舰载机惯导系统快速传递对准方法建模与仿真

为解决舰载机惯导系统在大方位失准角条件下的快速传递对准问题,提出了一种新的线性化方法.通过舰船坐标系与舰载机标称坐标系之间的方向余弦矩阵,将舰船坐标系与舰载机实际坐标系之间的大方位失准角问题,转化为舰载机标称坐标系与舰载机实际坐标系之间的小方位失准角问题,建立了舰载机传递对准的线性化数学模型,采用"速度+姿态"匹配法对传递对准滤波器进行仿真.结果表明在20 s时间以内曲线即收敛,使得水平失准角误差和方位失准角误差在1以内,满足了对准速度和精度的要求,克服了传统方法对准时间较长的缺点.     

基于五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法的捷联惯导系统初始对准技术

为了改进捷联惯导系统大方位失准角初始对准情况下的方位失准角对准精度和稳定性问题,提出了一种组合对准方法。该方法将Kalman滤波对准模型与罗经对准模型相结合构建了一种组合对准机制,并在此模型基础上提出了基于非线性滤波和鲁棒滤波的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法,将五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法与组合对准机制相结合,从而实现大方位失准角的初始对准。仿真结果表明,五阶容积-二阶平滑变结构滤波对准方法得到的方位失准角对准精度明显优于常见的几种对准方法,且其对准结果的重现性更高。因此,提出的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法能够很好地适用于大方位失准角的初始对准。     

无迹卡尔曼滤波器在惯导初始对准中的应用研究

滤波技术在惯导系统初始对准中的应用是一项重要的研究内容,随着非线性滤波技术的发展,如何通过新的滤波技术来提高初始对准的性能近年来得到了广泛关注。文章针对可扩展卡尔曼滤波器存在着计算复杂和滤波不稳定的缺点,尝试了一种新的非线性滤波器——无迹卡尔曼滤波器。针对所采用的非线性初始对准模型的特点,对无迹卡尔曼滤波器进行了简化,将简化后的无迹卡尔曼滤波器应用于非线性初始对准中,得到了较好的对准效果。     

光纤陀螺SINS大失准角下快速初始对准技术

针对光纤陀螺(FOG)捷联惯导系统(SINS)初始对准过程中存在大姿态失准角的情况,本文建立了基于欧拉平台误差角的SINS非线性误差模型,给出了一种简化的UKF滤波方法并将其运用到光纤陀螺SINS初始对准中,在静基座大方位失准角条件下,分别采用传统闭环卡尔曼滤波和闭环UKF非线性滤波方法进行初始对准仿真研究,结果表明在对准精度要求相同时,后者在对准速度方面具有明显优势。     

基于改进强跟踪ASCKF算法的SINS/GNSS组合对准方法

大方位失准角下的SINS/GNSS组合对准系统呈非线性,采用传统的卡尔曼滤波方法进行初始对准易导致对准精度下降甚至滤波发散。基于此,提出了一种基于改进强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法的组合对准方法。该方法采用QR分解求取协方差的分解因子,并在状态预测方差阵的平方根更新中引入多重渐消因子调整滤波增益;同时,基于Sage-Husa自适应滤波,引入改进的时变噪声估计器实时估计噪声的统计特性。仿真结果表明,采用改进的滤波算法进行大方位失准角下的组合对准,对准精度明显提高。     

MSSS-UKF滤波在大方位失准角初始对准中的应用

针对大方位失准角初始对准中非线性滤波的实时性问题,在分析UKF滤波中的Sigma点采样策略基础上,将最小偏度单形采样策略应用于UKF滤波算法的Sigma点采样过程,并将基于最小偏度单形采样的UKF应用于大方位失准角的非线性初始对准过程。仿真结果显示,基于最小偏度单形采样策略(Minimal Skew Simplex Sampling)的UKF对姿态失准角估计的快速性要明显优于基于对称采样策略的UKF滤波算法,且可以满足惯导系统对对准精度和时间的要求。     

引入陀螺观测量的捷联快速双位置对准方法

为了解决初始对准中速度与精度相矛盾的问题,提出了静基座下引入陀螺测量误差信息的捷联快速双位置对准方法.在常规对准方法基础上,增加陀螺测量角速度信息为观测量,提高系统可观测度,提升滤波器的收敛速度.针对双位置单滤波器方位失准角估计慢的问题,提出双位置双滤波器的对准方案.仿真验证表明,该方案方位失准角的估计精度与水平失准角相当.该方法切实可行,对提高惯导系统的可观测性和缩短对准时间,有重要的参考价值.     

传递对准中载舰挠曲变形和杆臂效应一体化建模与仿真

 针对舰载机惯导系统大方位失准角传递对准的非线性问题,根据舰载机在载舰上的实际停放情况,引入舰载机标称坐标系,并综合考虑载舰挠曲变形和杆臂效应的影响,建立挠曲变形和杆臂效应加速度一体化模型,完善舰载机惯导系统大方位失准角传递对准线性化模型。采用“速度+角速度”组合匹配算法的滤波模型,对固定安装失准角和挠曲变形角进行了估计。结果表明,该模型在舰载机大方位失准角传递对准时可以满足对准精度和时间的要求。     

舰载机惯导系统大方位失准角传递对准建模与仿真

为解决舰载机惯导系统在大方位失准角条件下的初始对准问题,建立舰载机惯导系统传递对准误差模型。该模型通过载舰坐标系与舰载机标称坐标系之间方向余弦矩阵,将载舰坐标系与实际舰载机坐标系之间的大方位失准角问题．转化为舰载机标称坐标系与实际舰载机坐标系间的小方位失准角问题,建立了舰载机传递对准的线性化数学模型,并采用“速度”匹配法建立了传递对准滤波器模型,利用轨迹发生器对模型进行仿真验证。     

一种改进的类高斯和粒子滤波在大失准角传递对准中的应用

 在小失准角传递对准模型基础上提出了一种大失准角下的速度加姿态匹配的传递对准模型;针对模型中存在的非线性和非高斯性问题,根据二阶马尔可夫过程的时域特性,提出了一种改进的采用类高斯和重采样的粒子滤波算法。理论分析证明了大失准角下传递对准模型和小失准角下传递对准模型的统一性。小失准角下的仿真验证了大失准角传递对准模型的正确性;大失准角下的仿真结果表明在大失准角的非线性、非高斯状态下,相比传统粒子滤波算法只稍微增加了计算量,而传递对准的精度提高了大约40%。     

捷联惯导系统大失准角下的初始对准研究

针对捷联惯导系统初始对准过程中的大失准角情况,建立了基于欧拉平台误差角概念的捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,对于具有加性噪声的动态方程,当状态方程为非线性而观测方程为线性时,将一种简化的UKF滤波方法运用到捷联惯导系统初始对准中,并在静基座下对捷联惯导系统大失准角初始对准进行了仿真。仿真结果表明,随着失准角的增大,简化的UKF比EKF估计精度更高,是一种在进行捷联惯导系统大失准角条件下的初始对准时实用方法。     

陆用惯性导航系统非线性对准方法

以某型自行火炮炮载惯性导航系统为研究对象。为解决大方位失准角造成的系统非线性问题,在对大失准角误差模型进行详细分析的基础上,提出了基于快速正交搜索（FOS）和卡尔曼滤波（KF）的非线性参数估计方法。利用事先训练好的非线性误差模型进行对准,既能消除线性姿态误差,又可以对非线性姿态误差起到良好的抑制作用。仿真结果表明,FOS/KF方法的对准精度和实时性远优于扩展卡尔曼滤波（EKF）。对比试验结果表明,单独使用EKF时的方位角误差最大达到14.99°,而FOS/KF可以使方位角误差保持在0.8°以内。FOS/KF方法的估计精度不随系统非线性程度的变化而变化,并且不需要进行粗对准,简化了对准过程,提高了载体机动性。     

一种改进的强跟踪 UKF 算法及其在 SINS 大方位失准角初始对准中的应用郭泽,缪玲娟,赵洪松简

 针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。     

一种改进的强跟踪UKF算法及其在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。     

Unscented粒子滤波在静基座捷联惯导系统大方位失准角初始对准中的应用研究

 静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的，Unscented粒子滤波从非线性系统状态向量概率分布出发，结合Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波的特点，无需对非线性系统模型进行处理而能达到较高的滤波精度。本文对Unscented粒子滤波进行了研究，并结合重采样算法，运用于捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准中，计算结果验证了该方法的有效性与优越性。     

基于边缘采样的简化高阶CKF在非线性快速传递对准中的应用

针对舰载机惯导系统非线性传递对准问题中误差模型不完善的问题，同时考虑了挠曲运动和动态杆臂的影响，提出了一种新的适用于大方位失准角情形下的挠曲变形和杆臂效应加速度一体化误差模型。采用高阶容积卡尔曼滤波（HCKF）算法对状态进行滤波估计，考虑到HCKF具有较大的计算量，分析了传递对准模型的状态方程与量测方程结构，设计了一种基于边缘采样的简化高阶容积卡尔曼滤波（M-RHCKF）算法，其在时间更新中使用边缘采样算法，在量测更新过程中使用简化量测更新过程，并给出了该算法的证明过程。采用"速度+姿态"组合匹配方式，对提出的误差模型进行仿真实验。结果表明，该模型可以满足对准精度和对准时间的要求，相比于未考虑动态杆臂的传递对准模型具有更高的对准精度。     

基于UKF的大失准角船舶行进间对准技术研究

由于标准卡尔曼滤波只适用于线性系统,通常在SINS/GPS组合导航初始对准过程中,先通过基于惯性系的粗对准方法,将失准角转化为小量,然后再进行卡尔曼滤波精对准。由于杆臂效应,使用的基准信息存在一定误差,导致初始对准精度降低。因此,首先设计UKF的大失准角初始对准算法;其次将基准信息杆臂在UKF方程中建模,对杆臂误差进行补偿;最后通过仿真验证算法的可行性,并利用海试实验数据对UKF算法与传统动基座算法进行对比,实验结果表明该方法具有明显优势。