小型无人飞行器GNSS/MEMS-SINS组合导航系统误差建模与抑制方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61903367
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    王鼎杰
  • 依托单位：
    中国人民解放军国防科技大学
  • 学科分类：
    F0307.导航、制导与控制
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

As a high-technology-intensive system, the UAV (Unmanned Aerial Vehicles) industry has successfully promoted national economic growth, social development, scientific and technological innovations, which has received widespread attention all over the world. Precise approaching and automatic landing is a significant challenge for both UAVs and manned vehicles, which has also been one of the main technical bottlenecks limiting the working efficiencies and system applications. Accurate autonomous navigation for small UAVs is one of the key technologies to guarantee the implementation of autonomous flight missions such as precise approaching and automatic landing. In light of the ongoing joint precision approaching and landing system (JPALS) for small UAVs with the demand for reliable and accurate GNSS/MEMS-SINS integrated navigation, three key scientific problems have been intensively investigated in this project, which includes rapid compensation of nonlinear model errors, suppression of measurement anomalies, and suppression of the unknown errors. This project plans to conduct the research on the suppression methods of nonlinear system dynamics errors, nonlinear observation errors, colored stochastic noises, unknown model noises, measurement anomalies and process disturbances for airborne MEMS-based navigation system with high-maneuver in complex GNSS observation conditions, in order to enhance the accuracy of GNSS/MEMS-SINS integrated system for small UAV's autonomous flight ability.
作为一项高技术密集的系统工程，无人机相关技术产业已成功地推动了国家经济增长、社会进步和科学技术创新，因而被世界各国所高度重视。全自动精密进近着陆（舰）是飞行器普遍面临的重大技术难题，且已成为小型无人机系统发展的一项技术瓶颈。高精度自主导航是小型无人机突破全自动着陆（舰）瓶颈的核心关键技术之一。本项目面向我国正在开展的飞行器全自动精密进近着陆（舰）任务，以小型无人机高精度GNSS/MEMS-SINS组合导航为研究目标，针对非线性系统模型误差的快速在线补偿、非线性系统测量异常抑制、非线性自主导航系统不确定性误差抑制三大关键科学问题，拟研究在复杂观测条件下动态GNSS/MEMS-SINS组合导航系统的动力学模型非线性误差、观测模型非线性误差、不确定模型误差、相关随机误差、观测异常和模型扰动误差的抑制方法，以提高小型无人机GNSS/MEMS-SINS组合导航精度。

结项摘要

作为一项高技术密集的系统工程，小型无人飞行器正日益成为国民经济的增长助推器和军事战斗力的效能倍增器。全自动精密进近着陆（舰）是飞行器普遍面临的重大技术难题，且已成为小型无人机系统发展的一项技术瓶颈。高精度自主导航是小型无人机突破全自动着陆（舰）瓶颈的核心关键技术之一。本项目面向我国正在开展的飞行器全自动精密进近着陆（舰）任务，以小型无人机高精度GNSS/MEMS-SINS组合导航为研究目标，研究在复杂观测条件下动态GNSS/MEMS-SINS组合导航系统的动力学模型非线性误差、观测模型非线性误差、不确定模型误差、相关随机误差、观测异常和模型扰动误差的抑制方法，并通过车载和机载试验验证了所提方法的有效性。课题研究成果能够提高小型无人机传统机载GNSS/MEMS-SINS组合导航系统精度，相关成果能够为我国正在开展的飞行器全自动着陆（舰）任务提供了一定的理论和技术支持。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（7）
载波相位时间差分辅助的SINS/GNSS紧组合导航方法
  • DOI：
    10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2021.04.005
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    中国惯性技术学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    董毅;王鼎杰;吴杰
  • 通讯作者：
    吴杰
A real-time inertial-aided cycle slip detection method based on ARIMA-GARCH model for inaccurate lever arm conditions
基于ARIMA-GARCH模型的杆臂状态不准确的实时惯性辅助周跳检测方法
  • DOI：
    10.1007/s10291-020-01077-9
  • 发表时间：
    2021-01-01
  • 期刊：
    GPS SOLUTIONS
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Li, Qingsong;Dong, Yi;Wu, Jie
  • 通讯作者：
    Wu, Jie
Real-Time Precise DGNSS/INS Integrated Relative Positioning with High Output Rate and Low Broadcast Rate for Kinematic-to-Kinematic Applications
实时精确 DGNSS/INS 集成相对定位，具有高输出速率和低广播速率，适用于运动学到运动学应用
  • DOI：
    10.3390/rs14092053
  • 发表时间：
    2022-04
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Qingsong Li;Yi Dong;Dingjie Wang;Jie Wu;Liang Zhang
  • 通讯作者：
    Liang Zhang

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其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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