题目：高精度机载光纤陀螺POS误差补偿与对准方法及实验研究

机载对地观测系统以飞机为观测平台，利用成像载荷获取地球表面与表层大范围、高精度、多层次的空间信息。机载高分辨率成像要求载机做匀速直线的理想运动，但实际载机在运动过程中不可避免地会受到阵风、气流以及飞行控制误差等因素的影响，产生运动误差，进而导致载荷成像质量退化、分辨率下降。位置姿态系统（Position and Orientation System，POS）是实现高分辨率运动成像的重要手段之一。POS通过高精度测量载荷成像中心的运动误差，实现成像载荷的高精度运动补偿，达到高分辨率对地观测的目的。 本论文以提高机载高精度光纤陀螺POS的测量精度为目的，针对影响系统测量精度的误差进行建模、标定和滤波估计，重点研究了高精度光纤陀螺（Fiber Optic Gyroscope，FOG）惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）的温度误差补偿方法、噪声影响下高精度POS的地面对准方法和大方位失准角条件下的高精度POS空中对准方法。车载和飞行实验结果表明，本文研究的方法减小了系统误差，进而提高了系统的测量精度，满足了X波段干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）运动补偿对POS的精度要求。论文的主要研究工作和创新成果如下： 1、针对高精度FOG IMU全温环境下测量误差大的问题，提出了一种基于径向基函数（Radical Basis Function，RBF）神经网络的温度补偿方法。分析了FOG IMU的全温标定结果，并针对温度误差随温度变化呈现不同规律的问题，利用RBF优良的函数逼近能力，设计了FOG IMU温度补偿RBF神经网络算法，并进行了静态和动态车载实验验证。实验结果表明训练后的RBF神经网络以高精度逼近了IMU温度误差的输入输出关系，从而提高了FOG IMU的测量精度。 2、针对地面对准时环境干扰导致POS对准精度低的问题，利用载机作业在停机坪和跑道停靠的特点，提出了一种基于数据预处理的POS高精度双位置对准方法。该方法基于惯性器件信息的频率特性分析，采用小波滤波和基于隐马尔科夫模型的卡尔曼滤波（Kalman Filtering，KF）相结合的预处理方法，实现了惯性器件的高频噪声和噪声方差的预处理；针对降噪处理、电源波动及环境因素等引起的系统噪声统计规律不确定性问题，提出了一种基于自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filtering，AKF）的POS高精度双位置对准方法，通过飞行实验验证了本方法的可行性和有效性。 3、针对机载POS大方位失准角条件下的空中对准精度低的问题，提出了一种基于自适应二阶插值滤波（Second-order Divided Difference Filtering，DD2）的机动对准方法，该方法利用DD2不需求导、适用于任意非线性函数以及估计精度高的特点，进一步提高了大方位失准角条件下POS的空中对准精度；此外，针对外部测量噪声异常会影响对准精度的问题，引入新息自适应滤波方法，将新息协方差估计直接引入增益阵的计算；然后通过理论分析表明该方法的线性化误差小于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering，EKF）方法，与Unscented卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filtering，UKF）方法相当；最后对该方法进行了仿真分析、车载实验以及飞行实验，实验结果均表明该方法可以获得优于EKF的对准精度。 4、针对X波段InSAR运动补偿对POS的精度、体积和质量要求，设计了体积为199×192×180mm3的高精度光纤陀螺IMU，完成了高精度FOG POS的集成及实验测试；同时利用POS后处理结果精度高和捷联惯性导航系统纯惯性导航结果平滑性好的优点，提出了一种基于拟合的离线获取InSAR高精度运动误差的方法；最后完成了POS在InSAR成像中的应用实验，实验结果表明，系统工作可靠稳定，精度较高，实现了InSAR高程精度0.5m的高精度成像，满足了InSAR运动补偿的要求。