【摘 要】
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冗余式惯性测量单元（Redundant inertial measurement unit,RIMU）通过惯性器件冗余配置技术,有效提高了导航系统的可靠性,其中MEMS-RIMU凭借低成本、小体积的优势受到广泛关注。由于实际的材料、制造以及加工工艺的限制,MEMS-RIMU精度并不能满足高精度导航的需求,因此通过对MEMS-RIMU的误差进行精确标定是提高导航性能的重要手段之一。由于MEMS-RI
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冗余式惯性测量单元（Redundant inertial measurement unit,RIMU）通过惯性器件冗余配置技术,有效提高了导航系统的可靠性,其中MEMS-RIMU凭借低成本、小体积的优势受到广泛关注。由于实际的材料、制造以及加工工艺的限制,MEMS-RIMU精度并不能满足高精度导航的需求,因此通过对MEMS-RIMU的误差进行精确标定是提高导航性能的重要手段之一。由于MEMS-RIMU中的传感器为非正交安装,相比于传统三轴惯性测量单元标定原理与方案更为复杂。此外,在不同的工况条件下,对标定方案的需求也存在一定的差异。因此,在不同工况条件下对冗余式微惯性测量单元开展精确标定技术研究,在不改变硬件设备的基础上,通过标定技术充分开发系统的潜在精度来提升MEMS-RIMU的导航精度更具实际意义。课题以冗余式微惯性测量单元为研究对象,分析确定性误差对导航系统精度的影响,针对建立标定模型和设计参数估计算法两项关键技术,深入开展冗余式微惯性测量单元不同工况条件下的精确标定技术研究,具体研究内容如下:（1）MEMS-RIMU确定性误差对导航精度影响分析为了完善冗余式微惯性测量单元中确定性误差对导航精度影响的分析,以冗余式微惯性测量单元在载体坐标系下的三轴量测输出为基础,系统性地分析确定性误差对角速率量测值、加速度量测值以及导航结果的影响,验证相比于传统三轴微惯性测量单元,冗余式微惯性测量单元确定性误差与导航性能之间的关系更为复杂,阐明冗余式微惯性测量单元标定技术研究的必要性。此后,以四传感器四面体配置的冗余式微惯性测量单元为研究对象,通过仿真实验进行充分的分析和验证。（2）基于扩展卡尔曼滤波的MEMS-RIMU标定方法研究为了提高实验室工况下MEMS-RIMU标定模型的精确性和通用性,提出基于扩展卡尔曼滤波的冗余式微惯性测量单元标定方法。该方法充分考虑误差之间的关系,单独建立每一个传感器与载体坐标系之间的联系,推导出具有通用性的系统标定模型。通过引入可观测性分析理论,对误差参数的估计精度进行分析,引入量测量扩增的思想提升模型的可观测性,简化标定实验的过程,仅需转台在同一个姿态下分别绕X、Y、Z轴旋转即可实现冗余式微惯性测量单元的精确标定。最后,针对卡尔曼滤波过程中由于非线性模型线性化导致的参数估计精度下降,提出基于扩展卡尔曼滤波的状态估计方法,实现对非线性模型中参数的精确估计,在保证标定方案通用性的同时提高标定精度。（3）基于改进无迹卡尔曼滤波的MEMS-RIMU自标定方法研究针对外场无辅助设备工况下可用观测信息少而无法标定MEMS-RIMU的问题,提出基于改进无迹卡尔曼滤波的MEMS-RIMU自标定方法。该方法首先以重力矢量二范数与加速度计输出二范数之差作为观测量构建冗余加速度计标定模型;然后以加速度计输出一阶导数的二范数为观测量建立冗余陀螺仪标定模型,最后结合改进的无迹卡尔曼滤波实现有效的参数估计,解决没有其他高精度惯性器件参考的工况下MEMS-RIMU自标定问题,提高标定的环境适应性和实时性。（4）基于自适应滤波的故障补位传感器标定方法研究针对故障工况下故障补位传感器量测噪声特性发生变化而导致标定不准确的问题,提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的故障补位传感器标定方法,实现量测噪声协方差的实时估计,提高参数估计算法的环境适应性。该方法首先根据原有传感器与故障补位传感器之间的几何关系,建立无转台条件下非线性标定模型;然后结合基于序贯变分贝叶斯自适应扩展卡尔曼滤波的参数估计方法,自动调节每一个传感器的噪声协方差矩阵参数,改善传统扩展卡尔曼滤波估计算法无法适应量测噪声变化而导致的滤波发散问题,提高标定方法的环境适应性。
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