基于角增量和角速率的旋转矢量算法的等效性

推导了基于角增量和角速率的两种旋转矢量算法（RVA）及其计算误差,并从理论上分析、比较了两种RVA及其圆锥补偿误差（CCE）;在不考虑传感器误差情况下,对两种算法的CCE进行了基于典型圆锥运动的仿真。结果表明,两种RVA的CCE由采样频率和圆锥运动频率的比值定量确定：当比值大于1〖KG*9〗000时,相同子样数的两种算法的CCE相等;两种RVA具有圆锥误差补偿效应的范围为该比值介于3和1〖KG*9〗000之间。在该有效范围内,CCE随比值的减小而单调增大,并且相同子样数的两种算法的CCE随着子样数的增大而趋于相等;当比值小于等于3时,两种算法的圆锥误差补偿效应同样减弱。从而得出两种算法的圆锥误差补偿效应的近似等效性。对于捷联惯组的设计、RVA的选择及其在惯组高动态环境下的应用具有一定指导作用。     

锥运动条件下新的速度误差补偿项研究

经典的捷联惯导积分算法往往需要在姿态更新过程中对圆锥误差项进行精确补偿。虽然考虑了载体姿态变化的影响,但速度更新算法通常忽略了圆锥效应的作用。就圆锥误差项引起的速度误差进行了研究。指出其与陀螺角增量对速度更新的影响方式相同。在假设的线性斜坡模型条件下,利用两个连续的角增量和比力增量,详细推导了新的速度误差项的二子样更新补偿算法。在一种特殊的机动条件下,即当载体绕横轴作圆锥角振动的同时又沿立轴作同频同相的线振动,推导的二子样优化算法能够使该误差补偿项的平均性能最优。仿真结果证明该优化算法能够对新的速度误差积分项进行有效的补偿。     

一种求解姿态不可交换误差补偿系数的通用方法

针对捷联惯导姿态更新算法中的不可交换误差补偿系数求解问题,论文在多项式角运动条件下建立了角速度多项式、角增量多项式与多子样角增量采样之间的线性关系,根据等效旋转矢量微分方程中不可交换误差多项式的向量叉乘特点,将叉乘转化为多项式系数的卷积运算,推导给出了计算任意子样数不可交换误差补偿系数的数值方法,新方法易于软件编程实现。最后,通过仿真计算给出了2~6子样误差补偿系数,其中2~4子样结果与已有文献完全相同,而5、6子样为首次给出。     

旋转平台惯导系统旋转效应误差高精度补偿算法

为提高HRG平台惯导系统的自主导航精度,利用旋转平均技术组建了旋转式HRG平台惯导系统。针对旋转效应误差对旋转平台惯导系统的导航解算精度影响较大的问题,提出了一种旋转效应误差的高精度速度补偿算法和位置补偿算法。通过分析旋转平台惯导系统的特殊性,提出将坐标变换矩阵完整的旋转矢量表达式代入速度和位置更新方程以得到完整的误差补偿表达式;为避免直接积分求解,采用余弦函数对载体加速度在台体坐标系上的分量进行拟合,从而实现了精确的补偿运算。仿真及试验结果表明,算法能更有效的补偿系统旋转效应误差,提高了旋转平台惯导系统的导航精度。     

高动态环境中导弹捷联惯导系统圆锥误差

分析了高动态环境中导弹捷联惯导系统(SINS)圆锥误差形成的原因。研究了由陀螺频带不足、量化误差和安装误差，以及姿态更新率过低造成的圆锥误差。给出了计算公式，并在一定条件下计算了误差的大小。分析结果表明．不能正确感测运载体的角运动和姿态更新率过低是引起圆锥误差的主要因素。     

捷联惯性导航系统姿态算法研究

用四元数和旋转矢量在捷联惯导系统中表示姿态矩阵,在圆锥运动的条件下,对旋转矢量算法进行了优化。对四元数、旋转矢量优化算法进行了仿真比较。仿真结果表明:等效旋转矢量算法明显优于四元数算法。     

红外旋转弹导引头捷联惯导系统的姿态算法研究

对红外旋转弹导引头捷联惯导系统的算法进行了研究。分析了姿态更新的等效旋转矢量法及锥运动环境中的优化算法,理论推导了合理引入角位置传感器数据进行弹体姿态解算的方法,基于捷联惯导导引头坐标转换关系,通过欧拉角坐标转换和四元数坐标转换将导引头光轴系中的框架角速度转换至半弹体系中,由半弹体角速度解算出当前导引头的姿态和位置。试验结果验证证明了方法的正确性,解决了交班时扫描搜索阶段的弹体姿态求解问题,保证了对导弹姿态的有效控制。     

多子样旋转矢量捷联姿态算法的一般结果

这里给出了任意陀螺子样数下等效旋转矢量捷联姿态算法的一般结果。利用本文给出的公式 ,多子样等效旋转矢量算法可以很方便的由计算机得到 ,无需进行繁琐的推导 ,本文的工作为捷联姿态算法的设计提供了方便性和灵活性     

捷联惯导位置更新中的二子样涡卷补偿优化算法研究

研究了高动态环境下捷联惯导位置更新中的涡卷补偿算法。首先,给出了以地理坐标系为导航坐标系的位置更新算法;然后,基于曲线拟合的思想方法,推导了位置更新的二子样和三子样涡卷补偿算法,并且在划船运动(一种引起涡卷效应的典型高动态环境)下对二子样涡卷补偿算法进行优化,提出了位置更新的二子样涡卷补偿优化算法。仿真结果表明,二子样涡卷补偿优化算法的精度要比二子样涡卷补偿算法高,而其计算量与二子样涡卷补偿算法相当。     

闭环轴角解算误差分析及精度补偿方法

高精度的光机运动控制对空间光学遥感器的成像品质具有重要意义。旋转变压器是光机运动控制系统的重要角度测量元件之一,提高旋转变压器轴角解算精度对提高光机控制性能有重要作用。文章首先分析了闭环鉴幅式轴角解算原理,其次推导了由于旋变测量信号不完全理想带来的解算误差模型,其误差呈正弦分布,频率为被测信号频率的2倍,幅值与误差系数成正比。并用实验数据证明了误差模型的正确性。最后给出了基于模拟信号的硬件补偿方法和基于数字信号的软件补偿方法。实验证明了补偿措施有效,能将解算误差降低一个数量级。     

扩展旋转矢量捷联姿态算法

给出了一种新的旋转矢量捷联姿态构造算法，该算法由陀螺样本的多重积分来构造旋转矢量的最小二乘估计。新算法具有较好的顺序递推结构，易于在机载计算机上编程实现，比传统方法更容易满足一些限制较多的特殊应用。文中还给出了该算法在机载计算机上的计算流程及算法的局部硬件化实现。     

旋转矢量航姿算法的一种新的表达式

传统的旋转矢量航姿算法一般采用陀螺的角增量输出来构造积分算法，本文将光纤陀螺输出的角速率信号再引入航姿计算，提出一种新的航姿算法表达式，并分析了此算法在圆锥运动输入下的误差。与传统的旋转矢量法比较，新算法具有较高的精度，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。     

基于简化误差修正的卫星姿态确定算法

针对典型的星敏感器/陀螺姿态卫星确定算法运算复杂这一问题,提出了一种基于简化误差修正的星敏感器/陀螺卫星姿态确定算法.通过对陀螺角速度进行简化修正,减少了滤波器的状态变量,降低滤波器的复杂性.仿真结果表明：该算法在保证姿态确定精度的条件下,能够减少运算量,提高算法的实时性.     

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。     

脉冲噪声下基于梯度加权平均的变步长NLMP算法

针对非高斯 α 稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度加权平均的变步长归一化最小平均p范数(VSS-NLMP)算法。该算法基于梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方权值偏差(MSD)这一特点,通过对梯度矢量的平滑减小梯度噪声的影响,然后利用平滑梯度矢量的欧氏范数和系统误差的分数低阶矩控制步长的变化。文中给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行简要分析,仿真结果表明,本文新算法较现有变步长NLMP算法具有更快的收敛速度和更高的稳态精度。     

对日观测卫星无陀螺姿态确定算法研究

研究了两种无陀螺姿态确定算法:Kalman滤波算法和二阶差分算法。基于某对日观测卫星,将“陀螺 太阳导行镜”组合Kalman滤波算法与以上两种无陀螺定姿算法进行了仿真比较。结果表明,Kalman滤波算法和二阶差分算法均能较好地实现对日观测卫星三轴姿态角和姿态角速度的估计。     

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。     

基于陀螺和星敏感器的卫星姿态确定算法

主要研究了基于陀螺和星敏感器配置的卫星姿态确定算法.为保证卫星姿态确定的高精度,利用星敏感器提供的姿态四元数结合扩展卡尔曼滤波,对陀螺漂移进行实时补偿.并利用在轨数据,通过matlab数学仿真,验证了高精度滤波算法的有效性.所设计的滤波器能准确估计陀螺漂移,估计误差优于5.56×10-5(°)/s;姿态估计误差优于0....     

矢量观测确定卫星姿态的预测粒子滤波算法

在矢量观测的基础上,针对单独的星敏感器定姿,提出了一种将粒子滤波(PF)和预测滤波相结合的姿态确定算法,通过设计粒子初始化,结合重要性采样、重采样和规则化等手段,成功地将姿态四元数作为状态粒子进行更新和传递,避免了状态方程的线性化和协方差矩阵的计算;利用预测滤波算法估计模型误差和姿态角速度,在保证滤波精度的同时,有效降低了粒子滤波器的维数.实验在某对地观测通用小卫星平台上进行,选取卫星自由飞行状态和飞轮控制对地稳定模式,分别对滤波器进行了仿真,实验结果验证了该算法对本质非线性、非高斯的卫星姿态估计问题具有快速的收敛性能和良好的稳定精度.该方法还为粒子滤波器的设计和无角速度敏感器测量的飞行器姿态确定提供了借鉴.