捷联惯导系统的两种系统级标定方法研究

针对现有捷联惯导的标定方法标定误差大,且部分参数的可观测性较差的问题,本文根据观测量的不同设计两种系统级标定方案,在误差传播模型的基础上,重新推导建立捷联惯导系统的系统级标定模型,分别建立以“速度误差”为观测量的24维大系统标定模型和以“速度误差+姿态误差”为观测量的12维降维标定模型,并设计不同的标定路径。仿真结果表明,两种标定方案都有较高的标定精度,且优势互补,能在不同的标定环境下配合使用。     

混合式惯导原理及其在弹载环境下应用

在介绍混合式惯导技术起源与发展、工作原理、误差抑制机理以及影响因素的基础上,从工程应用的角度,对弹载环境的特点及其在弹载应用中关注的导航策略、动态响应特性以及稳定控制技术等内容进行了分析,为后续工程应用奠定基础。     

捷联惯导加速度计尺寸效应误差建模及其标定

高动态条件下,加速度计（简称加计）的尺寸效应将成为捷联惯导系统精确导航的重要误差源。这个误差源于加计组合中三个加计振动中心（有效的加速度测量点）的不重合。从几何角度对加计尺寸效应误差进行了建模。设计了三类基于精密三轴速率转台的加计尺寸标定方案,即匀角速度旋转、匀角加速度旋转和正弦角加速度旋转方案。以旋转过程中捷联惯导系统的速度输出作为量测,利用Kalman滤波器可以实现对加计尺寸系数的有效估计。利用分段定常系统可观性分析方法研究表明,三类旋转标定机动均能使系统状态完全可观测。仿真结果证明了三类标定方案的有效性,而以匀角速度旋转方案估计过程最平稳,以正弦角加速度旋转方案估计精度最高。     

惯导平台误差快速自标定方法研究

针对惯导平台误差系数标定问题提出了一种平台连续旋转条件下的误差系数自主标定方法.建立了基于框架角动力学方程的平台连续翻滚模型,平台旋转时,系统的框架角和加速度计输出包含了陀螺仪、加速度计的全部误差.利用李导数及输出灵敏度理论全面分析了连续翻滚路径下惯导系统的可观测性.提出了一种结合传统多位置试验的平台连续翻滚自标定方案.仿真结果表明该方案可以在较短的时间内完成平台系统误差系数的高精度标定.     

基于参数估计的捷联惯组整弹标定方法研究

针对传统方法对弹上惯组标定时间长、工作量大、成本高的问题,提出了一种基于参数估计的弹载捷联惯导系统整弹标定方法,对系统的误差参数通过大维数卡尔曼滤波器进行估算。建立了陀螺仪和加速度计的误差模型,加入了惯性导航解算,并进行了状态变量可观性分析。设定了发射车的路径轨迹,让每个误差参数均可被激励,并进行了较为详细的仿真研究,验证了该方法的有效性。     

基于横滚隔离平台的旋转弹惯导系统实现方法研究

为实现反舰导弹的可靠拦截并满足导弹小型化及低成本,对一种基于横滚隔离平台的旋转弹惯导系统实现方法进行了研究。采用横滚隔离平台与成像系统消旋平台复用,建立消旋稳定控制系统的模型,经仿真验证了横滚隔离平台能保证惯导系统在较稳定的载体环境中工作。给出了捷联惯导的初始对准算法,选择捷联惯导自对准算法,经分析发现算法的估计与理论分析结果一致。设计捷联惯导解算算法,用单回路等效旋转矢量三子样算法更新姿态矩阵;在杆臂补偿的前提下用四阶龙格-库塔法更新弹体速度与位置,用数字仿真验证了设计的惯导算法能满足导航精度的要求。选取典型弹道进行评估,仿真结果表明,设计的算法精度基本满足工程实现要求,验证了方法的可行性。     

激光捷联惯导减振系统设计与应用

针对激光陀螺捷联惯导系统在地面动态导航测试中圆概率误差偏大的现象,要求给激光陀螺捷联惯导系统设计出性能优良的减振系统。分析激光惯导的振动模型,结合对比原有惯导减振系统提出双层减振。在对双层减振系统的分析中,把整个安装支架作为减振系统的一部分,充分考虑弹载设备的可安装性,应用有限元法设计出动态性能良好的安装支架和减振器来改善减振效果。通过地面大量振动试验的验证以及反复对支架和减振器参数的优化设计,使得新构建的减振系统的谐振频率避开激光陀螺的机抖频率以及其它需要减振的频率段,减振效果达到了预期的设计要求,可以在飞行器上使用。     

捷联惯导/星敏感器组合系统的在轨自标定方法研究

研究了捷联惯导/星敏感器组合系统中对陀螺仪和星敏感器进行在轨自标定的方法。分析捷联惯导系统和星敏感器的误差源,对陀螺仪随机漂移和星敏感器安装误差进行建模并列入系统状态,建立系统状态方程;利用捷联惯导输出的载体位置、姿态与星敏感器输出的姿态矩阵来构造量测,建立量测方程。设计卡尔曼滤波算法,经过滤波计算获得陀螺仪随机常值漂移和星敏感器安装误差的估计值,从而实现组合系统的在轨自标定。仿真结果表明,基于卡尔曼滤波的在轨自标定方法能够标定出85%以上的陀螺仪随机常值漂移和95%以上的星敏感器安装误差。     

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。     

微型惯导系统在余度配置时的转动标定技术研究

余度技术是提高惯性导航系统性能的一种重要手段。对微小型惯性组合导航系统中的惯性传感器多余度配置技术进行了研究,开发了MEMS惯性器件构成的微型余度配置惯导系统,分析了微小型惯性组合导航系统的特点和误差特性,并经过测试分析,建立了惯性传感器的误差模型。针对余度配置系统静态标定精度低的问题,提出了六位置转动标定算法,该算法只需要一个单轴速率转台就可以标定出IMU误差参数,并对采用低精度陀螺的惯性系统标定具有通用性。经过实际系统测试分析,误差补偿后的微型余度配置惯导系统的系统导航精度明显提高,验证了算法的有效性。     

一种弹道修正弹SINS任意滚转角快速粗对准方法

针对弹道修正弹药出炮口后滚转角处于随机状态,捷联惯导系统(SINS)失准角过大时卡尔曼滤波收敛困难的问题,提出在卫星拒止环境下利用神经网络快速估计初始滚转角的改进方法。在炮口处布设少量导航信标,建立反向传播(BP)神经网络拟合初始滚转角与观测量间的非线性映射模型。针对信标辅助下姿态弱可观的问题,引入惯导测量参数作为输入,提高网络估计精度。采用主成分分析法进行特征提取,简化网络结构。仿真结果表明,与基于非线性卡尔曼滤波的对准方法相比,本算法可实现任意滚转角下的快速粗对准;对射角、初始俯仰角误差未在训练范围内以及存在布设误差等场景也进行了测试,与未优化的BP网络相比,对准精度更高,鲁棒性更好。     

适于惯导系统初始对准的神经网络实时算法研究

通常卡尔曼滤波器被用于解决惯导系统的初始对准问题。由于卡尔曼滤波的运算时间与系统阶次的立方成正比 ,所以当系统阶次较高时 ,滤波器会失去实时性。而神经网络具有函数逼近性能 ,实时性又好。为此 ,本文研究了一种基于扩展卡尔曼滤波原理的权值更新多层神经网络学习算法 ,对此算法进行了详细的推证 ,并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性 ,既真正获得了与扩展卡尔曼滤波器相同的对准精度 ,又大大提高了系统的实时性     

基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究

本文研究了一种基于卡尔曼滤波原理权值更新的多层神经网络学习算法，对此算法进行了详细的推证，并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性，既可获得与卡尔曼滤波器相同的对准精度，又提高了系统的实时性。从而得到了利用神经网络解决惯导系统初始对准问题的一种有效算法。     

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。     

统计滤波理论在飞行器制导系统中的应用

本文叙述了统计滤波方法中具有典型代表性的卡尔曼滤波的基本方法。简要说明了它在惯性平台的自对准与自校准;复合制导中的信息综合以及飞行试验后的误差分离和弹道参数最佳估计中的应用。指出了应用中尚存的问题及今后的可能发展。     

捷联惯导/星敏感器组合导航技术研究

针对在捷联惯导系统中陀螺的误差存在随着时间积累而逐渐增大的缺点,提出了捷联惯导系统+星敏感器的组合导航方案,并进行了仿真及结果分析。以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和CCD光学传感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导+星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

高精度惯性平台连续自标定自对准技术

提出了一种新的惯导误差系数标定方法——连续自标定自对准方法。利用外部参考力矩驱动平台按照一定角速度旋转，在平台加矩角速度、地球自转角速度和重力加速度的影响下，惯导平台的加速度表输出包含陀螺误差系数、加速度表误差系数、平台对准误差以及陀螺和加速度表的安装误差等全部误差信息，并由此得到平台失准角动态方程与加速度表的输出方程。在设计的平台连续旋转轨迹下，使用迭代Kalman滤波获得了全部平台误差系数的精确估计。与传统的多位置翻滚标定方法相比，该方法标定时间短，标定精度高，系统误差参数估值具有良好的收敛性。     

斜装冗余传感器的分布式导航系统研究

为了满足低成本、高性能惯性导航要求,解决传统单一主惯导系统的成本高、体积大等问题,利用低成本MEMS惯性传感器,采用传感器斜装冗余配置,在最优卡尔曼滤波的基础上提出了一种基于虚拟传感器的最优信息融合技术,简化了测量系统的动态模型,减小计算的同时提高了测量精度。将斜装冗余惯性测量节点安装在载体的不同位置构成基于斜装冗余传感器的分布式导航系统,分析了分布式结构,利用基于虚拟传感器的等效模型,设计了分布式导航系统的测量融合系统。通过仿真试验,校验了基于虚拟传感器的最优信息融合有效地提高了测量精度,基于斜装冗余传感器的分布式导航具有较高的导航精度,同时证明此方法具有一定的抗干扰能力,能够抑制载体局部随机扰动对导航性能的影响。     

一种新的惯导平台静基座快速初始对准方法

提出了一种新的惯导平台静基座快速初始对准方法。用两步卡尔曼滤波算法替代常规算法估计水平误差角,根据水平误差角快速收敛的估计结果估计收敛较慢的方位误差角。给出了算法模型。理论分析和仿真结果表明:该算法对水平误差角的估计收敛速度可提高1倍,对方位误差角的收敛速度也相应提高,精度与常规方法一致,是一种有效的快速初始对准方法。