惯性导航视角下重力场信息的适应性研究与应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61873275
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    63.0万
  • 负责人：
    常路宾
  • 依托单位：
    中国人民解放军海军工程大学
  • 学科分类：
    F0307.导航、制导与控制
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Considering the requirement of high precise underwater autonomous navigation for military application, this project is devoted to investigating the fundamental and pivotal problems in gravity aided inertial navigation system (INS). The impact and performance improvement on inertial navigation by gravity information will be investigated from the perspective of inertial navigation. The following three aspects are expected to be investigated: (1) Investigating the impact of the INS position errors on the derived gravity disturbance and then investigating the compensation mechanism for inertial based application; (2) Investigating the flexibility and optimized matching mechanism of gravity gradients aided INS for underwater application. Some typical researching methods and requirements in field of inertial navigation will be used as guidance for the corresponding investigation; (3) Investigating the integrating filtering algorithms to make full use of the gravity gradients information with consideration of filtering cost, stability and modification of the navigation parameters and inertial sensors errors. The investigation in this project is expected to provide technical support for further improvement of underwater autonomous navigation ability.
本项目面向水下高精度自主导航的军事应用需求，拟对重力辅助惯性导航相关基础和关键科学问题展开研究。本项目从惯性导航视角下研究分析重力信息对惯导精度的影响以及提升惯导精度的使用机制。拟开展以下三个方面的研究：（1）研究惯导位置精度对重力扰动获取精度的影响，进而研究重力扰动在惯性基应用领域的补偿机制；（2）研究潜用环境下重力梯度辅助惯导的适应性和优化匹配机制，利用惯性导航领域典型方法和需求来考察重力信息的影响和作用；（3）综合考虑滤波算法计算量、稳定性以及对导航参数及器件误差等全状态的修正，从滤波算法角度最大限度的挖掘重力梯度可用的辅助信息。以期通过本项目的研究为进一步提升我国水下无源自主导航能力提供技术支撑。

结项摘要

本项目面向水下高精度自主导航的军事应用需求，拟对重力辅助惯性导航相关基础和关键科学问题展开研究。针对项目研究内容主要开展了以下研究工作：一是系统分析了重力垂线偏差对惯导对准和解算的影响，给出了实用的垂线偏差补偿方案，并在实际导航装备——双轴旋转调制捷联惯导中进行了实用性验证，有效提升了惯导长航时自主导航精度。二是研究了惯性基组合模式下的重力扰动补偿，以可观测性分析为工具分别研究了惯导/卫导组合模式与惯导/计程仪组合模式下的重力扰动补偿，分析指出重力扰动补偿可以进一步提高组合姿态估计精度。三是研究了UKF为核心的重力信息匹配算法，给出了三种重力梯度辅助导航方案，着重对重力梯度匹配方法进行研究。通过24h船载试验验证了重力信息匹配有效的抑制了惯导误差积累，提升了GNSS拒止条件下惯导系统定位性能，其中量测噪声为1mGal的重力匹配有望实现200m以内的定位误差，量测噪声为0.1E的重力梯度匹配可实现约50m的定位误差。四是针对匹配算法不具有鲁棒性的问题，提出了一种状态扩维的鲁棒UKF算法，有效的缓解了重力信息受测量偏差、野值、混合高斯等有色噪声的干扰，并通过24h船载试验验证了算法的有效性和鲁棒性。

项目成果

期刊论文数量（28）
专著数量（0）
科研奖励数量（5）
会议论文数量（0）
专利数量（9）
A New Robust Adaptive Filter Aided by Machine Learning Method for SINS/DVL Integrated Navigation System.
机器学习辅助SINS/DVL组合导航系统的新型鲁棒自适应滤波器
  • DOI：
    10.3390/s22103792
  • 发表时间：
    2022-05-17
  • 期刊：
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
A SINS/GNSS/VDM Integrated Navigation Fault-Tolerant Mechanism Based on Adaptive Information Sharing Factor
基于自适应信息共享因子的SINS/GNSS/VDM组合导航容错机制
  • DOI：
    10.1109/tim.2022.3147335
  • 发表时间：
    2022-01-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Lyu, Xu;Hu, Baiqing;Chang, Lubin
  • 通讯作者：
    Chang, Lubin
A Real-Time Gravity Compensation Method for INS Based on BPNN
基于BPNN的INS实时重力补偿方法
  • DOI：
    10.1109/jsen.2021.3069960
  • 发表时间：
    2021-06-15
  • 期刊：
    IEEE SENSORS JOURNAL
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Gao, Duanyang;Hu, Baiqing;Lyu, Xu
  • 通讯作者：
    Lyu, Xu
MEKF With Navigation Frame Attitude Error Parameterization for INS/GPS
用于 INS/GPS 的具有导航框架姿态误差参数化的 MEKF
  • DOI：
    10.1109/jsen.2019.2947456
  • 发表时间：
    2020-02-01
  • 期刊：
    IEEE SENSORS JOURNAL
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Li, Fangneng;Chang, Lubin
  • 通讯作者：
    Chang, Lubin
Interlaced Attitude Estimation for Spacecraft Using Vector Observations
使用矢量观测的航天器交错姿态估计
  • DOI：
    10.1142/s2737480721500175
  • 发表时间：
    2021-09
  • 期刊：
    Guidance, Navigation and Control
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Lubin Chang
  • 通讯作者：
    Lubin Chang

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其他文献

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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    常路宾;查峰
  • 通讯作者：
    查峰
一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    Chang Guobin,Xu Jiangning,Chang Lubin,Ji Bing(Navi
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    常路宾
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  • DOI：
    --
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    李京书
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  • DOI：
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  • 影响因子：
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  • 通讯作者：
    常路宾

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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

        graph TD
          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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