误差分离中的自适应估计

本文将讨论惯性制导系统惯性器件的系统误差的分离方法。所谓误差分离,就是用统计数学方法处理惯性器件的测量数据,将系统性偏差估计出来。这个问题长期以来一直是飞行器精度分析中人们关心的问题。我们知道惯性测量误差主要是指惯性器件制造不精确以及安装、瞄准(对准)等等因素造成的误差。它直接影响惯性制导的初始状态误差和动力飞行段惯性敏感误差,它们是造成制导误差的主要因素。为了进行误差分离,首先必须建立一个合理的误差模型——惯性测量组件的误差模型。主要是指稳定平台、三个单自由度陀螺和三个方向的加速度表的误差模型,然后建立起观测线性模型。从而应用线性估计方法对未知参数进行估计。这种方法早就有过论述。早期是运用最小二乘方法,继而运用Gauss-Markoff估计。中则运用了Bayes估计。最近,人们又引入岭回归估计等等。本文将对误差分离方法作综合评述,并指出需考虑的问题和解决这些问题的技术途径。重点则在探讨自适应估计方法的运用,以引起有关方面的共同讨论。