惯性仪器误差辨识算法研究提升SINS导航精度

随着 strapdown Inertial Navigation System (SINS) 的不断发展，对于其高精度导航的需求日益增强。为了提高 SINS 的长时间导航精度，识别惯性仪器的误差参数变得至关重要。然而，传统的误差识别算法主要依赖于对惯性仪器数据特性的研究，这种方法在处理实际“噪声”数据和模型中修正误差时面临挑战。论文 "Research of Error Identification on Algorithm for Inertial Instrument" 由刘建、曾庆华和孙永荣等人撰写，他们来自南京航空航天大学导航研究中心与自动化部门，该研究得到了国家重大基础科研发展项目（No.2009CB724002）以及国家自然科学基金（Nos.60702003, 60804058）的支持，还涉及博士研究生专业研究基金。 论文的核心内容聚焦于开发一种新型的误差识别算法，它不再仅仅依赖于数据特征分析，而是寻求更有效的方法来处理实时的实验数据，以适应不断变化的环境条件和潜在的系统误差。作者们提出了一种可能基于数据驱动的动态误差补偿模型，这种模型允许实时调整和优化，以便在复杂的导航任务中实现更精确的定位和导航性能。 作者刘建，女性，专攻无人飞行器控制系统和惯性导航，她的工作在论文中起到了关键作用。而作为通信作者，赖际舟教授，男性，职称为副教授，他的经验和专长在于惯性导航技术，电子邮箱laijz@nuaa.edu.cn可供进一步交流和咨询。 研究过程中，论文可能探讨了以下关键知识点： 1. **非线性误差模型**：惯性仪器误差通常是非线性的，因此需要建立适合复杂系统行为的数学模型来准确识别这些误差。 2. **数据融合技术**：结合多种传感器数据，如加速度计、陀螺仪和磁力计的数据，以提高误差识别的鲁棒性和准确性。 3. **统计学习方法**：可能是应用机器学习或深度学习算法，如自回归模型、支持向量机或神经网络，对历史数据进行训练，以预测和修正误差。 4. **实时性能评估**：算法需要在实时环境中运行，因此需要高效的计算和算法优化，以保证快速的误差估计和补偿。 5. **误差源分析**：识别并区分不同类型的误差来源，如制造偏差、温度效应、振动噪声等，以便针对性地采取纠正措施。 6. **实验验证**：通过实验室实验和实际应用案例，展示新算法在提高导航精度方面的效果，并与传统方法进行对比分析。 这篇论文旨在解决惯性导航系统中的误差识别问题，通过创新的算法设计和数据处理技术，提升导航系统的长期稳定性和可靠性。其研究成果对提高各类飞行器和导航系统的性能具有重要意义，特别是在高精度、长时间运行的应用场景中。