组合导航系统的计算程序代码

组合导航系统的计算程序代码

function yy=ukf_IMUgps()

%function ukf_IMUgps()

% UKF在IMU/GPS组合导航系统中应用

%

% 以IMU中的位置、速度、姿态误差角、陀螺漂移常值为状态量；

% 以GPS中的位置、速度为观测量。

%

% 7,July 2008.

clc

% Initialise state

global we RN RM g fl deta wg Tt wt d ww v u W Rbl Ta wa

d=0; %验证循环次数

%地球自转角速度we(rad/s):

we=7.292115e-5;

g=9.81; %地球重力加速度（m/s^2）

a=6.378137e+6; %地球长半轴

e2=0.; %地球第一偏心率的平方

%姿态角初始值（r,p,y）

zitai=(pi/180).*[0 2.0282 196.9087];

%姿态误差角

fai=(pi/180).*[1/36 1/36 5/36]; %(100'',100'',500'')

r=zitai(1)+fai(1);

p=zitai(2)+fai(2);

y=zitai(3)+fai(3);

%当地坐标系（l）相对于载体坐标系（b）的转换矩阵：Rbl(在e,n,u坐标系下）Rbl=[cos(r)*cos(y)-sin(r)*sin(y)*sin(p) -sin(y)*cos(p) cos(y)*sin(r)+sin(y)*sin(p)*cos(r) cos(r)*sin(y)+sin(r)*cos(y)*sin(p) cos(y)*cos(p) sin(y)*sin(r)-cos(y)*sin(p)*cos(r) -cos(p)*sin(r) sin(p) cos(p)*cos(r)];

%由转换矩阵Rbl计算四元数的初始值Q0=[q1,q2,q3,q4]'

=[0.5*sqrt(1+Rbl(1,1)+Rbl(2,2)+Rbl(3,3))

0.25*(Rbl(3,2)-Rbl(2,3))/(0.5*sqrt(1+Rbl(1,1)+Rbl(2,2)+Rbl(3,3)))

0.25*(Rbl(1,3)-Rbl(3,1))/(0.5*sqrt(1+Rbl(1,1)+Rbl(2,2)+Rbl(3,3)))

0.25*(Rbl(2,1)-Rbl(1,2))/(0.5*sqrt(1+Rbl(1,1)+Rbl(2,2)+Rbl(3,3)))];

%IMU系统给出的初始值：速度（ve,vn,vu），位置（l,m,h）＝（经度，纬度,高度），姿态误差角fai(e,n,u)

vIMU=[-21.775011 -71.631027 3.10094];

point_IMU=[0. 0. 3122.826];

T=1; %UKF滤波的采样周期（s）

%陀螺常值漂移初始值tuo(e,n,u)(单位：。/s）

tuo=[0 0 0];

%陀螺一阶相关时间Tt(s)

Tt=[60 60 60];

%加速度计常值漂移初始值jiasu(e,n,u)(单位：m/s^2）

jiasu=[0 0 0];

%加速度计一阶反相关时间Ta(s)

Ta=[60 60 60];

%IMU系统的状态向量X

x=[vIMU point_IMU fai tuo jiasu]';

%观测量噪声V的斜方差矩阵

R=[];

%GPS系统的量测值Z(vn,ve,vd,m,l,h)

[z Rz]=gps_tiqushuju;

%Vk的噪声序列方差为：Rk

Rz=(Rz./T);

%陀螺常值漂移wt(e,n,u)

wt=(pi/180).*[1/(3600) 1/(3600) 1/(3600)]; % 1 (。/h)

%陀螺常值漂移误差wtt(e,n,u)

wtt=(pi/180).*[0.08/(3600) 0.08/(3600) 0.08/(3600)]; % 0.08 (。/h)

%加速度计常值漂移wa(e,n,u)

wa=[2e-6 2e-6 2e-6]; % 200μg (2e-6 m/s^2)

%加速度计常值漂移误差waa(e,n,u)

waa=[2e-6 2e-6 2e-6]./4; % 50μg (0.5e-6 m/s^2)

%姿态误差角噪声wg

wg=wt;

%状态向量X的斜方差矩阵

P = eye(length(x))*eps; % note: for stability, P should never be quite zero

%速度误差：（0.1m/s) 位置误差：水平（1m),高度（5m)

u=[0.1 0.1 0.1 0. 0. 2 wg wtt waa]';

%IMU系统在载体坐标系下的比力值输出值fb

fb=[];

%IMU系统中陀螺输出量

wib=[]; %为载体坐标系（b）相对于惯性坐标系（i）的角速度向量

[f w]=IMU_tiqushuju; %IMU系统输出的比力值和角速度

%%%%%%%%%通过GPS观测值计算得到的姿态角

zitaijiao_gps=xlsread('D:\myfile\UKF\kalmanfilter_MATLAB\germany_ukf\原始数据\');

%%%------------------------------------------------------------

%% 循环开始：for 1:n

outx=[];

outp=[];

detajiao=zeros(3,1);

NN =1000;

for i=1:NN

outx=[outx;x'];

outp=[outp;diag(P)'];

%大地子午圈曲率半径：RM

RM=a*(1-e2)/(1-e2*(sin(x(5)))^2)^(2/3);

%地球卯酉圈的曲率半径：RN

RN=a/sqrt(1-e2*(sin(x(5)))^2);

%当地坐标系下的比力值fl

%IMU系统在载体坐标系下的比力值输出值fb转换到当地坐标系（l）下fl

fb=f(i,:)';

%fl=Rbl*(fb+[x(13) x(14) x(15)]'); %初始对准，比力值加上加速度计的测量偏差

fl=Rbl*fb;

%计算IMU的速度、位置输出减去GPS相应的输出值：deta(ve,vn,l,h)

zd=z(i,:)';

deta=x([1 2 5 6],:)-zd([1 2 5 6],:);

%观测值zz,及观测噪声R

zz=z(i+1,:)';

v=Rz(i+1,:)';

%zitai_v=[0.001 0.0266 0.9664]'; %GPS观测值姿态角的误差

zitai_v=[0.00001 7.0983e-004 0.0006]'; %GPS观测值姿态角的误差

v=[v;zitai_v];

R=diag(v.^2);

%%通过GPS观测值，计算得到roll=0 ，pitch=atan(ve/vn)，yaw=asin(h12/s12) ，将姿态误差角加入观测量中进行滤波计算

zz=[zz;detajiao];

%%%%GPS计算得到的姿态角

z_zitai=zitaijiao_gps(i+1,:);

%%IMU系统的力学编排方程和姿态误差方程离散化之后的截断误差：

ve=x(1);vn=x(2);vu=x(3);l=x(4);m=x(5);h=x(6);faie=x(7);fain=x(8);faiu=x(9);tuo1=x(10);tuo2=x (11);tuo3=x(12);

fl1=fl(1);fl2=fl(2);fl3=fl(3);deta1=deta(1); deta2=deta(2); deta3=deta(3); deta4=deta(4);wg1=wg(1);wg2=wg(2);wg3=wg(3);

jiasu1=x(13);jiasu2=x(14);jiasu3=x(15);Ta1=Ta(1);Ta2=Ta(2);Ta3=Ta(3);wa1=wa(1);wt2=wa(2) ;wt3=wa(3);

Q=diag((u).^2);

% predict

[x,P] = predict(x, P,u, Q, T);

% update

[x,P] = update(x, P, zz, R);

%%

xx=x;

x=xx(1:15,1);

u=xx(16:30,1);

%u(1)=u(1)+x(13);

%u(2)=u(2)+x(14);

%u(3)=u(3)+x(15);

%u(7)=x(10);

%u(8)=x(11);

%u(9)=x(12);

PP=P;

P=PP(1:15,1:15);

%利用四元数Q计算转换矩阵Rbl

%首先计算在当地坐标系（l）下的角速度向量wbl

%地固坐标系（e）相对于当地坐标系（l）的转换矩阵：Rel=Rle'

%Rel=[-sin(x(4)) cos(x(4)) 0

% -sin(x(5))*cos(x(4)) -sin(x(5))*sin(x(4)) cos(x(5))

% cos(x(5))*cos(x(4)) cos(x(5))*sin(x(4)) sin(x(5))];

wie=[0 0 we]'; %wie 为地球自转角速度向量

%%%%%%%

omiga12=[];

for k=0:1

wib=w(i+k,:)'+T.*[x(10) x(11) x(12)]'; %初始对准，角速度加上陀螺漂移wiel=[0 we*cos(x(5)) we*sin(x(5))]';

%wiel=Rel*wie;

well=[-x(2)/(RM+x(6)) x(1)/(RN+x(6)) x(1)*tan(x(5))/(RN+x(6))]';

will=wiel+well;

wlb=wib-Rbl'*will;

%四元数的更新

%计算反对称矩阵omiga

omiga=[0 wlb(3) -wlb(2) wlb(1)

-wlb(3) 0 wlb(1) wlb(2)

wlb(2) -wlb(1) 0 wlb(3)

wlb(1) wlb(2) wlb(3) 0];

omiga12=[omiga12,omiga];

end

omiga1=omiga12(1:4,1:4);

omiga2=omiga12(1:4,5:8);

%采用四阶龙格－库塔法数值积分解Q(K+1)

=+(0.5*T.*(omiga1+omiga2)+8^(-1)*T^2.*(omiga1^2+omiga1*omiga2+omiga2^2)+48^(-1)*T^3 .*(omiga1^2*omiga2+omiga1*omiga2^2)+384^(-1)*T^4.*(omiga1^2*omiga2^2))*;

%由Q(k+1)可得Rbl(k+1)

Rbl=[(1)^2+(2)^2-(3)^2-(4)^2 2*((2)*(3)-(1)*(4)) 2*((2)*(4)+(1)*(3))

2*((2)*(3)+(1)*(4)) (1)^2-(2)^2+(3)^2-(4)^2 2*((3)*(4)-(1)*(2))

2*((2)*(4)-(1)*(3)) 2*((2)*(1)+(4)*(3)) (1)^2-(2)^2-(3)^2+(4)^2];

%由Rbl(k＋1）可得姿态角，（翻滚角r，俯仰角p，航向角y）k+1

%实际导航系（p系）相对于理想导航系（n系）存在误差角fai(e,n,u),Cpn为校正矩阵

%当方位角为大失准角时

Cpn=[cos(x(9)) -sin(x(9)) x(8)*cos(x(9))+x(7)*sin(x(9))

sin(x(9)) cos(x(9)) x(8)*sin(x(9))-x(7)*cos(x(9))

-x(8) x(7) 1];

%%当三个方向的失准角为小角度时

Cpnn=[1 -x(9) x(8)

x(9) 1 -x(7)

-x(8) x(7) 1];

if abs(x(9))*180*60/pi < 10 %当姿态误差角（u），即方位角失准角小于10’时的情况；

Rbl=Cpnn*Rbl; %小失准角

else

Rbl=Cpn*Rbl; %大失准角

end

zitai0=[atan(-Rbl(3,1)/Rbl(3,3))

asin(Rbl(3,2))

atan(-Rbl(1,2)/Rbl(2,2))];

if Rbl(2,2)<0 & zitai0(3)<0

zitai0(3)=zitai0(3)+pi;

end

if Rbl(2,2)<0 & zitai0(3)>0

zitai0(3)=zitai0(3)-pi;

end

% detajiao=zitai0-z_zitai';

% detajiao(1)=0;

% detajiao=Rbl*detajiao;

% if abs(detajiao(2)) < abs(x(8))

% x(8)=detajiao(2);

% %zitai0(2)=z_zitai(2);

% end

%if abs(detajiao(3)) < abs(x(9))

% x(9)=detajiao(3);

%zitai0(3)=z_zitai(3);

%end

zitai=[zitai;zitai0'];

end

%将协方差转换成标准差

outp=(outp).^(1/2);

%将位置误差中的经度和纬度形式转换成当地坐标系（e,n,u)形式for k=1:NN

%大地子午圈曲率半径：RM

RM=a*(1-e2)/(1-e2*(sin(outx(k,5)))^2)^(2/3);

%地球卯酉圈的曲率半径：RN

RN=a/sqrt(1-e2*(sin(outx(k,5)))^2);

outp(k,4)=(RN+outx(k,6))*cos(outx(k,5))*outp(k,4);

outp(k,5)=(RM+outx(k,6))*outp(k,5);

end

%绘制高度图

figure

plot(outx(:,6),'r-.');

title('UKF计算的高度(germany-data)');

figure

plot((180/pi)*outx(:,8),'r-');

title('UKF姿态误差角pitch（度）(germany-data)'); % 绘制图：水平运动轨迹

figure

plot(outx(:,4),outx(:,5),'b-');

title('UKF Level of Movement(Germany-data)'); xlabel('Longitude（rad）');

ylabel('Latitude（rad）');

%hold on

%gpsweizhi=xlsread('原始数据\');

%plot(gpsweizhi(:,4),gpsweizhi(:,5),'r-');

%hold off

%绘制图；UKF速度误差

figure

subplot(3,1,1)

plot(outp(:,1),'b-');

title('UKF Velocity Error(Germany-data)');

ylabel('Ve(m/s)');

subplot(3,1,2)

plot(outp(:,2),'b-');

ylabel('Vn(m/s)');

subplot(3,1,3)

plot(outp(:,3),'b-');

xlabel('t(s）');

ylabel('Vu(m/s)');

%绘制图；UKF位置误差

figure

subplot(3,1,1)

plot(100.*outp(:,4),'b-');

title('UKF Location Error(Germany-data)'); ylabel('x(cm)');

subplot(3,1,2)

plot(100.*outp(:,5),'b-');

ylabel('y(cm)');

subplot(3,1,3)

plot(100.*outp(:,6),'b-');

xlabel('t(s）');

ylabel('z(cm)');

%绘制图；UKF姿态角误差

figure

subplot(3,1,1)

plot(3600*(180/pi)*outp(:,7),'b-');

title('UKF Attitude Error(Germany-data)'); ylabel('roll(second)');

subplot(3,1,2)

plot(3600*(180/pi)*outp(:,8),'b-');

ylabel('pitch(second)');

subplot(3,1,3)

plot(3600*(180/pi)*outp(:,9),'b-');

xlabel('t(s）');

ylabel('yaw(second)');

xlswrite('计算结果\output_x.xls',outx); xlswrite('计算结果\output_p.xls',outp); xlswrite('计算结果\output_',zitai);

%

%

function [x,P] = predict(x, P,u, Q, T)

%进行无迹变换

P = blkdiag(P,Q);

x=[x;u];

% Perform unscented transform

[x,P] = unscented_transform(@predict_model, [], x, P, T); % notice how the additional parameter 'T' is passed to the model

%%%function [y, Y] = unscented_transform(func, dfunc, x,P,varargin):注意其中'dfunc'不知道？P(1:15,1:15)=P(1:15,1:15)+Q;

%

%

function [x,P] = update(x, P, z, R)

[x,P] = unscented_update(@observe_model,@observe_residual, x, P, z, R);

%

function x = predict_model(x, T)

global wt Tt Ta wa Rbl

%计算预报值

% 由于UKF使用的是离散时间非线性模型，

% 因此需要对IMU/GPS组合系统模型进行离散化处理；

% 这里采用四阶Runge-kuta法以数值积分的形式实现。

% Y(k+1)=Y(k)+(y1+2*y2+2*y3+y4)/6

% 其中：y1=f(Y(k))*T; y2=f(Y(k)+y1/2)*T; y3=f(Y(k)+y2/2)*T; y4=f(Y(k)+y3)*T;

[n,N]=size(x);

y=[];

for k=1:N

xx=x(:,k);

%陀螺漂移常值方程

xx(10)=xx(10)*exp(-1/Tt(1))+wt(1);

xx(11)=xx(11)*exp(-1/Tt(2))+wt(2);

xx(12)=xx(12)*exp(-1/Tt(3))+wt(3);

%加速度计漂移常值方程

xx(13)=xx(13)*exp(-1/Ta(1))+wa(1);

xx(14)=xx(14)*exp(-1/Ta(2))+wa(2);

xx(15)=xx(15)*exp(-1/Ta(3))+wa(3);

x1=detaf(xx,T); % T为采样周期

x2=detaf(xx+x1./2,T);

x3=detaf(xx+x2./2,T);

x4=detaf(xx+x3,T);

xx=xx+(x1+2.*x2+2.*x3+x4)./6+[xx(16:30,1);zeros(15,1)];

y=[y,xx]; %由K状态到K＋1状态的预估计

end

x=y;

%%%

function dta=detaf(x,T)

global we RN RM fl g deta wg Rbl wt Tt

%IMU系统的力学编排方程

zhongli=9.*(1+0.*(sin(x(5)))^2+0.*(sin(x(5)))^4)-(0.3086*10^(-5))*x(6);

dve=(2*we*sin(x(5))+x(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x(2)-(2*we*cos(x(5))+x(1)/(RN+x(6)))*x(3)+fl (1)+fl(2)*x(9)-fl(3)*x(8)+[Rbl(1,1) Rbl(1,2) Rbl(1,3)]*[x(13) x(14) x(15)]';

dvn=-(2*we*sin(x(5))+x(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x(1)-x(2)*x(3)/(RM+x(6))+fl(2)+fl(1)*x(9)-fl( 3)*x(7)+[Rbl(2,1) Rbl(2,2) Rbl(2,3)]*[x(13) x(14) x(15)]';

dvu=(2*we*cos(x(5))+x(1)/(RN+x(6)))*x(1)+(x(2))^2/(RM+x(6))-zhongli+fl(3)+fl(2)*x(7)-fl(1)* x(8)+[Rbl(3,1) Rbl(3,2) Rbl(3,3)]*[x(13) x(14) x(15)]';

dl=x(1)/(cos(x(5))*(RN+x(6)));

dm=x(2)/(RM+x(6));

dh=x(3);

%IMU系统的姿态误差方程

%dfaie=(we*sin(x(5))+x(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x(8)-(we*cos(x(5))+x(1)/(RN+x(6)))*sin(x(9)) -x(2)*(1-cos(x(9)))/(RM+x(6))-deta(2)/(RM+x(6))+x(2)*deta(4)/(RM+x(6))^2+[Rbl(1,1) Rbl(1,2) Rbl(1,3)]*[x(10) x(11) x(12)]';

%dfain=-(we*sin(x(5))+x(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x(7)-x(2)*sin(x(9))/(RM+x(6))+(we*cos(x(5) )+x(1)/(RN+x(6)))*(1-cos(x(9)))+deta(1)/(RN+x(6))-x(1)*deta(4)/(RN+x(6))^2-we*sin(x(5))*det a(3)+[Rbl(2,1) Rbl(2,2) Rbl(2,3)]*[x(10) x(11) x(12)]';

%dfaiu=-(we*cos(x(5))+x(1)/(RN+x(6)))*(x(8)*sin(x(9))-x(7)*cos(x(9)))+x(2)*(x(8)*cos(x(9))+x (7)*sin(x(9)))/(RM+x(6))+deta(1)*tan(x(5))/(RN+x(6))-x(1)*deta(4)*tan(x(5))/(RM+x(6))^2+(we *cos(x(5))+x(1)*(sec(x(5)))^2/(RN+x(6)))*deta(3)+[Rbl(3,1) Rbl(3,2) Rbl(3,3)]*[x(10) x(11)

x(12)]';

dfaie=(we*sin(x(5))+x(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x(8)-(we*cos(x(5))+x(1)/(RN+x(6)))*x(9)+deta( 2)/(RM+x(6))-x(2)*deta(4)/(RM+x(6))^2+x(10);

dfain=-(we*sin(x(5))+x(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x(7)-x(2)*x(9)/(RM+x(6))-deta(1)/(RN+x(6))+x (1)*deta(4)/(RN+x(6))^2+we*sin(x(5))*deta(3)+x(11);

dfaiu=(we*cos(x(5))+x(1)/(RN+x(6)))*x(7)+x(2)*x(8)/(RM+x(6))-deta(1)*tan(x(5))/(RN+x(6))+x (1)*deta(4)*tan(x(5))/(RM+x(6))^2-(we*cos(x(5))+x(1)*(sec(x(5)))^2/(RN+x(6)))*deta(3)+x(12); dta=T.*[dve,dvn,dvu,dl,dm,dh,dfaie,dfain,dfaiu,0,0,0,0,0,0]'; % T为采样周期

dta=[dta;zeros(15,1)];

%

%

function z = observe_model(x)

% 观测方程：z=Hx+v,其中H为单位矩阵

global v

[m,M]=size(x);

h=[eye(9),zeros(9,6),zeros(9,15)];

z = h*x+repvec(v,M);

%

function dz = observe_residual(z1, z2)

% Given two observation values, compute their normalised residual.

% Notice, once again, that the model is vectorised in terms of z1 and z2.

dz = z1-z2;

function x = repvec(x,N)

x = x(:, ones(1,N));

%

%

UKF的程序代码

function [y, Y] = unscented_transform(func, dfunc, x, P, varargin)

%function [y, Y] = unscented_transform(func, dfunc, x, P, ...)

%

% Algorithm implemented as described in:

% A New Method for the Nonlinear Transformation of Means and Covariances in Filters and Estimators

% 3, APIRL 2008

%

% INPUTS:

% func - function handle (@myfunc) or string ('myfunc') for non-linear transform.

% dfunc - function handle (or string) for residual between two transformed values: e = mydfunc(y1, y2).

% x, P - initial mean and covariance.

% ... - optional arguments such that 'func' has form: y = myfunc(x, ...).

%

% OUTPUTS:

% y, Y - transformed mean and covariance.

%

% NOTES:

% 1. The unscented filter has two primary advantages over the EKF: (i) it produces a more accurate

% estimate of the first and second moments of a random vector transformed through a non-linear

% function, and (ii) it does not require analytical Jacobians.

%

% 2. The function 'func' is the non-linear function itself and transforms 'x' to 'y'. This

% function may be passed any number of additional parameters.

% eg, y = myfunc(x, p1, p2, p3);

%

% 3. The function 'dfunc' is required to deal with discontinuous functions. Some non-linear

% functions are discontinuous, but their residuals are not equal to the discontinuity. A classic % example is a normalised polar measurement:

% y1 = myfunc(x1, p1, p2, p3); % lets say y1 == pi

% y2 = myfunc(x2, p1, p2, p3); % lets say y2 == -pi

% dy = y1 - y2; % dy == 2*pi -- this is wrong (must be within +/- pi)

% dy = mydfunc(y1, y2); % dy == 0 -- this is correct

% Thus, 'mydfunc' is a function that computes the true residual of y1-y2. If the function

'myfunc'

% is not discontinuous, or has a trivial residual, just pass [] to parameter 'dfunc'.

%

% 4. The functions 'func' and 'dfunc' must be vectorised. That is, they must be able to accept a set of

% states as input and return a corresponding set of results. So, for 'func', the state x will not be a

% single column vector, but a matrix of N column vectors. Similarly, for 'dfunc', the parameters y1 and

% y2 will each be matrices of N column vectors.

%

% EXAMPLE USE:

% [y,Y] = unscented_transform(@myfunc, @mydfunc, x,P, p1, p2, p3);

% [a,B] = unscented_transform('continuous_model', [], x,P);

%

% Tim Bailey 2003, modified 2004, 2005.

% Set up some values

D = length(x); % state dimension

N = D*2 + 1; % number of samples

scale = 3; % want scale = D+kappa == 3

kappa = scale-D;

% Create samples

Ps = chol(P)'.* sqrt(scale);

ss = [x, repvec(x,D)+Ps, repvec(x,D)-Ps];

% Transform samples according to function 'func'

if isempty(dfunc), dfunc = @default_dfunc; end

ys = feval(func, ss, varargin{:}); % compute (possibly discontinuous) transform

base = repvec(ys(:,1), N); % set first transformed sample as the base

delta = feval(dfunc, base, ys); % compute correct residual

ys = base - delta; % offset ys from base according to correct residual

% Calculate predicted observation mean

idx = 2:N;

y = (2*kappa*ys(:,1) + sum(ys(:,idx),2)) / (2*scale);

% Calculate new unscented covariance

dy = ys - repvec(y,N);

Y = (2*kappa*dy(:,1)*dy(:,1)' + dy(:,idx)*dy(:,idx)') / (2*scale);

% Note: if x is a matrix of column vectors, then x*x' produces the sum of outer-products.

%

%

function e = default_dfunc(y1, y2)

e = y1 - y2;

%

%

function x = repvec(x,N)

x = x(:, ones(1,N));

function [x,P] = unscented_update(zfunc, dzfunc, x,P, z,R, varargin)

%[x,P] = unscented_update(zfunc,dzfunc, x,P, z,R, ...)

%

% 3,APIRL 2008

%

% INPUTS:

% zfunc - function handle (@myfunc) or string ('myfunc') for observe model.

% dzfunc - function handle (or string) for observation residual: v = mydfunc(z, z_predict); % x, P - predict mean and covariance

% z, R - observation and covariance (observation noise is assumed additive)

% ... - optional arguments such that 'zfunc' has the form: z = myfunc(x, ...)

%

% OUTPUTS:

% x, P - updated mean and covariance

%

% NOTES:

% 1. This function uses the unscented transform to compute a Kalman update.

%

% 2. The function 'zfunc' is the non-linear observation function. This function may be passed % any number of additional parameters.

% eg, z = my_observe_model(x, p1, p2);

%

% 3. The residual function 'dzfunc' is required to deal with discontinuous functions. Some non-linear

% functions are discontinuous, but their residuals are not equal to the discontinuity. A classic % example is a normalised angle measurement model:

% z1 = angle_observe_model(x1, p1, p2, p3); % lets say z1 == pi

% z2 = angle_observe_model(x2, p1, p2, p3); % lets say z2 == -pi

% dz = z1 - z2; % dz == 2*pi -- this is wrong (must be within +/- pi)

% dz = residual_model(z1, z2); % dz == 0 -- this is correct

% Thus, 'residual_model' is a function that computes the true residual of z1-z2. If the function % 'zfunc' is not discontinuous, or has a trivial residual, just pass [] to parameter 'dzfunc'.

%

% 4. The functions 'zfunc' and 'dzfunc' must be vectorised. That is, they must be able to accept a set of

% states as input and return a corresponding set of results. So, for 'zfunc', the state x will not be a

% single column vector, but a matrix of N column vectors. Similarly, for 'dzfunc', the parameters z and

% z_predict will be equal-sized matrices of N column vectors.

%

% EXAMPLE USE:

% [x,P] = unscented_update(@angle_observe_model, @residual_model, x,P, z,R, a, b, c);

% [x,P] = unscented_update('range_model', [], x,P, z,R);

%

% Tim Bailey 2003, modified 2004, 2005.

global d

d=d+1

% Set up some values

D = length(x); % state dimension

N = D*2 + 1; % number of samples

scale = 3; % want scale = D+kappa == 3

kappa = scale-D;

% Create samples

P=diag(diag(P));

Ps =chol(P)'.* sqrt(scale);

ss = [x, repvec(x,D)+Ps, repvec(x,D)-Ps];

% Transform samples according to function 'zfunc' to obtain the predicted observation samples

if isempty(dzfunc), dzfunc = @default_dfunc; end

zs = feval(zfunc, ss, varargin{:}); % compute (possibly discontinuous) transform

zz = repvec(z,N);

dz = feval(dzfunc, zz, zs); % compute correct residual

zs = zz - dz; % offset zs from z according to correct residual

% Calculate predicted observation mean

zm = (kappa*zs(:,1) + 0.5*sum(zs(:,2:end), 2)) / scale;

% Calculate observation covariance and the state-observation correlation matrix

dx = ss - repvec(x,N);

dz = zs - repvec(zm,N);

Pxz = (2*kappa*dx(:,1)*dz(:,1)' + dx(:,2:end)*dz(:,2:end)') / (2*scale);

%Pzz = dz(:,2:end)*dz(:,2:end)' / (2*scale);

Pzz = (2*kappa*dz(:,1)*dz(:,1)' + dz(:,2:end)*dz(:,2:end)') / (2*scale);

% Compute Kalman gain

%%采用平方根滤波算法对滤波误差协方差矩阵进行Cholesky分解，

%%P(k,k-1)=S(k,k-1)*S(k,k-1)',P(k)=S(k)*S(k)'，其中S(k),S(k,k-1)为下三角矩阵，

%%在任意k时刻，以S(k)的递推式代替P(k)的递推式，避免直接计算P(k)从而克服计算发散。S = Pzz+R;

Sc = chol(S); % note: S = Sc*Sc'

Sci = inv(Sc); % note: inv(S) = Sci*Sci'

Kc = Pxz * Sci;

K = Kc * Sci';

%K=Pxz * inv(S);

%[u,s,v]=svd(S);kc=Pxz*inv(v');kcc=kc*inv(s);K=kcc*inv(u);

% Perform update

x = x + K*(z - zm);

P = P - Kc*Kc';

%P = P - K*S*K';

kk=diag(P);

PSD_check = chol(P);

%

%

function x = repvec(x,N)

x = x(:, ones(1,N));

%

%

function e = default_dfunc(y1, y2)

e = y1 - y2;

大庆发展史

大庆油田发展史 大庆油田是中国的“聚宝盆”。自1959年发现以来，大庆油田共发现油田25个、气田10个，累计生产原油17亿多吨。如果把这些原油用60吨的油罐车装满，连接起来可绕赤道近10圈。 时光追溯到上个世纪五六十年代，年轻的共和国百废待兴，悄然崛起的国民经济期盼石油。但摆在国人面前的石油基础是如此薄弱：建国初期，全国只有玉门老君庙等3个小油田以及四川圣灯山、石油沟2个小气田。“中国贫油”似乎已成定论，偌大的国土真就没有石油吗？ 党中央、国务院果断作出“石油勘探重点由西部向东部的大转移”的战略决策，松辽盆地成为重点“突出方向”。以李四光为代表的石油地质工作者，以全新的理论引导千军万马，进军松辽。1959年9月26日，松基3井的突破，宣告大庆油田的发现。随后进行的大庆石油会战，则彻底改变了中国石油“贫困”的局面。 经历了劫难的人们迎来生机勃勃的春天。大庆油田发现后的十几年间，一批新油田相继投入开发，中国石油产量跃居世界第八位。1978年，中国原油产量突破1亿吨大关。 在这个历史进程中，在此前的两年，大庆油田就开始进入年稳产5000万吨的历史。 大庆油田从1976年到2003年稳产5000万吨以上27年间，正是中国开始以经济建设为中心、建设中国特色社会主义、全面建设小康社会的历史进程。党的十一届三中全会以后，经济建设步入正轨，国家对能源的需求越来越迫切。从20世纪90年代开始，国民经济迅速发展，石油工业的地位愈显重要。在这样的情况下，以大庆为代表的中国石油工业，被历史推到了前台。 1993年，中国成为石油净进口国。在随后的5年间，国际石油政治风云突变，时时刻刻考验着中国石油。党中央适时提出，以资本为纽带，通过市场形成具有较强竞争力的跨地区、跨行业、跨所有制和跨国经营的大企业集团。中石油、中石化、中海油以独立法人的身份出现在世界石油大家庭。

无线电导航的发展历程

1．无线电导航的发展历程 无线电导航是20世纪一项重大的发明 电磁波第一个应用的领域是通信，而第二个应用领域就是导航。早在1912年就开始研制世界上第一个无线电导航设备，即振幅式测向仪，称无线电罗盘(Radiocompass)，工作频率0.1一1.75兆赫兹。1929年，根据等信号指示航道工作原理，研制了四航道信标，工作频率为0.2一0.4兆赫兹，已停止发展。1939年便开始研制仪表着陆系统(ILS),1940年则研制脉冲双曲线型的世界第一个无线电定位系统奇异(Gee)，工作频率为28一85兆赫兹。1943年，脉冲双曲线型中程无线电导航系统罗兰A(Loran-A)投入研制，1944年又进行近程高精度台卡(Dessa)无线电导航系统的研制。 1945年至1960年研制了数十种之多，典型的系统如近程的伏尔(VOR)、测向器( D ME)、塔康(Tacan)、雷迪斯特、哈菲克斯(Hi-Fix)等;中程的罗兰B(Loran-B)、低频罗兰(LF-Loran)、康索尔(Consol)等;远程的那伐格罗布((Navaglohe)、法康(Facan)、台克垂亚(Dectra)、那伐霍(Navarho),罗兰C(Loran-C)和无线电网(Radionrsh)等;超远程的台尔拉克(Delrac)和奥米加(Omega)与。奥米加;空中交通管制的雷康(Rapcon)、伏尔斯康(VOLSCAN)、塔康数据传递系统(Tacandata-link)和萨特柯((Satco)等，另外还有多卜勒导航雷达(Doppler navigation tadar)，这期间主要保留下来的系统如表1 表1主要地基无线电导航系统运行年代表 1．1 无线电导航发展的重大突破 1960年以后，义发展了不少新的地基无线电导航系统。如近程高精度的道朗((TORAN)、赛里迪斯(SYLEDIS)、阿戈(ARGO)、马西兰(MAXIRAN)、微波测距仪（TRISPONDER)以及MRB-201,NA V-CON,RALOG-20,RADIST等等;中程的有罗兰D (Loran-D)和脉冲八(Pulse8)等;远程的恰卡(Chayka);超远程的奥米加((Omega与 );突破在星基的全球导航系统，还有新的飞机着陆系统。同时还开始发展组合导航与综合导航系统，以及地形辅助导航系统等。表2列出几种常用的系统及主要性能与用量。 表2几种常用的地基系统性能与用量 *D为飞行距离。

国外卫星导航应用标准综述概论

国外卫星导航应用标准综述 一、引言 全球卫星导航系统已深入到各国安全、经济领域的方方面面，已成为现代高新技术民用的成功典范。以产业化程度最高的GPS为例，已逐步演变为一种世界性的高新技术产业，它使航空、航海、测绘、时间及机械控制等传统产业的工作方式发生了根本的转变，它开拓了个人移动位置服务等全新的信息服务领域。随着卫星导航应用的逐步深入及应用领域的逐渐拓展，国外发布了大量卫星导航应用标准，本文将主要针对目前检索到的国外卫星导航应用标准进行梳理和分析。 二、国际及国外卫星导航相关标准化组织 卫星导航应用范围非常广，涉及卫星导航相关的国际和国外标准化组织也非常多，它们共同研究制定各国在航空、航海等领域赖以遵循、统一通用的导航条约法规、规范等标准。与卫星导航相关的国际级标准化组织主要有国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）、国际电信联盟（ITU）。此外，还有其他比较权威的区域标准化组织和国际组织也参与制定和发布卫星导航技术标准。经过调研与分析，共整理出了24个与卫星导航相关的标准化组织，这些标准化组织并不能涵盖卫星导航应用的所有领域，但已反映了卫星导航应用主流领域的标准化组织情况，如表1所示。其中美国的标准化组织有8个，欧洲的标准化组织有4个，核心的标准化组织除ISO、IEC和ITU外，还有ARINC、ETSI、FAA、NMEA、RTCM 和RTCA。

三、国外卫星导航应用标准分析 通过对表1中24个组织和机构的调研，共检索到卫星导航应用相关标准191项。经过整理和分析， 表1 与卫星导航相关的国际、国外标准化组织和国际组织（双线分割）

可将其归纳为卫星导航系统标准、卫星导航应用基础标准、电子地图标准、接收设备数据格式标准、差分技术标准、接收设备性能要求与检测方法六类。其中，卫星导航系统标准主要是各卫星导航系统的接口标准、系统性能标准；卫星导航应用基础标准主要为术语类和时空系统类标准；接收设备数据格式主要为应用领域的接收设备通用数据格式要求标准，差分技术标准为增强导航定位精度采用的差分技术和格式标准；接收设备性能要求与检测方法主要是各类接收机的标准。 1.卫星导航系统标准 1.1系统接口标准 系统接口标准主要是各卫星导航系统研制国公布的接口控制文件。目前GPS系统、GLONASS系统和Galileo系统都已经公布了各自的接口控制文件。 以GPS系统为例，自20世纪90年代末美国政府提出GPS现代化计划以来，美国军方先后发布了IS-GPS-200、IS-GPS-705、IS-GPS-800和IS-GPS-870四类接口性能规范：IS-GPS-200对GPS空间段与GPS无线电频率链路1（L1）和2（L2）的用户接收机之间的接口要求进行了定义，最新版本为IS-GPS-200G； IS-GPS-705规定了GPS无线电频率链路5（L5）上全球定位系统空间段和导航用户段之间的接口要求，其最新版本为IS-GPS-705C； IS-GPS-800定义了无线电频率链路1（L1）上GPS卫星与导航接收机之间的信号传输特征。虽然广播频段L1内有多个信号，这个接口规范只定义了L1内的民用信号（L1C），其最新版本为IS-GPS-800C；

大庆油田可持续发展纲要

大庆油田可持续发展纲要 2010年7月8日 大庆油田走过50年的发展历程，已经步入新的历史阶段。贯彻落实中央领导同志的指示要求，深入学习实践科学发展观，发扬大庆精神、继续艰苦创业，传承光荣历史、永续大庆辉煌，是时代赋予新时期大庆人的神圣使命。 一、50年的历史辉煌 50年来，在党和国家的亲切关怀下，在中国石油天然气集团公司和黑龙江省委省政府的坚强领导下，在全国各条战线的大力支持下，经过一代又一代大庆人的艰苦奋斗，大庆油田创造了举世瞩目的巨大成就，走出了一条党领导建设社会主义工业企业的成功之路。 ——建成了我国最大的石油生产基地。累计生产原油超过20亿吨，上缴利税1.3万亿元，为维护国家石油供给安全，支持国民经济发展，做出了高水平贡献。 ——擎起了我国工业战线的一面旗臶。从1964年毛泽东主席发出“工业学大庆”的号召，半个世纪以来，大庆的经验、大庆的贡献、大庆的水平，始终走在我国工业企业的前列。 ——创造了世界领先的油田开发水平。主力油田采收率突破50%，实现年产原油5000万吨以上连续27年高产稳产，油田勘探开发成果与“两弹一星”共同载入我国科技发展的史册。 ——促进了区域经济社会的繁荣发展。大庆油田的开发建设，充分发挥了国有大企业的辐射拉动作用，有力地带动了地方经济社会的发展，在亘古荒原上催生了现代化的新兴油城。 ——打造了一支过硬的铁人式职工队伍。油田开发建设50年来，不仅生产了大量的石油产品，而且锤炼了敢打硬仗、永创一流的英雄队伍，涌现出铁人王进喜、新时期铁人王启民等一大批英雄模范人物。——孕育形成了大庆精神、铁人精神。“爱国、创业、求实、奉献”的大庆精神，同井冈山精神、长征精神、延安精神等一道，成为中华民族精神的重要组成部分。 二、继往开来的新起点 当前，大庆油田的改革发展正处在新的历史起点，它联接着50年的辉煌历史，联接着百年油田的长远未来。站在这一承前启后、继往开来的重要节点，用历史的眼光看待过去、用辩证的思维审视现在、用发展的视角思考未来，油田发展困难与希望同在、机遇与挑战并存。 油田发展面临“四重”：一是大庆的地位重。大庆油田是我国最大的石油生产基地，是我国工业战线的一面旗臶，党和国家始终对油田发展高度关注、寄予厚望。二是历史的荣誉重。几代人几十年的艰苦奋斗，所走过的历程、所做出的贡献、所创造的水平、所孕育的精神，令人无比尊重和崇敬。三是肩负的责任重。国家的石油战略安全，集团公司的整体发展，区域经济社会的繁荣稳定，都要求大庆油田发挥好支柱骨干作用。四是发展的任务重。走过50年的发展历程，油田发展面临许多新情况新问题，需要当代大庆人认真加以研究解决。 油田发展面临“五大挑战”：一是资源接替的问题。油田每年提交的油气储量，还不能满足原油稳产、天然气上产的需要，实现储量有序接替、储采基本平衡，困难多、任务重。二是稳产效益的问题。目前长垣主力油田三次采油成本较高，外围低品位储量动用难度大，在保持原油稳产的同时，把投入降下来、效益提上去，是一个亟待解决的问题。三是优化结构的问题。油田部分企业业务交叉、资源分散，产业集中度不高，资产创效能力不强，经营比较困难，需要加大优化调整的力度。四是经济质量的问题。油田很多业务经营规模比较大，收入产值也很高，但利润空间却很小，核心是经济运行质量的问题，必须下大力气予以解决。五是发展空间的问题。油田队伍大、人员多、负担重，有些业务尚未实现自我发展的战略转型，外部市场的规模与效益有待提升，必须积极寻求新的业务增长点和支撑点。 油田发展具备“六大优势”：一是有完整的业务体系。油田现有业务几乎涉及石油行业的各个领域，拥有整体协同、一体化运作的产业链条，为加快发展奠定了良好的业务基础，提供了有力的业务支撑。二是有一定的资源储备。目前大庆探区石油探明率为48%，天然气探明率不到15%，具备较为广阔的勘探前

北斗导航科普：中国北斗全球卫星导航系统发展史

中国北斗全球卫星导航发展史 中国北斗，我国自主建设的卫星导航系统。自1994年北斗一号立项以来，历经二十六载，从无到有，从有源到无源，从区域到全球，交出一份沉甸甸的“成绩单”。 2020年7月31日，中国向全世界郑重宣告，中国自主建设、独立运行的全球卫星导 航系统已全面建成，中国北斗自此开启高质量服务全球、造福人类的崭新篇章。它将以更加开放包容的姿态拥抱世界，同世界一起书写时空服务新篇章。 抗击疫情，分秒必争。北斗"交通”打通火线运输线，确保防疫物资及时送达： 国庆阅兵，举世嘱目。北斗"标齐”大显身手，受阅方队、装备“米秒不差”，阅出了军威、国威： 在世界之巅珠穆朗玛峰，北斗为中国攀登者完成髙程测量提供主要数据： 在惊涛骇浪的南海，中国渔民无论行驶到哪块海域都在中国北斗的俯瞰之中： 在山洪频发的山区，"北斗+气象”让居民早知睛雨，更好地开展生态保护、资源开发和探险 旅游： 在川流不息的马路，北斗让人们自由穿梭于大街小巷…… 这就是中国北斗，我国自主建设的卫星导航系统。它是国家安全和经济社会发展不可或缺的信息基础设施，是大国地位和综合国力的重要标志。 2020年7月31日，北斗三号全球卫星导航系统建成暨开通仪式在北京人民大会堂隆重举行。中国向全世界郑重宣告，中国自主建设、独立运行的全球卫星导航系统已全而建成，中国北斗自此开启了高质量服务全球、造福人类的崭新篇章。 从此，中国北斗正式走出国门，成为服务全球的卫星导航系统，它将以更加开放包容的姿态拥抱世界，同世界一起书写时空服务新篇章。

命名“北斗” 1994年，世界首个全球卫星导航系统GPS全面建成：也是这一年，我国开始独立自主研制北斗卫星导航系统，并以祖先们用于识別方向的"北斗星”命爼 从无到有，北斗走过的这条路殊为不易。 早在上世纪70年代，从事"两弹一星”的先驱们就已经认识到卫星导航泄位系统的重要性。 他们曾在卫星导航领域苦苦摸索，在理论探索和研制实践方而开展了卓有成效的工作。立项于20世纪60年代末的“灯塔计划”可以说是北斗工程的前身，尽管这个计划最终因技术方向转型、财力有限等原因而终止，然而它如同一盏明灯，为后来上马的北斗工程积累了宝贵的经验。 改革开放以后，我国加快了经济发展的脚步，卫星导航定位在国民经济和国防建设上的重要价值再一次被科学家提出。但是当时，美国已经凭借着GPS在卫星定位系统领域一家独大, 俄罗斯的GLONASS也完成了全球组网，以我国当时的国情，龙欧美国家的老路只能永远做一名追赶者，唯有另辟蹊径才能拥有超车的机会。 究竟该怎样打造自主可控的国之重器? 第一代北斗建设者们一致认为，最迫切的需求是先解决"有无问题”。1983年，以陈芳允院士

导航系统发展趋势

船用导航产品技术发展趋势 1概述 船用导航技术很多，主要由磁导航、卫星导航、无线电导航、雷达导航、惯性导航和天体导航。我公司主要涉及磁导航和惯性导航，磁导航发展较早，主要产品为磁罗经，惯性导航产品同样有着辉煌的历史，是国内最早一批开始惯性导航产品的企业。 磁罗经因其连续工作时间长、自主性强、可靠性强和经济性好等显著地优点，始终是为各类舰艇与传播提供航向和观测物标方位等数据所必备的导航仪器。尽管近年来陀螺罗经、GPS定位设备、船用雷达的技术与精度有了飞跃式发展，但依然不可以取代磁罗经在舰艇上的使用地位。惯性导航设备可以为载体提供航向、位置、姿态、速度等基本物理信息，是信息化装备中最核心的传感设备之一。惯性导航设备仅需要敏感地球自转而不需要借助外界任何的光、电、磁信息的机理决定了它的完全自主的特点，是复杂战场环境中保底的导航手段。惯性导航技术是最重要的军用技术之一，可以毫不夸张的说，惯性导航的发展水平直接影响了一个国家的武器装备的先进性。惯性导航产业起步于军用，目前仍主要应用于军用领域。不过随着随着成本的降低和需求的增长，其范围已由原来的舰艇、飞机、航天宇航、制导武器、战车等军用或军民两用领域，扩展到大地测量、资源勘测、地球物理测量、海洋探测、铁路、隧道等民用领域，甚至在机器人、摄像机、儿童玩具中也被广泛应用。 2国外发展现状 2.1磁罗经 磁罗经是利用地磁场对磁针具有吸引力的现象而制成的一种航海指向仪器，地磁场是一种天然的矢量场，由地球自身的物理特性所产生，其方向和强度几乎不随时间、天气等的影响。因此，与其它导航方式相比，地磁导航是一种极为稳定，误差不累加（陀螺），不依赖于外界数据交互（GPS）的自主导航方式。虽然历史悠久，直到今日仍然被广泛的用于各类导航领域。并且是IMO（国际海事组织）强制装船的设备。过去，由于弱磁测量技术的限制，一直采用机械式磁罗经，与其他导航技术相比，地磁导航技术并未有真正的突破和发展。Sperry Marine 作为国外老牌导航产品厂商，生产的磁罗经目前依然在销售，其航向精度标称值优于0.5°。

中国石油化工集团公司发展历史分析

） 成都理工大学旅游与城乡规划学院四川成都610059 摘要：本文回顾了中国石油化工集团公司的发展历程以及各阶段的特征。目前,中国石化正在向规模大型化、布局集中化、炼化一体化、生产园区化方向发展。其次, 本文分析了中国石化的空间分布格局。总体来看, 中国石化的空间格局呈现出“东西强、中部弱”, “北方强、南方弱”,“沿海强、内地弱”的分布特征; 辽中南、京津冀和沪宁杭等八大石化产业基地已成为支撑中国石化工业发展的基础。 关键词: 中国石化; 空间格局; 集聚 一、中石化的成立 中国石油化工集团公司的前身是中国石油化工总公司。1983年2月19日，中共中央、国务院发出《通知》，决定成立中国石油化工总公司。这年7月12日，中国石化总公司成立大会在人民大会堂隆重举行。从此，中国石油化工总公司正式宣告成立。1998年5月26日，中国石油天然气总公司、中国石油化工总公司划转企业交接协议签字仪式在北京举行，胜利油田管理局、中原石油勘探局、江汉石油管理

局、河南石油勘探局、江苏石油勘探局、华东输油管理局等12个油田和输油企业划入石化总公司。1998年7月，国家在原中国石油化工总公司基础上重组成立中国石油化工集团公司。中国石油化工集团公司是国家独资设立的国有公司、国家授权投资的机构和国家控股公司。 二、总部的区位选择 公司总部是整个公司的中心。其功能是制定影响公司发展方向的战略决策。公司总部最为重要的权力之一就是资金控制。作为一家在香港、纽约、伦敦、上海四地交易所成功发行股票上市的全球性大公司，中石化总部的视野是全球，所考虑的时间尺度也较为长远。因此，总部的区位要求可以概括为：（1）便利的交通运输；（2）及时的信息获取；（3）便于与关键人员随时接触。基于我国的特殊情况，国有大型企业主管部门多为中央部委和省、市政府。这些机构均位于首都、直辖市和省会。中石化的总部选择也不例外。其总部位于中国首都北京。北京是直辖市、中国国家中心城市，中国政治、文化和国际交流中心，中国第二大城市。因此，北京基本能满足中石化总部对区位条件的要求。 图1中石化总部所在地 三、子公司及其区位分布 中国石化集团公司主营业务范围包括：实业投资及投资管理；石油、天然气的勘探、开采、储运（含管道运输）、销售和综合利用；

某组合导航系统捷联导航方案及仿真技术研究

某组合导航系统捷联导航方案及仿真技术研究 发表时间：2018-09-27T18:19:29.877Z 来源：《知识-力量》2018年9月中作者：王欣张龙飞李锦龙王丹李晓菊[导读] 捷联导航方案在自主导航系统中广泛应用。本文主要阐述了导航原理，导航方法设计，以及仿真设计原理和实现。利用仿真技术，进行捷联惯性组合导航系统模拟试验，验证了所设计的捷联惯性组合导航系统的可行性和有（中国航天科技集团公司第四研究院四〇一所，西安 710025） 摘要：捷联导航方案在自主导航系统中广泛应用。本文主要阐述了导航原理，导航方法设计，以及仿真设计原理和实现。利用仿真技术，进行捷联惯性组合导航系统模拟试验，验证了所设计的捷联惯性组合导航系统的可行性和有效性。关键词：组合导航系统；组合导航方法；数据修正；仿真 1组合方案内容 1.1性能分析及组合导航原理根据组合导航系统的使用要求，惯性/卫星组合导航系统可供选择的组合方式有简单组合模式、浅组合模式、深组合模式。简单组合模式是利用卫星导航系统提供的位置和速度直接重置惯性导航系统；浅组合模式是利用惯性导航系统和卫星导航系统输出的位置和速度信息的差值作为观测量，利用滤波器估计惯性导航系统的误差，并进行校正；深组合模式是惯性导航系统和卫星导航系统相互辅助和相互修正，实现协同超越。三种组合方式对比，简单组合模式能直接修正惯性导航系统的位置和速度，但无法修正姿态误差和惯性测量元件误差，浅组合模式能校正惯性导航系统的误差，但无法修正卫星导航系统的误差，不能彻底发挥二者的优势，深组合模式对惯性导航系统和卫星导航系统都有修正效果，但是工程实现难度较大，因此，组合模式选用简单组合模式。组合导航系统定位误差在不考虑对准误差和姿态解算误差的情况下，加速度测量误差不能大于，但是，实际系统肯定存在对准误差和姿态解算误差，所以单一的惯性导航不能满足技术指标要求，必须与其他导航方式组合。采用GNSS导航和捷联惯性导航的组合方式。其中GNSS导航具有定位精度高、导航误差不随时间积累、可全天时、全天候工作、难直接提供姿态信息、数据更新率低、易受电磁干扰等特点；惯性导航系统具有隐蔽性好、抗干扰能力强、短时精度高、导航信息完整和数据更新率高等特点。两种导航方式对比，捷联惯性导航系统能提供完整连续的导航参数，具有完全自主、短时精度高的优点。捷联惯性导航系统解算出的速度、位置与GNSS提供的速度、位置之差作为卡尔曼滤波器的观测量，姿态误差、速度误差和位置误差作为卡尔曼滤波器的状态变量，估计出状态变量的最优估计值后，对捷联惯性导航系统进行校正。 1.2捷联惯性导航算法组合导航系统的捷联导航算法包含姿态更新、速度更新和位置更新。算法设计时，利用四元数法将系统采集到的角速度实时算出姿态 阵，进而求出载体的姿态角，对系统采集到的视加速度进行补偿和坐标转换，解算出速度和位置 捷联导航算法原理见图1中虚线框内部分。 图1捷联导航算法原理框图 1.3组合导航方法 采用节所述的方法解算出载体当前速度和位置，与GNSS提供的速度和位置相减作为卡尔曼滤波器的观测量，姿态误差、速度误差和位置误差作为卡尔曼滤波器的状态变量，估计出姿态误差、速度误差和位置误差的最优估计值后，对捷联惯性导航系统进行校正。 2仿真 2.1仿真结果 仿真曲线见图2-3所示：

北斗卫星发展历程

中国北斗卫星导航系统发展历程 相信在座的大部分都只知道北斗时中国的导航系统，但并没有深入的了解，那中国北斗卫星导航系统是如何发展到如今的地步呢？ 中国北斗卫星导航系统（BeiDouNavigationSatelliteSystem，BDS）是中国自行研制的全球卫星导航系统。是继美国全球定位系统（GPS）、俄罗斯格洛纳斯卫星导航系统（GLONASS）之后第三个成熟的卫星导航系统。北斗卫星导航系统（BDS）和美国GPS、俄罗斯GLONASS、欧盟GALILEO，是联合国卫星导航委员会已认定的供应商。 北斗卫星导航系统由空间段、地面段和用户段三部分组成，可在全球范围内全天候、全天时为各类用户提供高精度、高可靠定位、导航、授时服务，并具短报文通信能力，已经初步具备区域导航、定位和授时能力，定位精度10米，测速精度0.2米/秒，授时精度10纳秒。 2017年11月5日，中国第三代导航卫星顺利升空，它标志着中国正式开始建造“北斗”全球卫星导航系统。 卫星导航系统是重要的空间信息基础设施。中国高度重视卫星导航系统的建设，一直在努力探索和发展拥有自主知识产权的卫星导航系统。2000年，首先建成北斗导航试验系统，使我国成为继美、俄之后的世界上第三个拥有自主卫星导航系统的国家。该系统已成功应用于测绘、电信、水利、渔业、交通运输、森林防火、减灾救灾和公共安全等诸多领域，产生显着的经济效益和社会效益。特别是在2008年北京奥运会、汶川抗震救灾中发挥了重要作用。为了更好地服务于国家建设与发展，满足全球应用需求，我国启动实施了北斗卫星导航系统建设。 2012年12月27日，北斗系统空间信号接口控制文件正式版1.0正式公布，北斗导航业务正式对亚太地提供无源定位、导航、授时服务。 2013年12月27日，北斗卫星导航系统正式提供区域服务一周年新闻发布会在国务院新闻办公室新闻发布厅召开，正式发布了《北斗系统公开服务性能规

MEMS仪表惯性组合导航系统发展现状与趋势_蔡春龙

DOI:10.13695/https://www.sodocs.net/doc/3413803459.html,ki.12-1222/o3.2009.05.006 第17卷第5期中国惯性技术学报V ol.17 No.5 2009年10月 Journal of Chinese Inertial Technology Oct. 2009 文章编号：1005-6734(2009)05-0562-06 MEMS仪表惯性组合导航系统发展现状与趋势 蔡春龙1, 刘 翼1，刘一薇2 （1. 北京航天时代光电科技有限公司，北京100854；2. 航天东方红卫星有限公司，北京100094） 摘要：基于MEMS仪表的惯性组合导航系统是飞行器实现轻小型化的关键配套设备之一。针对国外MEMS惯性组 合导航系统产品的实现方案与性能指标进行了综述；介绍我国在该领域的研究现状，简要分析当前存在的问题 与技术瓶颈，指出我国应结合现有硅微惯性器件加工水平与理论研究成果展开有针对性的研究工作。最后，对 该领域的技术发展方向进行了分析。 关键词：微机械系统；组合导航系统；信息融合 中图分类号：U666.1 文献标志码：A Status quo and trend of inertial integrated navigation system based on MEMS CAI Chun-long1, LIU Yi1, LIU Yi-wei2 (1. Beijing Aerospace Times Optical-Electronic Technology Co., Ltd., Beijing 100854, China; 2. China Spacesat Co., Ltd., Beijing 100094, China) Abstract: As one of the core equipments of the miniaturization of vehicle, the inertial integrated navigation system based on MEMS has significant meaning to both the aerospace industry and the construction of national defense. Firstly, the system solution and performance specification of foreign latest products are summarized. Then the status quo of Chinese development is introduced. The problems and technological bottlenecks at present are analyzed. It is also pointed out that some pertinent research should be made based on the present manufacturing level of Chinese micro-silicon inertial sensors and existing theoretical achievements. Finally, the future development direction of the techniques in this field is analyzed. Key words: MEMS; inertial integrated navigation system; filter; information fusion 微机械惯性测量单元（Micro-Electronic Mechanical System Inertial Measurement Unit，MEMS-IMU）作为第三代惯性测量组件，与第一代机械转子陀螺惯性测量组件、第二代光电陀螺惯性测量组件相比，具有体积小、重量轻、功耗少、成本低、集成化程度高等优点，拥有更广阔的工程应用前景，尤其对于微小型运载体的导航、制导与姿态控制具有重要意义，已被多个国家列为未来惯性导航系统的重点发展方向之一。但从目前国内外微机械惯性测量器件的研制现状来看，由于受到加工工艺、选材等因素的限制，MEMS-IMU在精度以及稳定性等方面与前两代惯性测量组件相比仍然存在较大差距，同时受限于惯导系统固有的导航误差随时间积累问题，微惯性导航系统尚不具备独立完成导航定位任务的能力。 因此，基于MEMS-IMU的组合导航方案是解决上述问题的一条有效途径。 目前，MEMS-IMU组合导航系统已经在民用和军用领域得到了广泛认可。民用方面，具有导航定位功能的汽车、精细农业用机械与车辆、用于农药喷洒与林区防火的无人飞机等已部分装配该类型组合导航系统；军用方面，欧美发达国家已成功将其应用于战术制导武器、微小型无人侦查飞机、卫星探测、航天器导航等领域。我国在该领域的研究工作起步较晚，目前正处于从原理样机研制向工程应用过渡阶段，国内各科研院所与高校正在加紧进行该领域的技术攻关工作。 收稿日期：2009-07-24；修回日期：2009-09-03 作者简介：蔡春龙（1967—），男，研究员，研究方向为光纤陀螺捷联惯性导航系统。E-mail：cai_chun_long@https://www.sodocs.net/doc/3413803459.html,

北斗卫星导航系统发展报告-BeiDou

北斗卫星导航系统发展报告 （2.1版） 中国卫星导航系统管理办公室 二〇一二年十二月

目录 引言 (1) 一、系统概述 (3) 二、系统发展 (6) （一）系统规划 (6) （二）系统现状 (8) 三、系统应用 (10) 四、国际交流与合作 (13) 结束语 (17) 附录 (18)

引言 卫星导航系统能够为地球表面和近地空间的广大用户提供全天时、全天候、高精度的定位、导航和授时服务，是拓展人类活动、促进社会发展的重要空间基础设施。卫星导航正在使世界政治、经济、军事、科技、文化发生革命性的变化。 中国有着悠久的历史和光辉灿烂的文化，是人类文明的重要发源地之一。中国自古就利用北斗七星来辨识方位，并发明了世界上最早的导航装置——司南，促进了人类文明的发展；今天，北斗卫星导航系统将成为对人类社会的又一贡献。 20世纪80年代初，中国开始积极探索适合国情的卫星导航系统。2000年，初步建成北斗卫星导航试验系统，标志着中国成为继美、俄之后世界上第三个拥有自主卫星导航系统的国家。目前，中国正在稳步推进北斗卫星导航系统的建设，截至2012年10月25日，已成功发射了16颗北斗导航卫星。 ·1·

北斗卫星导航系统的建设、运行和应用管理，由多个部门共同参与进行。国家有关部门联合成立了中国卫星导航系统管理办公室，归口管理国家卫星导航领域有关工作。同时，成立了专家委员会和专家组，充分发挥专家作用，实施科学、民主决策。 北斗卫星导航系统的建设与发展将满足国家安全、经济建设、科技发展和社会进步等方面的需求，维护国家权益，增强综合国力。北斗卫星导航系统将致力于为全球用户提供稳定、可靠、优质的卫星导航服务，并与世界其他卫星导航系统携手，共同推动全球卫星导航事业的发展，促进人类文明和社会进步，服务全球、造福人类。 ·2·

惯性导航系统发展综述报告

惯性导航系统发展综述报告 学号：姓名： 摘要：本文介绍了惯性导航系统的主要组成、基本原理、分类以及优缺点。列举了惯性导航系统在当前的主要应用领域及发展趋势。 关键词：惯性导航系统、陀螺仪、加速度计、GPS、组合导航 一.引言 美国《防务新闻》网站报道称，美军正在研制新型导航定位设备，以替代现在广泛使用的GPS卫星定位导航系统。GPS之所以被美军诟病，主要是由于该系统过于依赖脆弱的天基卫星系统。卫星在战时极易被干扰、破坏，或受到网络攻击，自身安全性难以得到有效保证。为有效解决GPS安全性问题和美军对精确定位、导航、授时服务的需求之间难以调和的矛盾，美军开始积极寻求GPS 的替代品。据称，基于现代原子物理学最新成就的微型惯性导航技术是未来代替GPS的一个重要的技术解决方案。 惯性导航系统是人类最早研发明的导航系统之一。早在1942年德国在V-2火箭上就率先应用了惯性导航技术。从2009年，美国国防部先进研究项目局就深入进行新一代微型惯性导航技术的研发与测试工作。据悉，这种新一代导航系统主要通过集成在微型芯片上的三个原子陀螺仪、加速器和原子钟精确测量载体平台相对惯性空间的角速率和加速度信息，利用牛顿运动定律自动计算出载体平台的瞬时速度、位置信息并为载体提供精确的授时服务。 美军也对该系统的未来发展充满信心。安德瑞·席克尔认为，就像30年前人们没有预想到GPS会发展到目前如此程度一样，在未来20年新一代微型惯性导航系统的发展程度也是无可限量的。 从此报道中可以看出研究惯性导航技术的重要作用。 二．惯性导航系统的概念 惯性导航（inertial navigation）是依据牛顿惯性原理，利用惯性元件（加速度计）来测量运载体本身的加速度，经过积分和运算得到速度和位置，从而达到

中国石油发展历程

中国石油发展历程 中国石油，天然气的开发利用,是一项新兴而古老的事业。它成为中国现代能源生产的一个重要工业部门,是新中国建立以后的事情，而中国发现和利用石油和天然气技术的历史却可追蒴到两千年以前，并且在技术上曾经创造过光辉的成就。 中国近代石油工业萌芽于十九世纪中叶，经过了多年的艰苦历程，直到新中国建立前夕，它的基础仍然极其薄弱。回顾这一历史过程，将有利于认识当代中国石油工业的崛起。 我们分五个部分介绍中国石油工业发展概况，其中不乏许多珍贵的历史照片和资料。 1．恢复与发展 玉门油矿解放后，军代表康世恩动员广大职工，积极恢复和发展生产。刚刚获得解放的石油工人以主人翁的姿态，迅速投入战斗。在生产建设中，被称为“冬青树”的钻井队长郭孟和，屡建功勋，是老一辈石油工人的优秀代表。为创建新中国的石油工业，1952年8月，毛泽东主席命令将中国人民解放军第19军第57师转业为石油工程第一师。以师长张复振，政委张文彬为首的全体指战员从此成为石油产业的一支生力军，为建设一支具有严格组织纪律，高度献身精神的石油产业大军，打下了良好的基础。东北地区的几个人造油厂在设备，材料，技术人员严重缺乏的情况下，依靠技术人员和老工人，仅用两年半的时间，就恢复了抚顺，桦甸，锦州等几个主要人造油厂的生产。 经过三年恢复，到1952年底，全国原油产量达到43.5万吨，为1949年的3.6倍，为旧中国最高年产量的1.3倍。其中天然油19.54万吨，占原油总产量的45%，人造油24万吨，占55%。生产汽，煤，柴，润四大类油品25.9万吨，比1949年提高6倍多。玉门油矿是第一个五年计划期间石油工业建设的重点。为了加强勘探，广泛采用“五一”型地震仪和“重钻压，大排量”钻井等新技术，先后发现了石油沟，白杨河，鸭儿峡油田。老君庙油田也开始扩大了含油面积，并开始按科学程序进行全面开发，采取注水和一系列井下作业等措施。到1959年玉门油矿已建成一个包括地质，钻井,开发，炼油，机械，科研,教育等在内的初具规模的天然气石油工业基地。当年生产原油140.5万吨,占全国原油产量的50.9%。玉门油田在开发建设中取得的丰富经验，为当时和以后全国石油工业的发展，提供了重要借鉴。他们立足发展自己,放眼全国,哪里有石油就到哪里去战斗,形成了著名的"玉门风格", 为发展石油工业立下了不可磨灭的功绩。正象著名诗人立季赞诵的那样:“苏联有巴库，中国有玉门，凡有石油处，就有玉门人”。 按照第一个五年计划的部署,石油勘探首先在我国西北地区展开。1955年10月，克拉玛依第一口井--克1井喷油。当时一些苏联地质专家对能否找到有开采价值的油田，曾有不同的看法。石油工业部在总结这一地区前段勘探经验教训的基础上;从1956年开始，调整勘探部署，集中力量在大盆地和地台上进行区域勘探，在康世恩同志主持下,把重点从准葛尔盆地南缘的山前蚴陷转向西北缘,当年就拿下了一定面积，很快就探明了克拉玛依油田，实现了新中国成立后石油勘探上的第一个突破。

北斗导航系统的30年历程

挑战GPS 盘点北斗导航系统的30年历程 ?2014-8-22 15:01:20 ?类型：原创 ?来源：电脑报 ?报纸编辑：电脑报 ?作者： 【电脑报在线】卫星导航系统已逐渐成为最重要的空间基础设施，手机导航、车载导航的应用已经随处可见。中国作为最大的发展中国家，拥有广阔的领土和海域，出于民间应用和国防安全的需要，高度重视卫星导航系统的建设，一直在努力发展自己的卫星导航定位系统。 @詹锟（北京航空航天大学） 卫星导航系统已逐渐成为最重要的空间基础设施，手机导航、车载导航的应用已经随处可见。中国作为最大的发展中国家，拥有广阔的领土和海域，出于民间应用和国防安全的需要，高度重视卫星导航系统的建设，一直在努力发展自己的卫星导航定位系统。从1983年

我国的北斗卫星导航计划于正式提出，距今已经有30多年的历史。按照最初规划的“三步走”的战略，经过几代科学家们的努力，北斗计划已实现过半。褒贬之中回顾这30年的发展历程，不但有助于厘清北斗系统的发展脉络，也让国人体会到其中的艰辛。 上世纪80年代到2000年 试验阶段，覆盖我国周边 我国早在上世纪60年代就开始了关于卫星导航与定位的研究，随后由于受到文化大革命的影响，研究一度中断直到70年代末才恢复。从那时起，中国科学家们开始积极探索适合我国国情的卫星导航定位系统的技术途径和方案。1983年，一个名为“双星快速定位系统”的卫星导航与定位方案在全国科学大会上被提出。随后，我国著名航天专家陈芳允院士正式提出，在国内利用两颗地球静止轨道通信卫星，实现区域快速导航定位的设想。到了1989年，在陈芳允院士的带领下，我国首次利用通信卫星展开了双星定位演示验证试验，证明了北斗卫星导航试验系统技术体制的正确性和可行性。此后，1994年中国正式启动了该项目的系统建设和发展，并更名为北斗卫星定位导航系统。 双星定位示意图 该阶段以2000年成功发射的两颗“北斗一号”为结束，两颗卫星成功构成了北斗导航系统，形成了区域的有源服务能力。“北斗一号”是利用地球同步卫星为用户提供快速定位、简短数字报文通信和授时服务的一种全天候、区域性的卫星定位系统。并且由于采用卫星接收测定机制，用户终端机工作时需要发送无线电信号给北斗卫星，是一种有源定位系统，能实现一定的互动性。随着2003年和2007年又成功发射了两颗“北斗一号”备份卫星，标志着完整的第一代北斗卫星导航定位系统已经完成，今后将转入长期的在轨管理阶段。 虽然第一代北斗系统缺陷很明显，但它是我国独立自主建立的首个卫星导航系统，打破了美、俄在此领域的垄断地位。而此阶段也是北斗计划最艰难的时期，在缺少人力、物力的

北斗导航系统发展史

北斗导航系统发展史 摘要：2016年6月12日，中国在西昌成功发射了第23颗北斗导航卫星。此次成功发射的卫星将与其他的在轨卫星共同提供服务，为北斗导航系统从亚太区域系统转向全球服务奠定了基础。作为我国自主开发建设的全球卫星导航系统，北斗与俄罗斯的GLONASS，美国的GPS以及欧洲的GALILEO并誉为四大全球卫星导航系统。虽然在这四大导航系统中，北斗是最“年轻”的,但其正借着后发优势迎头赶上。北斗已经同高铁一样，成为中国在世界上一张亮眼的名片。回顾北斗系统发展的历程，不仅能让人体会到个中艰辛。更能为我国科技建设提供值得参考的经验。 1. 全球卫星导航系统的起源 1957年10月4日，前苏联成功发射了世界上第一颗人造卫星sputnik。这颗卫星的构造非常简单，只是在密封的铝制外壳密封了一个化学电池、一只温度计和一台双频发报机。但在当时，这颗卫星却引起了全世界科学家的关注。美国约翰.霍普金斯大学的W.Guier和G.Wieffembach博士通过跟踪、检测该卫星所发出的信号发现：由于卫星与地面之间有着相对运动，接收到的电磁波信号存在多普勒频移。如果在地面上位置已知点检测接收到的多普勒频移曲线，就可以计算出卫星的运行轨道。但是反过来，如果已知了卫星的运行轨道，就能通过多普勒算出用户的位置，这就是卫星导航系统的最初构想。 如何在茫茫大海上定位军舰，对于美国海军来说一直是个大问题。在苏联发射第一颗卫星之前，海军使用的是罗兰无线电远程导航系统。罗兰是一种陆基双曲无线电导航系统，船舶通过计算出接收陆地上两个发射台信号的时间到达差，就可以将自己位置确定在以两个发射台为焦点的双曲线上。再利用另外两个发射台，可以将位置确定在另一条双曲线上。通过计算出双曲线的两个交点，采用估计位置排除出其中一个即可实现定位。相较GPS，罗兰系统的作用范围有限（最远2000km），定位精度低（百米级），而且只能提供二维定位，在GPS出现后很快就逐渐被淘汰。美国海军敏锐地意识到使用卫星定位的巨大潜力，于1958年起与美国国防部高级研究计划局（DARPA）共同进行了对海军导航定位系统（NNSS）的基础研究，并成功开发出了世界上第一个卫星导航系统----子午（Transit）卫星系统。子午卫星系统一共包含六颗通过极地的卫星，只能够提供精度较低的二维定位，而且每次定位的时间长达30-110分钟，从现在看来应用价值不高，但是子午卫星系统验证了构建卫星导航系统的可行性，而且该系统的许多想法对于GPS的开发、应用有着相当重要的借鉴意义。 在子午卫星系统的基础上，美国国防部于1973年4月提出了研究更加先进的新一代导航定位系统的想法，这就是全球定位系统（GPS）。经过20年的建设，至1993年已经建成实用的包含24颗卫星的GPS星座。相比子午卫星系统，GPS提高了卫星数量、采用了更加先进的计时设备、同时将之前采用的多普勒定位方法改进为基于伪随机测距码的定位方法，能够提供实时、精确的导航服务。而且通过覆盖全球的GPS卫星星座，GPS能够在世界任何地方提供全天候的导航、授时服务。在美国宣布要研制全球导航卫星系统以后，当时冷战的另一方苏联紧追不舍，也提出了建设导航卫星系统的设想，在80年代初开始建设与GPS 类似的GLONASS系统，并最终于1995年建设成拥有24颗卫星的完整系统。 2. 为什么要发展自主导航系统： 当前，GPS占据了全球导航定位市场的绝大多数份额。一提到导航定位，人们首先想起的就是GPS。经过多年的发展，GPS系统在市场上已经形成了一整套成熟、廉价的解决方案。那么既然已经有了这样一套现成可用的卫星导航系统，为什么我们还要不惜耗费那么多人力、物力重复建设我们的北斗导航系统呢？ 回到GPS系统上，根据伪随机码序列的不同，GPS播放的信号可以分为C/A码（民用），P码（军用）。P码的定位精度高于民码，但是只有授权用户才能使用。在第一代的GPS系统中，由于采用C/A码的民用定位精度远高于美国技术人员的预测值。为了保护美国的国家安全，美国于1984年采用了选择可用性技术（Selective Availablity），这项技术通过向卫星播发的电磁波施加干扰，限制了非特许用户的定位精度。虽然在其后的第二代GPS系统中，美国取消了这项政策。但是民用GPS信号的精度相比军用还是相差巨大。而且，在冲突或者紧急情况下，如果美军再次采用SA技术在GPS民码中引入干扰或者直接

大庆油田发展史

大庆油田发展史 土木08-3刘思萌08121315 雪花如轻柔的仙女飘落凡尘，石油似霸气的勇士直冲云霄。力与美的结合，寒冷与激情的相容构成了中国那个神奇的油田——大庆油田。那是一个充满朝气的地方，那是一个创造梦想的沃土，他用一口口油井告诉世界中国的石油产业站立了起来，他用一桩桩喜讯告诉世界一个五千年文化的古国拥有多么深厚的资源底蕴。大庆油田，雄鸡头颅处那对闪亮的眼眸，他傲视寰宇，名扬天下。他的发展历程，他那艰辛的创业之路，牵动着无数华夏儿女的心怀。 中国石油开发利用是一 项新兴而古老的事业。它成 为中国现代能源生产的一 个重要工业部门,是新中国 建立以后的事情，而中国发 现和利用石油技术的历史 却可追蒴到两千年以前，并 且在技术上曾经创造过光辉的成就。中国近代石油工业萌芽于十九世纪中叶，经过了多年的艰苦历程，直到新中国建立前夕，它的基础仍然极其薄弱。中国迫切需要一个中国自己的石油产业，玉门,新疆,青海油田的建立只可解一时的燃眉之急，一个大型油田的建立势在必行。这时，四川与东北同时发现了油气显示，1958年石油部组织川中会战,，暂缓对东北地区的

开发，大庆油田像一场暴风雨一样，他在积蓄力量，不在沉默中爆发就在沉默中灭亡。川中会战失败了，“中国贫油”似乎已成定论，偌大的国土真就没有石油吗？党中央、国务院果断作出“石油勘探重点由西部向东部的大转移”的战略决策，松辽盆地成为重点“突出方向”。以李四光为代表的石油地质工作者，以全新的理论引导千军万马，进军松辽。中国石油所有的希望都寄托在了东北，大庆油田知道他一鸣惊人的时机终于来到了。 1959年9月26日16时许，在松嫩平原上一个叫大同的小镇附近，从一座名为“松基三井”的油井里喷射出的黑色油流改写了中国石油工业的历史：松辽盆地发现了世界级的特大砂岩油田！当时正值国庆10周年之际，时任黑龙江省委书记的欧阳钦提议将大同改为大庆，将大庆油田作为一份特殊的厚礼献给成立10周年的新中国。“大 庆”，这个源于石油、取之 国庆的名字，从此叫响全 国，传扬世界。1960年3 月，一场关系石油工业命 运的大规模的石油会战， 在大庆揭开了序幕。国务 院有关部,委和省,市给予 大力支持。中央军委抽调 3万多名复转官兵参加会 战。全国有5000多家工厂