统的可行性。结果表明,该系统可稳定输出充电功率1.2 kW,效率可达87.04%,旋转偏差[-30°, 30°]和轴向偏差[-30 mm, 30 mm]范围内系统输出波动小,具有良好的抗偏移性能。

全角模式半球谐振陀螺具有测量范围广、体积小、可靠性高和成本低等特点,在陆、海、空、天等领域有广泛的应用前景。由于陀螺表头存在难以避免的几何误差和损伤等问题,导致较大损耗以及表头周向阻尼分布不均匀,阻尼分布不均匀会导致陀螺产生锁区,影响陀螺应用。在分析阻尼不均匀性对陀螺锁区影响的基础上,研究了单向旋转、方波、三角波、正弦波等不同旋转调制方案对陀螺锁区的抑制效果,设计了一种新型摆动旋转调制锁区抑制方法并完成仿真验证。搭建双轴转动试验平台,针对0.1 mHz阻尼不均匀性的陀螺样机,开展了地球自转角速率检测、标度因数非线性和锁区检测等试验。试验结果表明,所述新型摆动旋转调制锁区抑制方法将陀螺锁区从38 (°)/h降到0.048 (°)/h以下,为全角模式半球谐振陀螺工程应用奠定基础。

随着水下环境感知技术的不断发展,得益于声波在水中具有较远的传播距离和广泛的覆盖范围,基于声学的感知手段逐渐成为主流。在众多声学感知技术中,前视图像声纳凭借其能够实时感知视场内物体的能力,在水下环境感知中发挥了重要作用,并已广泛应用于渔业捕捞、航海安全、军事行动等多个领域。然而,前视图像声纳的性能受限于声学传播特性以及水下复杂环境的干扰,其高噪声、低信噪比的数据对声纳成像和目标检测提出了严峻挑战。尽管传统的声纳图像去噪方法在实际应用中已取得广泛验证,但面对前视图像声纳数据中的复杂噪声,基于深度学习的声纳图像去噪技术展现出更为显著的优势。前视图像声纳目标检测领域则经历了由传统算法到深度学习方法的革命性转变,其检测精度和泛化能力得到了显著提升。综述了前视图像声纳去噪与目标检测领域在传统方法与深度学习方法中的发展历程,并对当前研究进展及方法进行了系统总结。重点阐述了近年来基于深度学习的创新技术与研究方法,分析了其在复杂水下环境中的应用前景,并探讨了未来可能的研究方向,包括数据融合、算法优化以及实际应用中的挑战。

水下航行器在航行时需要导航系统来提供位置信息与导航服务,常用的卫星导航信号由于无法入水,无法在水下环境提供有效服务。针对水下航行器水下导航应用的需求,分析了罗兰C信号的水下变化特性,提出了水下罗兰C信号接收方法。首先研究了罗兰C系统陆地传播能力,其次探讨了罗兰C信号在水下环境中的影响,最后重点分析了不同水深条件下色散效应对信号强度和包周差的影响。仿真结果表明,随着深度的增加,水下罗兰C信号第三周期识别点不断前移,包周差也随之增加,水下3 m后罗兰C信号包周差已超过使用界限,出现跳周,导致罗兰C系统定位精度低。

在北斗接收机的使用中,系统的高动态特性使得北斗卫星信号具有快速变化的多普勒平移和码相位,这提高了信号捕获的难度。目前,主流采用的PMF-FFT捕获方法需要消耗大量的硬件资源和运行时间,难以满足北斗接收机的速度要求。为了实现高动态场景下北斗信号快速变化的多普勒频移和码相位的捕获,提出了一种基于改进型PMF-FFT的捕获算法。在详细分析PMF-FFT数学理论的基础上,通过对单个码元内部进行积分存储,降低了捕获系统的相关器使用和噪声干扰。同时引入多路采样时钟,保证了码片积分的时钟条件。最后在北斗高动态仿真场景下,采用仿真测试了该算法与PMF-FFT算法的性能。结果表明,相比传统算法,该算法的噪声抑制比提高了约1.3 dB,运行时间缩短了约7%。因此,该算法能够减少相关器资源的使用并提高信噪比,适用于高动态条件下的北斗卫星信号捕获。

针对惯性导航辅助星敏感器天文定位时,面临从拍摄到的多颗恒星中选择精度高的观测星作为导航星的问题,提出了一种基于点光源的物像共轭的观星精度评价方法。该方法将星敏感器识别成功的恒星矢量转换到与星敏感器各个轴相互平行的地平坐标系,通过计算识别恒星的物方矢量和像方矢量所夹锐角的值对观星精度进行评价。精度评价后将精度高的观测星作为导航星,应用到惯性辅助的星敏感器天文定位中。外场数据处理结果表明,该方法能够有效选出精度高的导航星,所选择出的导航星定位结果比选择前天文定位得到的定位精度高,而且数据方差和标准差低1~3个数量级。

INS/GNSS松组合融合导航面临的主要挑战是在GNSS中断期间实现可靠和低成本的定位。在隧道、城市高楼和恶劣气候等环境下会出现长时间GNSS信号丢失的情况,此时INS/GNSS融合导航便会退化为单一的惯性导航。针对该问题,提出了一种GNSS拒止下基于GRU神经网络的INS/GNSS融合导航算法。该算法通过在有GNSS信号时将惯性导航各项参数作为GRU神经网络的输入,同时将GNSS提供的三维位置信息作为GRU神经网络的输出并对GRU神经网络进行训练,然后在GNSS信号消失时以惯性导航各项参数作为训练完成的GRU模型的输入,从而得到GNSS三维位置信息,使在GNSS信号拒止下仍能实现INS/GNSS融合导航。仿真结果最大定位误差为5.646 m,表明该算法能有效保证GNSS信号拒止下INS/GNSS融合导航的精度和鲁棒性。

在GNSS信号拒止的复杂室内环境中,超宽带(Ultra Wideband,UWB)技术以其高精度和高稳定性等优势备受关注。针对室内复杂环境下无人车的定位问题,以惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)和UWB为基础,提出了基于自适应矢量分配联邦卡尔曼滤波(Adaptive Federated Kalman Filter Algorithm for Line-of-sight Reconstruction,Re-Los-AFKF)的INS/UWB/高度计/磁罗盘组合导航算法。算法建立了各子滤波器的数学模型,使用了基于矢量的自适应信息分配因子算法。设计了INS/UWB紧组合子滤波器,利用INS短时精度高的特点预测无人车的位置参数实现了UWB测距信息中的非视距(Non Line-of-sight,NLOS)误差检测,使用相邻时刻的数据对NLOS信息进行视距重构,并对重构后的距离信息进行过补偿识别和过补偿矫正。实验结果表明,在视距(Line-of-sight,LOS)环境中,Re-Los-AFKF的定位精度与基于双边双向测距(High Double Sided Two-way Ranging,HDS-TWR)的三边定位算法和基于平滑处理的联邦卡尔曼滤波(Movmean-federated Kalamn Filter,MFKF)算法的定位精度相当。在复杂的NLOS环境中,相较于HDS-TWR和MFKF,Re-Los-AFKF在水平位置上的误差均值分别减小了46.24%和29.35%,在水平位置上的误差RMS分别减小了41.40%和29.18%。研究表明,该算法不仅在LOS环境中能够进行稳定定位,在NLOS环境中也具有良好的定位性能,具有一定的适应性、鲁棒性和工程应用性。

发射点地球坐标系下的误差方程为非线性多变量交链方程,在工程上求解制导工具误差系数采用了简化的方案。针对简化误差模型近似线性化引起的速度环境函数与遥外测速度误差不匹配的问题,提出了一种基于误差反馈修正的提高惯性制导精度方法。首先,建立了惯性测量系统高阶误差模型,陀螺仪和加速度计误差模型中的误差系数有60项;接着给出了发射点地球坐标系下的姿态、速度和位置误差方程,根据线性模型得出简化环境函数的计算方法,并对其存在的问题进行了总结。其次,利用姿态、速度、位置误差反馈对速度误差进行修正和补偿,得到新的速度环境函数。最后,采用最小二乘法求解制导工具误差系数,并把不显著项置为零,对惯性制导遥外测观测量进行补偿,采用基于误差反馈修正的环境函数补偿后的遥外测速度误差比采用简化环境函数计算补偿的遥外测速度误差的均值和标准差都更小,表明所提出的方法具有一定的应用价值。

为了在卫星拒止环境下实现载车的自主式容错导航,提出利用自主性强的捷联惯性导航系统与测速测距传感器进行组合导航。测速传感器选择车载多普勒测速雷达,测距传感器选择里程计。对捷联惯导系统、多普勒测速雷达、里程计分别进行误差分析与建模,将捷联惯导系统误差等作为状态,建立组合导航的状态方程;利用捷联惯导的速度、姿态输出,与多普勒测速雷达的速度输出、里程计的路程输出分别构建惯性/多普勒雷达、惯性/里程计组合导航的量测,建立相应的量测方程;采用联邦滤波容错结构,对惯性/多普勒雷达、惯性/里程计组合导航局部滤波的结果进行全局融合。仿真验证结果表明,该方法不仅能够实现载车的自主式容错导航,而且具有较高的导航定位精度:传感器无故障情况下,定位精度优于27.1 m,航向精度优于5.6′,水平姿态精度优于0.2′;而当某一传感器出现故障时,定位精度优于49.6 m,航向精度优于8.5′,水平姿态精度优于0.3′。

海底信标数量决定了声学导航定位的可解性,如单海底信标导航需要联合载体航向或姿态等信息。采用载体状态开窗估计方法探讨了在不同海底信标数量情形下主动式声呐导航的精度水平,仿真分析了从单海底信标到四个海底信标的主动式声呐导航模型导航定位精度,并进一步通过实测数据对其进行验证。验证结果表明,主动式声呐导航定位精度与海底可观测信标数量成正比。当海底有四个信标时,信标数量减少引起的精度下降在1 m以内;而当海底仅有单个信标时,解算精度显著降低,但导航定位精度仍可保持在10 m以内。

由于水下航行器特定任务限制以及长航时、隐蔽性的导航定位需求,某些特定场景中未有先决条件可供运载体实现适配区域内的位置校正。为实现水下全线导航定位,提出了一种基于质点滤波的重力异常差分全线匹配算法。提取重力异常特征参数,并使用综合特征熵权法对重力场背景图进行适配性分析,有效选取重力适配区域,为全线重力匹配算法的实施提供先验背景区域支撑。根据重力测量圆概率误差约束,对重力异常值进行重力异常差分,确定重力匹配采样频率。充分挖掘大背景场下的重力异常信息,在重力异常变化不明显的区域内实现自适应频率滤波。采用最小二乘优化参数的全仿射变换对匹配轨迹进行平滑,保证匹配定位的精度和稳定性。仿真实验结果表明,所提算法可有效控制匹配定位精度在半个格网内,满足水下运载体全线重力匹配的导航定位需求。

争夺低空复杂环境下的控制权对现代作战具有重要意义,地形辅助导航是实现低空环境下导航定位的有效手段。为解决传统批处理地形匹配算法实时性差和对地形起伏敏感的问题,提出了一种基于自适应粒子群优化的地形匹配方法。在搜索匹配阶段,采用粒子群优化算法代替传统的遍历寻优,利用序贯相似性检测构建相关性计算模型并将其作为粒子的适应度,在搜索迭代过程中,根据粒子适应度的变化实现惯性权重和加速因子的自适应调整,从而确定最优匹配位置。然后,基于地形特征,通过对匹配结果的可用性进行判断来进一步提高匹配定位精度。仿真实验结果表明:在陡峭地形下,本文方法的定位误差仅为传统算法的67.4%;在平坦地形下,这一结果为32.6%,匹配耗时仅为传统算法的37.1%。

极地在战略、经济、科研等领域具有重要地位,由于极地独特的自然环境,水下潜航器成为人类探测极地和开发极地的关键。受大规模冰层覆盖、卫星拒止等因素影响,水下潜航器在冰下作业存在诸多难点,首要问题是潜航器的精确位置信息获取。声波是极地冰下环境中唯一有效的信息载体,声学定位导航技术是冰下潜航器高精度定位导航的主要手段。首先,分析了极地冰下潜航器导航任务存在的难点,包括高纬度效应、海水持续低温状态和大规模海冰覆盖对水下潜航器导航定位技术的影响。接着,综述了极地冰下潜航器导航方法,并分析了这些方法在极地冰下的应用现状和局限性。然后,探讨了极地冰下声学定位导航技术的研究现状,包括国内外的主要应用案例以及实现的性能成果。最后,总结了极地冰下声学定位导航技术面临的挑战和未来发展趋势。

在低信噪比下,目标产生的磁异常通常被磁噪声掩埋,这导致传统的磁异常方法检测性能下降。为了提高低信噪比下弱磁异常检测的性能,提出了基于ResNet-GRU网络的弱磁异常探测方法。本方法采用基于ResNet的Conv1D模块和GRU模块提取磁异常信号特征信息的多维特征,通过多特征融合实现磁异常信号的探测。为了训练模型,构建了实测的磁异常数据集,含有正样本数量为8646,负样本数据量为8431,利用该数据集进行模型训练。实验结果表明,所提方法的探测模型在测试集的精确率、准确率和F₁值分别为90.39%、91.33%和90.18%,优于全连接神经网络模型和一维卷积神经网络模型。所提出的方法在低信噪比情况下具有良好的弱磁异常探测性能。

多源融合导航系统在实际应用中容易发生故障,降低导航系统的定位性能。为提升多源融合导航系统的可靠性,避免故障降低导航定位性能,提出了一种基于MHSS-PCA的多源融合导航自主完好性监测方法。首先,根据多源融合导航系统中子系统组合情况,通过KF-LS形式解构建基于MHSS-PCA的故障检测方法,对故障导航源进行检测和隔离;其次,采用主系统验证不可靠采用并行w-检测方法建立恢复验证机制,使得恢复正常的导航源能够重新纳入多源融合解算;最后,根据系统中有效导航源情况,建立完好性风险动态分配准则,实时计算系统保护水平,实现多源融合导航系统的完好性评估与告警。在海洋场景下,利用真实采集的船载轨迹数据进行仿真测试。测试结果表明,基于MHSS-PCA的故障检测方法能够有效的检测出故障导航源,突变故障检出时间在1 s左右,缓增故障检出时间在6.5 s左右,通过恢复验证机制,在导航源恢复正常后3 s内重新纳入融合解算,提高了多源融合导航系统的可靠性。

随着现代飞行器对飞控系统精度要求的持续提升,飞控系统的测试工作变得日益重要。在飞控系统测试过程中,初始姿态角的准确输入对于评估飞行器的导航性能至关重要。传统的手动输入方式存在效率低下、易出错等问题,为解决这些问题,基于产品自身输出的角速度及速度增量信息,提出了一种产品姿态角自动生成的方法,并通过试验验证了其有效性。试验结果表明,该方法能够有效替代手动输入,并成功应用于产品测试、交付等各个流程,将姿态设定时间从平均30 min缩短至5 min,时间缩短了83.33%,同时避免了人为错误,显著提升了飞控系统测试流程的效率和可靠性。

四旋翼无人机飞行时,通常易遭受不确定环境因素影响,导致控制系统易出现模型不确定和内部未知扰动问题。针对四旋翼无人机遭受模型不确定和内部未知扰动情形下的路径跟踪控制进行研究,提出了基于循环神经网络的自适应滑模控制策略,利用自适应滑模控制策略确保路径跟踪误差渐近收敛。考虑系统集总干扰项,通过循环神经网络估计补偿系统集总干扰项,并引入自适应控制技术对循环神经网络组合逼近误差进行估计补偿,避免组合逼近误差对系统稳定性分析造成复杂计算而影响路径跟踪性能。仿真结果表明,所提控制策略具备有效性和鲁棒性,同时具有良好的路径跟踪控制性能。

在实际导航过程中,多源融合导航系统的传感器会随应用场景的变化出现量测精度变化的情况。针对传统因子图算法优化过程中无法处理传感器量测精度动态变化的问题,提出了一种基于自适应评估的鲁棒因子图算法。通过引入量测信息评估指标和自适应权重函数,动态调整因子图融合优化时的实时计算惯性预积分预测值与辅助传感器量测值的残差,动态调整对应因子节点的融合信息权重。与传统因子图算法相比,该算法在辅助传感器量测信息异常时能提升因子图算法的优化精度与鲁棒性。仿真实验结果表明,在辅助传感器出现量测误差时,和传统因子图算法相比,所提出的基于自适应评估的鲁棒因子图导航算法具有更高的鲁棒性和精度。

近年来,谐振光纤陀螺(RFOG)作为一种重要的惯性导航传感器,因其轻量化和高稳定性等优势而备受关注。然而,光纤环形谐振腔(FRR)中存在的光学效应,包括散射和偏振模串扰等,限制了RFOG的发展,并成为研究人员亟待解决的核心问题。对光纤谐振腔的偏振稳定性进行了较为深入的理论分析和实验研究。首先对RFOG中的偏振噪声以及圆偏振保持光纤对偏振噪声的抑制效果进行了理论分析,然后对圆偏振保持光纤谐振腔和保偏光纤(PMF)谐振腔的温度稳定性进行了比较,模拟了PMF和圆偏振保持光纤的本征偏振相位差在温度变化下的漂移,最后设计了谐振腔随温度变化的相变采集实验。实验结果表明,圆偏振保持光纤谐振腔的Δ值为5.496 rad,PMF谐振腔的Δ值为663.65 rad。相较于PMF谐振腔,在相同条件下采用圆偏振保持光纤谐振腔,其偏振稳定性提升了约121.79倍。这一发现提供了解决RFOG中偏振噪声问题的新思路,并为圆偏振保持光纤在RFOG中的实际应用奠定了重要基础。

闭锁效应很大程度上决定机械抖动激光陀螺的性能。为了减少过闭锁时间,提高陀螺精度,提出了一种奇次谐波叠加的倍频抖动方式。首先,提出了奇倍频抖动信号的设计准则,对单一与组合奇倍频信号的过锁区特性进行了分析。其次,分析了抖动机构对各阶奇倍频信号幅值和相位的影响,并使用激光测振仪对腔体不同阶奇倍频抖动下的抖动幅值进行测试。结果表明,在实际工程应用中,可以根据实测的响应幅度来选取奇倍频信号的最佳阶数。最后,采用M序列噪声增强抖动信号的随机特性并进行仿真。仿真结果表明,相比于常用的正弦抖动信号,采用所提出的奇倍频抖动信号能有效提高陀螺精度。

针对低成本集成化光纤陀螺研发需求,研制了一款非线性系数小、性能稳定的PZT光纤相位调制器。提出了一种新的具有支撑支架的PZT光纤相位调制器结构设计方案,完成了调制器的结构参数设计和频率特性分析,实现了PZT光纤相位调制器的性能优化。同时针对PZT光纤相位调制器存在的非线性误差大问题,提出了一种基于双闭环系统的相位迟滞非线性反馈补偿方案,完成了基于SOPC的解调方案设计,对压电材料固有的迟滞非线性误差进行补偿,从而减小陀螺的零偏,提升零偏稳定性。搭建了基于集成光子芯片的集成化光纤陀螺系统,实验结果表明:陀螺10 s零漂为0.69 (°)/h,该技术有效补偿了迟滞非线性误差对陀螺精度的影响。

海洋重力仪是当前获取高精度、高分辨率海洋重力场信息的一种重要仪器,当前主要的海洋重力仪仍然依赖于进口。CHZ-II作为自主研制的海洋重力仪,经历了多次海面船载测试效果良好。首先介绍CHZ-II海洋重力仪的结构组成和技术特点,然后介绍搭载“雪龙”号科考船的测试结果,统计了航次三个格网交叉点不符值的内符合精度,格网1的精度为0.73 mGal,格网2的精度为1.63 mGal,格网3的精度为0.54 mGal,与Sandwell V32卫星测高模型重力异常在整体变化趋势上一致。此次“雪龙号”南极测试表明,仪器在精度和稳定性上达到与国内外同类仪器并跑水平,可替代当前进口的海洋重力仪。

重力匹配导航技术因其无源性、高隐蔽性和强抗干扰性,对于惯性导航系统的误差校正具有不可或缺的价值。然而,传统一维重力匹配算法在实际应用中常因误匹配频发和二维重力底图信息利用不足而受限。针对此问题,提出了重力灯塔导航系统的新概念,该方法以面匹配的方式深入挖掘并利用二维重力底图中的信息。首先,依据多属性决策准则精准筛选出优质的适配区,这些适配区被形象地称为“重力灯塔”。随后,通过二维图像匹配算法,实现了基于这些“重力灯塔”的精准导航。仿真实验结果表明,重力灯塔匹配方法得到的距离误差比原惯导误差降低了62.22%,重力灯塔匹配与传统一维匹配方法相比精度提升了18.58%。该算法在减少惯导误差、提升导航精度方面的显著效果,为惯性导航系统的误差校正提供了一种全新的、富有成效的思路。

近年来,随着机器人技术的快速发展,移动机器人的定位算法也在不断地更新优化。针对现有移动机器人定位算法在室内退化场景中稳定性和精度较差的问题,提出了一种基于人工标识增强的四目全景相机、单线激光雷达和惯性测量单元的多传感器融合定位方法。该方法通过GTSAM因子图优化器联合优化惯性测量单元(IMU)预积分因子、雷达里程计因子和AprilTag投影因子获得光滑的移动机器人运动状态估计。实验结果表明,所提方法相较于经典的Cartographer算法和AprilTag_ros算法在定位精度和稳定性上均有明显提升。基于人工标识增强的多传感器融合方法既消除了累计误差,又解决了位姿漂移问题,具有更鲁棒的表现,可有效解决移动机器人在隧道、长直走廊等退化场景下的定位丢失问题。

针对微机电惯性测量单元物理特性的描述问题,提出了一种惯性测量单元的数学模型构建方法。通过对惯性测量单元建立有限元分析模型,进行多物理场仿真,得到其对加速度和角加速度激励的响应特性,建立传递函数模型。通过温度实验建立温度响应模型,通过热固耦合仿真得到惯性交叉敏感性的温度依赖模型,通过标定实验和线振动、角振动实验建立惯性元件的静态敏感性和动态响应模型。对所构建的数学模型进行了测试,结果表明其能够反映惯性测量单元的内部物理状态和惯性测量误差,可用于误差分析和系统仿真。

伺服稳定回路作为高精度惯导系统的重要组成部分,其性能直接影响着惯导系统导航精度。轴端摩擦干扰力矩是伺服稳定回路的外界主要干扰之一,它对伺服稳定回路的精度有较大影响,因此如何对摩擦进行补偿处理、降低其对伺服稳定回路的影响成为急需解决的关键问题。针对轴端摩擦干扰建模难、补偿难等特点,开展了摩擦模型参数辨识方法与摩擦补偿控制方法研究。根据辨识方法得到的参数结果建立轴端摩擦的LuGre模型,然后基于该模型在光纤陀螺构成的伺服稳定回路中加入摩擦前馈补偿环节。Simulink仿真结果表明,当输入的阶跃干扰力矩幅值为0.06 N·m时,加入摩擦前馈补偿后角位置误差下降14.33″,角位置误差降低了47%,惯导系统的可靠性和精度得到了提高。

惯性传感器阵列的效果取决于传感器间的相关性,传感器之间不同步的采集时间成为制约测量精度的重要因素之一。针对惯性传感器阵列中传感器采集时间不同步的问题,设计了一种并行传输的总线数据采集系统,通过使用共用的时钟和数据线,降低了传感器间的采集时间差,以进一步提高消费级惯性传感器阵列的测量精度。从零偏稳定性、Allan方差等精度指标出发,评估不同设计对惯性传感器阵列性能的影响。实验结果表明,传感器阵列可以改善零偏稳定性和角度随机游走等随机误差,而采用并行总线方式可进一步改善传感器零偏稳定性约28%,改善角度随机游走约10%。并行总线设计为进一步增加阵列中的传感器数量提供了可行方案,从而有效提升了惯性传感器阵列的应用价值。

导航信号处理系统是导航系统的重要组成部分,不仅需要具备快速处理信号的能力和高稳定性,还要实现小型化和轻量化,以适应海陆空天装备需求。针对多种需求,利用高密度集成工艺,采用先进系统级封装(System in Package, SiP)技术,研制出基于SiP技术的导航信号处理微系统电路。采用全国产化电路实现了大容量存储资源封装内部集成(包含FPGA、NOR Flash和多片DDR3),尺寸缩小至26.15 mm×18.45 mm,仅为原先板卡面积的7%;质量为7.5 g,减小至分立器件的45%。顶部覆盖高导热异形散热盖板,提高了电路机械性能和散热能力。搭配各类数据采集前端使用时,电路可实现导航信号的快速编解码、算法加速、高速信号类型转换、综合信息处理、高速通信等功能,并满足了小型化和轻量化的需求。

压力传感器应用于高温振动以及辐射冲击的综合恶劣工作环境中压力的测量,不仅仅要求具备较强的抗干扰能力,还需具备高度的线性响应性和稳定性。研制了一种应用于特种MEMS硅压力传感器的精密点胶封装系统,以解决人工手动装配效率低、精度差等问题。首先,确定了以纳米导电银浆点胶粘接压阻芯片和金属管壳的无引线封装工艺,并仿真分析了点胶量与定位误差对传感器性能的影响。然后,结合传感器的无引线封装工艺设计了系统总成结构,对包括双目显微视觉、微操作工具、粗限位工装、精密点胶、高精度运动平台和特征识别算法等关键技术展开了研究。最后,制定了传感器微组装流程,即通过显微视觉定位,平台提供运动,经精密点胶后,微操作工具进行金属管壳位置转移和姿态调整,实现传感器的高精度装配。实验结果表明,传感器的自动化微装配精度优于10 μm,装配时长低于20 s,且无明显的溢胶现象。

差分GPS测量系统是首先利用已知精确三维坐标的差分GPS基站,求得定位的修正值,再将这个修正值发送给GPS移动站,对GPS移动站的测量数据进行修正,以提高GPS定位的精度。介绍了差分GPS定位的原理,依托于地质调查项目将差分GPS定位系统应用于直升机航空重力测量系统导航中,尝试基于直升机平台建立有差分GPS定位导航的航空重力测量系统。通过基站、移动站的建立等阐述差分定位系统在直升机航空重力测量系统中的集成方法,并通过解算数据分析了差分GPS导航的定位精度。结果表明,差分GPS测量与单点GPS测量相比,定位精度从10 m变化到0.1 m,满足航空重力测量系统对GPS定位精度的要求。

海洋绝对重力仪是对当前基于相对测量原理的海洋重力仪进行现场校准的计量器具,针对海洋绝对重力仪具有高精度高频次的测量特点,提出了一种基于FPGA的干涉信号高速采集系统软硬件设计方案,完成了高精度模数转换器、调理运放电路等硬件电路的选型和设计,使用Verilog实现了数据传输等模块的逻辑控制。然后,采用C#语言开发了一套功能完善可视化程度高的上位机,实现重力数据的处理与解算。最后,基于海洋绝对重力仪搭建了实测系统性能试验测试平台。试验结果显示,200次绝对重力测量所得重力标准差为0.6 mGal,A类不确定度为42.4 μGal。所设计的采集系统满足海洋绝对重力仪高频次的测量要求与毫伽量级的测量精度,研究成果可为海洋绝对重力的有效测量提供保障。