系泊状态舰载捷联惯导初始对准算法设计

系泊状态下舰船因风浪影响而产生摇摆,陀螺输出信息中信噪比很低,地球自转角速度信息难以提取出来,从而给舰载捷联惯导的初始对准带来困难.针对这一问题,研究了摇摆状态下捷联惯导系统的初始对准技术,基于舰载武器特点建立了捷联惯导系统在系泊状态下的误差模型,采用卡尔曼滤波和自适应滤波进行精对准,并根据摇摆频率与地球自转角速度频带的不同设计了巴特沃思低通滤波器对惯性器件的输出信息进行预滤波,从而一定程度上隔离舰船晃动.理论分析和仿真结果表明,该方案能有效地解决舰船系泊状态下捷联惯导系统的初始对准问题,而且具有较高的精度,研究结果对舰载捷联惯导初始对准具有一定的参考价值.     

基于伪地球坐标系的捷联惯导全球动基座初始对准算法

由捷联惯导系统建模原因造成的导航误差随纬度升高会被急剧放大,是实现惯导系统全球初始对准所面临的主要问题之一,且现有多种编排方案共存的全球初始对准算法也不利于初始对准算法在全球范围内统一。另一方面,极地地区越来越小的地球自转水平分量,使得极点及其附近的静态自对准是无法实现的,且动基座初始对准也有利于提高导航系统的快速反应能力。基于此,提出了采用伪地球坐标系惯导编排来实现惯导系统的全球动基座初始对准,消除由惯导建模造成对全球初始对准性能的影响,并期望探索一种统一导航编排的全球初始对准算法。最后通过仿真证明了该算法的可行性。     

舰船单轴旋转激光捷联惯导系统动态初始对准

初始对准的时间和精度是舰船惯导系统的重要指标。针对在不同情况下惯导系统启动的实际工程需求,提出了单轴旋转激光捷联惯导系统的初始对准方案。研究了系统在动基座情况下进行粗对准方法。建立了单轴旋转惯导系统的误差模型,使用卡尔曼滤波的方法实现了系统精对准过程。分别对惯导系统三种不同动态启动条件,设计了不同的对准方案。数字仿真结果表明,经过6h的初始对准,垂向陀螺常值漂移的对准误差在设定值的5.2%以内,垂向加表零偏的对准误差在设定值的1.8%以内。     

捷联惯导基于星体跟踪器的高精度初始对准算法

捷联惯导与小视场星体跟踪器构成惯性/天文组合导航系统,导航精度受导航初始误差和器件误差的综合影响。基于此,提出一种捷联惯导与小视场星体跟踪器相组合的初始对准算法,对导航初始姿态误差和惯性器件误差进行估计修正。捷联惯导初始对准过程完成之后,在地面准静基座条件下做速度和位置阻尼条件下的惯导更新解算,利用捷联惯导系统的速度误差量测及小视场星体跟踪器的导航误差角测量量,设计组合粗对准算法和组合精对准算法,用于对捷联惯导系统的初始对准误差和惯性器件误差做进一步有效估计。仿真结果表明:对中等精度导航级捷联惯导系统,组合对准后水平姿态精度可提高到2’’,方位精度可提高到5’’。     

基于重构伪地球坐标系的捷联惯导初始对准算法

针对捷联惯性导航系统的方位误差对系统误差特别敏感,容易引起闭环卡尔曼滤波初始对准的发散,提出了一种基于重构伪地球坐标系惯导机械编排的初始对准算法。重构伪地球坐标系惯导编排方案在初始位置实现了线性运动误差和方位误差之间解耦,从而消除了导航坐标系旋转角速度误差对方位对准的影响。因此该算法可以减小由系统误差引起的方位对准估计振荡,从而降低了对准系统发散的可能性,进而提高对准系统的稳定性,并改善了捷联惯导初始对准的性能。另外,它不仅适用于常规纬度初始对准,也可以解决极区静态对准问题。最后,常规纬度和极区静态对准仿真证明了该算法具有优良性能。     

捷联惯导系统罗经法自对准

研究了摇摆状态下捷联惯导系统罗经法自对准技术,设计了水平、方位精对准参数以及基于MATLAB／SIMULINK的参数分析系统,最后进行了基于VC＋＋6．0的捷联惯导系统罗经法自对准的软件设计、仿真分析与精度评估。仿真结果表明,罗经法自对准在不同海情、不同初始姿态误差角、全方位、带量化误差的条件下均具有较高的对准精度、较好的快速性和动态品质,能够满足捷联惯导系统在摇摆基座下实现自对准的要求,同时为下一步的工程应用提供了依据。     

自抗扰控制在惯性导航系统初始对准中的应用

针对惯性导航系统初始对准问题,提出并设计了把自抗优控制技术用于惯导系统初始对准的方案,并进行了计算机仿真。结果表明,该系统具有鲁棒性好,对准时间短、精度高等特点,是一种理想的应用于实际惯导系统中的初始对准方案。     

基于GPS的弹载捷联惯导动基座传递对准技术

针对载机未装备主惯导系统的弹载捷联惯导初始对准问题,提出了一种基于机载GPS信息的动基座传递对准算法。首先利用惯性凝固思想设计了基于比力积分和GPS速度信息的惯性系粗对准算法,粗略估计弹载惯导的初始姿态;然后通过分析惯导系统在惯性系下的导航误差方程,设计了基于GPS信息的"速度+位置"匹配卡尔曼滤波精对准算法,对粗对准误差做进一步估计补偿。车载试验结果为:与车载激光捷联惯导输出相比,水平和方位对准精度分别为6’和18’。试验验证了该算法的有效性,为未装备机载主惯导的弹载捷联惯导的快速初始化提供了工程应用参考。     

一种用于天线跟踪稳定平台的SINS转动基座初始对准方法(英文)

提出一种应用于天线跟踪稳定平台的捷联惯导转动基座初始对准方法。首先对卫星天线跟踪稳定平台的结构进行分析,得出在不改变系统现有硬件结构条件下,可充分利用天线跟踪稳定平台的结构特点进行转动基座初始对准的结论;建立完整的捷联惯导旋转基座初始对准数学模型,并采用奇异值分解法分析捷联惯导转动基座初始对准的可观测性。实验结果表明,该方法初始对准中系统可观测矩阵的最小奇异值比静基座初始对准可观测矩阵最小奇异值大一个多数量级,能提高捷联惯导系统的可观测性,并能有效地提高姿态角尤其是航向角的对准精度,为提高通信卫星天线跟踪稳定平台的性能提供了有价值的参考。     

平台式惯导系统的快速初始对准方法的研究

提出并设计了把自抗扰控制技术用于平台式惯导系统静基座下的一种快速对准方法、并进行了计算机仿真。结果表明：该方法使对准过程时间大大缩短，具有超调低、算法简单及稳态精度较高等特点，是一种应用在实际惯导系统中的理想初始对准方案。     

自适应Kalman滤波在SINS初始对准中的应用

为了提高捷联惯导系统的对准精度和收敛速度,提出了一种基于Sage-Husa自适应滤波算法的初始对准方法。针对方位小失准角的情况,推导出精对准误差模型和自适应Kalman滤波方程。常规Kalman滤波算法,在噪声统计特性已知的情况下,使用比较方便;多数情况下,噪声统计特性是处于未知状态,从而引入自适应Kalman滤波算法。它利用观测到的数据自动进行噪声统计特性的在线估计和修正,使系统达到最佳的滤波效果。通过仿真验证,该自适应滤波算法有效地提高了收敛速度和对准精度。     

捷联式惯导系统快速初始对准方法研究

针对初始对准过程中对准精度与快速性相矛盾的问题，提出并设计了把扩张状态观测器（ESO）与卡尔曼滤波滤波估计器相结合，用于捷联惯导系统初始对准的方法。数值仿真结果表明，该方法使对准过程所需要的时间大大缩短，并保证了较高的对准精度及较强的鲁棒性。     

基于UKF的旋转式SINS大方位失准角初始对准方法

旋转调制自补偿技术可以调制惯性元件的常值误差,从而提高惯性导航系统的导航精度。出于实际工程应用需求,研究了旋转式SINS大方位失准角初始对准方法。以单轴旋转式SINS为例,给出了单轴旋转式SINS大方位失准角非线性误差模型;根据系统误差模型的非线性特性,利用简化Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter UKF)算法,设计了系统的大方位失准角初始对准算法。数字仿真实验结果表明:在相同条件下,提出的UKF算法在收敛速度与对准精度方面均优于EKF算法;系统试验验证结果表明,采用本文提出的初始对准方法,系统的水平对准精度优于0.1′,方位对准精度优于1.5′,证明本文提出的初始对准方法在工程应用中是有效、可行的。     

捷联惯性系粗对准误差及数值问题分析

针对捷联惯导系统惯性系粗对准算法的对准误差进行了详细地分析。首先,依据惯性器件输出模型和粗对准算法模型,经过严格数学推导,得到了对准误差的解析表达式。其次,从求解矩阵方程的角度考察粗对准过程,得出对准过程等效于病态方程组的求解问题。理论分析表明,一方面惯性系粗对准算法的理论对准精度取决于惯性器件的精度,另一方面,对准误差上限取决于具体的算法和量测相对误差。在此基础上,进行了简单而有效的计算机仿真,结果与理论分析及工程经验吻合。     

Sigma点Kalman滤波在惯性导航初始对准中的性能评估

捷联惯性导航系统的大失准角初始对准过程具有非线性特性,Sigma点卡尔曼滤波算法可用于解决大失准角的对准问题。为提高Sigma点卡尔曼滤波的数值稳定性并降低算法复杂度,推导了简化的方根形式的滤波算法。为评估不同Sigma点卡尔曼滤波在初始对准中的性能,引入了一种适用于姿态角全为大失准的欧拉角误差模型。最后对不同Sigma点卡尔曼滤波在初始对准中的应用进行了仿真,并对算法的精度与复杂度作了分析与总结。结果显示该算法可较好的处理大失准角情况下的对准问题,所推导的简化方根滤波算法在不影响对准精度的情况下可使算法的复杂度降低20%,并增强了数值稳定性,是一种较为实用的方法。     

一种快速精确的捷联惯导系统初始对准方法研究

由于传统的多位置对准方法在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，因此提出了一种快速多位置对准估计方位失准角的方法，直接利用两水平失准角快速收敛的估计结果对传统多位置对准中方位失准角的估计，从而大大提高了捷联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。     

带模型误差系统的自适应卡尔曼滤波在捷联惯导系统初始对准中的应用研究

对于有模型误差的惯导系统,采用常规卡尔曼滤波会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散。可采用自适应卡尔曼滤波算法,通过引入虚拟噪声,利用观测数据带来的信息,在线改进滤波器的设计,并将其运用到捷联惯导系统的初始对准中,由此得到的滤波估计比常规卡尔曼估计具有更高的精度和准确度。试验及计算机仿真结果验证了该方法的有效性。