一种新的SINS动基座误差模型及其应用研究

研究了一种新的捷联惯导系统（SINS）动基座误差模型及载体动基座对准时的最优机动方式问题。提出利用李雅普诺夫变换建立了一种易于进行分析的SINS动基座误差模型，同时论证了SINS与平台式惯导系统（GINS）模型的等价关系。应用分段定常系统可观测性分析理论和奇异值分析法，深入研究和详细分析了载体的不同机动方式对SINS可观测性的影响，定量地得到了各种机动方式下系统状态的可观测度。研究结果表明，在SINS动基座对准过程中，同时改变俯仰角、横滚角和航向角的俯冲转弯横滚角变化是一种最佳的机动方式，计算机仿真结果验证了该机动方式的有效性。这为进行SINS动基座快速精确对准方法研究提供了理论参考。     

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。     

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。     

惯导系统可观测性及最佳可观测子空间的定量研究

应用结构分解理论及奇异值分解法对惯导系统（INS）误差模型的可观测性进行了全面分析。研究了一种基于可观测性定义及奇异值分解法结合的定量确定惯导系统可观测性及可观测度的方法，明确了惯导系统的三个最佳不可观测状态组合；应用线性控制系统的Kalman典范结构分解定理，确定了惯导系统的最佳观测子系统。此项研究成果，为进一步研究INS的快速精确对准及标定技术奠定了理论基础。     

基于频域分离算子的SINS抗晃动干扰初始对准算法

在基于惯性参考系的捷联惯导系统（SINS）初始对准算法中,使用一次积分抑制线晃动干扰作用有限。通过分析惯性系重力矢量和晃动干扰加速度的频率特点,引入频率分离算子概念,特别是使用频率特性精心设计的无限冲击响应（IIR）滤波算子时,能够有效抑制线晃动干扰,同时对反映重力信息的比力和惯性系重力参考矢量实施同步滤波,使它们都能顺利通过,即使在滤波器输出没有稳定的情况下也可给出可靠的初始对准结果,从而实现快速精确初始对准。车载试验验证表明所提算法可直接用于SINS抗晃动干扰精对准。     

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。     

惯导系统可观性的全面分析研究

应用线性控制系统的结构分解理论及奇异值分解法对惯导系统 (INS)初始对准过程中的可观测性进行了全面分析 ,深入研究和详细分析了各种状态组合对系统可观测性的影响 ,定量地得出了惯导系统最佳观测状态组合时的结构分解过程及最佳可观测的子系统 ,为进一步研究INS的快速精确对准方法奠定了理论基础。     

一种引入陀螺角速度信息的快速对准方法

基于捷联惯导系统（SINS）的误差模型,将静基座条件下速度误差和角速度误差这两种信息作为系统的观测量,提出了一种静基座条件下快速对准的新方法,详细推导了引入陀螺角速度误差作为观测量后的观测方程,并进行了可观测性的定性分析和可观测度的定量计算,与常规方法相比,该方法充分利用了外部可观测信息,提高了系统状态的可观测度,加快了初始对准的速度,使系统的快速反应能力和快速机动能力大幅度提高     

一种新的动基座快速传递对准方案及其仿真研究

针对捷联惯导系统的动基座初始对准问题,提出了一种新的动基座快速传递对准方案。该方案采用速度 姿态变化量匹配,直接对主、子惯导导航坐标系之间的失准角进行估计,可以使航向失准角快速收敛。通过仿真,研究了注入噪声和测量噪声水平、机动运动强度和幅度、复合机动运动、载机运动方向等六个因素对对准性能的影响。结果表明:其对准性能取决于水平失准角的估计精度和速度;失准角的估计精度和速度与注入噪声水平和测量噪声水平、机动运动的强度和幅度有关;复合机动运动对对准性能有正反两方面的影响。     

直接对准算法及遗传算法在SINS初始对准中的应用研究

分析了捷联惯性导航系统（SINS）应用直接对准算法进行初始对准的基本原理，并验证了基于中等精度惯性器件的量测值进行静基座直接对准的可行性。简要介绍了遗传算法（GA）及其搜索过程，提出了根据静基座直接埘准的结果，确定GA遗传空间的方法，并构造了GA的适应度函数。仿真结果表明，与常规滤波算法相比，结合使用直接对准和遗传算法两种方法进行SINS静基座初始对准，不仅大大缩短了对准时间，精度也与其相当。     

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。     

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。     

无迹粒子滤波在捷联惯导初始对准中的应用研究

给出了捷联惯导系统初始对准时的非线性误差模型,处理非线性系统的传统方法是扩展卡尔曼滤波方法(EKF)即对非线性系统进行线性化后再利用卡尔曼滤波进行处理。而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。本文对UPF滤波方法进行研究,运用于捷联惯导系统初始对准的姿态估计,计算机仿真和试验结果均表明了该方法的方位失准角估计精度和收敛速度明显优于传统的EKF。     

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。     

基于地轴矢量解算的SINS无纬度支持自对准方法

针对无纬度条件下SINS初始对准问题,提出了一种基于地轴矢量解算的对准方法。在静止基座下,利用陀螺仪敏感地轴矢量,直接建立导航系轴向矢量在载体系的正交投影,解析式确定姿态矩阵;晃动基座条件下,根据惯性系重力矢量观测,构建以地轴矢量为旋转轴的两组等角旋转矢量序列,利用QUEST算法求解旋转四元数实现对地轴矢量的优化解算,并以此建立导航系轴向矢量的载体惯性系投影,最后利用陀螺跟踪载体系相对惯性系的变化,确定载体系相对导航系的姿态关系。静止基座解算实验表明直接解析式对准与传统的解析式对准精度相当,但解算效率得到了提高;晃动基座仿真与船载实验均表明基于四元数的地轴矢量优化解算在精度上要优于三矢量几何解算方法,引入低通滤波环节后,对准精度进一步提高。     

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。     

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。