激光陀螺随机误差的非参数建模与滤波

陀螺随机误差是影响惯导系统导航精度的重要方面.减小随机误差影响的有效方法是对随机误差进行建模并采用合适的滤波器进行滤波.为了更好地描述激光陀螺漂移的非线性,提出应用一类非参数ARMA模型--FARMA(p,q,d)模型(函数系数自回归滑动平均模型)对激光陀螺漂移数据进行建模.同时提出应用粒子滤波技术进行滤波,并采用交叠式Allan方差法辨识滤波前后随机误差噪声参数.仿真结果表明,应用该模型能较好的反映激光陀螺漂移的非线性;粒子滤波技术能有效抑制随机误差,5个误差项系数的减少均在29%以上.     

预测滤波器的分散化结构

预测滤波器是一种基于非线性系统模型的滤波方法,它通过使输出一步前向预测误差最小来估计模型误差,具有较高的估计精度.当预测滤波器应用到多传感器系统时,存在维数多、计算量大等缺点.本文提出了一种预测滤波器的分散化方案,将分散化滤波的优点引入到预测滤波器中.该方案中子滤波器各自给出模型误差的局部估计,并传递给主滤波器.主滤波器由此计算全局最优估计,并反馈重置各子滤波器.通过多传感器卫星测姿系统的仿真,证实分散化之后的预测滤波器与集中的预测滤波器具有相同的精度.同时,分散化的结构具有维数低、矩阵运算量小等优点,而且有利于增强系统的故障检测能力,提高系统的容错性.     

常增益递推滤波器的次参数选择

设k阶滤波器的尾k 1个参数为a_(0)a_(1)…a_(k),我们称a_(0)。为首参数,a_(1)a_(2)…a_(k)为次参数,选择一组实函数a_(1)(a_0),a_(2)(a_0),a_(2)(a_0),…a_(k)(a_0)使滤波器的某个指标达到最优是属于滤波器的次参数选择问题。本文以滤波器输出误差范数最小为准则选择次参数。     

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。     

光纤陀螺输出信号的自适应滤波

噪声是影响光纤陀螺零漂指标的主要因素。为了降低光纤陀螺输出信号中的噪声含量,提高光纤陀螺的零漂指标,本文设计了一种自适应滤波器,用于光纤陀螺输出信号的数字滤波。设计的自适应滤波器采用基于最小均方误差准则的LMS算法,该算法的滤波准则是最小均方误差,采用递推的方法实现。设计的自适应滤波算法在数字闭环光纤陀螺中进行了实验,结果表明,设计的自适应滤波器能够降低陀螺输出数据中的白噪声,有效地提高了光纤陀螺的零漂性能。     

小卫星多传感器融合滤波定姿算法

虽然扩展卡尔曼滤波被成功应用于许多非线性系统,但由于其对高阶项的截断误差等因素,其用于小卫星多传感器定姿系统时性能受到限制。针对上述问题,本文提出了一种将扩展卡尔曼滤波器与两步滤波器相结合的方法。利用Gibss矢量做姿态参数,避免了四元数在进行迭代时的归一化约束。以太阳敏感器、星敏感器、MEMS陀螺、磁强计为敏感器件,通过仿真,将本文算法与扩展卡尔曼滤波器进行了对比。结果说明,本文算法能将最大稳态定姿误差降低4.4×10-30。     

基于自适应谐波消除的Hexapod平台微振动激励控制

针对空间微振动环境模拟的需求,以Hexapod平台为对象,进行正弦振动激励控制的研究。当Hexapod平台工作在共振频段时,其输出的振动信号中因含有谐波成分而产生了显著的控制误差。为此,提出了一种自适应谐波消除算法。该算法以LMS滤波器为基础,将与谐波同频率的正弦信号和余弦信号作为滤波器的基底信号,将平台实际的输出响应作为滤波器的误差信号,以此实现谐波分量的自适应消除。将基于该算法的控制回路引入传统的控制器,进行了共振频段的单输入单输出和多输入多输出的微振动激励试验,结果表明,该算法可有效地消除谐波失真,大幅提高了Hexapod平台在共振频段的控制精度。     

模型的随机平衡降阶

本文提出了系统在白噪声激励下的一种开环降阶方法—随机平衡降阶法。在系统的随机平衡坐标中，输出性能指标可以表示成一组与系统随机可控／可观格莱姆相关的贡献值的和。根据这组贡献值的大小，可以决定在随机平衡坐标下降阶模型所要保留的状态分量，并从输出误差指标的最优角度出发，对输出矩阵作个修正。最后给出了一个数值仿真例子。     

高轨道红外地平仪扫描动态过程的分析

本文用时空变换和归一化解析方法求出高轨道理想红外地平仪扫描动态过程的解析式,并用量化方法求出三度空间视场真实地平仪扫描动态过程的解析式,同时指出了求误差校正公式和随机误差的方法。     

挠性板振动抑制的敏感器与驱动器优化配置

本文针对挠性板结构的主动振动控制问题，推导了悬臂板系统压电控制方程，利用方程的输入输出矩阵和板系统的固有特性（包括固有频率和结构阻尼比），给出一种压电敏感器/驱动器同位配置的优化方法。该方法根据每个敏感器/驱动器对相应模态的能观度/能控度的贡献大小，对板系统的每个驱动器输入到敏感器输出相应模态的范薮 进行适当加权后，得到模态范数矩阵，并由此利用2-范数和无穷-范数引出敏感器/驱动器可选位置的优化配置指标。     

基于模糊卡尔曼滤波的内阻尼姿态算法研究

在系统机动性不强的情况下，传统的平台内阻尼算法将系统本身的速度信息通过阻尼网络加到系统中，达到提高姿态角精度的目的。将这种平台内阻尼的思想引入到捷联惯性航姿系统中，在系统加速度较小的情况下，利用加速度计的输出估计系统姿态角，通过卡尔曼滤波的形式补偿系统姿态误差。由于加速度的大小直接影响滤波器精度，本文设计了模糊自适应卡尔曼滤波算法，根据三轴加速度计的输出调整内阻尼量测误差方差阵，从而避免了滤波器的发散。仿真和实验验证，内阻尼算法可明显抑制舒勒周期振荡和傅科周期振荡，避免了系统姿态漂移，有效提高了捷联惯性航姿系统的精度。     

SINS任意失准角无奇异快速传递对准

针对战术级捷联惯导系统(SINS)任意失准角下的快速传递对准，提出一种直接姿态矩阵线性矩阵卡尔曼滤波的传递对准算法。首先，利用姿态矩阵描述姿态，将传统大、小失准角条件下的强非线性、线性滤波对准问题统一转化为一个线性滤波问题；然后，采用矩阵形式卡尔曼滤波对状态进行估计，得到一种线性矩阵滤波对准算法，可以在任意失准角、无初值条件下完成对准；最后，推导姿态矩阵正交约束条件下滤波算法的最优实现。仿真结果表明，算法适用于任意失准角下的传递对准，在摇摆运动下，可以在10 s内完成快速传递对准，水平精度达到0.02°(误差均方根)以内，航向精度达到0.03°(误差均方根)以内。     

弹载SINS四元数模约束下滤波空中对准

针对弹载SINS/GPS系统的空中对准,提出一种四元数模约束条件下的非线性滤波初始对准算法。首先,利用坐标变换和四元数姿态描述,将传统的强非线性滤波对准问题转化为一个二阶弱非线性滤波问题;其次,采用二阶扩展卡尔曼滤波（EKF）对二阶非线性部分进行处理,得到一种简洁的滤波对准方案;最后,推导了四元数模约束条件下滤波算法的最优实现,及反馈四元数估计结果时的闭环滤波形式。利用车载MEMS IMU/GPS系统,进行了初始对准的地面试验,结果表明,在车辆弱机动条件下,对准算法能够实现姿态和惯性器件误差的快速估计,实现惯导系统的对准。     

自适应渐消EKF方法及其在卫星跟踪中的应用

针对在系统不能确切建模或模型误差随时间改变等场合下,传统扩展卡尔曼滤波方法及其改进算法估计误差较大甚至引起滤波发散等问题,将基于新息序列对状态噪声协方差矩阵实时估计的方法引入到渐消EKF中,提出了一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波方法,推导了相关公式并详细给出了新方法的计算流程。采用单星对卫星仅测角被动定轨跟踪的例子对算法性能进行了对比分析。仿真结果表明,与传统EKF方法及其改进算法相比,该方法在估计精度、滤波收敛速度以及对初始状态误差的适应性等方面,显著提高了非线性滤波器的性能。     

多指标LMI鲁棒故障检测滤波器在卫星姿态控制系统中的应用

卫星在轨运行中,需要对其故障进行及时的检测,模型的不确定性使得如何在轨卫星的故障检测产生了很大的干扰。以往的方法是将故障、输入和干扰统一作为广义输入,通过H∞范数增益最小使得系统残差最大程度地接近于故障,然而这不能反映故障、输入和干扰三者的重要关系。为此需要研究三者到残差增益的多指标下,滤波器的参数设计方法。以推导从三者到残差的传递函数表达式为主要方法,以线性矩阵不等式为工具,把指标化为可求解模型,得到多指标下的故障检测滤波器设计方法。设计的滤波器应用于采用喷气执行机构的在轨卫星模型里,给出了滤波器的设计结果。从仿真的结果看,虽然三个增益无法满足同时远远小于1的条件,但通过自适应的阈值,可实现对在轨喷气执行器卫星的鲁棒故障检测。     

一种宽频被动雷达制导信号的鲁棒滤波方法

探索提高制导武器末制导系统抗噪声扰动鲁棒性的技术方法,研究了一种能将制导信号不确定噪声引起的滤波估计误差控制在一定边界范围内的鲁棒滤波算法,采用该算法对宽频被动雷达导引头测量输出信息滤波估计,可以弱化不确定随机噪声对制导系统的扰动,从而提高制导系统抗噪声扰动的鲁棒性.通过仿真验证了算法的有效性.     

GPS/INS 组合导航系统降阶滤波器设计

本文研究了某型号飞机上ＧＰＳ／平台惯性组合导航系统中降阶卡尔曼滤波的设计方法。文中提出了一种降阶滤波器结构，并讨论了模型误差的伪随机噪声补偿方法。采用蒙特——卡洛分析法对降阶滤波器的实际误差进行了数字仿真，结果表明：本文提出的这种降阶滤波器能保证组合系统的导航精度，是一种具有实际使用价值的滤波器     

光纤陀螺随机漂移ARMA模型研究

从理论上证明了山多个ARMA过程组成的平稳随机过程，可以南一个等效ARMA模型描述，并推导废模型的数学表达式。提出了一种新的平稳随机过程建模的有效方法，并应用于光纤陀螺随机漂移建模。采用功率谱密度分析光纤陀螺随机漂移组成，从而确定随机漂移的ARMA模型的形式和阶数。通过对实际光纤陀螺数据分析和建模，利用所得随机漂移模型对陀螺输出数据补偿，检验模型的适用件。结果表明废建模方法正确町行，采用该方法建立的光纤随机漂移模型具有很好的适用性，可以有效抑制光纤陀螺随机漂移。     

箭载捷联惯性导航系统初始对准技术研究

为同时提高运载火箭捷联惯导系统(SINS)的对准精度、缩短对准时间，采取经典的粗对准与精对准两步对准法。在粗对准阶段，由惯性仪表的测量信息解析计算惯测组合坐标系到数学平台系的角位置关系，建立初始方向余弦矩阵Cb^n；在精对准阶段，采用四元数法推导出激光陀螺SINS数学平台角误差和速度误差方程。并以此建立初始对准误差模型，采用卡尔曼滤波(KF)进行精对准。数字仿真结果表明该模型有效，能满足初始对准精度和对准时间的要求。     

一种可用于预白化类空时自适应处理中的阵元误差校正算法

在非均匀杂波环境中,预白化类空时自适应处理(STAP)具有较高的收敛速度,可显著提高雷达的杂波抑制性能。但在实际阵列接收系统中,阵元误差的存在会使预白化类STAP性能严重下降。针对此问题,提出了一种基于杂波回波的阵元误差校正算法。该算法首先将阵元误差表示为方位依赖的幅相误差;然后将空间各个方位的主瓣杂波作为校正源,利用其阵列输出协方差矩阵的Toeplitz结构会在阵元误差影响下发生改变的特性,估计相应方位的阵元幅相误差;最后利用估计的幅相误差校正先验协方差矩阵和假定目标的导向矢量。仿真结果表明:当阵列接收系统存在阵元误差时,阵元误差校正算法可明显改善预白化类STAP算法的杂波抑制性能。