MIMU輔助衛(wèi)星測姿技術研究.pdf

1、姿態(tài)測量技術在地面和水面低速載體的自動控制和智能控制方面有著很強的應用需求。由于現(xiàn)有的姿態(tài)測量系統(tǒng)存在價格昂貴和容易受外界環(huán)境干擾的缺點，極大的限制了測姿技術在該方面的應用。本文研究基于微慣性測量單元(MIMU,MiniatureInertialMeasurementUnit)輔助衛(wèi)星的組合姿態(tài)測量技術，旨在研究精度高、成本低、抗干擾能力強的姿態(tài)測量系統(tǒng)，以滿足實際應用需求。
　　 本文在GPS測姿的基礎上，采用MIMU對GPS

2、信號接收進行輔助，將MIMU與衛(wèi)星測姿系統(tǒng)進行組合，以軟件接收機為研究平臺，對MIMU輔助衛(wèi)星測姿方法進行深入的理論研究，提出了一種MIMU輔助衛(wèi)星超緊組合姿態(tài)測量方法:將MIMU與GPS進行多層次組合，采用加速度計對接收機跟蹤環(huán)路進行輔助，采用陀螺儀對整周模糊度搜索進行輔助，并將二者的姿態(tài)角信息進行數(shù)據(jù)融合，得到最優(yōu)姿態(tài)角估計。針對超緊組合中各系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新頻率不同，非線性關系多，濾波器計算量大，穩(wěn)定性差的問題，提出了一種基于聯(lián)邦擴展卡

3、爾曼濾波(FEKF,FederalExtendedKalmanFilter)的超緊組合測姿算法。將跟蹤環(huán)路濾波器作為子濾波器，對環(huán)路跟蹤誤差以及加速度輔助誤差進行估計。主濾波器對各子濾波器的結果進行融合，降低組合濾波器的運算量，提高濾波器的可靠性。為了降低輔助環(huán)路對MIMU精度的依賴，子濾波器采用基于EKF的MIMU輔助衛(wèi)星環(huán)路跟蹤算法。各子濾波器獨立工作，降低觀測噪聲之間的相關性。采用EKF載波相位測量算法，提高載波相位測量的精度和穩(wěn)

4、定性。
　　 MIMU輔助衛(wèi)星跟蹤環(huán)路能夠提高跟蹤精度，但會增大環(huán)路的穩(wěn)定時間，造成跟蹤誤差與時間相關。本文提出一種時滯濾波環(huán)路跟蹤算法，設計了基于時滯濾波器的MIMU輔助載波跟蹤環(huán)路，將時滯濾波器引入環(huán)路，對信號進行濾波預處理。仿真結果表明，該算法可以有效減小環(huán)路的過渡時間，降低跟蹤誤差的時間相關性。
　　 模糊度函數(shù)法(AFM，AmbiguityFunctionMethod)的適應度評價容易受到觀測噪聲的影響，針對這

5、一問題，本文提出一種基于載波相位觀測噪聲的適應度函數(shù)自適應設計方法。通過對AFM搜索過程中存在的誤差進行推導，建立相應的誤差模型。根據(jù)低通濾波理論，構造出基于載波觀測噪聲的濾波適應度函數(shù)。該函數(shù)根據(jù)觀測噪聲的變化，改變對搜索候選值的適應度評價，實現(xiàn)其對觀測噪聲的自適應。試驗證明，該方法可以降低適應度函數(shù)對觀測噪聲的敏感性，提升整周模糊度的解算效率。結合超緊組合測姿的特點，推導了姿態(tài)角信息和載波相位測量精度的提升對模糊度解算的輔助效果。<