一种新型自适应模型预测组合滤波在在线标定中的应用

为了提高捷联惯性导航系统在线标定的精度和实时性,根据模型预测滤波算法和Sage_Husa自适应卡尔曼滤波算法的优点,提出了一种新的自适应模型预测组合滤波算法。该算法首先利用模型预测滤波算法估计出系统模型误差,并对系统状态方程实时修正,以减小系统模型误差对导航精度的影响;然后利用简化的自适应滤波算法对量测噪声在线调整,修正噪声统计特性,以提高滤波精度。将提出的算法进行在线标定仿真实验,并与传统的卡尔曼滤波在线标定算法进行比较,结果表明,提出的自适应模型预测组合滤波算法能有效完成在线标定,且标定精度和收敛速度均优于传统方法。     

UKF在惯导平台误差系数辨识离心机测试中的应用

针对惯导平台误差系数辨识的离心机测试,利用直接法建立了误差系数辨识的非线性模型,并结合实际系统模型的特点对标准UKF算法进行了简化和改进.改进后的UKF结构简单,与标准UKF具有同样的滤波精度,并且减小了计算量,提高了计算效率.然后利用扩展Kalman滤波(EKF)算法和改进的UKF算法对惯导平台误差系数辨识离心机测试进行仿真.结果表明,与EKF算法相比,改进的UKF算法能提高惯导平台误差系数的辨识精度,并且更容易实现.     

SVM在光纤陀螺仪模型辨识中的应用

针对光纤陀螺仪(FOG)的误差特性以及在惯性系统中的运用特点,提出了利用支持向量机的函数逼近的方法辨识光纤陀螺仪的输入输出模型.从惯性系统的角度,对光纤陀螺仪的输出信号进行滤波,从而较好地抑制传感器的噪声扩散,为惯性系统整体精度的提高提供条件.通过实验表明,SVM构建的模型能够较好地实现信号滤波功能,并与传统的标定模型进行对比,验证了在实时性要求较低的系统中,SVM模型的输出精度要优于传统的标定模型输出精度.     

立方星剩磁在轨辨识与主动补偿技术

立方星的姿态测量与控制系统常采用磁测磁控结合偏置动量轮的方案,整星剩磁干扰力矩是影响姿态控制精度的重要因素之一。提出了一种利用磁强计实现剩磁矩在轨辨识与利用磁力矩器实现剩磁矩主动补偿的新方案:基于磁强计输出和卫星姿态动力学建立了剩磁矩在轨辨识模型,并利用采样滤波器(UKF)提高单磁强计条件下的辨识效果;把控制对象简化成线性定常系统,分析了剩磁干扰力矩对姿态的影响数学模型,并针对磁力矩器和磁强计分时工作的特点,基于叠加性原理提出了基于角速度的剩磁矩主动补偿算法。仿真研究表明,在1000 s内剩磁矩在轨辨识精度为0.001 A×m~2量级,主动补偿后,偏航角、滚动角与俯仰角控制误差分别从4.3°、4.6°与2.1°均减少至0.4°以内。提出的方法为类似配置卫星减少剩磁干扰力矩的影响提供了一种新思路。     

基于双层神经网络模型参数辨识的变结构多模型自主导航方法

在卫星拒止环境下,井下采煤机定位方式通常采用惯导/里程计的组合导航方式。但在采煤机开采过程中产生的复杂振动会引起传感器时变和非线性的器件误差,导致传统卡尔曼滤波精度下降。针对这一问题,提出了一种基于双层神经网络模型参数辨识的改进变结构多模型导航算法(TVSMM)。设计了一种基于支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)相结合的双层神经网络对系统噪声变化特性进行训练和辨识,实现快速、准确地辨识导航系统模型参数。仿真结果表明,通过双层神经网络模型参数辨识相较于单层神经网络的模型参数辨识精度提高12%。基于TVSMM的井下惯导/里程计组合导航算法可有效抑制振动噪声带来的航向角发散,航向精度提升42%,水平定位精度提升43%,对井下复杂环境中的自主导航定位具有较好的参考应用价值。     

陀螺仪漂移测试小角度伺服法实验方案的改进

为了提高陀螺仪的使用精度,研究了陀螺仪漂移测试的伺服法实验技术.依托973项目,在国内首次完成了高精度单自由度静压液浮陀螺仪的伺服法实验.找到了影响小角度伺服法实验测试精度的主要误差源,即小角度伺服法实验的方法误差,通过对该误差的分析,提出了改进的小角度伺服实验方案.建立了小角度伺服法实验方法误差的仿真模型,用改进方案和原始方案分别进行了仿真和实验,结果表明改进方案同原始方案相比,陀螺仪漂移误差模型中的三项系数辨识精度均有提高.     

平台陀螺漂移误差测试与模型辨识

本文提出了一种新的平台陀螺漂移误差测试方案,并采用组合时序模型辨识的方法对测漂数据进行处理,以提高漂移误差系数的估计精度。该方案与通常的多位置试验法相比,能够大大缩短平台测漂时间,简化测试操作,有利于测试的自动化。     

基于多边界切割插值的改进子模型分析方法

应用传统子模型技术进行结构的有限元分析,可以提高计算精度,得到局部的精确解,但仅适用于切割边界为体单元和壳单元的模型,当有其他类型单元通过切割边界时将产生很大的误差。本文对传统子模型技术及存在的问题进行了系统分析,提出了多边界插值方法和改进多边界插值方法,并应用于深水张力腿平台的整体模型和子模型分析,探讨了传统边界插值方法、多边界插值方法和改进多边界插值方法的计算精度。计算结果表明,相比传统边界插值方法,多边界插值方法具有更高的计算精度,随着内外切割边界距离的增大,误差逐渐减小并趋于稳定;改进多边界插值方法能进一步提高内外切割边界距离较小时的计算精度,可以满足梁单元通过切割边界的情况,拓宽了子模型技术的应用范围。     

基于改进链码法的LuGre摩擦模型动态参数辨识

针对现有LuGre摩擦模型动态参数辨识方法辨识精度不高,收敛性难以保证及参数初值难以确定等不足,提出了一种基于改进链码特征识别法的参数辨识方法。首先,研究LuGre摩擦模型中两个动态参数-鬃毛刚度系数与阻尼系数之间的关系,以及鬃毛刚度系数与预滑动阶段位移-摩擦力曲线形状之间的对应关系;然后,改进现有Freeman链码的采样方式和码间距,利用改进的链码结合傅立叶描绘子提取位移-摩擦力曲线的形状特征并形成特征向量;最后,以加噪声原始位移-摩擦力曲线和仿真位移-摩擦力曲线的特征向量为参数建立度量两曲线相似程度的欧氏距离,寻优得到使欧氏距离满足给定误差的仿真位移-摩擦力曲线,该曲线对应的鬃毛刚度系数即为其辨识值,进一步可计算出阻尼系数。文末给出的辨识实例验证了提出方法的正确性和有效性。     

针对高动态载体应用的高精度捷联惯导姿态算法优化方法

提高高动态条件下捷联惯导姿态算法的解算精度和解算实时性是提高高精度捷联惯导系统实用性能的重要基础。特别是针对高超飞行器等高速高动态载体的高精度实时导航需求,需要采用较高的惯性器件采样率,以提高高动态条件下的姿态解算精度。由于传统捷联指北姿态算法中器件采样率的增加会导致算法运算量的大幅增加,影响算法的实时性。基于此,提出了基于捷联算法优化编排原理的双速姿态解算方法和工程实现编排方法。该方法在增加惯性器件采样率的同时并不会显著增加计算量,能有效满足高速高动态载体的实时性导航解算需求。仿真试验结果表明,在高动态仿真条件下,双速优化姿态编排算法与传统指北算法相比,更能有效满足高动态下捷联惯导算法的实时性和高精度解算要求。     

参数辨识双位置对准改进算法

对捷联惯导参数辨识双位置对准算法进行了研究。指出现有的绕方位轴转90°得到第二位置的方案不是最优方案,绕方位轴转180°作为第二位置是最优转位方案。为在参数辨识对准中使用上述最优转位方案,提出了回溯导航算法,给出了回溯参数辨识初始对准算法。根据回溯参数辨识对准算法对参数辨识双位置对准算法进行了改进。最后采用光纤捷联惯导对改进前后的对准算法分别进行了半实物仿真试验。试验结果表明,改进算法有效地提高了对准精度和测漂精度。     

一种用于旋转捷联惯导系统误差分离与补偿的改进环境函数法(英文)

旋转捷联惯导系统可以有效调制惯性器件常值误差,使系统定位精度得到提高。但系统因内部的旋转运动使得惯性器件的输出需要转化,从而增加了器件综合误差解算的复杂性。文中分析了旋转惯导系统的特性,建立了一种新的惯性器件工具误差模型,对捷联惯导系统下的环境函数误差辨识方法提出了改进方案,对惯性器件工具误差进行辨识分离。同时,针对环境函数矩阵求解时样本少、解算精度不高的问题,提出了利用加权最小二乘法对多样本值进行权重匹配分析的方法,提高了器件误差的辨识精度。实验结果表明,零偏估计及分段分离补偿的方法能较好地补偿惯性器件特性误差,有效提高系统的定位精度。     

识别时变结构模态参数的改进子空间方法

给出了基于整体数据子空间方法的改进算法,原方法对噪声的影响极为敏感,基于原方法的关键是计算一个与原系统的广义能观阵的特征值相同的矩阵的基本事实,将求矩阵的过程转化为最小二乘的问题,然后用广义能观阵替换输出矩阵,对数据进行滤波,从而有效地降低了算法对噪声敏感性,但同时增加了计算量。利用奇异向量矩阵的正交性,将最小二乘问题中求矩阵伪逆的过程简化为求该矩阵的转置,从而降低了计算量,改进后的算法能够在提高算法对噪声的敏感性的同时降低计算量。最后利用改进后的方法辨识出一个两自由度弹簧质量块模型在三种不同的刚度变化形式下的伪模态参数,并通过与使用原方法所得的结果比较,验证了以上结论。     

有色噪声下的目标跟踪卡尔曼滤波新算法

传统卡尔曼滤波(KF)适用于白噪声数据的处理,当机动目标跟踪系统的噪声数据存在有色噪声时,采用KF解算的精度降低,不能满足高精度导航的要求。一步相关卡尔曼滤波(OCKF)虽能用于抵制有色噪声的影响,但不适用于高阶有色噪声模型,缺乏一定的适用性,因此提出一种处理有色噪声的多步相关卡尔曼滤波(MCKF)新算法:利用历元噪声的相关性特性,构建多步相关的噪声协方差矩阵,通过线性变换,得到改进的状态协方差公式和增益矩阵。仿真结果表明,MCKF算法在状态噪声为有色噪声或者观测噪声为有色噪声以及两者皆为有色噪声的情况下,均能有效减弱有色噪声在机动目标跟踪过程中对系统状态的扰动,提高滤波的估计精度。     

时间相关噪声条件下的捷联惯导/星敏感器组合导航方法

针对星敏感器测量信息含有时间相关测量噪声和振动环境下惯性传感器带来的时间相关系统噪声问题,在不增加滤波维数的基础上,提出了一种基于改进卡尔曼滤波的捷联惯导/星敏感器组合导航方法。分析了时间相关噪声对状态估计的影响,构建了基于时间相关噪声模型下的状态方程和量测方程,详细推导了改进卡尔曼滤波方程,给出了组合导航方法。利用仿真对所提方法进行了验证,仿真结果表明,组合导航方法取得了400 m/1200 s的导航精度;在时间相关噪声条件下,与标准卡尔曼滤波相比,基于改进卡尔曼滤波的组合导航方法定位精度提高了50 m,是有效可行的。     

天基红外预警卫星高精度协同目标跟踪方法

天基红外预警卫星是跟踪助推段目标的主要手段。为提升目标跟踪精度,提出了量化噪声条件下的协同目标跟踪方法。首先,基于助推段运动特性,建立了符合运动特性且形式简单的助推段运动模型;然后,分析了天基红外预警卫星量测的量化特性,提出了量化噪声模型;量化噪声条件下,传统滤波方法不再适用,为此提出了一种基于量化测量的最小均方误差状态估计算法,其时间更新基于非线性函数的一阶线性化,测量更新基于量化测量的条件均值估计。最后,数学仿真表明,相对于传统基于加性均匀噪声假设的方法,所提方法位置估计精度提升了23%。     

基于DRBF-EKF算法的车辆质心侧偏角与路面附着系数动态联合估计

车辆质心侧偏角和路面附着系数是实现车辆底盘智能化所需要的关键参数. 车辆质心侧偏角对于提高车辆安全性和操控性至关重要, 轮胎-路面附着系数决定轮胎力的峰值, 进而确定汽车的动力学稳定性边界. 本文针对四轮独立驱动电动汽车提出了一种基于惯性测量单元、轮毂电机内置转速/转角传感器的车辆质心侧偏角和路面附着系数动态联合估计方法. 对四轮独立驱动电动汽车进行车辆动力学分析, 结合Dugoff轮胎计算模型得到车辆质心侧偏角估计器; 利用机器学习中高维数据降维PCA多元分析方法, 提取主元特征参数, 建立路面附着系数估计器. 采用可自适应调节网络结构的双径向基神经网络和扩展卡尔曼滤波DRBF-EKF方法, 通过K-means算法改进RBF神经网络结构, 扩展卡尔曼滤波进行噪声滤波提高估计精度, 实现车辆质心侧偏角和路面附着系数的动态联合估计. 通过仿真和实车实验表明, 所设计的DRBF-EKF动态联合估计器实时性和估计精度均优于扩展卡尔曼滤波算法, 可以适应车辆行驶过程中路面附着特性与车速的变化, 表现出较强的鲁棒性; 与DRBF方法相比, 显著提高了估计精度; 并且分析了可以同时满足估计精度和实时性要求的最佳隐含层神经元个数.      

基于多源信息融合的行人航位推算室内定位方法

传统行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)定位技术存在严重的误差累积问题。针对因航向偏差引起的误差累积,提出一种借助建筑几何信息实现行人航向的实时补偿方案,通过提高定向精度来抑制定位误差的累积传递。分析利用外源绝对位置改善PDR定位结果,试验一种自适应模型噪声的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)滤波算法,实现PDR与WIFI定位源的滤波融合。通过实验对比分析,基于改正航向的PDR相较于传统PDR,有效抑制了误差的累积,将整体误差控制在5 m左右;传统PDR与WIFI源滤波融合,比单纯传统PDR提高了82.8%的精确度;航向改正PDR与WIFI源相融合,则比单纯传统PDR和航向改正PDR分别提高了90.2%和49.5%的精确度。结果表明:补偿改正航向和借助外源绝对位置滤波融合均可有效控制传统PDR的误差累积,根据条件约束可知航向改正PDR及其与WIFI源融合方案较适用于规则室内环境,而原始航向PDR与WIFI源融合方案则不受室内结构影响,在多次滤波后逐渐提高行人定位精度,从而可满足行人室内定位精度需求。     

整弹不开箱的惯导系统射前小姿态标定方法

为简化中等精度捷联惯导系统的标定步骤,缩短发射准备时间,提高部队反应速度和保障效率,针对实际工程使用的33个参数的惯导系统误差模型的标定问题进行了方案研究.提出了一种适用于整弹不开箱条件下新的7位置标定方法,并对由此带来的转动空间限制问题进行了相应的考虑,有效解决了传统多位置、多速率测试方法难于运用于整弹条件下的惯导误差标定的问题.在考虑存在有转动定位误差为0.1°的情况下,对标定方法进行了相应仿真研究.仿真结果表明采用上述方法可以有效解算出33个误差系数,且得到的误差系数相对误差在7%的范围之内,可以满足部队的一般战斗保障需求,从而验证了方案的实际可行性.     

吊舱SINS/GNSS组合导航多杆臂效应在线估计算法

随着机载光电设备对姿态实时性和精度要求的不断提高,直接采用捷联方式安装于吊舱内部的小型惯性导航单元,配合全球导航卫星系统进行组合导航的方案开始逐渐得到应用。吊舱、飞机、惯导间由于空间安装位置的不同,吊舱框架角的不断变化会引入额外的杆臂相关误差。详细推导了吊舱、飞机与惯导间姿态转换关系,提出了一种改进的在线补偿杆臂效应参数的组合导航滤波模型。飞行试验证明了改进的组合导航模型能够有效估计吊舱-惯导与吊舱-飞机间的杆臂参数,在线估计精度可达到厘米级,输出航向精度较传统组合导航算法提高了1倍。