一种新的SINS动基座误差模型及其应用研究

研究了一种新的捷联惯导系统（SINS）动基座误差模型及载体动基座对准时的最优机动方式问题。提出利用李雅普诺夫变换建立了一种易于进行分析的SINS动基座误差模型，同时论证了SINS与平台式惯导系统（GINS）模型的等价关系。应用分段定常系统可观测性分析理论和奇异值分析法，深入研究和详细分析了载体的不同机动方式对SINS可观测性的影响，定量地得到了各种机动方式下系统状态的可观测度。研究结果表明，在SINS动基座对准过程中，同时改变俯仰角、横滚角和航向角的俯冲转弯横滚角变化是一种最佳的机动方式，计算机仿真结果验证了该机动方式的有效性。这为进行SINS动基座快速精确对准方法研究提供了理论参考。     

SINS快速精确传递对准技术研究

针对空间机动平台武器捷联惯性导航系统（SINS）快速精确动基座传递对准问题,采用适于空间武器SINS动基座姿态传递对准的数学模型,提出将预测滤波方法应用于空间机动平台武器SINS的传递对准中。该方法能够在线估计并修正系统模型,提高状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性,同时也降低了系统状态变量的维数,减小了计算量。仿真结果表明,该方法的收敛速度和滤波精度都明显优于标准Kalman滤波,有效地提高了空间机动平台武器SINS动基座传递对准的精度和速度。     

捷联惯导系统级余度技术研究(上)

为提高捷联惯导系统(SINS)长时间工作的导航精度，分析了SINS的姿态角、飞行速度和定位三类基本误差，以及系统误差的表示方法。给出了SINS与全球卫星定位系统(GPS)、多普勒导航系统(DNS)组合导航系统的状态方程和误差分析，在给定条件下进行了仿真试验。在此基础上，采用残差X^2和状态X^2检验法，对SINS／GPS，SINS／DNS组合系统中子系统故障检测与隔离的原理和方法进行了研究，并用残差x。检验法对容错组合导航系统进行了仿真。结果表明，采用SINS／GPS，SINS／DNS组合系统可提高导航精度，用残差X^2检验法可判定发生故障的子系统并进行隔离。     

一种捷联惯导系统加速度计时间延迟参数标定方法

针对光学陀螺捷联惯导系统(SINS)中石英挠性加速度计相对光学陀螺仪低频输出相位特性不一致引起的时延问题，研究了一种加速度计时间延迟参数标定方法。在滚转角运动环境下，对影响导航速度的初始对准误差、加速度计测量误差和陀螺仪测量误差进行了详细分析，建立了各个误差源与导航速度误差的关系式；结合50型激光捷联惯导系统的精度指标和滚转轴“指北”条件，对导航速度误差方程进行优化，实现时间延迟参数的标定和补偿。通过数学仿真校验了标定方案的可行性，作为后续深入研究的基础。     

弹性机翼对机载导弹子惯导系统导航精度的影响分析

弹性机翼的振动及杆臂效应会引起机载导弹加速度计输出中的附加干扰加速度，从而引起导弹子惯导系统的导航参数误差。本文通过建立机翼弹性振动模型及惯导误差传播模型，从理论上分析了机翼弹性振动及杆臂效应对子惯导系统导航精度的影响，并进行了计算机仿真研究。     

捷联惯导方位大失准角对准研究

在游动方位角坐标系下建立了方位大失准角条件下的SINS初始对准误差模型.在静基座下验证了该误差模型在方位大失准角情况下的滤波效果,比较分析了不同方位失准角的滤波收敛情况,并与线性模型进行滤波比较.最后,将该模型用于动基座的初始对准.静基座和动基座下的初始对准结果表明所提出的SINS误差模型是正确有效的.     

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统，针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题，提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数，以提高SINS单独工作时的定位精度；此外，提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验，结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差，相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法，有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。     

陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS松组合导航系统

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。     

晃动基座下正向-正向回溯初始对准方法

针对传统方式需要对准时间长的问题，提出一种晃动基座下正向-正向回溯初始对准方法，实现了快速初始对准的目的。首先，给出了导航惯性系粗对准的基本原理，分析了导航惯性系粗对准在回溯过程中的作用。其次，对捷联惯导系统初始对准过程进行了深入的研究，利用导航惯性系建立精对准系统误差模型，将晃动基座时变姿态误差角估计问题转换为时不变姿态误差角估计问题，进而为正向-正向回溯对准奠定了理论基础。在此基础上，详细分析了正向-正向回溯对准的基本原理和设计方法。最后，通过设计仿真实验，验证了本文设计的对准方法可以在303 s内实现晃动基座上航向误差优于0.1°的对准精度。试验结果表明，本文提出的方法具有计算效率高、对准时间短、对准精度高的优点。     

UKF在INS／GPS复合制导中的应用研究

随着科学技术的发展，复合制导技术在现代战争中得到了充分的重视与发展，并被成功地应用到许多武器系统上。其中，惯性导航与卫星导航构成的复合制导系统由于其诸多优点而成为当前制导领域的研究热点之一。而作为其中的一项关键技术，滤波技术也取得了长足的进展。以导弹武器为应用背景，对UKF在INS／GPS复合制导中的应用进行了相关研究。     

捷联惯性/大视场星光组合导航方法研究

近年来,使用星敏感器的导弹、火箭惯性组合导航成为国内外研究的热点.本文对捷联惯性/大视场星光组合导航方法进行了研究,建立了卡尔曼滤波方程,并利用SINS误差转移矩阵方法估计主动段导航误差.数学仿真表明:捷联惯性/大视场星光组合导航方法不仅可以修正姿态角偏差和陀螺常值漂移,还可以对主动段的速度、位置误差有很好的估计效果.     

平流层飞艇的组合导航研究

针对平流层飞艇的飞行特点,提出SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出SINS/陆标组合导航的观测模型,并将状态与偏差分离的估计算法与联邦滤波相结合,应用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统可以有效改善平台误差角的估计精度,同时,提出的简化状态与偏差分离联邦滤波算法能在保持滤波精度基本不变的前提下减少计算量.     

卫星信号缺失情况下GPS/SINS组合导航系统研究

针对GPS/SINS组合导航在复杂环境中出现的卫星信号不全情况,在分析SINS误差模型的基础上建立了组合导航的松组合和紧组合模型,采用无迹卡尔曼滤波对两种组合模式进行仿真实验.仿真结果显示,在卫星信号正常情况下,紧组合的导航精度高于松组合;在卫星信号缺失时,松组合转变为单纯的惯性导航,导航误差随时间积累,紧组合虽然误差增大,但在一定时间内仍能提供精确导航信息,提高了GPS/SINS组合导航适应复杂环境的能力.     

发射惯性坐标系下误差角与数学平台失准角的推导与仿真

基于状态空间法的捷联惯性/天文组合导航系统(SINS/CNS)需要数学平台失准角作为观测值参与滤波估计,工程实际只能得到SINS、CNS二者的姿态误差角.以弹道导弹为背景,在发射惯性坐标系下分别推导了四元数和欧拉角形式的姿态误差角与数学平台失准角之间的相互转换矩阵.建立了弹道导弹SINS/CNS数学模型,并采用EKF和UKF算法验证了该转换矩阵.仿真结果表明误差转换矩阵的正确性.     

偏振光/地磁/GPS/SINS组合导航方法

为了提高微小型飞行器导航系统姿态测量性能，提出偏振光／地磁／GPS，SINS组合导航方法。推导了三维空间中应用偏振光／地磁辅助测姿原理，并证明了系统具有完全能观性，指出了观测结构具有退化现象和退化条件。采用联邦卡尔曼滤波方法实现了组合导航算法，利用Madab仿真方式对单独使用偏振光和同时使用偏振光／地磁辅助的组合导航系统的测姿修正效果和能观度改善效果进行了检验和比较。结果表明偏振光／地磁／GPS／STNS组合对测姿的修正能力优于单独使用偏振光辅助的情况。由此可以得出该方法能够改善导航系统能观性和精度的结论。     

基于偏振光及重力的辅助定姿方法研究

提出了一种以太阳方向矢量为基准的偏振光导航方法,该方法利用太阳方向矢量物理意义明确的特点,消除了直接利用偏振光进行导航定向时存在的180°模糊性问题。为完全观测载体姿态,同时引入了重力观测量,提出了利用偏振光及重力矢量联合辅助定姿的方法,并详细推导了该方法的观测方程,同时给出了当姿态误差较小时,观测方程的简化线性形式。利用该姿态观测方程,设计了基于偏振光及重力辅助定姿的偏振光/GPS/SINS组合导航算法。理论分析及仿真表明,通过引入偏振光及重力矢量进行辅助定姿,导航系统可以直接观测载体的平台姿态误差,进而增强了系统对载体姿态的估计性能,且使得组合导航系统可以完成大初始姿态误差时的导航任务。     

一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法

针对传统捷联惯导算法模型为非线性,需要对姿态、速度和位置分步运算,且高动态下算法精度较低的问题,提出一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。利用伪线性模型及其分析方法,将传统的地理系下捷联惯导方程各部分转换成伪线性形式,定义导航向量并建立其系统模型;再利用高阶数值积分算法提升导航向量更新精度,得到地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。最后,用仿真评估算法精度,与传统捷联惯导算法相比,大机动条件仿真中伪线性捷联惯导算法的精度提升了两个量级;旋转弹飞行仿真中导航误差不到传统算法的1/5。提出的伪线性捷联惯导算法结构简单,采用一个更新回路即可完成导航向量更新,且在高动态大机动条件下具有更高的算法精度,因此,对于捷联惯导算法研究与工程应用有一定的参考价值。     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。