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。     

惯导系统大方位失准角下的初始对准探讨

从惯导系统任意方位失准角度下的ψ角误差方程出发,详细推导了静基座条件下惯导系统大方位失准角度的Ф角误差方程.利用此Ф角误差方程,分析了大方位失准角度情况下与小方位失准角度情况下初始对准过程的异同,指出了这两种情况下水平回路的误差传播过程类似,因而其水平对准方法也一样;而方位对准回路则区别较大,北向和东向速度误差均能够与大方位失准角耦合.由此提出了一种改进的方位罗经自对准方案,此方案对于任意的方位失准角度均能正确收敛到零.改进后的方案已经在某四频激光陀螺惯性导航系统上得到实际的验证和应用,有效保证了恶劣环境下惯导系统方位对准的可靠性.     

基于Kalman滤波的激光陀螺捷联惯导自寻北技术研究

利用Kalman滤波技术对捷联惯导在准静基座条件下初始对准的失准角进行估计,进而实现惯导系统的自寻北。提出了对激光陀螺进行速率偏频的办法,解决了寻北的精度问题,并给出了实现导弹水平瞄准的方法。     

无迹粒子滤波在捷联惯导初始对准中的应用研究

给出了捷联惯导系统初始对准时的非线性误差模型,处理非线性系统的传统方法是扩展卡尔曼滤波方法(EKF)即对非线性系统进行线性化后再利用卡尔曼滤波进行处理。而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。本文对UPF滤波方法进行研究,运用于捷联惯导系统初始对准的姿态估计,计算机仿真和试验结果均表明了该方法的方位失准角估计精度和收敛速度明显优于传统的EKF。     

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。     

纬度未知条件下捷联惯导系统初始对准分析

在捷联惯导系统静基座初始对准的传统方法中,一般要求准确知道当地的地理纬度,如果给定的纬度存在误差,将可能影响初始对准精度。在静基座条件下并且地理纬度未知时,研究捷联惯导系统的初始对准实现问题,并对初始对准精度作详细分析。研究结果表明,在静基座条件下,借助于捷联惯组中的陀螺和加速度计的测量值可以估计出对准点处的地理纬度,再利用估计纬度进行初始对准,如果选择初始对准算法适当,纬度估计误差将不会影响对准精度。     

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。     

空间平台下传递对准方案

提出了惯性坐标系下空间平台主惯导与有效载荷子惯导之间的传递对准方案。首先, 介绍了惯性坐标下捷联惯导系统算法及其流程图。然后,推导了惯性坐标系下的传递对准状 态方程,包括捷联惯导系统误差方程以及姿态失准角模型方程;推导了传递对准姿态匹配量 测方程。最后,给出了传递对准最优状态方程和降阶状态方程,并且讨论了仿真流程和仿真 环境;传递对准仿真结果表明在10s时间内,在给定的机条件下,子惯导与主惯导的失准角估计精度在1′以内。     

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。     

基于运动学约束模型辅助的地面动基座对准研究

为了提高飞机快速反应能力,优化初始对准性能,在传统GPS辅助捷联惯导系统进行动基座初始对准架构下,研究一种基于运动学约束模型辅助的地面动基座对准方法。利用GPS测得的速度与捷联惯导系统解算的速度之差作为一组量测信息;建立飞机运动学约束模型,根据地面运动特点,将捷联惯导系统解算的速度沿机体侧向和垂向的投影作为另一组量测信息;选取惯导系统的误差方程作为对准系统的状态方程,采用卡尔曼滤波设计对准算法。仿真结果表明,该方法在不增加传感器的前提下,可以较好地提高对准的快速性、精度及可靠性,对工程应用具有重要的参考价值。     

捷联惯导与星跟踪器组合导航算法研究

捷联惯导与小视场星跟踪器构成惯性/天文组合导航系统,核心思想是利用星体跟踪器的高精度测角信息设计滤波修正算法对捷联惯导的导航姿态、方位和位置误差进行滤波估计并修正,以限制捷联惯导系统导航误差随时间的发散,最终提高系统长航时导航的导航精度。在分析小视场星体跟踪器量测量与SINS导航误差之间关系的基础上,设计了两种不同的组合导航算法：位置+方位修正算法和误差角组合导航修正算法。在此基础上对两种算法的导航精度进行了理论分析,并通过长航时仿真飞行数据进行了仿真验证。结果表明：位置+方位修正算法不受载体的位置误差的影响,更适用于星体跟踪器间断工作的情况;误差角组合算法不受载体姿态误差的影响,更适用于SINS初始位置误差得到有效修正的情况。     

基于QR分解的自适应差分滤波在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对差分滤波算法存在数值稳定性差及系统噪声统计特性不准确导致滤波性能下降 的问题,提出一种改进的差分滤波算法。新算法将矩阵QR分解及Cholesky分解因数更新技术 引入,并结合一种新的噪声估计方法及选择更新策略,有效地改善了系统噪声统计特性不准 确带来的滤波性能下降问题,增强了传统差分滤波算法的数值稳定性。通过在捷联惯导系统 大方位失准角初始对准中的应用,仿真结果表明了新算法的有效性和鲁 棒性 。
     

时变拓扑卫星集群分布式自主相对导航方法

针对时变拓扑卫星集群的相对导航需求,提出了基于图论的时变拓扑分布式一致性无迹卡尔曼滤波算法。首先给出了固定拓扑卫星集群的相对运动方程、测角测距测量模型和无迹卡尔曼滤波算法,然后考虑测角失效时相对导航系统不可观或弱可观的问题,结合矢量环一致性约束,构造了一致性无迹卡尔曼滤波算法,以提高系统的可观度;在此基础上,针对时变拓扑卫星集群,以滤波精度为优化指标,在图论的基础上利用Dijkstra算法对卫星集群的时变拓扑结构进行重构,并将重构后的拓扑结构应用于卫星集群相对导航。仿真结果表明所提算法能有效改善不完备测量带来的模糊轨道问题,并且能够实现实时的拓扑重构,以满足时变拓扑星群的相对导航精度要求。     

一种弹道修正弹SINS任意滚转角快速粗对准方法

针对弹道修正弹药出炮口后滚转角处于随机状态,捷联惯导系统(SINS)失准角过大时卡尔曼滤波收敛困难的问题,提出在卫星拒止环境下利用神经网络快速估计初始滚转角的改进方法。在炮口处布设少量导航信标,建立反向传播(BP)神经网络拟合初始滚转角与观测量间的非线性映射模型。针对信标辅助下姿态弱可观的问题,引入惯导测量参数作为输入,提高网络估计精度。采用主成分分析法进行特征提取,简化网络结构。仿真结果表明,与基于非线性卡尔曼滤波的对准方法相比,本算法可实现任意滚转角下的快速粗对准;对射角、初始俯仰角误差未在训练范围内以及存在布设误差等场景也进行了测试,与未优化的BP网络相比,对准精度更高,鲁棒性更好。     

基于神经网络的无迹滤波改进算法

介绍了采用无迹变换(UT)描述随机变量通过非线性系统后的均值及方差的方法,提出可以将神经模糊推理系统(ANFIS)用于确定无迹变换中的参数,使其对随机变量均值的描述达到二次以上精度,并给出了改进的无迹滤波器(UKF)结构和神经网络训练方法;仿真结果表明,该算法适用于系统含有未知输入或系统噪声为非高斯的情况,并可解决一些典型的非线性估计问题,改进算法的性能优于传统无迹滤波器。     

HCKF性能评估及其在传递对准中的应用

针对高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法在传递对准中的应用问题,提出综合运用多变量函数泰勒级数展开和计算复杂度分析的性能评估方法。基于高阶球面-径向容积准则建立HCKF算法模型,并对其估计精度和计算量进行量化和对比分析：HCKF具有5阶泰勒级数展开精度且计算复杂度为O(n 4),综合性能优于高斯厄米特积分滤波(GHQF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。将三种非线性滤波算法应用到舰机大失准角传递对准系统中,摇摆台试验结果表明：HCKF的估计精度比UKF高17%,计算量比GHQF小2个数量级,与HCKF性能评估结果一致。     

简化七阶CQKF及其在SINS大失准角初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）大失准角初始对准的滤波过程，提出简化七阶正交容积卡尔曼滤波算法（7th-SCQKF）。根据简化容积卡尔曼滤波(CKF)理论，推导出改进的简化七阶CKF算法（7th-MSSRCKF），改进了原简化七阶CKF（7th-SSRCKF）的性能；同时，在7th-SSRCKF和7th-MSSRCKF基础上，引入正交半径准则，提出简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法，提高了滤波精度；并将简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法应用到SINS的大失准角初始对准仿真中，结果表明，7th-SCQKF比7th-MSSRCKF的滤波精度高，验证了新算法的正确性和有效性。     

基于UKF的无陀螺姿态确定

针对无陀螺卫星的姿态和角速度估计问题,提出了基于UKF(Unscent-ed Kalman Filtering)的无陀螺的姿态确定算法。采用星敏感器作为姿态敏感器,构造了基于罗德里格参数的UKF滤波器。与EKF相比,UKF不必计算Jacoabian矩阵而且能够至少精确到泰勒展开的二阶。通过EKF和UKF仿真结果的比较,表明UKF比EKF具有更快的收敛速度和更高的精度。     

单站无源定位中角度变化率的测量方法研究

讨论了单站无源定位中角度变化率测量的问题.首先简要介绍了差分法、最小二乘拟合法和卡尔曼滤波法的测量原理,其次为了解决滤波模型非线性的影响,提出了一种并行分段处理的卡尔曼滤波方法,最后从数字滤波的角度,通过设计相应的低通滤波器对估计获得的角度变化率数据流进行处理,进一步提高了角度变化率的测量精度.仿真实验对比分析了所述几...