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针对车载武器系统快速发射需求,提出一种基于GNSS辅助的捷联惯导行进间对准自适应滤波方法。该方法把行进间传递对准分为粗对准与精对准两个阶段。粗对准阶段以GNSS为观测基准完成对捷联惯导姿态的粗捕获,降低初始偏差不确定性对于精对准阶段的影响。在精对准阶段,考虑到车载系统的运动特性,提出一种"水平+方位"行进间对准双滤波器并行的设计思路,利用车载系统在不同时间段的动力学特性,对三轴姿态估计进行分时解耦,实现初始姿态的高精度估计;与此同时,引入协方差成形自适应调节过程,以最小化Frobenius范数为优化指标,实现对行进间对准卡尔曼滤波器的自适应调节,增强系统鲁棒性。数值仿真表明,协方差成形自适应卡尔曼滤波方法能够有效保证系统在全运动剖面内的稳定,结合双滤波器并行方案能够有效解决行进间对准精度不高与稳定性欠佳等问题,水平对准精度优于1.5′(1σ),方位对准精度优于6′(1σ)。 相似文献
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对常用的两种快速传递对准状态模型(ψ角与m_ψ角模型)的等效性进行了分析与证明。在此基础上,针对MEMS-IMU低精度与稳定性欠佳等特性,综合考虑对准精度与算法实时性,建立了11维ψ角与m_ψ角快速传递对准模型。与传统的15维模型相比,新模型的计算复杂度降低了约60%。与此同时,提出了"安装角滤波器+陀螺仪零偏滤波器"的双滤波器并行工作设计思路,并给出了一种抑制器件误差影响与环境干扰的带宽隔离滤波器参数设计方法,提高了传递对准滤波器设计的灵活性与系统鲁棒性。通过飞行试验对传递对准系统模型与设计方法进行了试验验证,结果表明,相较于传统算法,收敛时间减少至30 s以内,传递对准精度提高约40%,有效解决了低精度MEMS-IMU在航空制导武器中的应用问题。 相似文献
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