一种车载捷联惯导行进间QUEST优化粗对准算法

针对车载捷联惯导的传统动基座对准方法精度较低及环境适应性较差的问题,提出了一种基于QUEST的行进间粗对准优化算法。首先使用姿态矩阵分解的方法,得到不同参考系下对重力矢量的观测值。然后分析不同环境对于对准算法的影响,利用优化的QUEST算法,对不同时刻的重力矢量信息进行分析,基于误差信息对权重值大小进行合理分配,提高算法稳定性。实时估计车载体姿态、速度、位置,并反馈到下一次计算中去,形成闭环,提高粗对准精度。仿真和车载实验表明,该算法能够实现车辆行进过程中的姿态粗对准,多组实验下航向角误差在150 s内可达到±2°以内。     

基于GPS观测量和模型预测滤波的机载SINS/GPS空中自对准

针对机载SINS/GPS组合导航系统地面静基座对准时间较长的问题,提出了一种基于GPS观测量和模型预测滤波(MPF)的机载SINS/GPS空中开机自对准方法。该方法首先在载机匀速直线飞行阶段进行SINS/GPS空中开机粗对准,利用GPS获得初始位置、速度和航向,利用加速度计的输出信息计算两个初始水平姿态角;然后在载机进入最优S机动飞行段进行SINS空中精对准,采用MPF和EKF相结合的滤波器估计SINS的误差并进行校正。计算机仿真结果表明,该方法实现了SINS的空中开机自对准,大大缩短飞机的地面准备时间,空中开机粗对准的方位角误差小于15°,俯仰角和横滚角误差小于2°,而空中精对准的方位角、俯仰角和横滚角的估计误差分别达到了67.36〞、47.31〞和-32.52〞。     

基于水平罗经的捷联惯导系统自动零速修正

为提高车载捷联惯性导航系统(SINS)的定位和姿态精度,分析了SINS静态罗经对准原理,并推广至行进过程中,借助里程仪测速辅助实现姿态动态、持续对准。同时,通过此动态罗经回路控制律对里程仪测速噪声进行平滑,并对平滑后速度加以检测,实现了零速修正(ZVU)的停车自动识别;停车瞬间利用动态罗经对准回路对系统姿态进行修正,速度误差归零,并依据相邻停车时刻记录的速度误差拟合曲线积分值修正系统位置误差。最后,采用此方案进行了长达4h(约160km)的三组跑车实验,每10min停车ZVU(1s),达到的定位精度为44.2m(CEP),姿态精度优于0.5′。     

一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案

研究了一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案。起飞前捷联惯组采用基于惯性系重力加速度积分的解析粗对准和卡尔曼滤波精对准,起飞后采用SINS/GNSS卡尔曼滤波组合导航反馈实时修正姿态、速度和位置。仿真结果表明捷联惯组水平自主对准误差0.01°,方位自主对准误差1.5°,起飞后经组合导航修正后的姿态误差小于0.2°,速度误差小于0.4m/s,位置误差小于40m,考虑所有误差的蒙特卡罗仿真结果满足火箭入轨精度要求,此方案具有较高的工程应用价值。     

一种变加速度的弹用双矢量空中对准方法

针对制导炮弹空中飞行时间短、难以实现有目的航向机动的问题,提出一种变加速度的弹用双矢量空中对准方法。首先,利用速度微分方程推导了空中对准用双矢量。然后,根据双矢量定姿的原理,采用Request算法对弹载微机械捷联惯导系统(MINS)的初始姿态进行估计,并分析了对准误差,在此基础上提出基于变加速度的弹用双矢量空中对准方法来实现弹载MINS初始姿态的最优估计。数值仿真实验结果表明:该对准方案可快速实现弹用MINS初始姿态的最优估计,其中航向角对准误差接近0.3°,俯仰角和横滚角对准误差小于0.2°,满足制导炮弹用MINS空中快速对准的要求。     

高速、高动态下的捷联惯导空中粗对准方法

针对空中高速、高动态飞行条件下的捷联惯导系统初始对准问题,提出了一种对飞行动态过程和飞行平稳性不加限制的条件下,获得初始的位置、速度和姿态信息的粗对准方法,推导了利用GPS所测速度与惯性测量组件比力输出,通过惯性比力方程求解飞行载体姿态的粗对准方法,分析了影响对准性能的因素,并研制了对准仿真验证系统,通过设定航迹的计算机仿真,以及采用实测飞行数据的半物理仿真验证了该方法的有效性与精度.仿真验证结果表明,本对准方法可在载体任意动态过程进行初始对准,在对准精度与快速性方面均可满足高速、高动态下捷联惯导系统的粗对准精度要求.     

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’’。     

大陀螺零偏条件下的快速传递对准算法

针对某些某些微机械陀螺零偏重复性差的特点,提出了滤波反馈修正和陀螺零偏粗对准预处理两种方法,使“速度＋姿态”快速传递对准算法在大陀螺零偏条件下能够不损失估计精度。在简要介绍“速度＋姿态”．决速传递对准算法数学模型的基础上,探讨了大陀螺零偏导致的惯导系统非线性误差。为减小上述非线性误差的影响,提出用每一步滤波估计值修正子掼导状态的反馈修正方法,和在进行卡尔曼滤波前直接测量比较主、子惯导陀螺输出的陀螺零偏粗对准预处理方法。仿真结果表明,采用上述两种方法,快速传递对准算法可在陀螺零偏过大的情况下保持算法的有效性和估计精度。     

基于强跟踪滤波器的SINS大失准角初始对准新方法

捷联惯性导航系统静基座初始对准时一般先进行粗对准,使失准角缩小到一定范围内从而满足小失准角假设下的线性误差模型,然后再进行精对准。在不进行粗对准时失准角一般为大角度,需要采用复杂的非线性误差模型和非线性滤波方法。研究发现通过设置合理的误差协方差矩阵初值,采用反馈校正滤波结构,并引入强跟踪滤波算法可以在大失准角情况下既无需粗对准,又无需采用非线性模型来实现精对准。仿真结果表明,该方法可以实现大失准角初始对准,鲁棒性好,在任意姿态初值下都可以使航向角在300 s内收敛到0.05°的理论极限精度,与小失准角精对准方法的速度和精度相当但省去了粗对准因而耗时更短,与无迹卡尔曼滤波在600 s时才收敛到0.5°的速度相比大为改善。     

机动对速度匹配法传递对准效果的影响

传递对准过程中,机动运动有利于改善对准效果,不同的机动运动方式对特定匹配模式下的对准效果改善程度不同。通过建立速度匹配法传递对准卡尔曼滤波器模型,对几种典型机动方式下的模型分别进行深入仿真研究,详细比较不同机动方式对捷联惯导系统对准效果的影响。仿真结果表明,采用速度匹配传递对准方式,载体单独做摇摆加线运动姿态误差角估计精度能达到1',陀螺常值漂移的估计精度能达到90%,加速度计常值零偏无法估计。载体做"S"形机动运动姿态误差角估计精度优于0.5',陀螺常值漂移的估计精度能达到95%以上,加速度计常值零偏估计精度能达到99%。