一种大安装偏差快速传递对准中的闭环卡尔曼滤波算法

在大安装偏差快速传递对准中,模型线性化误差会导致卡尔曼滤波器(KF)估计有偏。针对该问题,提出了一种基于闭环卡尔曼滤波器(CLKF)的传递对准方法。基于安装关系估计值与主惯导姿态建立子惯导粗基准,使子惯导载体系失准角为小角度,从而降低了线性化误差对KF估计精度的影响。进一步采用状态反馈机制修正子惯导状态与安装关系估计值,使子惯导基准载体系和计算载体系逐渐逼近标称载体系,以保证系统在整个传递对准过程中始终处于良好的线性状态。仿真结果表明,CLKF估计精度不随系统非线性增强而下降,与无迹卡尔曼滤波器(UKF)相当且优于KF;CLKF计算量仅为UKF的3%,与KF相当,显著提高了线性滤波器的估计精度,同时有效避免了采用非线性滤波器而引起计算量较大的问题。     

一种改进的速度加姿态匹配快速传递对准算法

给出了一种针对工程应用的改进快速传递对准算法。推导了速度及主子惯导z轴安装误差角量测构造方法,给出了基于速度加z轴安装误差角量测的降阶快速传递对准滤波器模型。通过仿真测试了降阶滤波模型的对准性能。最后利用协方差分析方法针对性分析了航向误差对主要未建模误差的敏感程度,结果显示:摇翼机动条件下30 s时航向误差收敛到0.1°内,航向误差主要受主惯导航向误差及z轴挠曲变形的影响,对主惯导数据时间延迟不敏感。该方法兼具传统速度加姿态匹配算法的优点,又避开了其在摇翼机动时对时间延迟、挠曲变形敏感的缺点。     

舰船平台上一种改进的传递对准方案设计与仿真

为了提高舰船惯性导航系统在动基座下的传递对准的精度和快速性,针对舰船平台的应用特点,采用卡尔曼滤波器对主、子惯导的"速度加角速率"参数的误差量进行滤波估计并进行了算法设计。运用卡尔曼滤波器的平滑算法改善传递对准的精度。针对卡尔曼滤波器平滑算法会降低对准速度的缺点,在只损失一小部分精度的前提下,创新性的采用卡尔曼滤波器的降阶算法提高了对准速度。通过Matlab软件对卡尔曼滤波器算法、卡尔曼滤波器平滑算法和卡尔曼滤波器平滑加降阶算法的速度误差和姿态误差分别进行了仿真。仿真结果表明,"速度加角速率"匹配传递对准改进算法具有稳健的对准精度和快速性,有一定工程应用参考价值。     

H∞滤波及其在惯导初始对准中的应用

阐述了H∞滤波器的设计过程，并将其运用于惯导系统的初始对准，建立了惯导系统的误差模型，并对其进行了可观性分析，利用H∞滤波方法对可观可测子系统进行了滤波计算，给出了白噪声下失准角的仿真曲线。仿真表明对准时间得到了很大的提高，精度也能够满足工程实际需要。中给出了方位误差角的一种快速估计方法，结果表明该方法是可行的。     

快速传递对准中机翼弹性变形估计方法比较

传递对准是机载主惯导对子惯导进行初始化的过程,机翼变形对快速传递对准滤波精度有显著影响。讨论了传递对准中机翼变形的不同估计方法,通过分析建模过程比较了各种方法的特点及其适用范围。然后建立快速传递对准仿真环境,用"速度加姿态"匹配方式进行仿真,比较了不同方法所能达到的精度。最终从对准精度、快速性、模型依赖度、计算量等方面,对各种传递对准中机翼弹性变形的处理方法进行了比较总结,结果表明,将弹性变形当作有色噪声且使用卡尔曼滤波量测扩增法进行传递对准滤波器设计时,在估计精度和计算量方面达到最好折衷。所得结论为快速传递对准弹性变形的处理提供了工程应用参考。     

大方位失准角的舰载武器INS对准

研究了舰载武器惯导系统（INS）大方位失准角的传递对准问题。首先,给出了适用于大方位失准角的INS姿态误差和速度误差传播模型。然后,提出了一种改进的利用速度＋角速率匹配的传递对准算法,该算法能够借助海浪引起的舰船运动进行传递对准。通过基于奇异值分解的卡尔曼滤波器（SVD-KF）的引入,给出了非线性滤波算法的实现方案,并对SVD-KF和EKF在大方位失准角的舰载武器INS对准就姿态失准角的估计精度和收敛速度进行了比较。仿真结果验证了所提大方位失准角传递对准算法的可行性。     

基于NPF-CKF的捷联惯导系统动基座初始对准技术

当海况不佳时,水下航行器大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准,因此提出了利用多普勒计程仪提供的速度信息进行运动中辅助对准。针对在非线性对准中扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,提出了一种基于非线性预测滤波的求容积卡尔曼滤波算法。该滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用非线性预测滤波器进行实时预测,然后再利用求容积卡尔曼滤波对模型误差补偿后的系统进行状态估计。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和求容积卡尔曼滤波算法相比,该滤波算法能够不仅提高失准角特别是方位失准角的估计精度,其精度约为45″,而且加快了收敛速度。同时由于该滤波算法降低了系统状态的维数,因此也大大减少了计算量。     

一种改进的基于闭环反馈的大失准角传递对准算法

针对传统的基于计算参数的传递对准算法在大失准角下的强非线性问题以及杆臂误差导致的传递对准精度下降问题,提出了一种改进的基于闭环反馈的大失准角传递对准算法。首先,基于快速传递对准模型,设计了全状态闭环反馈机制,通过对主、子惯导的姿态矩阵不断进行修正,实现大安装误差角估计值的快速收敛;然后,采用线性卡尔曼滤波对状态进行估计。仿真实验结果表明,相比于非线性滤波方法,所提算法在大、小安装误差角下均可以保持较高的对准精度,对准误差基本可以达到0.02°。车载试验结果也验证了所提算法具有更好的传递对准性能。     

两级解耦卡尔曼滤波在平台惯导系统自主标定和对准中的应用

本文结合实际工程背景，采用两级卡尔曼滤波方法对平台惯导系统进行对准和标定，分别构造陀螺滤波器和加速度计滤波器，前者用于估计平台失调角和陀螺误差系数，后者用于估计加速度计误差系数，然后利用分离偏差滤波理论，将陀螺滤波器分解成状态滤波器和偏差滤波器，使滤波计算进一步得到简化。与一般卡尔曼滤波器相比，此滤波器的计算量以及计算机内存占用量都大为减小，而且估计精度很高     

舰载导弹惯导系统姿态变化量匹配法传递对准

针对捷联惯导系统的动基座传递对准问题,采用姿态变化量匹配法,在不依赖舰船自主机动运动而仅仅依靠外界风浪随机干扰的情况下,对系泊状态下的舰载导弹捷联惯导系统传递对准进行仿真研究。仿真结果表明:在三种海况下,姿态变化量匹配法可以使3个失准角估计在短时间内均达到要求精度;随着舰船摇摆频率和幅度的增大,失准角的估计精度会进一步得到提高。研究表明姿态变化量匹配法具有对准算法简单、对准速度快、精度高等优点;利用一定强度的风浪,通过该种匹配方法能够成功的解决动基座传递对准问题。