捷联惯性测量组合综合评估方法研究

简要论述了捷联惯性测量组合评估系统在小样本下的性能评估方法,给出了小样本下正态性分布结构和采用随机加权的评估算法。采用此评估方法可以实现对惯组的综合性能的分析与评估,对落点偏差的分析预测,从而实现对射前优选惯组的辅助决策。     

冗余惯性导航系统信息一致性判断方法

针对冗余惯性导航信息识别问题,提出一种基于Siamese网络的导航信息一致性判断方法。采用一段时间内的惯导数据变化趋势,模拟人脑对数据信息一致性的判断。首先建立惯组测量模型,获得不同状态的惯组测量数据,导航解算等处理后得到一段时间内7类21维的数据信息构造样本对。然后通过设计Siamese网络结构,采用卷积神经网络提取样本对特征向量进行网络训练。最后进行实验仿真验证。结果表明,本文采用552对小样本数据进行训练的结果,在与训练样本存在差异的497对测试样本上达到了98.19%的准确度,说明网络具有一定的泛化能力。神经网络训练结果稳定,在测试集上的准确度高。为冗余惯性导航系统信息一致性判断提供了新思路。     

基于Bootstrap方法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

针对捷联惯性测量组合（捷联惯组）历次测试数据小样本的特点，在总体分布参数形式未知的情况下，根据已有的先验信息，提出了通过Bootstrap重采样技术，获得捷联惯组历次测试数据总体参数的验前分布。结合当前样本信息，给出捷联惯组历次测试数据的验后分布。将统计推断建立在验后分布基础之上，可以减小小样本情况下的统计分析误差。     

惯组误差天地一致性检验方法探讨

以捷联挠性惯性测量组合(简称惯组)为例,探讨了一种在惯性仪表冗余条件下,利用飞行试验遥测数据分离惯组误差系数,检验惯组误差天地一致性的方法.首先介绍了基于遥测数据分离惯组误差参数的方法和判断天地一致性的方法,然后从参数间的相关性、分离精度两方面分析了方法的有效性,实例分离结果证明了方法的有效性.本方法可以有效解决外测精度难以满足惯导系统误差系数分离精度要求、用遥外速度差分离误差系数时参数间强复线性相关的困难,能可靠检验惯组误差的天地一致性.     

基于Bayes网络的惯导系统多源试验信息融合方法

提出了一种基于Bayes网络的惯导系统多源试验信息融合方法,旨在为惯导系统的精度鉴定工作提供新的研究思路。首先利用环境折合因子建立不同类别试验信息间的相互联系,然后通过Bayes网络构建反映所有变量关系的图形映射模型。根据试验信息,Bayes网络中的MCMC算法可以快速获得环境折合因子等变量的验后统计特性,继而可以实现不同试验条件下惯导系统误差模型的信息折合。针对惯导试验数据的小样本特性,还讨论了两种不同的信息折合方法。地面标定试验和车载试验信息融合的仿真结果表明了上述方法的有效性。     

基于最大熵法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

研究在验前信息贫乏的情况下,使用异源验前信息确定捷联惯性测量组合(简称捷联惯组)历次测试数据验前分布的方法.将熵的概念引入验前分布的研究中,研究了在小样本条件下通过最大熵法确定捷联惯组历次测试数据验前分布的方法.研究结果表明这种方法能够准确有效地揭示捷联惯组历次测试数据的统计特性,克服了验前信息不足带来的统计分析误差,有效的提高了统计分析的质量.     

基于多目标遗传算法的反舰导弹中制导惯组精度优化分配方法

针对反舰导弹的中制导惯组精度分配问题,提出了一种基于遗传算法的精度优化分配方法。首先,分析了影响中末制导交班的误差因素,建立了中末制导交班模型;然后,依据误差实现的技术难度、成本等综合指标建立了惯组工具误差指标实现的代价函数;最后,利用多目标遗传算法实现惯组工具误差分配。仿真结果表明,该方法分配的惯组工具误差精度能可靠地保证中末制导交班条件,且指标实现的代价最小。     

捷联惯组空间五点减振的振动耦合分析

针对某型光纤(FOG)捷联惯组(SINS)的轻量化设计要求,采用了空间五点减振的布局方案。基于弹性中心理论计算了空间五点减振系统的弹性中心和偏心量,在捷联惯组存在质心偏移的情况下,增设第五点减振器可以将减振系统的弹性中心和捷联惯组惯性测量系统质心之间的偏心量减少到1.42mm。从刚体动力学出发对振动耦合的解耦条件进行了讨论,指出捷联惯组在惯性主轴偏移的情况下,空间五点减振系统无法实现角振动的解耦,但是通过调整IMU结构布局的质心,或通过调整减振器的刚度比,都可以实现线振动和角振动的解耦。用有限元方法对上述两种解耦方案下捷联惯组的冲击响应进行了计算,仿真结果表明,调节质心和调整减振器刚度两种方法对于降低IMU振动耦合的效果均较为理想,由线冲击引起的角振动降低了约29~100倍。     

基于灰色模型的捷联惯组历次测试数据分析

捷联惯组历次测试数据反映了捷联惯组的逐次通电稳定性,它是引起制导工具误差的主要影响因素。本文采用建立捷联惯组历次测试数据灰色模型的方法对其逐次通电稳定性的变化趋势进行预测。通过仿真计算,验证了利用该方法进行短期预测的有效性。     

一种惯组外场标定振动干扰的分离方法

惯组在外场进行标定时常会受到地基振动的干扰,这种干扰会对惯组的测试精度造成极大的影响.为解决这一问题,根据工程实际需要,提出了一种基于经验模态分解和数字信号滤波技术相结合的惯组输出振动干扰分离方法.首先利用经验模态分解将受振动干扰的惯组输出分解成若干本征模态分量,然后采用低通滤波器对高频分量进行滤波,对低频分量相应区段做幅值修正,最后将处理过的各分量叠加,即重构出消除振动干扰的信号.相对于传统的剔除野值后的平滑滤波方法,新方法保证了数据信息的完整性,有效降低了振动干扰的不利影响,提高数据信息的可靠性和真实性.仿真实验和工程实践表明,该方法对外场的瞬时振动干扰有较强地分离能力.     

运载器起竖过程中捷联惯组初始对准方法的研究

为了克服运载器在垂直发射时受阵风和振动等干扰产生的随机晃动,提出了一种新的自主式捷联惯测组合初始对准方法。该方法合理地利用了发射流程中捷联惯测组合所提供的信息,在不改变系统结构的条件下,改善了系统的可观测性。因此该方法缩短了初始对准时间,改善了方位对准精度。试验结果证明了该初始对准方法的正确性,具有较强的工程实用性。     

姿态控制系统冗余设计方法与半实物仿真试验

从系统冗余的角度研究了提高运载火箭姿态控制系统可米住的途径，论述了捷联／捷联，平台／捷联冗余姿态控制系统的组成和工作原理，介绍了用姿态角判别故障和用姿态角速度判别故障的两种故障诊断、切换和重构的模式。对捷联／捷联冗余方案进行了半实物仿真试验。     

捷联惯性测量装置的综合环境应力可靠性试验

研究了捷联惯性测量装置综合环境应力可靠性试验方法，分析了捷联惯性测量装置的原理和可靠性指标，并给出了试验方案、环境应力、试验剖面和失效判据等内容。对某型战术导弹捷联惯性测量装置进行的可靠性增长试验表明，该方法可以较真实地模拟实际的使用环境。     

捷联惯组历次测试数据验前分布随机加权中心融合估计法

在小子样理论中,验前分布的获取与表示是一个关键问题。针对捷联惯性测量组合(捷联惯组)历次测试数据验前分布的获取问题,探讨了在异总体情况下,多种验前信息的融合问题。提出了通过随机加权中心融合法实现多种异源信息融合,以获取捷联惯组历次测试数据验前分布,从而减小了小样本情况下的统计分析误差。     

提高捷联惯组使用精度的方法研究

针对导弹武器捷联惯组使用精度不高的问题,提出了通过射前标定和误差系数补偿修正技术 来提高其使用精度。不借助任何外部工具,完全依靠导弹自身提供的信息,射前标定11个误 差系数,利用单次通电特性及等效补偿和落点偏差二次修正技术来减小落点偏差。弹道仿真 结果表明,射前标定方法结合误差系数补偿修正技术能够有效地提高导弹的命中精度。
     

遥感场景分类的批处理协方差神经网络方法

针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题，提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法，能够有效消除局部区域均值的影响，从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU RESISC45数据集中，实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率，可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。     

基于最小二乘支持向量机的小样本建模方法研究

针对捷联惯组历次测试数据小样本建模问题,提出了通过二次修正插值方法解决测试数据的非等间隔性和样本容量小的问题。并通过相空间重构的思想将一维时间序列多维化。最后通过最小二乘支持向量机建立预测模型。实例分析表明,建立在二次修正插值基础之上的最小二乘支持向量机时间序列模型具有较高的预测精度,能够很好地满足对惯组测试数据分析的要求。     

捷联惯导系统内杆臂补偿方法及试验验证

在实际捷联惯组中,三只加速度计的比力测量对应于不同的点位置,如果直接作为捷联惯导算法的输入,角运动条件下会引起导航误差。对于加速度计非正交安装情形,在常规静态标定模型基础上,推导了考虑内杆臂效应后的动态标定模型。以导航速度为观测量,建立了加计组合内杆臂补偿的一般模型方程。针对激光捷联惯性组合,设计了简便的试验方法用于辨识内杆臂参数,高强度的摇摆试验表明内杆臂补偿有效地提高了导航精度,速度误差降低达77%以上。