捷联惯导系统性能分析
光纤陀螺捷联旋转式惯导系统关键技术的研究
光纤陀螺捷联旋转式惯导系统关键技术的研究一、引言在现代高精度导航和定位领域，惯性导航系统被广泛应用，而其中光纤陀螺捷联旋转式惯导系统作为一种重要的惯性导航技术，其关键技术的研究至关重要。
本文旨在深入探讨光纤陀螺捷联旋转式惯导系统的关键技术，并对其进行全面评估，以期更好地理解该技术的深度和广度。
二、光纤陀螺捷联旋转式惯导系统的概述光纤陀螺捷联旋转式惯导系统是一种利用光纤陀螺仪和加速度计相结合的惯性导航系统，它通过测量机体在三个轴向的角速度和加速度，从而实现对机体姿态和运动状态的精确测量和跟踪。
在实际应用中，光纤陀螺捷联旋转式惯导系统具有高精度、高稳定性、短时间内实现导航信息的快速更新等优点，因此受到了广泛的关注和研究。
三、关键技术的研究与评估1. 光纤陀螺技术光纤陀螺作为光学陀螺仪的一种，是光纤陀螺捷联旋转式惯导系统的核心组成部分。
其工作原理是利用Sagnac效应测量旋转角速度，通过光的干涉效应实现对角速度的测量和输出。
目前，光纤陀螺技术的关键问题主要包括温度漂移、偏航角误差和线性度等方面的改进和优化。
未来，通过引入新型光纤材料、优化光路设计、提高检测分辨率等手段，可以进一步提高光纤陀螺的性能，实现更高精度的导航和定位。
2. 捷联技术捷联技术是光纤陀螺捷联旋转式惯导系统中另一个关键的技术环节，主要用于实现陀螺和加速度计的信息融合和互补，从而提高系统的整体性能。
当前，捷联技术主要面临的挑战包括陀螺和加速度计之间的误差补偿、状态估计算法的改进和实时性能的优化等方面。
未来的研究方向应着重于利用先进的滤波算法、数据融合技术和卡尔曼滤波理论等方法，不断提高系统的精度和稳定性。
3. 转式惯导系统设计光纤陀螺捷联旋转式惯导系统的设计是整个系统研究中的关键环节之一。
其中，转子设计、机械结构设计和系统布局等方面都对系统的性能和可靠性产生着重要影响。
为了进一步提高系统的精度和鲁棒性，未来的研究方向应包括提高机械结构的稳定性、减小系统的体积和重量、优化传感器布局等方面，以满足不同领域对于导航系统的多样化需求。
主动雷达导引头速度信息辅助捷联惯导的组合系统性能分析
( 8)
式中
X ( t ) = [ XIN S XA RS ] T F =
FINS ( t) O
O FARS ( t )
GIN S ( t)
O
WINS ( t)
O
G=
O
GARS ( t) W =
O
WARS ( t )
巡航导弹飞行中段多以水平飞行为主, 且纯惯
导高度通道多采用雷达高度表或气压高度表的测量
根 据多普 勒测速 原
理[ 5] , 有
fd=
2
(
A
1v
i x
+
A
2
v
i y
+
A
3v
i z
)
/
( 1)
f d 为多普勒频移, 为波束波长, A 为相应系数。显
然, 包含 3 个未知速度的一个方程是无法求解的。因
此, 单波束雷达导引头无法完全解算飞行器在弹体
系和导航系中的投影速度。
1 单波束 ARS 测速模型与误差模型
0
将式( 15) ～式( 20) 代入式( 14) 可得到惯导解算
速度表示的导引头波束速度误差为
∀Vd A RS-INS
=
Cdb Cbt ∀VtINS +
Cdb Cbt [ %n
×]
Vt INS
+
( A Cdb +
Cdb A
)
(
Cbt
Vt INS
+
∃btb × Rb) +
Cdb{ [ &- Cbt [ %n ×] ( ∃tie + ∃tet) -
2 ARS 速度辅助 SINS 组合系统模型
捷联惯性技术的发展及与平台惯导系统的对比
捷联惯性技术的发展及与平台惯导系统的对比[2009-06-20] 作者：admin 来源：1.惯性技术与惯性导航的概述惯性技术是惯性导航技术、惯性制导技术、惯性仪表技术、惯性测量技术以及惯性测试设备和装置技术的统称。
它已有四十多年的发展历史了。
由于惯性技术的自主性等特点，它不需要引人外界信息便可实现制导于导航。
所以，它在国防科技中占有非常重要的地位，广泛的运用于航天、航空、航海等军事领域；随着惯性技术和计算机技术的不断发展以及成本降低，许多国家将其应用领域扩大到现代化交通运输、海洋开发、大地测量与勘探、石油钻井、矿井、隧道的掘进与贯通、机器人控制、现代化医疗器械、摄影技术以及森林防护、农业播种、施肥等民用领域。
惯性导航系统(Inertial Navigation System)，简称惯导，是利用惯性敏感元件、基准方向及最初的位置信息来确定运载体的方位、姿态和速度的自主式航位推算系统。
惯性导航系统可以分为平台式惯导系统和捷联式惯导系统两大类：平台式惯导系统是将陀螺仪和加速计安装在一个稳定平台上，以平台坐标系为基准，测量运载体运动参数的惯性导航系统；捷联式惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System , SI )是将惯性敏感元件(陀螺仪和加速计)直接安装在运载体上，是一种不再需要稳定平台或常平架系统的惯性导航系统。
导航的目的就是为了得到运载体的实时的方位、姿态和速度。
在工程运用中，能够测定物体运动参数的方法很多：如测量位移可以用里程计，还可以用无线电定位技术、天文定位技术和卫星定位技术等；要测速度可以用测速计；要测转角可用角位置传感器(电位计、光电码盘等等)；要测角速度可以用转速表、测速电机等等。
但是，以上各种测量手段还没有一种能够在同一时刻单独实时而又高精度地测量运载体的线运动和角运动，而惯性技术恰是测量这些运动参数的最理想的手段。
惯性导航系统不仅可以全面地检测到几乎所有的运动参数，而且还有一个极大的优点――是完全自主式的导航测量方法。
《2024年捷联惯性导航系统关键技术研究》范文
《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言捷联惯性导航系统（SINS）是一种利用惯性测量单元（IMU）来获取和解析导航信息的先进技术。
它以其高精度、高动态性以及全自主工作的特性，在航空、航天、航海、车辆导航等领域中发挥着重要的作用。
本文将深入探讨捷联惯性导航系统的关键技术研究，从系统组成、工作原理、技术难点到解决方案等方面进行详细阐述。
二、系统组成与工作原理捷联惯性导航系统主要由惯性测量单元（IMU）、导航计算机、算法处理软件等部分组成。
其中，IMU是系统的核心，它包括加速度计和陀螺仪，用于实时测量载体在三维空间中的运动状态。
导航计算机则负责采集IMU的数据，通过算法处理软件进行数据解析和处理，最终输出导航信息。
捷联惯性导航系统的工作原理主要依赖于牛顿第二定律和角动量守恒定律。
通过测量载体的加速度和角速度，系统可以推算出载体的运动轨迹和姿态信息，从而实现导航定位。
三、关键技术研究1. 高精度IMU技术研究IMU的精度直接影响到整个系统的导航精度，因此提高IMU 的精度是捷联惯性导航系统的关键技术之一。
当前，研究者们正在通过优化加速度计和陀螺仪的设计和制造工艺，提高其测量精度和稳定性。
此外，采用先进的滤波算法和校准技术，也可以有效提高IMU的精度。
2. 算法优化技术研究算法是捷联惯性导航系统的核心，其优化程度直接影响到系统的性能。
目前，研究者们正在致力于开发更加高效的算法，以实现更快的数据处理速度和更高的导航精度。
同时，针对不同应用场景，如高动态、强干扰等环境，研究者们也在进行相应的算法优化工作。
3. 系统误差校正技术研究由于惯性器件的误差积累和环境干扰等因素的影响，捷联惯性导航系统在长时间工作时会产生较大的误差。
因此，系统误差校正是捷联惯性导航系统的另一个关键技术。
研究者们正在通过建立更加精确的误差模型，采用先进的校正算法和技术手段，对系统误差进行实时校正，以保证系统的导航精度和稳定性。
四、结论捷联惯性导航系统是一种重要的导航技术，具有广泛的应用前景。
捷联惯导系统设计和分析
1 概述
本文将简略讨论捷联惯导系统设计。 尽管不同的应用中所采用的具体方法和设计重点常 常很不相同，但对任何捷联系统，一般都需要下面的设计步骤。 对于应用于战术导弹上的捷联惯导系统， 应重点评估和分析惯导系统在动态飞行条件下 的性能。惯导系统将受飞行机动、大加速度和恶劣的振动环境的影响，所有这些都将大大影 响惯性器件的选择以及它们在飞行中能够提供的测量精度。 另外， 从运动平台上发射的导弹 也会影响导弹反射前进行的导航初始对准精度。因此，在整个系统设计过程中，对影响系统 性能的所有可能的误差源之间进行合理的平衡折中非常重要。 作为系统设计过程的一部分，必须首先考虑选择对应用最合适的系统机械编排。然后， 通过误差预估分析评估可接受的对准误差、 惯性器件误差和导航解算误差的大小。 误差预估 要求的评估可在不同的水平上进行， 从相对简单的单通道误差模型到应用仿真进行更严格的 分析， 其中后者可以考虑到动态运动的影响进而进行更精确的评估。 对于此处讨论的战术导 弹应用，动态影响较大，简化的计算很难适用，因此，需采用更复杂的计算，或更常用的误 差预估分配仿真。一般地，在确定既实际又可行的一组误差参数值之前，需要误差预估分析 过程的几次迭代。 在确定了惯性器件工作特性和对准精度以及任何可能潜在的计算困难后， 就可以开始确 定适用的惯性器件以及导航解算算法。 在这个过程中， 可能需要根据惯性器件的类型对误差 预估计算进行更多的迭代，以得到更满意的设计。
以损失一个参数为代价而放宽另一些参数对误差预估的影响的做法， 其作用通常相当有 限。例如，在基于常规陀螺的设计中，固定零偏项对误差预估的影响允许增加一些，而将与
g 有关的零偏调整到在实际应用中更容易实现的水平。分析表明，在这类的应用中系统性能
对与 g 有关的零偏系数特别敏感。同时还可见，与陀螺仪和加速度计有关的某些交叉耦合项 需要为小量，以便达到所需的性能。 当然无论什么时候都应确保任何一项误差的影响都不会超过总误差预估。 通常需要对参 数选择过程进行几次迭代， 才能获得一组合理的设置值。 表 2 给出了一组误差参数值以及它 们各自对总位置和姿态误差预估的影响。 表 2 清楚地表明， 主要的误差源是姿态对准误差以及某些与 g 有关的陀螺零偏和加速度 计交叉耦合，在导弹存在纵向加速度时后两者会引起较大的位置误差。此外，在导弹飞行的 助推阶段有俯仰转弯机动时，陀螺交叉耦合误差对总误差预估也产生显著影响。 利用表 2 给出的对准误差和惯性器件误差， 沿航迹的位置误差、 横滚误差和速度误差 （在 该表没有给出）可计算： 1) 沿航迹位置误差 RSS 41m ； 2) 横滚误差 RSS 0.3 ； 3) 沿航迹速度误差 RSS 0.7 m s ； 4) 横向速度误差 RSS 3.7 m s ； 5) 垂直速度误差 RSS 3.8 m s 。 由上述误差可知，每项都在技术指标要求规定的范围内。 确定了惯性器件的性能指标之后， 重要的是评估在一组典型弹道上的系统性能。 许多误 差对总导航性能的影响， 常常与飞行期间系统承受的精确运动密切相关。 为了更好地设计系 统，在设计阶段可能需要进一步细化某些误差参数值。 在按上述的过程设计时，设计可能希望把某些误差合并，尤其是那些传播方式类似，对 惯导系统性能的影响类似的误差。例如： 1) 陀螺仪非等弹性:当存在周期运动时，由于轴承变形不相等，在常规陀螺仪输出中会造 成零偏。 2) 加速度计振摆误差：当存在振动时，在摆式加速度计输出中会存在附加的零偏。 3) 圆锥和划桨运动： 如果惯性器件处于圆锥和划桨运动状态， 会分别出现附加的角速率和 线加速度零偏。 为了考虑这些影响，在误差预估分析中所采用的陀螺仪和加速度计零偏可能需要增加。
捷联惯性导航原理概要
捷联惯性导航原理概要捷联惯性导航（Inertial Navigation System，简称INS）是一种基于惯性力学原理运行的导航系统，用于测量和跟踪物体的位置、速度和加速度。
它通过内部的陀螺仪和加速度计来测量物体在空间中的运动状态，并根据质量、力和运动的基本原理来计算物体的位置和速度。
通过将陀螺仪和加速度计的输出信号转换为数字信号，并通过计算机处理，可以获得物体相对于初始参考点的位置和速度。
这些数据可以通过与地图或导航系统的集成来确定物体的位置和方向。
捷联惯性导航系统的原理是基于牛顿运动定律和旋转不变性原理。
根据牛顿第一定律，当物体处于惯性坐标系中且不受任何力的作用时，它将保持静止或匀速直线运动。
根据牛顿第二定律，当物体受到外力作用时，它将产生加速度。
根据旋转不变性原理，即物理量在不同坐标系下具有相同的数值，陀螺仪和加速度计可以测量物体的角速度和加速度，从而得到物体的位置和速度。
捷联惯性导航系统具有高精度和高稳定性的优势，尤其适用于无法使用其他导航系统（如GPS）或需要高精度导航的环境。
然而，它也存在一些局限性。
首先，由于陀螺仪和加速度计的测量误差和漂移，容易导致导航误差的累积。
其次，捷联惯性导航系统无法提供绝对位置信息，需要与其他导航系统集成才能获得绝对位置。
为了提高捷联惯性导航系统的性能，可以采用多传感器融合技术。
通过将多种导航系统（例如GPS、地图、惯性导航）的输出数据进行融合，可以提高导航的精度和可靠性，同时减少漂移和误差的影响。
总之，捷联惯性导航系统是一种基于惯性力学原理运行的导航系统，利用陀螺仪和加速度计测量物体的运动状态，并根据质量、力和运动的基本原理计算物体的位置和速度。
它具有高精度和高稳定性的优势，但也存在一些局限性，需要与其他导航系统集成才能获得绝对位置信息。
通过多传感器融合技术的应用，可以进一步提高捷联惯性导航系统的性能。
捷联惯性技术的发展及与平台惯导系统的对比
捷联惯性技术的发展及与平台惯导系统的对比捷联惯性技术是指利用惯性敏感器（通常使用加速度计和陀螺仪）来测量载体相对于惯性参考系的角速度和加速度，从而计算得到载体的姿态、速度和位置等参数的技术。
捷联惯性技术具有体积小、重量轻、可靠性高、成本低等优点，因此在军事、航空、航海等领域得到了广泛应用。
捷联惯性技术的发展可以追溯到20世纪60年代，当时美国国防部高级研究计划局（DARPA）开始资助一些研究项目，以探索将惯性敏感器直接固定在载体上的可能性。
随着微电子技术和制造工艺的不断发展，捷联惯性技术的性能得到了大幅提升，同时成本也得到了降低。
在捷联惯性技术的发展过程中，出现了多种不同的技术路线。
其中，卡尔曼滤波器是一种被广泛应用于捷联惯性系统的数据处理方法。
卡尔曼滤波器是一种最优估计方法，它能够利用观测数据和预测模型来估计系统的状态，同时考虑到观测噪声和模型误差。
在捷联惯性系统中，卡尔曼滤波器可以用于融合加速度计和陀螺仪的测量数据，以提高系统的性能和精度。
平台惯导系统是一种基于平台稳定性的惯性导航系统。
它通过将惯性敏感器安装在稳定的平台上，可以大大提高系统的精度和可靠性。
平台惯导系统通常由平台、惯性敏感器、控制系统和数据处理系统等组成。
其中，平台是整个系统的支撑结构，惯性敏感器用于测量载体的角速度和加速度，控制系统用于控制平台的运动轨迹，数据处理系统则用于对测量数据进行处理，得到载体的姿态、速度和位置等参数。
与捷联惯性技术相比，平台惯导系统具有更高的精度和可靠性。
这是因为在平台惯导系统中，惯性敏感器可以安装在稳定的平台上，从而消除了载体运动对测量数据的影响。
此外，平台惯导系统还可以通过控制系统来实现主动减震，以进一步提高系统的性能和精度。
然而，平台惯导系统也存在一些缺点。
首先，它的体积和重量较大，不利于小型化和轻量化。
其次，它的成本较高，不利于大规模应用。
最后，它的维护和校准难度较大，需要专业人员和技术支持。
《2024年捷联惯性导航系统关键技术研究》范文
《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言随着科技的进步，导航系统在众多领域如航空、航天、机器人等领域扮演着至关重要的角色。
其中，捷联惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）因其具有独立性强、实时性高和隐蔽性好的特点，成为众多导航系统中重要的技术手段。
本文旨在探讨捷联惯性导航系统的关键技术及其发展趋势。
二、捷联惯性导航系统概述捷联惯性导航系统基于惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）的测量原理，将物理信息转化为电信号，以实现对载体姿态、速度和位置的实时解算。
相较于传统的平台式惯性导航系统，捷联式结构更加简单、体积更小、可靠性更高。
三、关键技术研究1. 惯性传感器技术惯性传感器是捷联惯性导航系统的核心部件，其性能直接决定了系统的精度和稳定性。
目前，高精度、低噪声的陀螺仪和加速度计是研究的重点。
此外，微机电系统（MEMS）技术的发展为惯性传感器的小型化、低成本化提供了可能。
2. 算法研究算法是捷联惯性导航系统的灵魂，其性能直接影响到系统的解算精度和实时性。
目前，主要的算法包括姿态解算算法、速度和位置解算算法、误差补偿算法等。
其中，基于卡尔曼滤波的姿态和位置解算算法是研究的热点。
此外，随着人工智能技术的发展，基于深度学习、神经网络的算法也在逐渐应用于捷联惯性导航系统中。
3. 系统集成与优化系统集成与优化是提高捷联惯性导航系统性能的重要手段。
这包括硬件电路的优化设计、软件算法的优化以及系统整体性能的评估与优化等。
通过优化设计，可以在保证系统性能的前提下，减小系统的体积和成本，提高系统的可靠性。
四、发展趋势1. 高精度化：随着科技的进步，对导航系统的精度要求越来越高。
因此，进一步提高惯性传感器的精度、优化算法、减少误差等是未来的重要研究方向。
2. 智能化：随着人工智能技术的发展，将人工智能技术应用于捷联惯性导航系统中，提高系统的自主性、智能性和适应性是未来的重要趋势。
3. 微型化：随着微机电系统（MEMS）技术的发展，捷联惯性导航系统的微型化、低成本化将成为可能。
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捷联惯导系统性能分析摘要本文简要介绍捷联式惯性导航系统的各种分析技术,对捷联惯导系统算法验证的过程进行了讨论。
封闭形式分析仿真驱动程序，可以用来锻炼/验证捷联算法方程。
分析的精度捷联络筒，划船和分析方法位置融合算法（包括位置算法的折叠效果）函数的算法重复率和系统振动输入。
包括的是一个简化的分析模型，该模型描述可用于翻译系统到惯性传感器作为传感器组件的函数的输入的振动安装失衡。
捷联系统静态漂移和的旋转测试程序/方程描述捷联式传感器的校准系数确定。
该文件概述了卡尔曼滤波器的设计和协方差分析技术，并介绍了验证辅助捷联惯导系统的一般步骤卡尔曼滤波器的配置。
最后，论述了系统集成测试的一般过程验证所有的硬件，软件，系统功能操作进行正确和准确和界面元素。
坐标框架在本文中，使用一个坐标系是一个分析性的抽象定义的三个相互垂直单位矢量。
一个坐标系可以看作一组三个相互垂直的线（轴）通过一个共同的点（原点）与来自沿着坐标轴的原点上的单位向量。
在本文中，每个坐标系的原点的物理位置是任意的。
主坐标帧利用有以下几种：B帧=“身体”捷联式惯性传感器轴平行的坐标系。
N帧=“导航”的坐标系在当地具有Z轴平行地垂直向上定位。
A“漂移方位”N帧有水平的X，Y轴旋转相对于非旋转的惯性空间在本地地球的速度的垂直分量绕Z轴。
“自由方位”N帧的转动惯量为零率X，Y轴的Z轴周围。
“地理”N帧的X，Y轴绕Z轴旋转，以维持当地的真北Y轴平行。
E型=“地球”的引用与固定角几何相对于地球坐标系。
I帧=“惯性”非旋转坐标系。
符号V =向量没有特定的坐标系指定。
向量是一个有长度的参数和方向。
纸中使用的载体，被分类为“免费的矢量”，因此，没有坐标框架中，他们分析描述的理想地点。
V A =列矩阵的元素等于V的坐标系A轴的投影。
“投影V对每个Frame A轴等于与坐标框架的V的点积A轴的单位向量。
V A×=斜对称的（或跨产品）的形式表示的正方形矩阵的V A0 - VZA VYAVZA 0 - VXA- VYA VXA 0VXA，VYA，VZA是V A的组成部分。
“另一种框架向量V A×矩阵乘积等于跨产品的V A用该载体在A帧。
CA2A1 =方向余弦矩阵，将一个向量的坐标系A2投影形成坐标系A1投影形式。
ωA1A2的坐标系相对坐标系A1 A2 =角速率。
当A1是非旋转，ωA1A2是将角速度传感器测量的角速率安装在A2帧。
=ðDT=相对于时间的导数。
t =时间。
一、简介捷联惯性导航系统（INS）的一个重要组成部分，分析处理性能评估特定技术元素。
其中最常见的是协方差仿真分析根据统计估计这决定了预期的系统错误。
本文讨论性能分析的方法，虽然很少报道，这是一个基本组成部分的设计和精度评估的资助和独立的惯性导航系统惯性的计算算法验证，系统振动影响的分析，系统测试的惯性传感器的校准误差，卡尔曼滤波器验证。
在捷联式惯性导航系统包括集成的主要计算元素计算姿态，速度和位置的导航参数的操作采用捷联式角速率比力加速进行输入。
这些操作驻留在系统中的计算机和由计算算法执行所需的数字集成业务。
一个的算法设计的重要组成部分，是用来保证的验证过程，所述数字积分操作准确地创建对应的持续集成的态度，速度，位置历史时间率微分方程的导航参数。
构建这样的算法确切的封闭形式的解决方案主要是基于微分方程，大大简化了验证过程，允许它执行的封闭形式的精确解参考真相模式，是独立于应用程序。
本文提供的例子，这样的真理模型使用验证代表的捷联算法。
结构良好的捷联式计算算法的精确度，最终靠自己的能力有限执行其指定的功能中存在的传感器的振动。
算法的重复率是一个在这方面，必须选择足够小，以满足特定的软件精度的决定因素的要求。
本文介绍了一些简单的分析技术，预测捷联式惯性传感器的动态运动和角度/线性惯性传感器存在所得算法错误振动。
包括描述的一个简单的sensor-assembly/mount的结构动态分析INS输入振动转换成捷联式传感器输入的模型。
惯性传感器校准和捷联式惯性系统的最终组装，系统必须进行测试，以验证适当的性能，并在此过程中，评估的剩余的校准误差，残留在惯性传感器补偿系数。
本文介绍两种常用的系统级测试中，捷联的漂移试验（用于测量角速度传感器偏置残差），和捷联旋转测试（用于测量angular-rate-sensor/accelerometer不对/比例因子误差和加速度计偏置）。
这两种测试结构的基础上测量一个稳定的“平台”软件操作捷联传感器信号。
此方法大大降低了转动的精度要求试验中所用的测试夹具。
卡尔曼滤波已经成为惯性系统导航参数（和更新的标准方法传感器补偿系数）在操作过程中（即惯性导航系统的“辅助”配置）。
卡尔曼滤波器是在平行于处理一组复杂的软件操作正常的捷联式惯性导航融合算法。
正确操作的辅助惯性导航系统依赖于彻底的验证了卡尔曼滤波器软件。
这样的验证过程中描述的纸的基础上的实时卡尔曼滤波的通用模型。
包括协方差分析的概述技术评估辅助系统和独立的表现在统计的基础上。
本文的结论进行了一般性讨论系统集成程序，以确保所有的系统硬件，软件和相关的界面元素的正常运作，并准确。
这是一个浓缩版的材料，最初出版的两卷的教科书捷联Google Analytics（分析）（参考文献6），它提供了广阔的详细的论述分析方面的捷联惯性导航技术。
方程的文件是没有证据的。
他们的推导是在整个文件所划定的参考文献6节数（或参考文献的参考文献67，参考文献7中，也引用第6参考其推导的公式编号源）。
二、捷联算法验证捷联式惯性导航软件的设计过程中的一个重要方面是验证数字集成的算法。
在一般的操作集成在一台测试计算机算法他们指定的重复率与惯性传感器输入提供的“真理模型”，具有相应的导航参数配置文件（例如，姿态，速度，位置）。
导航参数解决方案捷联算法，根据测试数值进行比较，对相当于真相模式配置文件来验证该算法的参数。
成功验证的真相导航参考模型解决方案的准确性取决于伴随着真理模型的轮廓传感器的数据。
在理想的情况下，参比溶液，应完全错误的态度，速度，位置参数错误集成的真相模型的惯性传感器信号。
此外，参比溶液更新（s）应旨在行使受测试的计算算法的所有元素。
在一般情况下，这决定了参考配置文件（S），不能代表正常的导航系统使用中遇到的现实条件。
它也通常涉及模拟配置文件，分别采取不同的计算算法分组设计下测试通过。
在一般情况下，两种方法都可以被认为是为真理模型1。
数字集成方法其中的道理模型融合算法更准确比INS积分算法验证，和2。
闭合形式的解析方程的惯性传感器的精确的整体解决方案angular-rate/linear-acceleration输入INS融合算法。
与方法1的问题方法是两难它提出了在证明一个道理模型的准确性，也包含数字积分算法错误。
本节介绍的方法2的方法，并提供了两个示例从参考文献6的封闭形式的解析确切的真理模型，评估古典分组的INS 用于执行基本集成操作的算法：1。
在动锥进的姿态更新条件下，2。
姿态更新，加速转型，速度/位置更新下划船/滚动动态条件下（包括加速度计尺寸效应分离）- 见参考文献6第7.1.1.1，7.2.2.2，7.3.3为锥进，划船，滚动定义。
这些真理模型（第2.1节和2.2节的遵循）SPIN-CONE和SPIN-ROCK-SIZE表示。
其他封闭形式的解析确切的真相开发的模型参考文献6 SPIN-ACCEL（第11.2.2），用于评估捷联姿态更新，加速转型，速度更新;下恒定的B帧惯性角速率常数B帧特定的力加速算法，恒定的N帧的惯性角速率和创捷联姿态评估的资产净值（第11.2.4节）在长期导航的更新，加速转型，速度/位置更新算法一个椭球表面形状模型。
SPIN-ACCEL模型可以很容易地扩展，还提供分析的确切位置的解决方案。
参考11.2节之前定义的分析程序可以用来验证所有子程序通常采用的捷联惯导姿态，速度，位置更新和相关的系统的输出。
参考第11.1节还说明了如何被设计为专门的仿真器可以验证高速捷联惯导积分算法已设计完全匹配的等效真连续积分在特别是angular-rate/specific-force-acceleration输入条件。
这第2.3节中要遵循的参考锥进，划船，滚动算法的方法。
2.1的SPIN锥真理型号的的旋转锥真理模型提供准确的封闭形式的态度和相应的连续整合的主体框架为一个旋转的圆锥运动的角速度。
之间的差异综合体在连续的捷联软件传感器采样周期模拟输入捷联式角速度传感器所用的更新程序下的软件测试的态度。
SPIN-锥和捷联软件计算出的态度解决方案进行比较，以建立捷联软件姿态算法的精确度。
的的旋转锥真理模型是基于一个封闭的形式解决方案的姿态描述的体在一个固定的幅度旋转速率旋转，其旋转轴是在一个固定的进动角速度旋转。
议案描述的几何形状在图1中示出的旋转轴和进动轴分离的角度β。
旋转轴的旋转有关的进动轴被定义为一个非旋转的惯性平面垂直。
体基准轴的一组在图1中，暗示相对于非旋转坐标系定义的一组。
在图1中，N =非旋转坐标系，被固定到非旋转平面与XN，YN中的轴平面和ZN轴垂直的平面的方向相对的进动速率矢量。
R =身体“参考”的坐标轴沿旋转轴与X轴（XR）固定到主体。
的R帧是在一个固定的方向相对于B帧传感器轴。
是有区别的之间的B和R的框架，从而使所产生的图1的运动的角速度可以有预测B帧传感器轴测试的普遍反应，捷联姿态算法。
β=角度之间的进动轴和R-帧XR自旋轴（“锥角”）- 认为是恒定的。
量ωs'=惯性旋转速率的身体约XR（“旋转速率”）- 认为是恒定的。
ωC=身体XR轴进动的轴对应于惯性岁差率圆锥条件。
φ，θ，ψ=滚动，俯仰，标题欧拉角相对的N帧的R帧轴。
对应于图1运动的解析解（注释6派别。
11.2.1.1和11.2.1.2）：φ0为φ=初始值。
假设的ψ的初始值是零。
t =时间从模拟开始。
L =真理模型输出的周期时间指数所对应的最高速度计算重复率下测试的算法。
Δαl=综合B帧ωIB惯性的周期L-1的角速度矢量为l。
CRN（I，J）=第i行第j列的CRŋ元素。
CBR =常数的方向余弦矩阵B和R帧。
的Δαl输出向量将被用作模拟角速度传感器输入的态度算法根据测试（例如，参考7方程组（8），（12）和（24）与零点设置为N帧的旋转速率，并升对应于高速锥进算法计算周期的索引）。
CB N矩阵表示的真理溶液比较，与所产生的等效CBŇ对应的Δαl历史算法进行测试。
进行比较时乘以的算法计算CB N（在左侧）由转真模型CBÑ（在右边），并比较结果的身份矩阵（正确的产品的价值时，算法的计算CBŇ没有错误）- 参见参考文献6条11.2.1.4的细节和结果如何，可以看作是相当于正常，正交性和不对错误。