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.     

海上目标雷达与 AIS航迹时空匹配方法

针对海上目标的雷达与船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)中,航迹之间存在的时空不匹配现象,提出了在空间对准之后结合海上航迹运动特点,对 AIS航迹数据进行插值对准雷达目标航迹的方法,在解决雷达与 AIS航迹之间时空不匹配问题的同时,最大程度减小插值误差。该方法根据船舶航向变化率,结合航速航向法和内插外推法的优势,针对不同航迹特点自动选择最佳的插值配准方法,实现海上目标的雷达与 AIS航迹点的自动插值和时空对齐。仿真实验结果表明,所提方法针对海上目标复杂运动,可以自动匹配选择最佳插值方法,有效降低误差,实现雷达与 AIS航迹之间的时空匹配。     

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。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

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%。     

无杆臂误差快速传递对准方法

机载或舰载武器系统惯性导航系统动基座对准的首选方案就是传递对准,速度匹配传递对准因为其较好的水平失准角可观测性以及线性量测模型得到了广泛的应用。但当载体存在角运动时,速度匹配传递对准必须对杆臂误差进行补偿,由于变形的存在,使得杆臂误差的准确补偿存在较大的困难。针对这一问题,研究了一种不需要进行杆臂误差补偿的快速传递对准方案,能够在杆臂误差较大时,以较快的速度获得较高的失准角估计精度。计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。     

舰载光纤陀螺捷联惯导系统传递对准技术研究

本文提出了基于中高精度光纤陀螺捷联惯性导航系统传递对准设计方案,以"速度"+"姿态"为量测量,建立了卡尔曼滤波器误差模型和系统观测模型,完成了传递对准算法设计.通过仿真和船载动态试验,验证了传递对准方案可行性;船载试验结果表明光纤陀螺捷联惯导系统传递对准精度较高,技术指标满足工程应用要求.     

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ECEF的广义最小二乘误差配准技术

 雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差。传统的误差配准技术多基于球极投影,当雷达之间距离较远时,给配准结果引入一定的误差。基于地球中心坐标系(ECEF),提出了一种广义最小二乘的ECEF-GLS误差配准技术,较好地解决了远距离误差配准问题,误差分析表明,如果忽略模型线性化引入的误差,配准结果达到了CRLB下限。最后,使用仿真数据验证了算法的性能,并和Zhou提出的基于ECEF坐标系的最小二乘ECEF-LS误差配准算法进行了比较。     

自由曲面配准技术

讨论了自由曲面形状误差检测方法,研究了自由曲面配准技术.采用简单的方法定义测量数据与自由曲面的中心坐标系,并使用主轴法进行预配准,为后续精确配准提供了可靠的初值,避免常规方法易陷入局部最优解的问题.提出了曲面精确配准的迭代优化方法,该方法通过修改目标函数以及适当选取偏差阈值,有效降低局部大误差点对配准结果产生的影响.实验结果表明文中算法的有效性.