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。     

一种陀螺量测信息辅助的快速初始对准方法

惯导初始对准的精度与对准时间是衡量惯导系统性能的重要指标,由于系统的不完全可观,导致方位失准角对准精度低、对准时间长.对惯导自对准存在的问题进行了深入研究,利用奇异值分解方法分析了常规惯导自对准的町观测度,针对常规惯导自对准方法未充分利用惯性器件信息的问题,增加等效东向陀螺输出作为观测量,并提出了一种基于陀螺量测信息的快速初始对准方法,在进行了可观测度分析的基础上,对该方法的收敛速度和收敛精度进行了理论证明.最后通过仿真验证了该方法的有效性,与常规初始对准方法相比,该方法在不增加其他设备的基础上可有效提高对准精度并缩短对准时间,具有重要的应用参考价值.     

基于支持向量机的惯导初始对准系统

针对平台式惯导系统的初始对准 ,提出了基于支持向量机 (SVM)网络的滤波器 ,并将其用于惯导初始对准中 ,代替初始对准系统中的闭环Kalman滤波器 ,可以确保系统的误差状态始终为小量 ,实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能 ,并将其与神经网络滤波器、闭环Kalman滤波器进行对比。仿真结果表明 ,采用SVM网络滤波器简化了系统运算的代数结构 ,提高了系统状态估值运算的实时性 ,而对准系统的精度又与采用闭环Kalman滤波器的精度相当 ,并且SVM网络克服了神经网络的不足。     

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。     

一种快速传递对准的方法

传递对准是战术机载武器惯导系统初始对准的一种有效办法。本文采用了一种“速度 姿态匹配”的快速传递对准方法 ,推导了这种方法的数学模型。采用一种简单的飞行轨迹 ,对传递对准滤波器进行了仿真 ,结果表明在较短的时间内 ,子惯导系统不对准角的估计可达到要求的精度。     

基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究

本文研究了一种基于卡尔曼滤波原理权值更新的多层神经网络学习算法，对此算法进行了详细的推证，并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性，既可获得与卡尔曼滤波器相同的对准精度，又提高了系统的实时性。从而得到了利用神经网络解决惯导系统初始对准问题的一种有效算法。     

捷联惯性导航系统传递对准技术研究现状及发展趋势

传递对准是指载体在航行时 ,载体上需要对准的子惯导系统利用高精度的主惯导系统信息进行初始对准的方法。传递对准是新一代快速反应、机动发射武器系统的关键技术 ,它的成功应用可以极大的提高武器系统的反应速度和防区外攻击能力。本文综合分析了国内外传递对准技术的现状及发展趋势 ,对常用的捷联惯性导航系统的传递对准模型进行了重点阐述 ,并指出进一步研究的方向     

Unscented卡尔曼滤波在SINS静基座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，如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波和Unsented卡尔曼滤波进行仿真计算，结果验证了Unscented卡尔曼滤波的有效性与优越性。     

姿态角传递对准原理研究

研究了惯导系统空中姿态角传递对准的原理,推导了姿态角误差的量测方程,给出了该方法在平台惯导系统方位误差辨识中的应用.     

多分辨分布滤波在惯导系统初始对准中的应用

论述了初始对准在惯性导航系统中的重要作用 ,给出了惯导系统初始对准的线性模型。基于小波变换 ,运用多分辨分布滤波对该问题进行了仿真研究。仿真结果表明 ,该方法虽然计算量比卡尔曼滤波计算量要大 ,但是对于组合导航系统或具有冗余传感器的惯导系统 ,它能够充分利用测量信息 ,大大提高初始对准精度 ,也能够满足低阶系统实时对准的需要     

晃动基座下正向-正向回溯初始对准方法

针对传统方式需要对准时间长的问题,提出一种晃动基座下正向-正向回溯初始对准方法,实现了快速初始对准的目的。首先,给出了导航惯性系粗对准的基本原理,分析了导航惯性系粗对准在回溯过程中的作用。其次,对捷联惯导系统初始对准过程进行了深入的研究,利用导航惯性系建立精对准系统误差模型,将晃动基座时变姿态误差角估计问题转换为时不变姿态误差角估计问题,进而为正向-正向回溯对准奠定了理论基础。在此基础上,详细分析了正向-正向回溯对准的基本原理和设计方法。最后,通过设计仿真实验,验证了本文设计的对准方法可以在303 s内实现晃动基座上航向误差优于0.1°的对准精度。试验结果表明,本文提出的方法具有计算效率高、对准时间短、对准精度高的优点。     

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。     

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。     

SINS基于非线性量测的大失准角初始对准算法

针对陆用捷联惯导系统(SINS)大失准角初始对准问题,提出一种基于二阶非线性量测的二阶泰勒级数展开的初始对准算法。首先,将大失准角非线性对准问题,转化为具有线性系统方程和二阶非线性量测方程的滤波问题。然后,设计基于二阶非线性量测方程的二阶泰勒级数展开的滤波算法,可以在任意姿态和无初值条件下进行初始对准和参数估计。最后进行车载对准试验,结果表明,新算法可以在300s内完成实现大失准角初始对准,对准精度与传统分段对准算法相当。     

摇摆状态下基于非线性误差模型的惯导对准研究

摇摆状态下无法使用传统解析方法完成粗对准。为避开摇摆基座的粗对准问题,提出 了基于捷联惯导非线性误差模型的直接精对准算法。推导了捷联惯导的非线性速度误差方程 和姿态误差方程,基于速度量测信息给出了非线性对准模型,通过UKF算法估计失准角完成 摇摆状态下的精对准。算法可允许初始姿态误差达到40°。通过计算机仿真和摇摆台试验 对算法进行了验证分析。在给定试验条件下,在600秒对准时间内达到水平 0.02° ,方 位0.1 7°的精度。同时计算机仿真结果表明需对惯导速度进行反馈校正来保证模型的工作精度。
     

运载火箭捷联惯组全自主对准技术应用研究

我国运载火箭发射前通常通过光学瞄准确定初始方位角,采用捷联惯组自对准解算获取水平姿态角。以可实现简易、快速发射的新型火箭为背景,在发射场阵风等干扰引起箭体低频微幅晃动的环境下,研究了捷联惯组自主对准技术。分析了运载火箭全自主对准的特点,利用以惯性系为参考基准的解析对准法和卡尔曼滤波精对准方法,对高精度全自主对准技术和其在运载火箭上的应用展开了详细论述。开展了全自主对准试验验证,结合新一代运载火箭首飞数据进行了分析。结果表明:捷联惯组全自主对准技术可替代复杂的光学瞄准系统,实现运载火箭发射前初始姿态的确定。     

An innovative high accuracy autonomous navigation method for the Mars rovers

Autonomous navigation is an important function for a Mars rover to fulfill missions successfully. It is a critical technique to overcome the limitations of ground tracking and control traditionally used. This paper proposes an innovative method based on SINS (Strapdown Inertial Navigation System) with the aid of star sensors to accurately determine the rover?s position and attitude. This method consists of two parts: the initial alignment and navigation. The alignment consists of a coarse position and attitude initial alignment approach and fine initial alignment approach. The coarse one is used to determine approximate position and attitude for the rover. This is followed by fine alignment to tune the approximate solution to accurate one. Upon the completion of initial alignment, the system can be used to provide real-time navigation solutions for the rover. An autonomous navigation algorithm is proposed to estimate and compensate the accumulated errors of SINS in real time. High accuracy attitude information from star sensor is used to correct errors in SINS. Simulation results demonstrate that the proposed methods can achieve a high precision autonomous navigation for Mars rovers.