惯性系姿态确定的SINS晃动基座初始对准算法

在晃动基座下,载体将受到外界干扰(例如阵风和海浪),从而使传统解析粗对准无法完成捷联惯导系统(SINS)初始对准过程。基于此,采用SINS惯性系姿态确定初始对准算法解决SINS晃动基座初始对准,并使用Davenport-q递归算法实现其姿态确定过程。传统惯性系初始对准算法直接采用构造重力矢量观测来实现初始对准过程,可能会引起矢量构造共线,从而造成初始对准过程姿态计算震荡,降低其对准性能。通过分析晃动基座初始对准实际条件,提出了采用构造速度矢量观测来实现其对准过程,可以充分利用积分平滑作用,抑制周期性噪声和高斯白噪声,从而可以提高其对准性能。最后,通过SINS某码头系泊状态的对比测试试验进行验证,采用速度观测矢量完成SINS姿态确定初始对准时,其误差曲线将更加平滑,并具有优越的性能。     

惯性/里程计组合导航无地标行进中自主对准

载车行进中自主对准可有效缩短机动前准备时间,提高姿态对准精度以及对准过程中无地标自主定位精度是关键。本文提出一种里程计辅助捷联惯导系统行进中对准算法,推导了行进中精对准滤波模型以及对准过程中无地标自主定位算法。为缩短对准时间、减小由于航向角误差未收敛时造成的定位误差,利用回溯法将粗对准过程存储数据用于精对准过程,且回溯法仅需存储少量数据适合于工程应用。车载实测数据分析表明算法可同时实现行进中自主对准与对准过程中无地标自主定位,有效提高了载车快速机动能力,航向角对准精度优于1 mil,对准过程中无地标自主定位精度优于0.3%行程。     

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.     

一种捷联惯导系统多位置往复旋转初始对准方法

为了更好地实现捷联惯导系统初始对准的快速性和精确性,提出了一种单轴多位置往复旋转的对准方案.粗对准阶段采用一种抗晃动的粗对准算法以获得初始姿态;精对准阶段采用惯性系下的闭环Kalman滤波方法.仿真与实验均证实,该方案简单易行,能够在短时间内获得高对准精度,具有很好的工程实用性.实验结果表明,300s的初始对准,可使水平对准精度优于8″(RMS),方位对准精度优于33″(RMS).     

基于惯性系双积分的分布式POS抗干扰对准方法

分布式P OS是一种基于惯性/卫星组合技术的柔性基线多节点高精度时空测量系统,是多任务航空遥感载荷高精度成像的关键装置.然而,外部扰动及节点间的柔性连接使得分布式P OS不能采用传统解析粗对准方法进行高精度初始对准.为实现分布式P OS系统在外部扰动下获得高精度初始姿态,提出了基于惯性系双积分的抗干扰对准方法,通过双积分去噪原理极大降低外部扰动影响,最后对算法进行了三轴转台实验和飞行实验验证.实验结果表明,该方法能够有效隔离载体的动态干扰,实现了分布式P OS各节点初始姿态信息的高精度测量.     

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。     

纬度未知条件下捷联惯导系统晃动基座的初始对准

针对纬度未知条件下捷联惯导系统(SINS)晃动基座的初始对准问题,提出晃动基座下的纬度估计算法和初始对准方法。前者通过惯性坐标系下两个不同时刻的重力加速度向量的夹角来求取纬度;后者利用惯性坐标系下的姿态更新来实时地反映载体在晃动干扰下的姿态变化,结合初始姿态的最优估计实现初始对准。理论分析表明,本文提出的纬度估计算法的误差主要由加速度计误差决定,陀螺误差和晃动干扰对其影响很小。仿真结果表明,本文提出的纬度估计算法和初始对准方法适用于纬度未知条件下晃动基座的初始对准。     

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。     

车载单天线GPS/MEMS-SINS组合对准算法

捷联式惯性导航系统（SINS）需要精确的初始姿态信息进行姿态、速度和位置解算,而微机电系统（MEMS）惯性传感器由于精度限制无法完成自对准。为了解决这个问题,提出一种基于单天线GPS测姿和MEMS SINS的组合对准算法。采用单天线GPS在载体稳定协调运动条件下给出粗略的航向角信息,进行姿态粗对准。在精对准阶段,使用GPS提供的载体的航向角、位置和速度信息作为观测量,建立Kalman滤波器,对捷联式惯性系统的误差项进行估计,得到精确的姿态矩阵（DCM）,完成对准。经过仿真和车载试验验证,对准后的俯仰角和横滚角均方误差在0.1°内,航向角均方误差在0.5°以内。表明算法可以在运动条件下完成载体的对准要求,有一定的实用价值。     

基于Mahony算法的游泳运动姿态测量快速对准算法

在游泳运动姿态测量中,由于水对各种信号的吸收以及折射问题,依赖外部信息的传感器不能准确提供信息,而惯性技术由于不依赖外部信息,适合应用于游泳运动姿态测量领域.惯性姿态测量需要初始对准技术提供初值,从而计算得到游泳运动过程中的姿态.而游泳运动员起跳时间不确定,传统的初始对准算法需要较长时间才能得到一个较高精度的结果.针对这一问题,提出了采用Mahony算法进行快速对准的方法,使用MEMS九轴惯性测量单元进行信息采集,通过角速度信息计算姿态角,加速度信息修正水平姿态角,磁场强度信息修正偏航角,使用互补滤波方法对多源信息进行融合,从而快速得到惯性姿态测量的初值.实验室实验验证了姿态角水平精度可以在3s内达到角分级别,满足了游泳运动的需求,在实际运动场景下的测试也验证了算法的可行性.     

舰船等速下舰载机捷联惯导粗对准方法研究

舰船等速航行时,由于风浪的影响使得舰船产生大幅摇摆,致使舰载机上的惯导系统测量到的地球自转角速度和重力加速度信息受到严重干扰,无法采用传统的静基座或微幅晃动基座的粗对准方法进行粗对准。针对这一问题,提出了舰船等速航行条件下基于重力加速度信息的粗对准方法,即以惯性坐标系中的地球重力加速度作为参考矢量,利用陀螺和加速度计的输出,计算出初始姿态矩阵的粗略估计值。在典型海况条件下,蒙特卡洛50个样本的仿真结果表明,东向、北向和天向姿态误差角的均值分别为-5.102′、8.915′、-0.174°,一倍标准差分别为:0.0174′、0.084′、1.472°,在此基础上完全可以实现该状态下舰载机惯导系统的精对准。     

初始方位信息辅助下潜航器快速传递对准算法

针对多潜航器连续快速布放需求,提出基于初始方位信息辅助下快速传递对准算法.潜航器惯导系统只在对准初始时刻由移动基准惯导提供准确的方位信息和概略的水平姿态信息,布放入水后以初始时刻水平姿态误差和当前速度误差为滤波状态,以水下多普勒测速仪的速度为观测量,通过卡尔曼滤波进行惯性系下的航行中对准.实验验证以优于0.01(°)/h的激光陀螺惯导系统/卫星组合导航的姿态解算值为参考基准,基于实际数据的仿真计算表明,在50s内即可实现快速对准,方位精度达到1密位(1σ).     

一种新的低成本组合导航系统初始对准算法

基于低成本惯性测量单元的组合导航系统已经逐步成为导航领域的研究热点和主要发展方向。但是,低成本惯性元件精度低,无法进行自主初始对准。基于规范化四元数的概念,研究了一种仅利用GPS的位置和速度数据对组合系统进行初始对准的新算法,克服了传统滤波方法进行初始对准存在的诸多局限性。理论分析和仿真计算表明,这种算法仅受组合系统自身硬件条件的约束,可以较好地应用于组合系统中低成本惯性单元的初始对准。     

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。     

一种提高捷联惯导系统动基座初始对准精度的方法

捷联惯导系统初始对准精度直接影响系统导航精度,以适用于动基座的惯性凝固系粗对准方法为基础,针对船载设备动基座机动条件,通过实际数据分析,提出了一种粗对准方案,在相同的载体运行条件下,对减小粗对准误差,进而提高导航精度有一定帮助。相对于原粗对准方法,通过试验仿真验证,粗对准精度均有所提高,在此基础上初始对准后,1h导航定位误差从2nmil提高到约0.45nmil。     

EMD滤波在捷联惯导晃动基座初始对准中的应用

为了实现晃动基座情况下光纤捷联惯性导航系统的高精度初始对准,提出了一种基于经验模态分解(EMD)法去噪的抗干扰初始对准算法。该算法在凝固惯性系下进行姿态更新,以反映载体在晃动干扰下的姿态变化,从而消除角运动干扰的影响;并针对EMD法的不足对其进行改进,然后对加速度计的输出进行去噪,以消除线运动干扰的影响。结果表明:改进后的EMD法具有良好的去噪效果,基于EMD法去噪的抗干扰初始对准算法具有角运动和线运动的干扰抑制能力,能够实现晃动基座下的高精度抗干扰初始对准。     

基于寻北技术的测斜仪初始对准方法

在捷联惯导技术应用到石油采掘与矿井勘探领域的背景下,探讨如何使用低精度的惯性传感器获得精确的初始姿态信息。本文借鉴陀螺寻北仪的两位置寻北方案,研究了基于寻北技术的初始对准方法,利用该方法可滤除惯性传感器的常值漂移。仿真表明在使用低精度的惯性传感器条件下,利用该方法能获得较高精度的初始姿态信息。     

基于激光多普勒测速仪的车载捷联惯导系统行进间快速对准方法研究

在载体线运动状态下,单纯依靠捷联惯组自身的测量是无法实现自主对准的,此时传统的粗对准方法误差大甚至不可用。本文设计了一种基于激光多普勒测速仪的行进间快速对准方法,理论分析表明,通过对传统惯性系对准算法中加入速度及加速度修正项完全可以实现载体存在非周期线运动情况下的快速对准。仿真结果表明,在激光多普勒测速仪测速精度在0.5%、输出速度更新频率在20Hz的情况下,输出对准姿态角在150s以内即可收敛到稳态值,横摇角和俯仰角误差在25″以内,航向角误差在0.03°以内,可以满足一定精度范围内的快速对准需求,也可以为后续的精对准过程提供较为准确的初始姿态。     

扰动线运动对惯性系粗对准影响分析及优化方法

针对扰动线运动对惯性系粗对准精度影响较大的问题,通过分析惯性体坐标系下重力加速度积分矢量的物理含义,给出了受扰动线运动影响的惯性系粗对准的误差分析。并在此基础上提出了基于位移积分矢量构造定姿矢量矩阵的抗扰动粗对准算法,利用对速度积分矢量进一步积分得到的3个时间点的位移积分矢量构建姿态解算矩阵,抑制扰动线运动对粗对准精度的影响。仿真结果表明,该算法可有效减小扰动线运动影响下的对准结果振动幅值,能够快速收敛到满足精对准使用的精度范围,从而提高武器装备环境适应性。     

基于UKF的大失准角船舶行进间对准技术研究

由于标准卡尔曼滤波只适用于线性系统,通常在SINS/GPS组合导航初始对准过程中,先通过基于惯性系的粗对准方法,将失准角转化为小量,然后再进行卡尔曼滤波精对准。由于杆臂效应,使用的基准信息存在一定误差,导致初始对准精度降低。因此,首先设计UKF的大失准角初始对准算法;其次将基准信息杆臂在UKF方程中建模,对杆臂误差进行补偿;最后通过仿真验证算法的可行性,并利用海试实验数据对UKF算法与传统动基座算法进行对比,实验结果表明该方法具有明显优势。