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针对纬度未知条件下捷联惯导系统(SINS)晃动基座的初始对准问题,提出晃动基座下的纬度估计算法和初始对准方法。前者通过惯性坐标系下两个不同时刻的重力加速度向量的夹角来求取纬度;后者利用惯性坐标系下的姿态更新来实时地反映载体在晃动干扰下的姿态变化,结合初始姿态的最优估计实现初始对准。理论分析表明,本文提出的纬度估计算法的误差主要由加速度计误差决定,陀螺误差和晃动干扰对其影响很小。仿真结果表明,本文提出的纬度估计算法和初始对准方法适用于纬度未知条件下晃动基座的初始对准。 相似文献
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介绍了一种适用于罗经系统在无法获得纬度情况下的航行中启动方法。基于惯性坐标系下的两个不同时间段内的重力加速度积分值实现纬度估计,根据估计的纬度值,完成初始对准。在动基座条件下,通过引入辅助速度信息补偿掉由于载体机动产生的误差,从而实现行进中启动。启动后采用组合导航或纯惯性导航的方式,可以实现方位的保持。通过分析发现,纬度估计精度主要受等效北向陀螺漂移的影响,方位对准精度主要受等效东向陀螺漂移的影响;试验结果表明,在300s时间内,方位角对准精度可以达到0.1°(RMS)。 相似文献
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在捷联惯导技术应用到石油采掘与矿井勘探领域的背景下,探讨如何使用低精度的惯性传感器获得精确的初始姿态信息。本文借鉴陀螺寻北仪的两位置寻北方案,研究了基于寻北技术的初始对准方法,利用该方法可滤除惯性传感器的常值漂移。仿真表明在使用低精度的惯性传感器条件下,利用该方法能获得较高精度的初始姿态信息。 相似文献
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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。 相似文献
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分布式P OS是一种基于惯性/卫星组合技术的柔性基线多节点高精度时空测量系统,是多任务航空遥感载荷高精度成像的关键装置.然而,外部扰动及节点间的柔性连接使得分布式P OS不能采用传统解析粗对准方法进行高精度初始对准.为实现分布式P OS系统在外部扰动下获得高精度初始姿态,提出了基于惯性系双积分的抗干扰对准方法,通过双积分去噪原理极大降低外部扰动影响,最后对算法进行了三轴转台实验和飞行实验验证.实验结果表明,该方法能够有效隔离载体的动态干扰,实现了分布式P OS各节点初始姿态信息的高精度测量. 相似文献
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在空间航天飞行器的对接过程中,合作目标背景的复杂性使得对圆形对接靶标部位的准确快速识别能力显得至关重要.为了克服Hough变换的圆检测遍历边缘点的局限性,采用图像预处理方法,极大地减少了参与Hough变换的无效像素点,并对边缘进行抽样提高Hough变换圆检测效率;针对Hough变换圆定位精度低,对Hough变换检测出的像素点,采用最小二乘拟合圆心得到亚像素的圆心拟合精度.一方面利用Hough变换检测圆的鲁棒性,有效地解决了最小二乘拟合的平方项对离群点敏感的问题;另一方面利用了最小二乘法的精确性提高圆心的定位精度.仿真结果和实验结果均证明了方法可将圆定位精度提高到1/20像元. 相似文献
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王东 《海军航空工程学院学报》2013,28(2):167-171
针对传统捷联惯导系统静基座初始对准模型的维数较高,导致滤波算法的解算实时性较差的问题,设计出一种基于鱼群优化粒子滤波的两位置初始对准方法。首先,建立了捷联惯导系统的两位置初始对准模型。由于该模型中不存在惯性器件的随机常值影响,因此,在确保初始对准精度的前提下,有效降低了初始对准模型维数;然后,利用鱼群优化算法改善了粒子滤波算法中粒子样本的分布,提高了粒子滤波算法的收敛速度和预测精度。仿真结果验证,采用该初始对准方法,可以有效提高初始对准的精度,且满足系统对实时性的要求。 相似文献
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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。 相似文献
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为了实现晃动基座情况下光纤捷联惯性导航系统的高精度初始对准,提出了一种基于经验模态分解(EMD)法去噪的抗干扰初始对准算法。该算法在凝固惯性系下进行姿态更新,以反映载体在晃动干扰下的姿态变化,从而消除角运动干扰的影响;并针对EMD法的不足对其进行改进,然后对加速度计的输出进行去噪,以消除线运动干扰的影响。结果表明:改进后的EMD法具有良好的去噪效果,基于EMD法去噪的抗干扰初始对准算法具有角运动和线运动的干扰抑制能力,能够实现晃动基座下的高精度抗干扰初始对准。 相似文献
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大方位失准角下的SINS/GNSS组合对准系统呈非线性,采用传统的卡尔曼滤波方法进行初始对准易导致对准精度下降甚至滤波发散。基于此,提出了一种基于改进强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法的组合对准方法。该方法采用QR分解求取协方差的分解因子,并在状态预测方差阵的平方根更新中引入多重渐消因子调整滤波增益;同时,基于Sage-Husa自适应滤波,引入改进的时变噪声估计器实时估计噪声的统计特性。仿真结果表明,采用改进的滤波算法进行大方位失准角下的组合对准,对准精度明显提高。 相似文献
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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。 相似文献