空间平台武器系统传递对准匹配方式

根据建立的传递对准模型和用于导航解算的轨道运动学模型,提出了速度匹配、比力匹配、角速率匹配和姿态匹配等空间平台武器系统传递对准的不同匹配方式,并对不同匹配方式及其组合的传递对准性能进行了仿真分析,研究了弹性变形的影响。结果表明：速度＋角速率和比力＋姿态等组合匹配方式的传递对准性能较优。     

基于H∞与Kalman联合滤波的二次快速传递对准方法研究

将H∞滤波用于舰载导弹捷联惯导系统（SINS）的动基座传递对准。仿真研究结果表明，在测量噪声强度较小时，H∞滤波方法的显著特点是估计速度优于Kalman滤波，其估计精度略低于Kalman滤波。为提高动基座传递对准的快速性，将精对准分为两次进行。第一次精对准利用日。滤波估计速度快的这一优点，通过速度匹配进行水平对准，第二次精对准采用Kalman滤波通过速度加姿态变化量匹配进行航向对准。仿真结果表明，在测量噪声强度较小时，第一次对准可在2秒钟之内完成，第二次对准可在7秒钟之内完成。两次传递对准可在9秒钟之内完成。     

一种新的基于姿态四元数匹配的传递对准方法

设计了一种新的姿态四元数匹配传递对准方法,并以载机姿态四元数与弹体姿态四元数的四元数乘积作为量测量,推导了姿态四元数匹配量测方程。通过理论分析,得出了载机平台失准角、弹体平台失准角、弹体安装误差角和机翼颤振变形角为小量的情况下,这些量与量测量之间的关系。推导了传统的姿态角匹配传递对准方法量测方程,与之相比,姿态四元数匹配量测方法明显降低了计算量,并分别对两种姿态匹配方法进行了仿真,仿真结果表明：新的姿态四元数匹配方法与传统姿态匹配传递对准方法具有相同的精度。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

考虑火箭弹弹性变形的视线角速率提取算法

为了解决火箭弹因弹性变形导致捷联导引头视线（LOS）角速率提取精度降低的问题,建立了瞬态坐标系下的火箭弹刚-柔耦合动力学模型与弹性变形在线辨识模型,提出了考虑弹性变形的视线角速率提取方法;针对模型近似误差及观测噪声非高斯导致传统非线性滤波算法估计精度不足的问题,提出了一种6阶嵌套隐式龙格库塔（NIRK）精细积分的连续-离散扩展集员滤波算法（CD-ESMF）,实现了考虑火箭弹弹性变形情况下的视线角速率高精度提取。     

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。     

考虑机翼弹性变形时的传递对准方法研究

传递对准时 ,飞机机翼的弹性变形会对挂在机翼上导弹的子惯导系统的对准精度产生很大的影响 ,因此需要对弹性变形进行建模。此时 ,KainandCloutier提出的“速度 +姿态”匹配的方法已不再适用。本文提出了一种“速度+角速度”匹配的快速传递对准方法 ,并且采用了一种更符合实际飞行情况的仿真方法对安装误差角和弹性变形角进行了估计。结果表明 ,这种匹配方案的对准精度比“速度 +姿态”匹配的对准精度提高了至少一个量级以上 ,而且可以达到要求的精度     

“速度积分”匹配传递对准方法研究

传递对准时,飞机机翼的弹性变形会对挂在机翼上导弹的子惯导系统的对准精度产生很大的影响。本文研究了"速度积分"匹配传递对准方法,通过与速度匹配和"速度+姿态"匹配方法的仿真结果进行比较得出以下结论:"速度积分"匹配方法比速度匹配和"速度+姿态"匹配方法更适用于机翼存在较大弹性变形时的传递对准。另外,此种方法对由时间延迟所引起的时间标记偏差也有比较好的估计效果。     

真航向测量系统初始对准中的UKF应用研究

研究了“真航向测量系统”（简称TNDS True North Determination System) , TNDS组合中等精度的INS和MS860型GPS系统,应用UKF (Unscented Kalman Filter）最优估计滤波算法,实现的高精度快速初始对准。论文重点推导了TNDS初始对准的非线性误差模型,并实现了TNDS中基于该模型的UKF滤波,TNDS系统的UKF组合初始对准算法最后进行系统试验测试。试验数据表明：采用了UKF滤波后,TNDS的航向初始对准中,航向失准角为25. 时,达到同样的对准精度0.1. , INS自对准时间由原来的2879s缩短为179s;纵横摇的失准角对准到同样的精度内,时间相应的减小了一个量级;同时TNDS速度的发散也得到了抑制。
      

一种更精确的带有杆臂补偿的速度加姿态匹配传递对准模型

针对捷联惯导系统的传递对准问题,提出了一种更精确的带有杆臂补偿和速度差乘积项的速度加姿态匹配的传递对准模型。对准模型中增加杆臂补偿项提高了系统的稳态精度;增加速度差乘积项改善了系统的动态响应,加快了滤波器收敛速度。采用“摇摆机动”的飞行轨迹,对传递对准滤波器进行了仿真;仿真结果证明了传递对准模型的有效性。     

一种新的快速传递对准方法及其可观测度分析

传递对准能够充分的利用丰惯导(MINS)的高精度导航信息,使子惯导(SINS)获得较高的对准精度和较快的对准速度,成为机载、舰载武器惯导系统初始对准的首选方案.为了实现快速传递对准,美国学者Kain放弃了在导航坐标系内定义姿态误差进而建立误差模型的传统方案,在载体坐标系内分别定义了真实姿态误差和计算姿态误差,并分别建立了误差模型,并在该模型的基础上提出了具有较快对准速度和较高对准精度的"速度+姿态"匹配快速传递对准方法.提出了基于该误差模型的"速度+角速度"匹配快速传递对准方法,并对基于奇异值分解的町观测度分析方法进行了改进,通过可观测度的分析表明本文所提方法使得真实姿态误差的可观测度有较大的提高,仿真结果验证了理论分析的结论,各个坐标轴上姿态误差角的估计精度都有不同程度的提高,特别是方位误差角的估计误差减小为不到原来的1/3.     

空间平台下传递对准方案

提出了惯性坐标系下空间平台主惯导与有效载荷子惯导之间的传递对准方案。首先, 介绍了惯性坐标下捷联惯导系统算法及其流程图。然后,推导了惯性坐标系下的传递对准状 态方程,包括捷联惯导系统误差方程以及姿态失准角模型方程;推导了传递对准姿态匹配量 测方程。最后,给出了传递对准最优状态方程和降阶状态方程,并且讨论了仿真流程和仿真 环境;传递对准仿真结果表明在10s时间内,在给定的机条件下,子惯导与主惯导的失准角估计精度在1′以内。     

预测滤波算法在微小卫星姿态确定中的应用

讨论了利用卫星姿态动力学与矢量观测信息融合确定卫星姿态的方法。引入基于模型误差最小准则的预测滤波算法,实现对未知扰动的实时辨识与估计,克服模型误差影响。针对预测滤波算法存在模型误差加权阵依赖经验选择的不足,提出了模型误差加权阵偏小设计准则,使预测滤波算法对模型误差的估计引入高频分量,根据卫星姿态机动速度远小于高频噪声的事实,采用ＦIＲ数字滤波器滤除由高频分量引入的噪声,放宽了模型误差加权阵的设计范围。仿真表明：应用该设计准则的预测滤波算法与优化模型误差加权阵的估计效果相当,且滤波精度对模型误差加权阵参数的选择不敏感;该法也克服了优化模型误差加权阵在滤波初始时刻的振荡。     

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。     

基于修iE Rodrigues参数和UKF的姿态估计算法

以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波(uKF)设计了一种全姿态估计算法.修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用于全姿态运动情况.利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现象的发生.UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计.本文针对"陀螺 矢量观测"这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器.状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变,引起姿态估计器的滤波波动.为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究

在光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响对准精度的重要因素。通过离线的建模和滤波,能够在一定程度上抑制光纤陀螺随机漂移的影响,但由于受环境因素及光纤陀螺重复启动性能的影响,离线建立的模型通常不具备普适性,无法实现初始对准中随机漂移的在线滤波。为了解决这一问题,论文研究了随机漂移的实时滤波方法,包括基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法和基于滑动数据窗的小波实时滤波方法,并对两种方法进行了改进。最后,进行了光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准试验,研究了两种滤波方法对对准精度的影响,试验结果表明两种在线滤波方法均能够在较大程度上提高初始对准的精度,而且小波实时滤波方法的精度和实时性均优于基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法。
     

一种用于机载导弹动基座传递对准精度分析的工程方法

提出了一种在不具备精确标定设备的试验条件下,分析动基座传递对准精度的工程方法。基于传递对准的安装误差角滤波估计结果,修正子惯导的初始姿态,并重新进行子惯导的导航解算。通过比较初始姿态修正前后子惯导的导航误差,分析对传递对准的精度。对试验数据的处理结果表明:用该法进行子惯导的导航解算,所得速度和位置精度大幅提高。     

AEKF在姿态确定中的应用研究

设计了加性扩展Kalman滤波器(AEKF),对卫星姿态进行了准确估计。针对四元数法描述卫星姿态所引起的信息冗余能使滤波误差协方差阵产生奇异,并导致滤波发散,为此提出了用协方差阵降维法解决该问题。仿真结果表明,应用本文设计的滤波器,能有效克服姿态敏感器的量测噪声,准确估计出卫星的姿态。     

一种快速传递对准的方法

传递对准是战术机载武器惯导系统初始对准的一种有效办法。本文采用了一种“速度 姿态匹配”的快速传递对准方法 ,推导了这种方法的数学模型。采用一种简单的飞行轨迹 ,对传递对准滤波器进行了仿真 ,结果表明在较短的时间内 ,子惯导系统不对准角的估计可达到要求的精度。     

H∞滤波与粒子滤波在SINS传递对准方面的比较研究

为提高传递对准的精确性和鲁棒性,将H∞滤波和粒子滤波运用到SINS动基座传递对准,并对H∞滤波和粒子滤波应用于传递对准的鲁棒效果进行了比较。仿真结果表明,在有色噪声和白噪声强度较小时,两种滤波方法的滤波精度差别不大,但当有色噪声和白噪声强度较大时,粒子滤波精度优于H∞滤波。并且就估计精度而言,其鲁棒性优于H∞滤波,但H∞滤波的估计速度优于粒子滤波。