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研究了利用线性卡尔曼滤波实现准静基座捷联惯导大失准角初始对准的问题。根据李群理论,如果系统模型具有仿射性,则其对应的线性误差模型是独立于状态估计值的,同时可以从该线性模型精确反推出李群上的非线性状态误差。分析指出,准静基座条件下捷联惯导姿态微分方程满足仿射性条件,其对应的姿态误差方程是独立于姿态估计值的。但是,如果将速度考虑进状态,则整体的状态模型不再满足仿射条件,无论是基于SO(3)+R3还是SE(3)姿态描述,所对应的状态误差方程都不能做到独立于状态估计值。基于上述分析,直接对SO(3)+R3状态描述下的速度误差方程进行改造,用重力矢量直接替换比力项,从而构造出独立于状态估计值的状态转移矩阵。仿真实验结果表明,利用所构造的线性状态空间模型,即使在大失准角条件下也能快速收敛到极限对准精度;车载晃动实验结果表明,利用所构造的线性状态空间模型,在大失准角条件下同样能够快速地跟上小失准角条件下的线性卡尔曼滤波对准结果。 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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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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为解决舰载机惯导系统在大方位失准角条件下的初始对准问题,建立舰载机惯导系统传递对准误差模型。该模型通过载舰坐标系与舰载机标称坐标系之间方向余弦矩阵,将载舰坐标系与实际舰载机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实际舰载机坐标系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,并采用“速度”匹配法建立了传递对准滤波器模型,利用轨迹发生器对模型进行仿真验证。 相似文献
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为提高静基座初始对准精度,缩短对准时间,采用了基于大方位失准角的对准模型,引入了高斯-厄米特滤波器(GHF)。针对GHF中均值和协方差阵的多元非线性高斯积分求解问题,利用初始对准误差方程的非线性是由大方位失准角导致的特点,通过状态的线性变换,求其线性状态解析解,将高维积分转化成一元数值积分,在不损失精度的前提下,解决了GHF在对准应用的"维数灾难"问题。将此算法用于实际系统,对比于扩展卡尔曼滤波器(EKF)、无迹卡尔曼滤波器(UKF),结果表明在大方位失准角条件下,GHF方法偏航角的对准精度提高了16%,对准时间缩短了75%。 相似文献
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建立了捷联惯导系统动基座初始对准的误差模型,利用分段定常系统可观测性分析理论和方法对系统动基座初始对准时的可观测性进行了全面分析。并采用卡尔曼滤波技术,对系统在各种运动基座初始对准情况下的平台误差角进行了估计,给出了方差仿真曲线,比较了静基座与在这些运动情况下的卡尔曼滤波器的估计效果。仿真结果表明,在捷联惯导系统动基座初始对准过程中,可以通过载体线运动和角运动的改变来提高系统的可观测性和状态变量的可观测度,从而提高估计的精度和速度。这样可以寻求最佳机动方案,有效快速地进行初始对准。 相似文献
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某型捷联惯性导航系统在飞机上时有故障发生,造成导航系统工作不正常。初始对准航向检测未通过是实际工程应用中的常见故障,为降低该系统在飞机上的故障率,通过建立初始对准的误差模型,分析初始对准航向误差源,着重分析航向检测未通过的原因,并提出了相应的预防措施,以提高其工程可靠性。 相似文献
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一种改进的强跟踪 UKF 算法及其在 SINS 大方位失准角初始对准中的应用郭泽,缪玲娟,赵洪松简 总被引:3,自引:1,他引:3
针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统(SINS)大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。 相似文献
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针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统(SINS)大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。 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
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献