BP神经网络在惯导系统传递对准中的应用

针对系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,将多层BP神经网络替代卡尔曼滤波应用于舰载机惯导系统的传递对准。利用卡尔曼滤波的输入、输出作为BP神经网络滤波的样本对值进行训练,得到了神经网络的输出值,实现了惯导传递对准中的滤波功能。仿真结果表明,将BP神经网络用于传递对准,既获得了与卡尔曼滤波相当的精度,又有效地降低了系统的解算时间,提高了系统的实时性。     

某型捷联惯导系统初始对准的航向误差分析

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。     

捷联惯导系统的开环初始对准

本文对一种捷联惯导系统的开环初始对准方法作了详尽的讨论。对准过程分作二步完成,即解析对准与开环精对准。根据解析对准的具体特点,采用了Gram-Schmidt正交化方法来确保所得粗对准矩阵的正交性,最小二乘估计器的应用免除了最佳滤波器对各种噪声模型的要求。并且,开环对准中还引入了低通数字滤波器来改善对准的精度及快速性。不同条件下的数字仿真用来验证这种对准方法的可行性,取得了满意的结果。     

晃动基座捷联惯导系统初始对准迭代方法

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。     

基于鱼群优化粒子滤波的捷联惯导系统初始对准方法

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。     

惯导系统的初始对准技术及特征分析

首先给出了惯导系统初始对准技术的发展现状分析，介绍了惯导系统的初始对准的任务和分类，然后分析了初始对准误差模型及对精度的影响关系，综述了惯导系统初始对准技术方法，最后指出了它的发展趋势。     

带单轴稳定惯导系统的初始对准

 一、概述 带单轴稳定的惯导系统是一种为避免或减小对陀螺进动角速率动态范围要求过大,而以现有挠性陀螺为基础构成的混合式惯导系统。在这种系统中,由于有一个可以任意控制转动的稳定轴,使实现对准的方法也具有一定的特点。例如可采用的方案之一是,把稳定轴锁定,利用与纯捷联式系统相类似的方法实现对准;另一种方案则是,使惯件测量部件的横向轴围绕稳定轴调平,然后再采用闭环或开环方式估计方位角和俯仰姿     

基于四元数误差模型的捷联惯导系统对准方法

传统的小干扰方程并不能描述捷联惯导系统在大失准角下的误差传播特性 ,推导了姿态误差为大角度时的四元数误差方程 ,并指出当姿态误差为小量时 ,所推导的误差模型与小干扰方程是等价的。仿真结果表明在大失准角下的空中对准过程中 ,采用四元数误差方程以及非线性滤波技术能有效地提高对准精度     

平台式惯导系统初始对准及导航的软件设计

方位锁定小转角对准法是近年来提出的一种新的平台式惯导系统初始对准法。除限于实验设备等因素外,还由于采用汇编语言编制惯导系统软件是一项极为繁琐的工作,需要花费大量的时间和精力;因此,在此之前,本方案和很多其它方案一样,所能做的仅仅是数学仿真。本文的目的就是通过对这种初始对准方法进行软件设计与研究,力求编制一     

捷联惯导系统动基座初始对准仿真研究

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。     

主惯导速度误差短周期波动对子惯导传递对准影响分析

随着激光陀螺技术的发展,旋转调制式激光陀螺惯性导航系统逐渐成为舰载主惯导系统,舰载机、舰载武器系统需要旋转调制式激光惯导系统提供的姿态、速度和位置信息进行对准,即主子惯导的传递对准。由于旋转调制式系统中的姿态、速度和位置具有随旋转的短周期波动问题,势必会影响对准时间较短的子惯导对准精度。为了保证传递对准的快速性,一般采用速度匹配方法。定量分析了主子惯导传递对准过程中主惯导速度误差短周期波动对子惯导系统对准精度的影响,首先进行了数字仿真,之后利用双轴激光陀螺惯导、纯捷联光纤陀螺惯导数据进行了半实物仿真,验证了主惯导速度误差的一次项系数与子惯导初始对准水平姿态误差呈线性关系,二次项系数与子惯导初始对准航向误差呈线性关系。     

一种捷联惯导系统多位置往复旋转初始对准方法

为了更好地实现捷联惯导系统初始对准的快速性和精确性,提出了一种单轴多位置往复旋转的对准方案.粗对准阶段采用一种抗晃动的粗对准算法以获得初始姿态;精对准阶段采用惯性系下的闭环Kalman滤波方法.仿真与实验均证实,该方案简单易行,能够在短时间内获得高对准精度,具有很好的工程实用性.实验结果表明,300s的初始对准,可使水平对准精度优于8″(RMS),方位对准精度优于33″(RMS).     

一种新型的伪卫星辅助下的惯导初始对准方法

静基座且已知载体位置的情况下,INS可以快速地完成初始对准,但是在野外环境下通常无法快速地给出初始位置。伪卫星具有铺设简单快捷,不易受到破坏的特点,适合在未知环境下作为GNSS系统的补充来辅助定位。但是在GNSS拒止的情况下,如果单独使用伪卫星(PL)来进行定位会存在定位结果误差较大等问题,难以辅助INS系统完成初始对准。为了解决GNSS拒止情况下伪卫星辅助惯性导航系统进行初始对准存在的问题,提出了以高度传感器辅助下的PL定位算法,利用该算法得到准确的位置信息进而实现GNSS拒止条件下INS系统的初始对准,满足高精度的INS系统在复杂环境下的使用需求。     

非线性滤波在捷联惯导系统初始对准中的应用

惯性导航系统(INS)初始对准的误差方程在本质上是非线性的,估计惯性导航初始对准误差普遍采用的做法是把失准角假设为小角度,再将误差模型线性化.但当运载体遭遇恶劣环境姿态变化剧烈时,用于估计小失准角的误差模型将不再满足初始对准的要求.为满足大失准角下惯导系统的初始对准,在建立大失准角下的非线性误差模型基础上,分别应用2种...     

小波滤波在光纤惯导抗干扰初始对准中的应用

针对光纤陀螺捷联惯性导航系统在晃动基座条件下传感器的输出噪声增大,导致对准结果收敛过程振荡剧烈、对准时间长、对准精度低的问题,提出了一种小波实时预滤波方法,确定了最优的小波基和分解级数,采用滑动数据窗、对称周期拓展和软阈值函数处理相结合的方案实现对惯性仪表的实时降噪。实验证明,该小波预滤波方法可以有效抑制惯性仪表输出信号的高频噪声。在晃动基座条件下,航向角大约在精对准50s后收敛,其1σ值为2.77′,且与预滤波前相比,姿态角收敛过程更加平缓。     

无迹卡尔曼滤波器在惯导初始对准中的应用研究

滤波技术在惯导系统初始对准中的应用是一项重要的研究内容,随着非线性滤波技术的发展,如何通过新的滤波技术来提高初始对准的性能近年来得到了广泛关注。文章针对可扩展卡尔曼滤波器存在着计算复杂和滤波不稳定的缺点,尝试了一种新的非线性滤波器——无迹卡尔曼滤波器。针对所采用的非线性初始对准模型的特点,对无迹卡尔曼滤波器进行了简化,将简化后的无迹卡尔曼滤波器应用于非线性初始对准中,得到了较好的对准效果。     

捷联惯导系统大失准角下的初始对准研究

针对捷联惯导系统初始对准过程中的大失准角情况,建立了基于欧拉平台误差角概念的捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,对于具有加性噪声的动态方程,当状态方程为非线性而观测方程为线性时,将一种简化的UKF滤波方法运用到捷联惯导系统初始对准中,并在静基座下对捷联惯导系统大失准角初始对准进行了仿真。仿真结果表明,随着失准角的增大,简化的UKF比EKF估计精度更高,是一种在进行捷联惯导系统大失准角条件下的初始对准时实用方法。     

捷联惯导准静基座大失准角线性初始对准方法研究

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。     

基于里程计的捷联惯导行进中对准方法研究

针对车载惯导系统快速性、机动性的要求,设计了一种基于里程计组合车载惯导系统行进中的初始对准方案。详细推导了行进间捷联惯导系统的误差方程、里程计速度误差方程。利用正交向量法完成在振动基座下惯导系统的粗对准;在粗对准的基础上,利用Kalman滤波技术完成车辆行进过程中的精对准。根据不同状态提出不同的数据预处理方式以提高对准精度。验证表明不需要对载体提出任何机动要求,10分钟内完成初始对准,方位对准精度达到3角分。     

EMD滤波在捷联惯导晃动基座初始对准中的应用

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。