机载武器传递对准的可观测性分析

采用"速度+姿态"量测匹配法设计了机载武器传递对准系统,建立了系统的动态误差模型和量测模型,并在这些模型的基础上设计了卡尔曼滤波器.介绍了基于可观测性矩阵奇异值分解的分段定常系统(PWCS, Piece-Wise Constant System)可观测性分析法,并通过该方法分析了机载武器传递对准系统各个状态变量的可观测性.在可观测性分析的基础上忽略不可观测状态变量,实现系统滤波器降维.设计了摇摆机动,在该机动基础上对降维前后滤波器性能和传递对准精度进行了对比,证明了可观测性分析的必要性和正确性.     

四元数UKF超紧密组合导航滤波方法

针对GPS/SINS(Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation Sys-tem)超紧密组合导航系统线性化滤波在高动态、弱GPS信号等环境下性能下降严重的问题,提出了一种以四元数UKF(Unscented Kalman Filter)为基础的GPS/SINS超紧密组合导航系统非线性滤波方法.通过分析GPS与SINS在超紧密组合导航系统中的关系,提出了一种利用SINS信息来估计、修正GPS载波信号的方法,在此基础上建立了组合导航滤波的状态方程和量测方程;以四元数乘性误差模型为基础,提出了一种可应用于UKF滤波的求解四元数加权均值的方法;提出了基于四元数UKF的GPS/SINS超紧密组合导航滤波方法.仿真实验表明:在高动态环境下,四元数UKF滤波方法增强了GPS/SINS超紧密组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

INS/SMNS组合导航信息融合算法

为了解决INS/SMNS(Inertial Navigation System /Scene Matching Navigation System)组合导航系统信息融合时涉及到的时间对准、多速率滤波、不等间隔以及量测滞后等问题,根据INS/SMNS组合导航主要应用于末制导段以及Kalman滤波与观测值的关系,提出了采用外推法进行时间对准、变周期离散化进行不等间隔多速率滤波、使用计算机软件消除量测滞后的解决方案.对比分析了常规Kalman滤波、消除量测滞后Kalman滤波以及方案的滤波精度.仿真结果表明设计的方案具有较高的滤波精度.     

一种用于GPS/DR组合定位的非线性滤波算法

建立了适用于车辆导航系统的基于UKF(Unscented Kalman Filter)的GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合定位滤波模型及算法.针对系统状态方程为线性、观测方程为非线性的特点,提出了一种将UKF和EKF(Extended Kalman Filter)相结合的非线性滤波算法.结合后的算法和原有UKF算法相比减少了在时间更新阶段的运算量,并且由于采用基于Unscented变换的思想来处理系统观测方程的非线性问题,避免了EKF引入的线性化误差,提高了滤波精度.仿真结果证明:算法在减少运算量的同时,仍具有较高的滤波精度,且明显优于EKF,因而能够满足车辆导航系统占用资源少、滤波精度高的要求.      

SINS辅助GPS跟踪环路超紧耦合系统设计

为了提高GPS(Global Positioning System)在高动态条件下的跟踪性能并为SINS(Strapdown Inertial Navigation System)提供精确、可靠的修正信息,提出了一种SINS辅助GPS超紧耦合导航方案.针对高动态条件下载波跟踪性能不佳的问题,利用SINS速度信息为载波环提供多普勒频率辅助,从而降低了载体动态对载波环的影响.此外,将载波环跟踪误差扩充为组合系统的状态变量,并建立了载波环跟踪误差、伪距率量测误差与惯导误差之间的关系模型,从而消除了引入SINS辅助信息导致的量测相关问题.仿真验证表明:超紧耦合系统不仅能够有效地提高跟踪环路的噪声抑制能力和动态跟踪性能,而且可以显著地改善组合滤波器的误差估计精度.     

摇摆基座SINS快速精确传递对准方法

动基座对准时,系统模型的精确性及状态的可观测性和可观测度是决定动态系统卡尔曼滤波效果的重要因素.建立了考虑主-子惯导匹配信息时间延迟问题的摇摆基座捷联惯导系统SINS(Strapdown Inertial Naviagtion System)精确传递对准模型,将PWCS(Piece-Wise Constant System)可观测性与奇异值分解可观测度分析方法相结合,对基座在不同摇摆方式下舰载武器SINS状态的可观测度进行了定量分析,得到了基座在三轴摇摆运动时SINS的状态变量具有最佳的可估计性能,从而使SINS可获得最优的对准速度和精度.该方法为舰载武器初始对准时舰船最佳机动方案及传递对准匹配模式的选择提供了依据,仿真结果表明了该方法的正确性和有效性.     

局部可观测理论在INS/GPS机动对准中的应用

从研究INS/GPS(Inertial Navigation System/Global Positioning System)组合系统的姿态角误差可观测性出发,首次将局部可观测性理论应用于INS/GPS组合系统,定量地计算出各种不同机动方式的局部可观测矩阵的条件数,找到了提高姿态角误差可观测性的最佳机动方式.研究结果表明,通过载体做正弦水平机动飞行可以提高姿态角误差局部可观测性,使空中对准时间明显减少,姿态角误差大大降低.当对准时间为120 s时,东北天向姿态角误差的均值分别为12.34″,12.19″和-28.31″,它们的均方根值分别为0.97″,1.05″和0.62″.      

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题.针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型.所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位.该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性.     

GPS/SINS组合导航系统状态的可观测度分析方法

系统状态的可观测度是检验所设计的Kalman滤波器的收敛精度和速度的重要指标。首先，分别论述分段式定常系统(PWCS)的可观测性分析方法和基于奇异值分解的系统状态可观测度分析方法。然后，证明GPS／SINS组合导航系统满足PWCS分析定理要求，并进一步提出改进的线性时变系统状态的可观测度分析方法，以适用于分析全弹道过程系统状态的可观测度。最后，通过仿真算例说明该方法的合理性和可行性。     

高精度SINS/CCD/GPS组合导航系统研究与仿真

选取捷联惯导系统误差作为系统状态,利用捷联惯导系统(SINS)与电荷耦合器件(CCD)星敏感器各自的姿态矩阵输出构造量测,设计SINS/CCD组合导航算法;利用SINS与全球定位系统(GPS)各自的速度、位置输出构造量测,设计SINS/GPS组合导航算法。然后,利用联邦型卡尔曼滤波技术,将各子滤波器输出的系统状态局部最优估计值送入主滤波器,通过全局最优融合算法计算得到系统状态的全局最优估计值。仿真结果表明,基于SINS/CCD/GPS的组合导航系统具有很高的导航精度,达到了3.5m的定位精度和9″的航向精度,非常适用于飞行器的高精度导航定位。     

SINS/GPS组合系统姿态角误差可观测性研究

首先建立起捷联惯导系统（ＳＩＮＳ）与全球定位系统（ＧＰＳ）相结合系统的数学模型,从研究ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合系统的可观测性出发,通过理论分析得出了组合系统姿态角误差可观测性很差的结论,并给出使可观测阵满秩的条件。对３种飞行条件所做仿真分析验证了理论分析的正确性。     

基于RT-LAB的组合导航仿真平台设计

设计了一种基于RT-LAB的SINS/GPS/CNS（Strapdown Inertial Navigation System/Global Positioning System/Celestial Navigation System）组合导航系统仿真平台方案,建立具有故障检测、隔离和系统重构能力的基于联邦卡尔曼滤波器的姿态、位置、速度组合导航系统方案和结构.将SINS与GPS的位置之差和速度之差作为SINS/GPS子滤波器的观测量,通过CNS给出的载体惯性姿态信息获得SINS的姿态误差角测量信息.仿真结果表明,该系统方案具有较强的容错性能、较高的导航精度和很强的实时性能,为组合导航技术的研究提供了有益的参考.     

弹道导弹的捷联惯性/天文组合导航方法

针对传统的捷联惯性/天文(SINS/CNS)组合导航系统不能精确估计加速度计偏置而导致导航误差发散的问题,提出一种基于星光折射间接敏感地平的捷联惯性/天文(SINS/RCNS)组合导航方法。利用星敏感器测量星光折射角,结合大气折射模型得到的折射视高度来抑制位置误差的发散。推导了基于星光折射新的量测方程,分析了折射星数目与导航精度的关系,当使用多颗折射星时能够精确估计加速计偏置,从而能够完全抑制位置误差的发散,并对系统进行可观测性分析。通过卡尔曼滤波实现了状态估计。仿真结果表明:本文方法的导航精度优于传统方法,有效抑制了位置误差的发散,验证了本文方法的有效性。     

多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。