旋转调制下的抗晃动干扰初始对准方法

针对晃动基座下的对准精度受限于惯性器件常值误差，提出了旋转调制下的抗晃动干扰初始对准方法。首先，分析了单轴连续旋转调制技术对常值误差的补偿机理，并在此基础上建立了晃动基座下的惯性器件输出模型;其次，详细推导了基于双重积分的惯性系粗对准算法，通过惯性坐标系下的姿态更新跟踪载体实际姿态变化消除了角晃动干扰，通过对比力进行双重积分克服了线振动影响;最后，在粗对准算法基础上，进一步建立了旋转调制下的系统状态方程和量测方程，通过反馈校正的卡尔曼滤波算法实现最优估计精对准。仿真结果表明:旋转调制下的抗晃动对准方法在克服晃动干扰的同时，能够解决对准精度受限问题，有效提高了初始对准精度。     

基于频域分离算子的SINS抗晃动干扰初始对准算法

在基于惯性参考系的捷联惯导系统（SINS）初始对准算法中,使用一次积分抑制线晃动干扰作用有限。通过分析惯性系重力矢量和晃动干扰加速度的频率特点,引入频率分离算子概念,特别是使用频率特性精心设计的无限冲击响应（IIR）滤波算子时,能够有效抑制线晃动干扰,同时对反映重力信息的比力和惯性系重力参考矢量实施同步滤波,使它们都能顺利通过,即使在滤波器输出没有稳定的情况下也可给出可靠的初始对准结果,从而实现快速精确初始对准。车载试验验证表明所提算法可直接用于SINS抗晃动干扰精对准。     

直接对准算法及遗传算法在SINS初始对准中的应用研究

分析了捷联惯性导航系统（SINS）应用直接对准算法进行初始对准的基本原理，并验证了基于中等精度惯性器件的量测值进行静基座直接对准的可行性。简要介绍了遗传算法（GA）及其搜索过程，提出了根据静基座直接埘准的结果，确定GA遗传空间的方法，并构造了GA的适应度函数。仿真结果表明，与常规滤波算法相比，结合使用直接对准和遗传算法两种方法进行SINS静基座初始对准，不仅大大缩短了对准时间，精度也与其相当。     

摇摆状态下基于非线性误差模型的惯导对准研究

摇摆状态下无法使用传统解析方法完成粗对准。为避开摇摆基座的粗对准问题,提出 了基于捷联惯导非线性误差模型的直接精对准算法。推导了捷联惯导的非线性速度误差方程 和姿态误差方程,基于速度量测信息给出了非线性对准模型,通过UKF算法估计失准角完成 摇摆状态下的精对准。算法可允许初始姿态误差达到40°。通过计算机仿真和摇摆台试验 对算法进行了验证分析。在给定试验条件下,在600秒对准时间内达到水平 0.02° ,方 位0.1 7°的精度。同时计算机仿真结果表明需对惯导速度进行反馈校正来保证模型的工作精度。
     

一种新的动基座快速传递对准方案及其仿真研究

针对捷联惯导系统的动基座初始对准问题,提出了一种新的动基座快速传递对准方案。该方案采用速度 姿态变化量匹配,直接对主、子惯导导航坐标系之间的失准角进行估计,可以使航向失准角快速收敛。通过仿真,研究了注入噪声和测量噪声水平、机动运动强度和幅度、复合机动运动、载机运动方向等六个因素对对准性能的影响。结果表明:其对准性能取决于水平失准角的估计精度和速度;失准角的估计精度和速度与注入噪声水平和测量噪声水平、机动运动的强度和幅度有关;复合机动运动对对准性能有正反两方面的影响。     

初始对准误差对惯性制导误差影响的简化算法

惯性制导系统初始对准的主要任务是精确确定载体坐标系和制导坐标系之间的初始方向余弦矩阵和载体的初始速度。惯性制导的精度在很大程度上取决于系统初始对准的精度。本文基于初始对准误差引起的惯性导航误差模型,针对近程战术武器系统,在一定精度范围内,忽略引力变化和发射时载体的初始速度,推导出初始对准误差对惯性制导误差影响的简化算法。该算法具有模型清晰,计算简便,易于使用的特点,避免了繁琐的运动学建模和编程计算过程,并且为在项目论证阶段不具备完备的总体数据支持的条件下,进行初始对准精度指标分配提供了理论依据。并经仿真验证,简化算法具有一定的精度。     

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。     

基于地轴矢量解算的SINS无纬度支持自对准方法

针对无纬度条件下SINS初始对准问题，提出了一种基于地轴矢量解算的对准方法。在静止基座下，利用陀螺仪敏感地轴矢量，直接建立导航系轴向矢量在载体系的正交投影，解析式确定姿态矩阵；晃动基座条件下，根据惯性系重力矢量观测，构建以地轴矢量为旋转轴的两组等角旋转矢量序列，利用QUEST算法求解旋转四元数实现对地轴矢量的优化解算，并以此建立导航系轴向矢量的载体惯性系投影，最后利用陀螺跟踪载体系相对惯性系的变化，确定载体系相对导航系的姿态关系。静止基座解算实验表明直接解析式对准与传统的解析式对准精度相当，但解算效率得到了提高；晃动基座仿真与船载实验均表明基于四元数的地轴矢量优化解算在精度上要优于三矢量几何解算方法，引入低通滤波环节后，对准精度进一步提高。     

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。     

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。     

岸舰导弹捷联惯导系统初始对准过程的研究

研究了岸舰导弹捷联惯导系统的初始对准过程中粗对准和精对准两个阶段的计算方法，并通过仿真分析了计算周期、低通数字滤波器和各种干扰等对对准精度的影响。分析结果表明，该方法有较高的精度，对岸舰导弹的技术准备过程具有一定的指导意义。     

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。     

一种快速精确的惯导系统多位置初始对准方法研究

传播的多位置初始对准方法虽然使惯导系数静基座初始对准的精度得到明显提高，但是用卡尔曼滤波器对其状态变量进行估计时，方位失准角收敛很慢。本文通过对惯导系统误差模型的合理简化，提出了一种快速精确的多位置估计方位失准角的方法，直接利用水平失准角快速收敛的特性估计方位失准角，从而提高了整个惯导系统静基座对准的精度和速度，计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

GPS定姿系统/捷联惯性导航系统组合技术研究

研究了GPS定姿系统和捷联惯性导航系统二者的组合技术 :根据传递对准技术 ,研究了GPS定姿系统在捷联惯性导航系统的初始对准中的应用 ;根据空间几何约束 ,研究了模糊度的搜索算法 ,以提高定姿系统的计算效率和稳定性。实验证明 ,方案切实可行 ,收到了良好的效果。     

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