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。

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。

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。

惯性稳定平台各种轴端干扰力矩的存在限制了传统控制器动态控制精度的进一步提升。为抑制轴端干扰力矩对稳定控制回路的影响,将扰动观测器引入到控制回路中,并在三轴光纤陀螺惯性平台完成了动态性能验证。试验结果表明,引入扰动观测器可显著提升动态条件下的稳定控制精度,在摇摆测试条件6.0°、1.0 Hz,0.95°、2.5 Hz,0.35°、4.0 Hz下,台体三轴最大失稳误差角不超过3″;回路扫频对比试验表明,引入扰动观测器后,能够在保证稳定裕度的同时有效提升低频段的回路增益,从而增大回路力矩刚度,降低动态误差。

加速度传感器是航空航天及国防装备惯性导航、振动监测的关键器件,其工作过程中可能面临高冲击过载导致功能失效。为了满足高冲击过载场合对微机电系统(MEMS)加速度传感器抗冲击过载能力的要求,设计了一种抗高过载电容式加速度传感器,采用“刚柔”结合的抗过载结构限位方案,具备刚性限位结构刚度大、可靠性强与柔性非线性限位结构不易崩裂、可吸收冲击能量的特点;分析了结构阻尼及模态分离比,对关键尺寸进行多参数综合优化,进一步提升了面外抗冲击能力与检测灵敏度。性能标定与落锤冲击试验表明,敏感芯片封装后量程达到±20 g,分辨率为0.5 mg,灵敏度幅值线性度为0.067%,并可抵抗面内和面外3500 g的冲击加速度,具备良好的综合性能及抗冲击特性。

精确制导弹药因其具有打击精度高、突防能力强、射程广等优势,已经成为了现代军事体系中不可或缺的组成部分,以微机械加速度计和微机械陀螺仪为代表组成的微惯性制导系统在炮弹精确制导中有着极其重要的作用。因此,如何使微惯性器件在高过载环境中正常工作已经成为了各科研院所和高校的重点研究方向。旨在系统地概述MEMS惯性器件在高过载环境中的需求及其技术挑战,并重点分析抗高过载技术的关键创新点和相关测试设备的最新进展。通过总结国内外研究现状,提出了未来抗高过载MEMS惯性器件及测试设备发展的主要方向,为该领域的技术进步提供了理论参考和实践指导。

以提升基于玻璃-硅微加工工艺的导航级MEMS谐振梁加速度计工程应用精度为目标,介绍了抑制加速度计温漂、非线性和振动冲击误差的技术方案及样机性能试验结果。首先,研究了低温漂结构设计、低热应力封装工艺、温漂实验建模与补偿等温漂抑制技术,样机在-40~60℃范围下零偏稳定性与标度因数稳定性的均值分别达到4.3 μg和1.4 ppm。其次,通过将加速度测量改进为对谐振频率平方进行差分方式,样机在±20 g量程下的标度因数非线性均值降低至25.2 ppm。最后,基于有源阻尼技术实现了对敏感结构一阶模态扰动的有效抑制,显著提升了样机的抗振动冲击性能。

随着陀螺仪品质因数的提升,MEMS陀螺仪的带宽性能限制了其在高精度、高动态领域的应用。针对超高Q值MEMS陀螺带宽极低的问题展开研究,首先对MEMS陀螺进行建模推导,接着基于传统力平衡控制环路设计带宽拓展算法,建立带宽拓展后系统的噪声模型,分析其主要噪声源并进行优化。测试结果表明,所设计的带宽拓展算法及优化方案适用于Q值为416k的超高Q值MEMS陀螺,相比于传统力平衡PI控制方案,可以在相同零偏不稳定性条件下将带宽从1.5 Hz提升至40 Hz,零偏不稳定性可达到0.4832 (°)/h,实现了带宽拓展并解决带宽与噪声性能相互制约的问题。

正交耦合是影响陀螺仪输出的关键因素。在双闭环MEMS陀螺仪启动过程中,环路控制参数对输出稳定时间有着显著的影响。实验发现,增大正交环路积分参数KIQ,使检测解调相位与检测轴实际相位对齐,可使陀螺仪启动后30 ms即实现零偏稳定。但在高低温下,检测Q值变化使检测解调相位偏离最佳值,会延长启动稳定时间。为此提出了一种正交校正固定配置与实时闭环相结合的控制方法,配置固定正交校正偏压,抵消固有正交耦合,从而减小启动初始时刻的正交耦合偏差量,显著缩短了闭环环路稳定时间,使得陀螺仪在-45℃~85℃温度范围内,即使KIQ参数较小或检测解调相位误差较大时,仍然可以快速启动,30 ms即达到稳定的输出状态,启动特性显著提升。

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。

本文综述了仿生飞行器多源信息融合与控制技术的研究现状和发展趋势。文章首先概述了昆虫和鸟类的导航与控制机制,揭示了它们如何整合视觉、嗅觉、地磁等多源信息进行导航,分析了其独特的飞行感知系统和信息融合反馈控制机制。随后,文章探讨了仿生飞行器多源信息融合导航与控制技术的研究现状,涵盖了飞行器多源信息导航技术、仿生飞行器动力学模型、仿生飞行器运动控制与导航定位技术,以及生物启发的分布式感知飞行控制技术。最后,文章展望了未来仿生飞行器导航与控制技术的发展方向。

石英谐振加速度计具有稳定性高、功耗低等特点,已成为惯性测量领域的研究热点。围绕当前制约石英谐振加速度计性能提升的标度因数和稳定性瓶颈问题,通过系统的理论分析,建立了谐振式加速度计结构模型,提出了具有差动式双对置摆组件结构的标度因数提升方案。通过多物理场耦合仿真优化参数,确定了加速度计芯片的最佳尺寸,并采用湿法腐蚀与精密机加工工艺实现芯片各部件制造及装配封装,初步研制出金属基集成式石英谐振加速度计工程样机。实验数据显示,样机量程为±3 g,尺寸为Φ25 mm×15 mm,标度因数达到348.33 Hz/g,零偏稳定性为57.78 μg,标度因数稳定性达8.42 ppm。测试结果表明,该微型化器件兼具高标度因数、小量程与高稳定性等特点,可为深空探测等精密航天工程提供新的惯性测量解决方案。

由于材料和制造工艺的限制,微机电陀螺容易受到温度的影响,由此产生的温度漂移严重限制了微机电陀螺的测量精度和进一步应用。提出了一种基于信号分解和神经网络的微机电陀螺温度补偿方法,该方法通过基于自适应噪声插值互补集合局部均值分解的信号降噪滤除随机噪声,再建立动态的门控循环单元神经网络模型补偿温度漂移,在有效降噪的同时提升了温度漂移模型的学习精度。验证实验结果表明,在-40℃~70℃的温度范围内,所提方法使微机电陀螺的零偏不稳定性从1.0406 (°)/h降低到了0.1228 (°)/h,角度随机游走从4.8309 (°)/h^1/2降低到了0.1587 (°)/h^1/2,有效地改善了微机电陀螺的温度性能。

力平衡(FTR)模式作为微机电陀螺应用最为普遍的速率测量模式,其标度因数非线性误差显著制约了陀螺应用场景的拓宽。针对定直流变交流这一常规FTR激励方法受限于信号更新率与噪声的相互制约,提出了定交流变直流的FTR激励方式。首先搭建了基于定直流变交流激励方式的FTR速率测量控制回路模型,以此分析FTR速率陀螺两工作模态激励与拾取端信号的相位关系,继而设计了90°移相电路将驱动模态拾取端的稳定幅度信号转换为FTR反馈激励信号,最后进行了两种激励方式的性能对比。实验结果表明,相较于传统的定直流变交流激励方式,定交流变直流激励方式将标度因数非线性误差降低了82.84%,不对称误差降低了93.93%,两种激励方式的零偏不稳定性变化为7.32%,角度随机游走变化为17.57%。

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。

MEMS加速度计是一种基于硅微加工技术、用于测量加速度信息的惯性传感器,其接口电路的温度特性决定了整个传感器的性能。针对MEMS加速度计接口ASIC芯片全温条件下的零位输出漂移问题以及滞回特性问题,提出了三种温度特性优化方案。首先提出了阵列电容补偿方案,用于解决运算放大器失调、电容失配导致零位偏移所引起的温度特性问题;其次设计了低温漂带隙基准源,用于提供载波电平及共模电平;最后设计了三阶拟合数字温度补偿方案,进一步提高了输出精度。对该芯片进行测试,最终实测结果表明,在-45℃~85℃的温度范围内,MEMS加速度计三轴模拟输出漂移峰峰值分别为8 mg、12 mg、11 mg,补偿后可减小至2.8 mg以内,温度滞回误差均在2.5 mg以内;三轴数字输出漂移峰峰值分别为50 mg、22 mg、18 mg,补偿后可减小至6 mg以内,温度滞回误差均在0.5 mg以内。该研究为低温漂加速度计设计提供了技术支持和理论依据。

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。

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。

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。

提出一种基于“四合一”多功能集成光芯片和微型保偏光子晶体光纤环的干涉式光纤陀螺。“四合一”多功能光芯片利用混合集成技术将超辐射发光二极管(Super-Luminescent Diode, SLD)光源、耦合器、薄膜铌酸锂调制器、探测器组合在一起。为了在获得高敏感效应的同时尽可能减小陀螺尺寸,采用60 μm/100 μm超细径保偏光子晶体光纤绕制干涉环,最终实现Φ30 mm高精度集成化光纤陀螺样机的研制。常温测试结果表明,陀螺随机游走系数0.012 (°)/h^1/2,10 s平滑零偏稳定性0.23 (°)/h(1σ),标度因数非线性2.83×10^-5(-100 (°)/s~+100 (°)/s)。-30~60℃温度范围内,陀螺10 s平滑零偏稳定性0.51 (°)/h(1σ)。与传统基于分立器件的光纤陀螺相比,所提出的集成化光纤陀螺同时具有小尺寸和高精度的优势,在新型战术武器、无人系统等领域应用具有独特优势。

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。

近年来,水下导航技术在深海探索和水下作业中的应用前景逐渐受到广泛关注。然而,传统导航方法在复杂水下环境中的应用存在一定的局限性。相比之下,水下生物凭借其卓越的适应性和精准的导航能力,展示了在复杂水下环境中生存与定位的独特优势。综述了八类水下生物的导航机制,详细分析了生物在磁、电、声、视觉、化学及重力/惯性等多维度信息的感知、获取与处理过程,进而揭示了其导航行为背后的生物学原理,并探讨了这些机制对水下仿生导航技术发展的启示。最后,总结了在当前生物导航行为研究中存在的限制与挑战,并展望了未来的发展方向,旨在为水下仿生导航技术的优化与应用提供理论依据和技术支持。

在小天体探测器着陆过程中,由于太阳帆板发电或避免图像导航困难的原因,太阳入射角较小,探测器的阴影会出现在导航图像中,影响了导航精度。针对此问题,提出了一种基于小天体探测器太阳帆板阴影边缘特征的导航算法。首先,提取阴影边缘特征,利用阴影形状大小与探测器姿态和高度的几何关系构建方程,计算探测器的姿态和高度。其次,利用得到的姿态和高度计算帧间旋转矩阵和缩放系数,对当前时刻图像进行旋转、缩放和插值处理,得到待匹配图像,通过模板匹配计算探测器平移的水平分量。最后,利用Unity3D搭建仿真实验平台,进行仿真验证。结果表明,在可能噪声的影响下,随着探测器的高度降低,位置误差和姿态误差不断减小,最终的位置误差在0.5 m以内,姿态误差在0.2°以内。

传统导航技术在动态与非确定性环境中面临着依赖外部信号、高能耗及硬件体积大等挑战,而仿生导航通过模仿生物感知与信息融合机制,为复杂环境下的高效、鲁棒导航提供了创新解决方案。本文系统梳理了典型仿生导航传感器的研究进展,按照生物导航方式进行分类,重点探讨了各类传感器的仿生设计原理、技术突破与应用潜力。文章进一步总结了当前技术瓶颈,并指出未来需融合类脑计算与深度学习,推动“感知-决策-行动”全链条自主化发展。本文内容可为仿生导航传感器的工程化应用与跨学科创新提供参考。

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。

MEMS惯性传感器是一种用于导航、定位与姿态测量的微型器件,主要包括MEMS陀螺仪和MEMS加速度计。然而由于器件结构、封装工艺、环境改变以及硬件电路等因素,传感器会出现零偏漂移,从而严重影响性能,因此零偏漂移补偿技术具有重要研究意义。首先介绍了MEMS惯性传感器的分类和基本原理,然后分析了零偏漂移的来源,主要来自频率裂解、封装应力、温度波动和电路相移等。综述了国内外零偏漂移补偿技术的研究现状,主要包括模态匹配、应力补偿、温度补偿和相位补偿,探讨了各方案的技术特点和优势。总结了目前的研究现状,并展望了未来的发展方向,对高精度MEMS惯性传感器技术的发展具有重要意义。

陀螺仪作为角速度测量的核心传感器,其微型化与高精度化对智能导航与精密制导领域至关重要。针对传统微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)陀螺仪噪声抑制改进以及腔光力传感器与MEMS工艺兼容性仍有挑战的双重问题,提出一种新型集成架构,旨在通过协同设计双解耦腔光力系统与抗塌陷脊波导,解决腔光力传感器波导集成难题并提升性能。首先,采用双解耦结构降低驱动与检测模态的机械耦合,增强抗环境振动能力;其次,创新性设计基于硅基绝缘体(Silicon on Insulator,SOI)的脊波导,保留500 nm硅层并两侧刻蚀400 nm,保护二氧化硅层并防止塌陷,仅需电子束光刻(Electron Beam Lithography,EBL)结合干法刻蚀实现质量块释放,大幅简化工艺。通过有限元仿真与数值计算验证性能:陀螺仪角度测量灵敏度达318.7 mV/[(°)/s],角度随机游走(Angular Random Walk,ARW)为0.16 (°)/h^1/2;脊波导在1550 nm波长下传输效率达82.9%,端面耦合效率为46.3%。本研究通过解耦设计与波导集成工艺创新,为基于腔光力系统的高精度微陀螺仪提供了可扩展的集成化技术路径,在降低工艺复杂度的同时,展现出在导航与控制领域的应用潜力。

编码孔径快照光谱成像(Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging,CASSI)技术通过单次曝光压缩成像机制,实现空间与光谱信息的高效协同获取,突破了传统光谱成像技术依赖扫描机制、数据存储传输成本高的局限。本文系统综述了CASSI技术的硬件架构、理论模型及重建算法的研究进展。硬件设计部分探讨了系统架构的迭代优化与编码孔径设计对成像性能的提升。理论模型部分分析了单色散CASSI的物理建模方法并总结了理论模型的优化路径,强调了光学误差校正对提升重建精度的重要性。重建算法部分探讨了传统重建算法的性能瓶颈,进而引出近几年基于深度学习的重建算法的突破性进展。虽然深度学习在复杂场景重建与计算效率方面展现出显著优势,但其可解释性、数据依赖性及硬件适配性仍需进一步优化。最终本文为CASSI技术展望了在系统架构、硬件革新、算法框架以及嵌入式终端开发等多维度的发展趋势,推动其在航天遥感、生物医学、深空探测及实时导航等领域广泛应用。

随着MEMS陀螺相关误差技术的发展,相位误差成为制约其成为高性能、高稳定性惯性器件的重要因素。针对相位误差导致正交误差耦合到角速率输出等问题,对控制电路相位误差进行建模推导,并提出抛物线插值法来识别补偿相位误差,通过不断迭代更新区间范围,寻找驱动电压最小值,从而达到识别和补偿的目的。相较于传统方法,该方法更加高效,适应陀螺闭环控制。实验结果表明,相位误差补偿后驱动幅值达到最小,角速率输出中的正交耦合误差被消除,标度因数性能被改善,角度随机游走保持不变,零偏不稳定性从0.762 (°)/h降低到0.117 (°)/h,有效解决了相位误差无法快速识别与补偿精度不高的问题。

谐振式加速度计是一种新型加速度传感器,具有体积小、功耗低、精度高等优点。针对谐振式加速度计闭环自激驱动技术展开研究,通过分析谐振式加速度计的工作原理,完成敏感结构电学模型的建立及仿真。在完成包含低噪声运算放大器、非线性乘法器在内的前级跨阻检测单元和自动增益控制单元设计的基础上,进行了闭环自激驱动电路的搭建及仿真验证。仿真结果表明,闭环自激驱动电路在100 ms内完成了驱动信号的建立,PI控制器输出均值为3.076 V,波动幅值为209.2 μV。该技术为谐振式加速度计驱动电路的集成化设计提供了支撑。

量子传感器能够突破经典测量极限,用量子传感器替代经典传感器,发展高精度量子导航技术,成为提高导航能力的潜在技术方式。受限于量子导航系统复杂、动态环境测量精度下降以及体积质量大等问题,量子导航技术工程化进展缓慢。以近几年的量子导航试验为引,梳理了针对上述问题的最新解决方案,指出其中最具潜力的发展方向,为量子导航技术工程化发展提供参考。

无人机技术的快速发展正逐步改变现有的作战模式,并催生出新的作战样式。首先,通过介绍无人机系统在多次军事冲突中发挥的重要作用以及与此同时对国家和地区带来的潜在安全威胁,分析了空基反无人作战面临的难点和挑战,阐明了发展空基反无人机系统与研究空基反无人关键技术的迫切性和必要性。随后,对典型空基反无人作战样式进行了总结,并从“以无反无”技术、“以群制群”技术、智能博弈技术、大模型技术四个方面对空基反无人关键技术进行了深入分析。最后,从系统作战角度简要总结了未来空基反无人关键技术的研究方向和发展趋势,以推动未来反无人技术的发展。

核磁共振陀螺在实际工作中需要将系统加热至100℃~110℃,以提高碱金属原子密度,从而增强自旋交换碰撞极化效应,提升惰性气体原子的极化水平及实验中测量的信号强度。考虑在高频电流加热原子气室时原子的交流斯塔克效应对核磁共振陀螺系统测量结果的影响,提出了利用平面内相互平行的多级磁矩相互作用以抑制电流所产生磁场的加热线圈方案。该方案通过优化空间中每一个线圈的半径分布和电流方向,使得当存在多个圆形线圈时的低阶磁场项能够相互抵消,显著降低了原点附近的残余磁场。数值计算结果表明,该线圈设计方案可将每毫安电流产生的磁场抑制为0.6 pT。当考虑实际的加热需求时,该线圈将产生25 pT的磁场,加热系统所引入的测量误差仅有10^-12 Hz,满足了核磁共振陀螺的加热需求,同时有效提高了系统的测量精度。

调频连续波激光测距技术凭借其高精度的测距测速能力,在卫星编队飞行、航天器交会对接等宇航领域具有巨大的应用潜力,但激光器存在固有的非线性导致信号频谱展宽,制约了测量精度的提升。针对这一问题,基于半导体蝶形激光器提出了一种非线性校正技术及装置。通过对辅助干涉光路进行拍频生成特定相位点作为采样触发时钟,实现了对测量信号的重采样,抑制了信号的频谱展宽,进而实现了激光器的非线性校正。通过搭建光路系统装置对非线性校正技术进行实验验证,在100 m的测量范围内,实现了重复测量精度优于20 cm的指标。实验结果表明,在系统小型化的基础上,该技术能够有效抑制非线性导致的信号频谱展宽,提升了距离测量稳定性。

无自旋交换弛豫(SERF)原子惯性测量装置因具备超高的理论精度,成为新一代惯性测量装置的重要发展方向。为解决SERF惯性测量装置气室温控过程引入的低频噪声,采用了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的噪声特征提取方法,并引入旅鼠优化算法(Artificial Lemming Algorithm, ALA)对VMD模态分解的参数进行自适应寻优,进而快速准确地提取气室温控系统中的低频干扰噪声特征。基于提取的噪声特征,定位了由测温过程中滑动中值滤波这种数据后处理方式引入的干扰,并设计了基于ACPL-C87A的光耦隔离电路,通过对功率元件进行电气隔离来抑制电磁噪声的反射。实验测试表明,所设计的光耦隔离电路可显著提升装置性能:在PID温控模式下,1 Hz处惯性测量灵敏度由2.65×10^-5(°)/s/Hz^1/2提升至4.65×10^-6(°)/s/Hz^1/2,2 Hz处惯性测量灵敏度由8.31×10^-6(°)/s/Hz^1/2提升至2.48×10^-6(°)/s/Hz^1/2,验证了该方法可有效抑制低频噪声干扰,使得SERF惯性测量装置在保留PID控制快速响应和高调节精度优势的同时,实现了与PI控制相当的灵敏度性能。

基于无自旋交换弛豫(SERF)的原子自旋惯性测量系统具备超越传统惯性测量仪表的超高灵敏度潜力,然而温度漂移带来的系统误差严重影响惯性测量系统的长期稳定性。本文提出了一种工作点寻优方法抑制系统对温度波动的敏感性,从而减小温度漂移带来的系统误差。首先基于Bloch方程的稳态解,推导系统输出方程,研究系统对温度波动敏感程度的变化规律。然后搭建原子自旋惯性测量装置,通过实验探究温度工作点对温度敏感性以及惯性测量系统长期稳定性的影响。实验结果表明,通过工作点寻优的方法可以有效抑制系统的温度敏感性,从而将系统的零偏不稳定性降低50％,实现系统长期稳定性的提升。

MEMS陀螺仪因其微机械结构与硅基材料的热敏特性,在实际应用中表现出显著的温度依赖性。为解决这一问题,提出了一种基于贝叶斯优化的自适应分段多项式拟合的温度补偿方法。该方法突破了传统多项式拟合在温度区间划分和参数优化方面的局限性,主要包含三个关键技术环节。首先,通过K均值聚类算法对温度变化区间进行数据驱动式的自适应划分;其次,在各温度区间内利用贝叶斯优化框架,同步求解最优多项式阶数与正则化系数;最后,通过引入L2正则化约束有效抑制了模型过拟合风险,并提升模型泛化能力。实验结果表明,该补偿算法使MEMS陀螺在-40 ℃~60 ℃宽温范围内的性能得到显著提升,零偏稳定性由补偿前的1.2 (°)/s提升至0.047 (°)/s,零偏不稳定性由0.0023 (°)/s降低至0.0016 (°)/s。

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。

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。