高密度集成微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在微小型導(dǎo)彈武器系統(tǒng)、下一代巡航彈、芯片衛(wèi)星、微小型飛行器、航空彈射座椅及智能頭盔、單兵裝備等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，成為各種制導(dǎo)武器及武器平臺(tái)必備的關(guān)鍵單機(jī)產(chǎn)品。高密度集成微慣性導(dǎo)航中衛(wèi)導(dǎo)與慣導(dǎo)信息融合解算涉及到慣導(dǎo)系統(tǒng)IMU陀螺儀和加速度計(jì)測(cè)量值處理、測(cè)量誤差估計(jì)、姿態(tài)、速度和位置更新以及衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)信息解算過(guò)程中的導(dǎo)航電文提取、可見(jiàn)衛(wèi)星空間位置速度計(jì)算、偽距率提取以及組合導(dǎo)航擴(kuò)展卡爾曼濾波主濾波器設(shè)計(jì)、量測(cè)方程設(shè)計(jì)、過(guò)程噪聲和量測(cè)噪聲矩陣估計(jì)等內(nèi)容。然而微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測(cè)算法中多差錯(cuò)和小差錯(cuò)故障信息檢測(cè)較為困難，甚至遇到“完好性黑洞”等特殊情形，因此，針對(duì)高密度集成微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行自主完好性監(jiān)測(cè)技術(shù)研究具有重要意義。

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，近期，北京航天控制儀器研究所、中國(guó)航天科技集團(tuán)有限公司的研究人員針對(duì)多平臺(tái)、小型化、集群化等未來(lái)微小型空天飛行器故障信息自主監(jiān)測(cè)等技術(shù)需求，提出一種高密度集成微慣性導(dǎo)航自主完好性監(jiān)測(cè)算法——快速最優(yōu)子集甄選完好性監(jiān)測(cè)算法（Fast Optimal Subset Selection Integrity Monitoring，F(xiàn)OIM）。該算法能夠顯著降低系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度，并可有效檢測(cè)小差錯(cuò)和多差錯(cuò)故障觀測(cè)量，具有較高的故障信息源檢測(cè)識(shí)別概率，增強(qiáng)了高密度集成微慣性導(dǎo)航與制導(dǎo)系統(tǒng)魯棒性和完備性。相關(guān)研究成果已發(fā)表于《中國(guó)空間科學(xué)技術(shù)》期刊。

該項(xiàng)工作中，研究人員將傳感、處理、通信等功能器組件進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)微尺度集成，按照物理功能及其實(shí)現(xiàn)方式對(duì)傳統(tǒng)慣性微系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化組合，以高性能低功耗處理器為核心，將微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的傳感器、存儲(chǔ)器、通信模塊等有機(jī)地整合一體，構(gòu)建出一種開(kāi)放式、通用化、高密度的微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。該高密度集成微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)通過(guò)測(cè)量運(yùn)動(dòng)載體相對(duì)慣性空間的角運(yùn)動(dòng)和線運(yùn)動(dòng)，經(jīng)過(guò)積分等運(yùn)算可實(shí)時(shí)得到載體的姿態(tài)、速度、位置信息，同時(shí)結(jié)合多模衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行松組合導(dǎo)航及慣導(dǎo)誤差在線修正，不僅可以建立運(yùn)載體的運(yùn)動(dòng)基準(zhǔn)坐標(biāo)系，還可精確地測(cè)量運(yùn)載體的給類運(yùn)動(dòng)參數(shù)，同時(shí)具有安全自主、高度隱蔽、信息實(shí)時(shí)與連續(xù)、不受時(shí)間與地域限制等重要特性。

高密度集成微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)圖

高密度集成微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)組成框圖

針對(duì)高密度集成微慣性導(dǎo)航中多差錯(cuò)和小差錯(cuò)故障信息監(jiān)測(cè)等自主完好性問(wèn)題，研究人員提出了一種FOIM算法。該算法通過(guò)分析微慣性導(dǎo)航衛(wèi)星導(dǎo)航中可能出現(xiàn)的故障信息源，通過(guò)優(yōu)選子集數(shù)目進(jìn)行算法預(yù)檢驗(yàn)甄選，排除可見(jiàn)導(dǎo)航衛(wèi)星空間幾何分布較差以及對(duì)完好性監(jiān)測(cè)意義不大的組合，最終達(dá)到故障檢測(cè)與排除的目的。與傳統(tǒng)MHSS算法相比，該算法能夠顯著降低系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)具有較高的故障信息源檢測(cè)識(shí)別概率，有效避免了完好性黑洞等問(wèn)題，提高了微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)魯棒性和完備性。

FOIM算法原理框圖

運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景下微慣性導(dǎo)航終端性能示意圖

MHSS算法故障檢測(cè)示意圖

量測(cè)誤差下FOIM算法故障檢測(cè)示意圖

隨著MEMS及微慣性導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展，小型化、低功耗、高性能的導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制系統(tǒng)將越來(lái)越多地應(yīng)用于微小型空天飛行器、無(wú)人作戰(zhàn)系統(tǒng)以及精確制導(dǎo)彈藥等領(lǐng)域。展望未來(lái)，高密度集成微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)將會(huì)進(jìn)一步綜合應(yīng)用所有可用傳感器觀測(cè)信息，如何更好地滿足用戶定位性能需求以及最大限度地保證定位結(jié)果的可靠性，將成為未來(lái)微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)研究的重點(diǎn)。

研究人員稱，后續(xù)將針對(duì)如何兼顧衛(wèi)導(dǎo)、慣導(dǎo)以及其他外源傳感器導(dǎo)航完好性算法中的階躍故障和斜坡故障等問(wèn)題繼續(xù)進(jìn)行深入研究。

審核編輯：郭婷