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基于GPS的弹射试验测试系统研究

王利恒  
【摘要】: 弹射座椅是在紧急情况下将飞行员弹射出舱并带离危险区以获得救生的设备。弹射座椅在设计定型前要经过大量的试验以验证其各项救生性能。目前弹射试验主要依靠光测和遥测。基于GPS的位置、速度测量是一种先进的测试技术,将其与先进的数据处理技术相结合可以实现一种新的弹射救生试验测试技术,构建功能强大的测试系统,对于航空试验测量有重要理论和实际意义。 为方便测试结果的定义和转换,工程测试系统首先要建立其时间和空间参考。基于GPS的测试系统涉及到多种时间和空间参考系统。本文首先定义了测试系统的时间参考和空间参考,确定其与各种GPS时间和空间参考系统的转换关系。 基于GPS的弹射试验测试系统主要由地面GPS测试基准站、地面数据处理计算机和机载测试装置三部分组成。地面基准站与机载测试装置共同构成差分定位方式。由于测试结果由数据后处理获取,没有实时性的要求,因此机载测试装置与基站间不设数据通信链路,所有的测试数据都同步保存到测试设备中以便事后处理使用。 适宜的定位算法可以有效地提高定位测试精度,本文根据对象的动态特性选用载波相位差分算法以获得优良的测试性能。事后数据处理使用的是GPS-OEM板的原始测量数据,以获得更高的数据更新率。为了避免误判和漏判消息帧,对原始二进制数据流进行解码以获得测量数据和卫星星历时使用了滑窗算法。本文采用站际、星际双差观测模型进行载波相位差分定位解算。 随机噪声的影响会给系统引入测试误差,这种误差对于基站和测站没有相关性,无法通过差分运算进行消除或减弱。数据平滑和滤波可以有效减少随机噪声带来的误差。观测信息的冗余是进行数据平滑的前提,应用最小二乘准则对单历元观测信息进行纵向平滑,以减小观测误差。卡尔曼滤波属于最优估计滤波。它可以在含有噪声的信号中估计出系统真实的状态。但是卡尔曼滤波只有在建立较准确的系统模型和观测模型的情况下才是最佳的。当系统的滤波模型与实际不匹配时,会使滤波精度下降,严重的还会导致滤波发散。本文结合测试对象的高动态特性,对不同系统模型的滤波效果进行了仿真分析,并采用了对象的“当前”统计滤波模型和自适应滤波算法,仿真结果和实际试验结果表明,该方案获得了良好的滤波效果。 通过大量的试验研究表明,将GPS应用于弹射轨迹的试验测试是可行的,用适宜的定位算法和滤波算法可以获得亚米级精度。但对于高动态的试验环境,如何解决卫星失锁将是工程应用中必须解决的问题,本论文最后探讨了几种可用于工程应用的地面增强系统。 本论文的创新工作主要包括: 1、将GPS差分定位技术引入到弹射救生试验测试中,产生了新的弹射试验测试方法,提高了测试水平和测试的自动化程度。 2、将静态差分定位的后处理手段和动态差分定位测试有机结合,解决了动态精确定位、测速问题。 3、同时使用纵向平滑和横向平滑的滤波算法,建立了加速度“当前”统计模型的Kalman自适应滤波算法,有效提高了测试数据的后处理的抗干扰能力和测试精度。 随着GPS现代化计划,以及GLONASS和Galileo(伽利略)系统的建设,卫星定位将会在弹射试验测试中发挥更加突出的作用。


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