车载武器惯导系统传递对准技术研究

针对车载武器捷联惯导系统动基座传递对准问题,研究了传递对准的基本原理,建立了地面武器弹载子惯导系统(SINS)动基座速度匹配传递对准的误差模型,并考虑SINS的惯性器件误差。采用了零速校正方法用以提高载车主惯导系统(MINS)的导航精度。根据速度匹配传递对准原理,推导了速度匹配方式下MINS与SINS导航解算速度之差的量测方程。在此基础上,设计了一种传递对准卡尔曼滤波器,并进行了仿真研究。仿真结果表明：SINS速度匹配传递对准在短时间内即可估计出SINS的水平失准角,对准精度可达到0.4＇以内,方位失准角在经过多次零速校正过程中的加减速机动后,对准精度达到0.7＇以内。     

动态传递对准与导航一体化半物理仿真研究

在机载设备惯导系统的工程实现过程中,研制半物理仿真系统具有重要的意义和实际应用价值。文章从机载设备惯导系统实际工程应用出发,研究了动基座下快速传递对准和高精度捷联姿态解算的实现方法,基于＂比力差积分＂匹配传递对准算法,及一种改进的四阶龙格库塔捷联姿态算法,设计并实现了基于DSP微型导航计算机的动态传递对准与导航一体化半物理仿真系统。半物理仿真结果表明：系统工作稳定可靠,传递对准和捷联解算精度能够满足低动态下机载设备惯导系统的性能指标。     

空空导弹SINS飞行中对准技术

针对空空导弹捷联惯导系统传递对准的精度和快速性之间的矛盾,设计一种利用弹载北斗卫星导航信息的捷联惯导系统飞行中对准算法,详细推导了惯性系下基于北斗卫星伪距/伪距率的飞行中对准模型,优化了飞行中对准的量测方程,对北斗卫星接收机的钟差和钟漂进行了降维处理.相应的数学仿真试验结果表明,所提算法能够在飞行过程中实现捷联惯导系统的初始对准,在10s内对准精度优于6',同时该算法通过在线标定惯性传感器随机启动误差,能够提高捷联惯导系统导航精度和导弹系统抗干扰能力.     

舰载捷联惯导数字仿真器的设计与研究

针对舰载惯导系统在边界工作条件尤其是极地地区性能评估存在实时输出数据难度大的问题,以舰艇的运动特性为依据,建立舰艇的运动学模型和惯性器件的数学模型,设计了一种舰载捷联惯导系统数字仿真器,实现了在不同的航行状态、不同的海况条件,以及不同的惯性器件精度条件下惯导系统的实时仿真,仿真输出的数据在虚拟多功能显示器以文字和曲线的形式显示。结果表明,该仿真器能灵活的模拟各种导航参数,有助于突破舰载导航系统性能评估受试验海域和试验载体等因素限制的局限性,可以为研究边界工作条件下惯导系统性能提供试验依据。     

空射制导武器捷联惯导系统传递对准技术研究

研究了基于"速度+方位角"匹配的弹载捷联惯导系统的传递对准问题。首先介绍了方位角测量偏置产生的原因,以及与方位失准角的关系。推导了主、子惯导方位失准角的计算方法,并对方位失准角估计进行了仿真试验。在此基础上分析建立了传递对准卡尔曼滤波方程,并对弹载捷联惯导系统的传递对准进行了仿真。仿真结果表明,该"速度+方位角"匹配的捷联惯导系统精度控制在0.05°内,能够满足空射制导武器初始对准精度的要求。     

舰载武器捷联惯导系统极地传递对准算法

针对我国海军舰载武器捷联惯导系统的极地作战环境适应性问题,分析了武器惯导在极区条件遇到的两大挑战:极区航向输出与高精度对准问题。对于极区导航问题,在导航解算中设定不重合于地理系的格网导航坐标系以解决航向输出难题;对于高精度对准问题,也提出了格网导航系下的"速度+姿态角速率"匹配传递对准解决方案。最后通过模拟仿真舰艇极地航行条件,验证了格网导航以及传递对准方法在极地条件的适用性。     

航海光纤陀螺捷联惯导系统快速对准技术研究

针对中小型水面舰船对航海惯导系统快速对准的实际需求,结合光纤陀螺的误差特性,提出一种针对航海光纤陀螺捷联惯导系统的快速对准方法。该方法充分考虑光纤陀螺启动特性对惯导系统对准精度的影响,在对准过程中保存光纤陀螺输出平稳后的数据,并利用基于正反向联合导航和滤波的方法,重复利用输出平稳后的数据,缩短对准时间,提高系统对准精度。经过实际的舰载试验验证表明,采取该方法后,所研制的航海光纤陀螺捷联惯导系统在对准时间20min条件下的导航精度相当于传统方法对准时间1h条件下的导航精度,显示了本方法的正确性和有效性,为航海光纤陀螺捷联惯导系统的进一步工程应用提供了有力支撑。     

基于捷联惯导系统的车载导弹动态快速对准技术

导弹的惯导系统初始对准时间和精度直接影响武器装备的机动性和打击精度,如何缩短弹体惯导系统的对准时长以减少车载陆基导弹发射准备时间是各国装备研发人员的重要研究方向.以基于捷联惯导系统的车载陆基导弹行进间快速对准技术为研究对象,对车载主系统和弹载子系统的动态快速传递对准原理进行了分析,建立了详细的误差模型,并进行了多种载车行进状态下的仿真分析和实验验证.研究结果表明,采用动态传递对准的方法可实现子惯导系统在50s内对准过程的姿态收敛,实现了对多种动态情况下的子系统对准精度和对准时间的分析和评估,验证了所提出方案的可行性与准确性.     

主惯导速度误差短周期波动对子惯导传递对准影响分析

随着激光陀螺技术的发展,旋转调制式激光陀螺惯性导航系统逐渐成为舰载主惯导系统,舰载机、舰载武器系统需要旋转调制式激光惯导系统提供的姿态、速度和位置信息进行对准,即主子惯导的传递对准。由于旋转调制式系统中的姿态、速度和位置具有随旋转的短周期波动问题,势必会影响对准时间较短的子惯导对准精度。为了保证传递对准的快速性,一般采用速度匹配方法。定量分析了主子惯导传递对准过程中主惯导速度误差短周期波动对子惯导系统对准精度的影响,首先进行了数字仿真,之后利用双轴激光陀螺惯导、纯捷联光纤陀螺惯导数据进行了半实物仿真,验证了主惯导速度误差的一次项系数与子惯导初始对准水平姿态误差呈线性关系,二次项系数与子惯导初始对准航向误差呈线性关系。     

一种提高捷联惯导系统动基座初始对准精度的方法

捷联惯导系统初始对准精度直接影响系统导航精度,以适用于动基座的惯性凝固系粗对准方法为基础,针对船载设备动基座机动条件,通过实际数据分析,提出了一种粗对准方案,在相同的载体运行条件下,对减小粗对准误差,进而提高导航精度有一定帮助。相对于原粗对准方法,通过试验仿真验证,粗对准精度均有所提高,在此基础上初始对准后,1h导航定位误差从2nmil提高到约0.45nmil。     

基于“速度+姿态”快速传递对准的可观测性分析

惯导系统初始对准一般采用卡尔曼滤波器对初始姿态误差角进行估计,而在设计卡尔曼滤波器之前通常要对系统进行可观测性分析,确定卡尔曼滤波器的效果。捷联惯导系统的卡尔曼滤波模型在传递对准时,为线性时变系统,而线性时变系统的可观测性分析比较困难。文中采用一种依据系统矩阵的奇异值确定状态可观测度的方法对基于“速度＋姿态”快速传递对准的卡尔曼滤波模型进行可观测性分析,结果表明该方法可直接简单地实现系统状态的可观测度分析。     

基于组合导航技术的光纤捷联系统在线标定

 将光纤捷联系统惯性测量单元（IMU）输出误差分解成零偏误差、标度因数误差、失准角误差和随机白噪声几个部分,建立了系统误差模型,基于此模型设计卡尔曼滤波器引入高精度外部信息源对IMU进行在线标定。将此方法应用于某光纤捷联系统进行跑车试验,结果表明：引入外部信息源进行在线标定与补偿后系统纯惯导精度显著提高,本文建立的系统误差模型和在线估计方式有效估计了IMU输出误差,实现了系统在线标定,提高了系统实用精度。     

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。     

晃动基座捷联惯导系统初始对准迭代方法

由于受风力或发动机启动等因素的影响,惯导系统载体(如导弹、飞机、舰船和车辆)经常遇到低频晃动的情况。晃动干扰使得陀螺测量到的地球自转角速度信噪比大幅下降,从而导致常用的对准方法无法满足高精度初始对准要求。针对这一问题,提出了一种基于晃动基座的捷联惯导系统迭代初始对准方法。本方法由惯性导航计算出水平速度误差,利用最小二乘法估算出水平角速度误差、姿态误差和航向误差,然后进行迭代计算,从而算出导航初始时刻的姿态和航向。车载(发动机启动)试验结果表明,该算法既提高了晃动基座条件下的初始对准精度,航向角误差的方差采用静态对准时为0.39244°,摇摆对准为0.03331°,本文采用的迭代对准为0.00883°,缩短了对准时间,迭代对准2min的航向角精度等效于静态对准和摇摆对准5min的精度。     

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。     

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.     

Noise covariances estimation for systems with bias states

This paper presents a new approach to noise covariances estimation for a linear, time-invariant, stochastic system with constant but unknown bias states. The system is supposed to satisfy controllable/observable conditions without bias states. Based on a restructured data representation, the covariance of a new variable that consists of measurement vectors is expressed as a linear combination of unknown parameters. Noise covariances are then estimated by employing a recursive least-squares algorithm. The proposed method requires no a priori estimates of noise covariances, provides consistent estimates, and can also be applied when the relationship between bias states and other states is unknown. The method has been applied to strapdown inertial navigation system initial alignment. Simulation results indicate a satisfactory performance of the proposed method     

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。     

捷联惯导系统的开环初始对准

本文对一种捷联惯导系统的开环初始对准方法作了详尽的讨论。对准过程分作二步完成,即解析对准与开环精对准。根据解析对准的具体特点,采用了Gram-Schmidt正交化方法来确保所得粗对准矩阵的正交性,最小二乘估计器的应用免除了最佳滤波器对各种噪声模型的要求。并且,开环对准中还引入了低通数字滤波器来改善对准的精度及快速性。不同条件下的数字仿真用来验证这种对准方法的可行性,取得了满意的结果。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差，双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案，并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术，其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后，当姿态误差角较大时，后续的精对准误差模型呈非线性特性，故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中，量测噪声的统计特性易发生变化，将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合，在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计，从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后，通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。