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。     

基于认知结构SOAR的机器人路径规划

针对环境未知、目标位置已知情况下机器人路径规划问题,提出了一种基于认知结构SOAR的探索方法。首先,结合箱子移动问题介绍了SOAR的基本概念及求解机制;其次,在讨论了人的行为模型和SOAR的决策过程基础上,设计了基于SOAR-Agent的行为建模方法;最后,利用本文提出的方法,设计长期知识,使机器人能够模拟人在未知动态环境下向目标搜索的行为。通过仿真实验,对比分析了长期知识的完备程度对机器人顺利完成任务的影响,同时也验证了该方法的有效性。     

里程仪辅助捷联惯导系统的旋转式行进间对准方法

行进间对准可有效提高捷联惯导武器系统平台的快速反应能力和机动性能,但其对准精度受限于等效东向陀螺的零偏。鉴于惯性仪表整周旋转的积分平均作用能对消常值零偏,将旋转调制原理引入里程仪辅助捷联惯导的行进间对准以提升其精度,提出了“正反旋转+惯性系粗对准+回溯Kalman滤波精对准”的对准方案。相比于常规双重积分惯性系算法,该对准方案仅采用一次积分算法,其速度矢量信息采用滑动平均处理,较大程度地抑制了由里程增量微分导致的噪声误差,并实现了从非零速开始的行进间对准。对机抖激光陀螺固定数字滤波延时进行补偿后输出,以确保惯性仪表、转位测角和里程仪三者的同步。仿真结果表明,旋转式行进间对准能够将航向对准精度从1.1′(RMS)提高到0.54′(RMS)。同时,车载试验表明,旋转式行进间对准能够达到15min时间内1′(RMS)的航向对准性能。     

箭载SINS快速自对准技术

为适应运载火箭快速发射需求,捷联惯导系统采用自对准技术逐渐取代了复杂的光学瞄准系统。针对初始对准中Kalman滤波器收敛缓慢的问题,提出了基于低通滤波的运载火箭快速自对准方法。该方法基于凝固惯性系自对准算法,采用移动窗双矢量构造方案,实现了自对准实时解算。通过在凝固惯性系间姿态转换矩阵后端引入低通滤波器,降低杆臂效应引起的有害加速度影响,保证自对准精度。该方法不需要进行复杂的Kalman滤波运算,能够快速收敛,工程实现简单。数字仿真和试验数据表明,采用基于低通滤波的凝固惯性系自对准方法可以达到Kalman滤波对准同等级精度的同时缩短对准时间到5min以内,验证了该方法的有效性。     

SINS任意失准角无奇异快速传递对准

针对战术级捷联惯导系统(SINS)任意失准角下的快速传递对准,提出一种直接姿态矩阵线性矩阵卡尔曼滤波的传递对准算法。首先,利用姿态矩阵描述姿态,将传统大、小失准角条件下的强非线性、线性滤波对准问题统一转化为一个线性滤波问题;然后,采用矩阵形式卡尔曼滤波对状态进行估计,得到一种线性矩阵滤波对准算法,可以在任意失准角、无初值条件下完成对准;最后,推导姿态矩阵正交约束条件下滤波算法的最优实现。仿真结果表明,算法适用于任意失准角下的传递对准,在摇摆运动下,可以在10 s内完成快速传递对准,水平精度达到0.02°(误差均方根)以内,航向精度达到0.03°(误差均方根)以内。     

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     

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。     

HCKF性能评估及其在传递对准中的应用

针对高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法在传递对准中的应用问题,提出综合运用多变量函数泰勒级数展开和计算复杂度分析的性能评估方法。基于高阶球面-径向容积准则建立HCKF算法模型,并对其估计精度和计算量进行量化和对比分析：HCKF具有5阶泰勒级数展开精度且计算复杂度为O(n 4),综合性能优于高斯厄米特积分滤波(GHQF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。将三种非线性滤波算法应用到舰机大失准角传递对准系统中,摇摆台试验结果表明：HCKF的估计精度比UKF高17%,计算量比GHQF小2个数量级,与HCKF性能评估结果一致。     

快速定位定向系统设计及车载实验研究

定位定向系统是能为载体提供精确地理位置坐标、指北方向和姿态角的导航系统,通常用于舰船、飞机、车辆等功能平台,为平台上的设备提供准确的位置和姿态参考信息.本文针对车载平台机动性高的特点,设计能够实现运动中对准的快速定位定向系统,开展捷联惯导数字递推算法、航位推算、多源信息组合导航、动基座对准算法、系统免标定、误差补偿等算法和技术研究.最后,开展静态对准、静态导航和动态车载实验研究.实验结果表明,动态对准时间小于5min,对准姿态精度小于1mil,方位保持精度小于1mil/2h,横滚角、俯仰角保持精度小于0.5mil/2h,里程计/惯导组合水平定位精度小于0.15％D,卫星/惯导组合水平定位精度小于10m.     

基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测

针对具有不确定性和系统故障的非线性系统,利用神经网络构造了全阶未知输入观测器,在获得系统的状态观测信号的同时得到了系统的故障观测信号。通过在故障观测神经网络权值的调整规律中引入死区函数,从而提高了故障观测对系统不确定性的鲁棒性。利用得到的故障观测信号,可以方便地检测系统的缓变故障和突变故障,实现了对系统故障的快速检测,降低了误检率。仿真示例表明了该方法的有效性。