基于SVD的SINS多位置对准可观测性分析

针对捷联式惯导系统多位置对准可观测性的问题,以捷联式惯导十状态误差方程为研究对象,利用卡尔曼滤波分别得到固定位置对准与二位置对准以及二位置对准与三位置对准时的方位失准角估计误差收敛情况。在分段线性定常系统理论的基础上,利用奇异值分解的方法,分别对固定位置对准以及二位置对准时的系统各状态变量的可观测性进行分析。仿真结果表明,三位置对准和二位置对准时的方位失准角估计误差达到的稳态误差是一致的,并且多位置对准能够改善捷联惯导系统各状态变量的可观测度。该研究结果不仅为确定并提高捷联惯导系统各状态的可观测度提供了途径,而且为捷联式惯导系统的可观测性达到最佳以及捷联惯导系统对准精度的快速提高提供了理论基础。     

一种单轴旋转捷联惯导系统抗晃动快速自对准方法

为满足对惯导系统的快速反应和高精度要求,针对单轴旋转捷联惯导系统,提出了一种抗晃动快速自对准方法。在捷联惯导单轴往复旋转的基础上,首先采用一种抗晃动基座粗对准方法完成初始航姿的计算,然后在粗对准的基础上,采用一种惯性系下速度为观测量的闭环Kalman滤波方法完成精对准。实际车载试验验证表明,在总对准时间不大于300 s的情况下,该方法下系统航向对准精度优于1′/cos(RMS),水平对准精度优于0.2′(RMS)。该方法算法简单,计算量小,应用于单轴旋转捷联惯导系统时对准速度快,精度高,具有很好的工程应用价值。     

舰载平台式惯导系统的传递对准

舰载子惯导系统在海上应急启动时需要利用主惯导的信息进行传递对准,以达到快速、高精度启动的目的.同时必须对惯性器件的某些误差进行标定和补偿,以满足舰载惯导系统需要长时间高精度导航的要求.文中对平台式惯导系统采用速度加姿态匹配传递对准方法进行了研究,建立了基于KaIman滤波器的传递对准滤波方程,并在实际系统中对所设计的方案进行了静态和跑车试验,验证了方案的正确性和工程应用的可行性.     

局部可观测理论在惯导系统快速传递对准中的应用

鉴于传统的全局可观测理论很难定量分析时变系统的可观测性,从机载导弹传递对准姿态角误差的可观测性出发,首次将局部可观测性理论应用于"速度 姿态"匹配的快速传递对准中。将条件数的概念引入局部可观测矩阵,定量地计算出在三种不同机动方式下,局部可观测矩阵的条件数,用以表征机动对准过程中系统的局部可观测度。仿真结果证明,提高姿态角误差可观测度的最佳载体机动方式为机翼摇摆运动。该研究结果为实现机载武器动基座快速精确对准技术在工程中的应用提供了依据。     

基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波在传递对准中的应用研究

基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器与通过其它方法建立的鲁棒Kalman滤波器相比有较高稳态精度。文中将基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波方法用于导弹捷联惯导系统动基座传递对准，并与标准Kalman滤波进行了比较。仿真结果表明，在垂直比力参数存在摄动的情况下，如果基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器的参数选取适当，它的精度鲁棒性优于标准Kalman滤波。     

捷联惯导系统最简多位置解析对准改进算法

最简多位置解析对准作为测量IMU偏置的简单方法,降低了传统多位置解析对准的工程复杂度,摆脱了伺服平台的限制,但是最简多位置解析对准目前使用的是几何方法,几何方法计算复杂,精度受先验信息的影响。针对这一问题,提出了最简多位置对准解析算法,通过解析算法可得到IMU偏置的解析解。通常两位置即可求得IMU偏置,特殊情况需要三位置,某些特殊位置可以计算特定轴向的偏置。解析法计算简单,不受先验信息的影响,并通过实例仿真证实该算法的有效性,计算误差主要由一阶近似误差和测量噪声引起。     

捷联惯导系统改进回溯快速对准方法（英文）

快速性是捷联惯导系统初始对准的一项重要指标。回溯算法通过存储一段时间的陀螺仪和加速度计的数据,并反复加以利用的方式,有效缩短了对准的时间。为了进一步提高初始对准的快速性,设计了一种快速回溯对准方法(FBA)。优化对准方法被用于算法的粗对准阶段,为回溯罗经法精对准提供较为准确的初始姿态,进而提高罗经回路的收敛速度。分析了回溯算法的基本原理,设计了快速回溯对准算法的实施过程。实验结果表明,提出的算法能够降低回溯次数,大大减少对准所需的数据量,使得对准的快速性进一步提高。     

基于参数辨识的最优双位置对准方法

传统参数辨识双位置对准方法绕方位轴转动90°构成第二位置,不是最优方案。改进方法绕方位轴转动180°构成最优双位置,并采用递推最小二乘进行参数辨识,计算量小,适合实时解算。采用光纤捷联惯导实测数据进行半物理仿真试验表明,改进方法10 min的方位对准精度优于1',水平对准精度可提高一个数据量级,并且收敛速度得到明显改善。     

弹载捷联惯导系统快速两位置自对准

通过分析发现,影响自对准快速性的只是航向失准角估计速度。文中提出了快速两位置对准,即第一位置对准30s以后引入第二位置,从而提高了对准速度而又不影响对准的精度,并结合实际应用提出了通过改变俯仰角的快速两位置对准,具有较好的实践意义。文中综合利用了自对准中姿态矩阵求解的新方法和快速两位置对准的方法,这些将大大提高了对准的精度和快速性,最后通过仿真验证了所提方法的可行性。     

基于参数识别视速度的双矢量粗对准方法（英文）

针对传统基于视速度双矢量粗对准中,由于传感器随机噪声的影响,存在对准精度差,收敛速度慢的缺点,提出了一种新型自适应Kalman滤波的参数识别粗对准方法。该方法通过对视速度运动进行建模,设计采用自适应Kalman滤波对模型参数进行参数识别,从而有效地消除视运动中的随机噪声,提高粗对准的精度和收敛速度。由于自适应滤波的特点,新方法不需要对传感器误差进行统计,使其在实际系统中具有更加广泛的应用价值。针对双矢量粗对准的计算特点,设计了一种矢量重构算法,从而尽可能地规避双矢量共线性问题,加快了粗对准的收敛过程。仿真与转台实验表明,与传统方法对比,新方法在相同的对准时间内具有更高的对准精度,在相同的对准精度下,具有更高的收敛速度。转台实验的最终对准精度为-0.1391°,标准差为0.012°。     

空间稳定系统加速度计在线标校

三轴加速度计是惯性导航系统的核心元件之一,其误差对导航精度具有重要影响。提出一种适用于空间稳定系统的加速度计在线标校方法。在三轴加速度计十二系数误差模型基础上,推导比力的模误差与加速度计误差系数之间的关系式。设计一个五维静态Kalman滤波器进行加速度计组合误差系数的在线标定,并讨论了加速度计组合误差的补偿方法。计算机仿真和多组试验结果表明:采用所提方法,空间稳定系统加速度计误差的标校精度达到1×10-5g量级,所用加速度计的长期稳定性优于1.5×10-5g,对实现高精度导航具有实用价值。     

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%。     

基于Elman神经网络和Kalman滤波的捷联惯导精对准

在采用Kalman滤波进行捷联惯导精对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于Elman神经网络和Kalman滤波的捷联惯导精对准方法.首先对已知噪声统计特性的系统进行Kalman滤波,将稳定可靠的状态估值作为网络期望输出用来训练Elman网络,然后再用训练好的网络对未知噪声统计特性系统进行状态估计.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明该算法能够克服Kalman滤波精对准的缺陷,提高了对准精度,尤其是航向角的精度.     

基于Allan方差解耦自适应滤波的旋转SINS精对准方法

对旋转式SINS精对准方法进行了研究,由于转位机构转动干扰以及惯性器件误差不确定性带来的影响,旋转式SINS状态方程和量测方程噪声方差参数难以确定,进而导致初始对准精度降低,针对这个问题引入自适应Kalman滤波技术。Sage-Husa是一种常用的自适应滤波算法,但是存在噪声参数强耦合缺陷。通过研究Allan方差与量测噪声方差之间的关系,利用Allan方差滤波器具有带通滤波的特点,独立计算量测噪声协方差阵R_k,该方法能够有效克服Sage-Husa滤波耦合问题,相比其它改进方法具有简单易实现等特点。对该研究进行了仿真实验与实际系统验证实验,结果表明:对于中等精度光纤陀螺单轴旋转SINS,自适应Kalman滤波算法航向角对准精度比标准Kalman滤波算法精度要高0.6’左右,且在误差估计过程中,自适应Kalman滤波器能够更好地抑制外界干扰误差的影响,是一种较好的精对准方法。     

基于自适应联邦滤波的传递对准算法

为了提高传递对准的对准速度和对准精度,研究了基于自适应联邦滤波的"速度 姿态角"传递对准的算法,在状态变量中加入了安装误差角和挠曲变形角,在算法中进行了估计并补偿。为了保证滤波的实时性,采用联邦滤波的方法,分别建立了速度匹配子滤波器、姿态角匹配子滤波器和主滤波器的模型,给出了状态方程和量测方程。在子滤波器中利用模糊控制器对噪声特性进行了自适应调整以解决系统噪声和量测噪声是未知情况下滤波发散或者精度不高的缺点从而增强系统的鲁棒性。最后在载体匀速直线加三轴摇摆的运动模型下进行了仿真,结果表明该方法能够有效地估计安装误差角和部分挠曲变形角,并且能够以一定精度完成初始对准。     

基于简化无迹Kalman滤波的非线性SINS初始对准

传统的小干扰失准角模型只适合于小失准角情况下的初始对准,对于处于大失准角下的舰船或飞机的对准必须寻求不做任何线性假设的非线性模型和非线性滤波方法。针对以上问题,建立了基于四元数的姿态误差方程,给出了基于复杂噪声模型的UKF算法,在该算法的基础上假设量测方程为线性,得出简化的UKF算法,避免了重采样、多次求解量测预测方程、计算量测预测方差等一系列繁杂过程。基于以上理论建立了适合简化UKF算法的非线性滤波模型,在大失准角、小失准角下与常规Kalman和EKF算法做对比仿真,结果表明,在小失准角下三种方法效果相当,但在大失准角下简化UKF和EKF显示出了处理非线性模型的优势,对准速度和精度都好于常规Kalman算法。由于EKF线性化造成的高阶截断误差使得对准精度略低于简化UKF。     

基于四元数卡尔曼滤波的捷联惯导初始对准算法

针对晃动基座捷联惯导初始对准问题,研究了一种具有干扰抑制能力的初始对准算法。根据重力矢量在惯性空间投影构成一包含地球北向信息的旋转锥面的现象,利用坐标系惯性凝固假设将重力量测矢量和参考矢量分别投影到载体惯性坐标系和导航惯性坐标系,将晃动基座条件下的初始对准转化为基于重力量测矢量确定对准起始时刻的姿态问题。借鉴四元数线性伪量测方程的概念,利用重力投影矢量与初始姿态四元数的线性量测关系实现初始姿态四元数的直接滤波估计。初始姿态四元数在对准过程中为常值,以其作为待估计的状态可避免系统模型误差和初始误差的影响。利用转台模拟不同的摇摆对准环境,导航级惯导系统可在10 min内完成初始对准且方位误差小于3’。     

激光陀螺速率偏频系统初始对准方法研究

针对速率偏频激光陀螺转动的工作特性，建立了新的系统误差方程，并在静基座条件下，采用卡尔曼滤波方法实现了系统的初始对准。仿真结果表明，这种初始对准方法对准速度较快，水平对准精度比抖动偏频系统提高了一个数量级，方位对准精度也有较大提高，并且对两个水平加速度计随机常值偏置有很好的估计效果。