一种纬度估计算法优化及误差抑制技术研究

在战时,舰船会由于卫星信号受干扰等情况影响而无法获取准确的当地地理位置信息。这就需要船舶能够在行进中估计纬度。为提高纬度估计精度,提出了一种舰船行进中纬度估计算法优化及误差抑制方法。首先利用重力加速度在惯性坐标系的投影,构建几何解析方程求解一定精度的纬度信息。通过选取重力加速度最优积分区间,提高了动基座条件下的纬度估计精度。行进中的舰船易受风浪等因素影响,导致罗经测量的地球自转角速度和重力加速度受到严重干扰,因此纬度估计精度下降。针对该问题,采用最小二乘拟合算法对外部扰动误差进行抑制。仿真结果表明,该方法能够有效提高舰船行进中的纬度估计精度。     

一种基于实时再处理技术的ＳＩＮＳ 初始对准算法

为了提高捷联惯导系统初始对准精度, 减少对准时间, 提出了一种优化的基于实时再 处理技术的初始对准方法。在导航计算机存储容量足够大并且计算能力足够强的条件下, 通过 两路独立的导航解算, 一路用作实时的对准导航, 另一路对存储的数据进行再次处理, 提高了 采样数据的利用率。与传统对准方法相比较, 该方法可以在较短的时间内取得同等的精度, 或 者在相同的对准时间内取得更高的对准精度。计算机仿真以及车载试验结果表明采用该初始对 准方法可以有效地实现惯导系统短时间高精度初始对准。     

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。     

集群编队条件下通导一体高精度时间同步方法

针对集群编队条件下对高精度时间同步的需求，对通导一体高精度时间同步方法进行了研究，将卫星导航系统与数据链系统进行深度融合，提出了动基座条件下基于卫星导航载波差分算法的节点间高精度时间同步算法。该算法通过协同时间驯服的方式来抑制两次定位间隔间受钟漂影响导致的节点间时间同步误差发散以及节点间时钟修正不同步导致的时间同步误差，提升了编队组网条件下节点间的时间同步精度。最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明，时空同步精度可以达到1ns，可有力支撑未来集群编队作战、高精度协同探测、高精度协同制导等典型场景下对节点间高精度时间同步的需求。     

一种基于实时再处理技术的SINS初始对准算法

为了提高捷联惯导系统初始对准精度,减少对准时间,提出了一种优化的基于实时再处理技术的初始对准方法。在导航计算机存储容量足够大并且计算能力足够强的条件下,通过两路独立的导航解算,一路用作实时的对准导航,另一路对存储的数据进行再次处理,提高了采样数据的利用率。与传统对准方法相比较,该方法可以在较短的时间内取得同等的精度,或者在相同的对准时间内取得更高的对准精度。计算机仿真以及车载试验结果表明采用该初始对准方法可以有效地实现惯导系统短时间高精度初始对准。