松耦合IMU阵列导航系统时间同步研究

"基于松耦合IMU阵列导航系统中时间同步的研究，通过分析时间步的机理，采用扩展卡尔曼滤波进行时间同步误差在线估计，并利用互补反馈滤波器融合数据，提出分数延迟滤波器实现延时数据的时间移位，确保传感器时间同步。" 在现代导航系统中，特别是基于惯性测量单元（IMU）的阵列导航系统，时间同步是至关重要的。传感器时间同步问题可能导致系统误差，影响导航精度。本文深入探讨了松耦合IMU阵列导航系统中时间同步的研究，旨在解决这一关键问题。 首先，作者分析了惯性传感器阵列中时间步的机制。在IMU阵列中，每个传感器都有自己的独立时钟，这些时钟之间可能存在微小的时间偏差。这些偏差在长时间运行或在高速移动环境下会累积，导致测量数据间的不一致，从而影响导航解算的准确性。 为了解决这个问题，文章提出将时间同步误差作为状态变量，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行在线估计。扩展卡尔曼滤波是一种有效的非线性滤波方法，能适应IMU阵列中时间同步误差的动态变化。通过不断更新和校正时间同步状态，EKF可以逐步减小传感器间的时钟偏差。 然后，文章引入了互补反馈滤波器来融合来自多个IMU的数据。这种滤波器结合了卡尔曼滤波的精确性和互补滤波的稳定性，可以有效处理由于时间同步误差引起的数据冲突，提高整体导航性能。 此外，为了处理延迟数据的时间同步，文章提出使用分数延迟滤波器。这种滤波器可以实现非整数倍采样周期的延迟调整，确保不同传感器数据在时间轴上的准确对齐，即使在数据传输延迟或采样率不一致的情况下也能保持良好的同步效果。 最后，通过仿真验证，提出的这种方法能够将时间同步误差精确估计到毫秒级别，显著提高了松耦合IMU阵列导航系统的精度和鲁棒性。这表明，该研究为实际的传感器融合系统提供了有效的时间同步解决方案，对于提升导航系统的性能具有重要意义。 关键词：松耦合、惯性传感器阵列、时间同步、扩展卡尔曼滤波、分数延迟滤波器