捷联复合制导导弹的一种新型初始对准

本文研究捷联复合制导导弹的一种新型初始对准方案，利用地面雷达观测信息和弹载加速度信息，快速确定导弹启控时刻的弹性坐标系相对雷达坐标系的三个失调角。文中运用广义卡尔曼滤波技术给出了失调估计器的设计方法，对失调角估计时间及误差进行了仿真和分析，对观测方式提出一种改进方案，表明本设计用于飞行过程中实施初始对准的有效性。     

多监视数据融合时间对准问题分析

在总结了时间片技术和同采样起点2种常用时间对准技术的基础上，提出了一种基于民航监视特点的时间归一化外推数据对准算法，可以在保证实时性的前提下完成一、二次雷达数据、ADS、VHF系统的数据融合处理。     

惯导系统的初始对准技术及特征分析

首先给出了惯导系统初始对准技术的发展现状分析，介绍了惯导系统的初始对准的任务和分类，然后分析了初始对准误差模型及对精度的影响关系，综述了惯导系统初始对准技术方法，最后指出了它的发展趋势。     

一种基于高分辨率距离像自动目标识别新方法

提出了一种基于高分辨率距离像的联合对准与识别新方法。该方法结合功率变换的使用，在利用8米雷达目标实测数据进行的识别实验中，获得了较高的正确识别率。     

空管多雷达数据处理系统研究

随着民用航空业的快速发展，目前在我国空域的飞行量也快速增长。为了提供连续的空中状况显示，提高空中监视精度，确保飞行安全，有必要实行雷达组网。发展实施多雷达数据处理系统。本文研究了实施空管多雷达数据处理系统中需要解决的一些主要问题，并针对不同的问题寻求了一些相应的解决方法，为以后的实际系统开发打下了坚实的基础。     

严格逆向过程的捷联惯导快速回溯对准

回溯对准是利用高性能计算机反复进行正向和逆向导航解算来实现惯导系统的初始对准。对捷联惯导系统回溯参数辨识对准技术进行了研究,首次将严格逆向过程用在常规回溯对准中,其逆向过程不采用常规的近似解算,而是严格由正向过程的终点递推至起点,这可有效缩短惯导姿态失准角的估计时间,从而可相应提高捷联惯导在相同对准精度下的对准速度。最后,利用光纤陀螺捷联惯导系统进行了离线对准试验。结果表明,该对准方法的对准时间比常规回溯对准法缩短了1/3以上,证明了该对准方法的正确性、可行性。     

箭载SINS快速自对准技术

为适应运载火箭快速发射需求，捷联惯导系统采用自对准技术逐渐取代了复杂的光学瞄准系统。针对初始对准中Kalman滤波器收敛缓慢的问题，提出了基于低通滤波的运载火箭快速自对准方法。该方法基于凝固惯性系自对准算法，采用移动窗双矢量构造方案，实现了自对准实时解算。通过在凝固惯性系间姿态转换矩阵后端引入低通滤波器，降低杆臂效应引起的有害加速度影响，保证自对准精度。该方法不需要进行复杂的Kalman滤波运算，能够快速收敛，工程实现简单。数字仿真和试验数据表明，采用基于低通滤波的凝固惯性系自对准方法可以达到Kalman滤波对准同等级精度的同时缩短对准时间到5min以内，验证了该方法的有效性。     

捷联惯导系统动基座初始对准仿真研究

建立了捷联惯导系统动基座初始对准的误差模型，利用分段定常系统可观测性分析理论和方法对系统动基座初始对准时的可观测性进行了全面分析。并采用卡尔曼滤波技术，对系统在各种运动基座初始对准情况下的平台误差角进行了估计，给出了方差仿真曲线，比较了静基座与在这些运动情况下的卡尔曼滤波器的估计效果。仿真结果表明，在捷联惯导系统动基座初始对准过程中，可以通过载体线运动和角运动的改变来提高系统的可观测性和状态变量的可观测度，从而提高估计的精度和速度。这样可以寻求最佳机动方案，有效快速地进行初始对准。     

导弹武器惯导系统传递对准技术综述

按照传递对准所包含的技术内容,概述了国内外导弹武器惯导系统传递对准发展现状.分析和归纳了传递对准技术发展过程中所涉及的基础理论和模型方法,着重强调了匹配方法、异常基准信息、动态挠曲变形、数据延迟、量测噪声预处理等影响传递对准性能的重要因素,并给出了解决这些问题的基本思路.最后,初步讨论了导弹武器惯导传递对准技术的发展趋势.     

两种初始对准算法的比较研究

初始对准的精度作为影响惯性导航系统精度的核心因素,一直受到广泛的研究。传统初始对准算法存在对扰动敏感、对准时间长、需要小失准角假设等诸多缺陷。针对传统算法的不足,有学者最近提出了一些思路新颖的初始对准算法,如优化对准算法和基于频域分离算子的初始对准算法。本文对比研究了这两种初始对准算法的基本原理,通过摇摆台实测数据对两种算法进行了验证,对工程应用具有一定的参考价值。     

无迹卡尔曼滤波器在惯导初始对准中的应用研究

滤波技术在惯导系统初始对准中的应用是一项重要的研究内容,随着非线性滤波技术的发展,如何通过新的滤波技术来提高初始对准的性能近年来得到了广泛关注。文章针对可扩展卡尔曼滤波器存在着计算复杂和滤波不稳定的缺点,尝试了一种新的非线性滤波器——无迹卡尔曼滤波器。针对所采用的非线性初始对准模型的特点,对无迹卡尔曼滤波器进行了简化,将简化后的无迹卡尔曼滤波器应用于非线性初始对准中,得到了较好的对准效果。     

基于Kalman滤波的分段积分闭环回溯快速粗对准方法

快速启动能力是惯导系统的重要性能指标。为应对车辆与武器系统等在短时间内完成初始对准的需求,在基于Kalman滤波的闭环粗对准基础上提出了一种闭环回溯粗对准方法,并设计了一种分段积分矢量构建方法,使得算法能够在多次回溯的过程中构建更多不共线矢量,进一步减少粗对准所需的数据量并提升对准精度。经三轴转台及车载惯导30 s和50 s对准实验验证,本算法在短时间内的对准精度优于优化对准方法和基于Kalman滤波的闭环粗对准方法,能够满足载体进行快速初始对准的需求。     

基于强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术研究

针对卡尔曼滤波鲁棒性较差的问题,研究了基于强跟踪滤波方法的GPS/INS对准。建立了GPS/INS组合导航系统对准的误差模型,对机载装备系统进行GPS/INS组合导航系统的对准仿真分析,验证该方案的可行性及强跟踪滤波器的性能。仿真结果表明,采用强跟踪滤波能够根据残差的变化求出渐消因子,能够在机动过程中有效跟踪系统状态量,从而提高对准精度和速度。采用强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术可以保证对准的快速性及对准精度,对工程应用具有重要的参考价值。     

舰载武器对准系统软件设计

舰载武器对准系统是以计算机为平台,结合多种先进技术的高新技术产品,使得武器系统对准工作更加快捷精密,系统软件在其中起着非常重要作用。本文着重介绍了该系统的软件设计思想和实现方法。     

惯导系统动基座对准精度试验评估

舰船、飞机武器装备出航前,其装备的惯性导航系统需要进行初始对准,由于实际使用环境的影响,载体可能受到扰动而产生摇摆运动,从而对惯导系统的对准造成干扰.为了提高惯导系统的对准导航精度,需要研究惯导系统在动基座条件下的对准技术方案,基于实际系统的试验验证是技术研究和产品检验交付的重要环节,为了有效评估惯导系统动基座对准的精...     

舰载导弹飞行中传递对准技术

舰载导弹初始发射条件恶劣,利用外部参考信息辅助弹上捷联惯性导航系统初始对准,在导弹飞行中进行传递对准是一条有效的研究路线。本文给出了三种飞行中传递对准方案,其中对卫星组合与弹上捷联惯性导航系统进行飞行中传递对准方案,还给出了详细的卫星组合与捷联惯性导航系统速度、位置反馈修正下的卡尔曼滤波方程。并且讨论了随滤波技术发展飞行中传递对准算法的导弹失准角修正方案。     

机载激光捷联惯导舰上动基座自对准试验研究

舰船停泊在港口或者在海上抛锚时,由于受到海浪的冲击而发生摇摆,这对从舰上起飞的飞机激光惯导对准提出了新的课题.本文利用基于惯性系重力加速度的粗对准算法获得了较高精度的初始姿态和航向,在此基础上利用卡尔曼滤波对姿态和航向残差进行估计和修正,实现了动基座条件下高精度对准.     

机载导弹捷联惯导系统快速传递对准方法研究

针对速度、位置匹配方法的局限性，推导了捷联惯导速度加姿态角匹配传递对准模型，进行了机翼的挠性分析；设计了以滚动机动为主的WingRock和PopUp两种机动方式，并进行了速度加姿态角匹配对准仿真。仿真结果表明：采用所述方法，可将传递对准过程由几分钟降低到几秒钟，以毫弧度量级的精度进行对准。     

里程仪辅助捷联惯导系统的旋转式行进间对准方法

行进间对准可有效提高捷联惯导武器系统平台的快速反应能力和机动性能，但其对准精度受限于等效东向陀螺的零偏。鉴于惯性仪表整周旋转的积分平均作用能对消常值零偏，将旋转调制原理引入里程仪辅助捷联惯导的行进间对准以提升其精度，提出了“正反旋转+惯性系粗对准+回溯Kalman滤波精对准”的对准方案。相比于常规双重积分惯性系算法，该对准方案仅采用一次积分算法，其速度矢量信息采用滑动平均处理，较大程度地抑制了由里程增量微分导致的噪声误差，并实现了从非零速开始的行进间对准。对机抖激光陀螺固定数字滤波延时进行补偿后输出，以确保惯性仪表、转位测角和里程仪三者的同步。仿真结果表明，旋转式行进间对准能够将航向对准精度从1.1′(RMS)提高到0.54′(RMS)。同时，车载试验表明，旋转式行进间对准能够达到15min时间内1′(RMS)的航向对准性能。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差，双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案，并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术，其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后，当姿态误差角较大时，后续的精对准误差模型呈非线性特性，故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中，量测噪声的统计特性易发生变化，将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合，在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计，从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后，通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。