基于级联FIR滤波器的系泊精对准算法

舰船的系泊环境存在风浪和浪涌,这些因素引起捷联惯导系统对准过程中的不确定性干扰加速度,提出一种基于级联FIR低通数字滤波器的惯性系Kalman滤波精对准算法。高频随机干扰加速度在通过级联FIR低通数字滤波器后被滤除,近似周期性干扰通过积分运算,正负部分基本抵消,因此该算法可以有效抑制系泊环境下的不确定性干扰。江上系泊对准结果为:水平精度0.02°,航向精度0.06°。试验结果表明该方案能有效完成精对准,对准精度达到中等导航精度要求。     

晃动基座行进间对准问题的QUEST算法

针对惯导系统晃动基座行进间初始对准问题,提出了一种基于重力矢量的QUEST(Quaternion Estimator)姿态最优估计算法。在传统基于重力矢量的初始对准方法基础上,将方向余弦矩阵的求解过程转换为Wahba问题,实现对重力矢量信息的充分利用,并通过QUEST算法实现了晃动基座下行进间粗对准的最优算法,改善了原有算法鲁棒性以及实时性等方面的问题。仿真和湖试实验验证表明,更改后的算法能够明显提高惯导系统在动基座下的姿态估计速度和精度,特别在周期性线振动环境下的对准精度能够提高一个数量级。多航次的湖试实验结果表明,改进后的算法能够有效提高航向对准精度,综合导航速度精度能够提高50%左右。     

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。     

捷联惯导系统多位置对准研究

利用把线性时变系统作为分段常系数系统来研究其可观性的方法,对多位置静态捷联惯导系统的误差方程进行了可观性分析,并采用卡尔曼滤波技术,对平台误差角及测量元件误差进行了估计,给出了两位置及三位置的方差仿真曲线。仿真结果表明三位置对准提高了方位误差角及垂直陀螺误差的可观度,从而加速了它们的收敛速度,提高了系统的对准、标定精度。     

基于状态变换的DVL辅助SINS初始对准方法

针对传统捷联惯性导航系统（SINS）/声学多普勒测速仪（DVL）组合导航系统初始对准过程中模型不精确引起的对准效率低的问题,提出了一种基于状态变换的SINS/DVL初始对准方法。与传统的SINS/DVL匹配模式不同,所提方案采用了基于载体系速度信息的匹配模式,建立了基于载体系速度误差的SINS误差方程,提高了系统误差模型精度。并考虑SINS和DVL之间的安装关系,重新建立了SINS/DVL初始对准系统及量测方程。最后仿真及试验结果表明,所提出的基于状态变换的DVL辅助SINS初始对准方法能在粗对准不够理想且存在安装偏差角条件下完成高精度的初始对准,提高了初始对准的鲁棒性能,同时在对准过程中能够保持高精度的位置信息。     

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。     

基于双矢量定姿的摇摆基座粗对准算法分析与实验

通过分析将捷联惯导解析粗对准归纳为双矢量定姿问题.根据定姿算法中参考矢量构造方式的区别将解析粗对准算法分为传统算法和摇摆基座算法.研究了传统算法参考矢量构建过程,指出其不适用于摇摆基座环境.在双矢量定姿框架下推导了基于惯性空间重力积分矢量的摇摆基座算法.并通过摇摆台试验验证了该算法的有效性.     

纬度未知条件下的抗扰动惯性系初始对准改进方法

基于捷联惯导系统(SINS)的惯性系初始对准原理,推导了在纬度未知条件下同时进行纬度估计和进行初始对准递推计算的改进算法。利用奇异值分解(SVD)求解最优单位正交矩阵,根据最优矩阵的行列式值确定纬度正负符号和确定右手姿态阵。分析并给出了纬度估计误差公式和初始对准失准角误差公式。对南北纬度下的未知纬度初始对准进行了仿真验证,结果表明改进算法能够获得正确的纬度估计值和实现精确的姿态初始对准,它们的误差特性均与理论推导的误差规律相符。     

基于伪地球坐标系的捷联惯导全球动基座初始对准算法

由捷联惯导系统建模原因造成的导航误差随纬度升高会被急剧放大,是实现惯导系统全球初始对准所面临的主要问题之一,且现有多种编排方案共存的全球初始对准算法也不利于初始对准算法在全球范围内统一。另一方面,极地地区越来越小的地球自转水平分量,使得极点及其附近的静态自对准是无法实现的,且动基座初始对准也有利于提高导航系统的快速反应能力。基于此,提出了采用伪地球坐标系惯导编排来实现惯导系统的全球动基座初始对准,消除由惯导建模造成对全球初始对准性能的影响,并期望探索一种统一导航编排的全球初始对准算法。最后通过仿真证明了该算法的可行性。     

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°。     

旋转调制式惯导系统隔离载体运动算法

旋转调制式惯导系统中,转位运动受载体运动的影响,误差调制效果受影响。针对这一问题,提出基于载体姿态角解耦的隔离载体运动算法。首先建立载体运动姿态角与旋转机构之间的数学关系,然后设计了隔离载体运动的力矩信号施加量的实时解耦算法,最终推导了隔离载体运动力矩信号的公式,完成了载体运动隔离算法的设计。数字仿真结果表明,通过该算法,可以降低载体运动对误差调制规律的影响。跑车试验结果表明,通过隔离载体运动算法的应用,转向对系统定位误差影响由不隔离载体运动时约0.5 nm降低到了基本为0 nm。     

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。     

基于重构伪地球坐标系的捷联惯导初始对准算法

针对捷联惯性导航系统的方位误差对系统误差特别敏感,容易引起闭环卡尔曼滤波初始对准的发散,提出了一种基于重构伪地球坐标系惯导机械编排的初始对准算法。重构伪地球坐标系惯导编排方案在初始位置实现了线性运动误差和方位误差之间解耦,从而消除了导航坐标系旋转角速度误差对方位对准的影响。因此该算法可以减小由系统误差引起的方位对准估计振荡,从而降低了对准系统发散的可能性,进而提高对准系统的稳定性,并改善了捷联惯导初始对准的性能。另外,它不仅适用于常规纬度初始对准,也可以解决极区静态对准问题。最后,常规纬度和极区静态对准仿真证明了该算法具有优良性能。     

基于降维滤波器的SINS快速初始对准算法（英文）

引入惯性元件信息观测的初始对准方法能够快速提高SINS的对准速度,但同时存在滤波计算量大、系统噪声与观测噪声相关以及观测值中的高频噪声影响滤波精度的问题。针对这些问题提出了一种捷联惯导快速初始对准降维滤波器设计方法,通过剔除不可观测量和合理选取状态量以降低状态方程维数,并推导了观测方程,在采用低通滤波器对惯性器件原始信息预处理基础上应用噪声相关下的Kalman滤波进行状态估计。理论分析和试验结果表明,新方法提高了对准速度,减少了计算量,水平姿态角收敛速度提高了90%,计算量减少了83.33%,并可有效抑制高频噪声对状态估计的影响。     

粒子群优化算法在传递对准中的应用

给出了一种基于粒子群优化算法的捷联惯导传递对准算法。简单分析了传递对准任务要求和主子惯导惯性器件输出之间的关系,将传递对准问题作为参数优化问题进行求解,给出了基于粒子群优化算法进行传递对准的数学模型。定义了传递对准的优化目标函数,介绍了粒子群优化算法及其应用于传递对准的具体算法设置。用粒子群优化算法求解目标函数的最小值,可获得主子惯导之间的失准角,进行一次校正即可完成传递对准过程。通过计算机仿真对算法进行了验证分析,在仿真条件下（陀螺精度为0.1°/h）,能达到方位0.1°的精度。与其他对准算法一样,算法受载体机动条件的影响较大,一般需要姿态机动来提高陀螺的信噪比。     

车载稳瞄/惯导一体化技术

结合稳瞄系统和自主寻北定位定向系统的特点,研究了车载稳瞄/惯导一体化技术,阐述了车载稳瞄/惯导一体化系统的工作原理,进行了稳瞄/惯导一体化系统的总体设计。在随机调转的稳瞄平台上布置陀螺仪和加速度计组成惯性测量组件(IMU),IMU同时向稳瞄系统和导航系统提供信号,稳瞄平台在运动中完成瞄准的同时,解算出平台的姿态矩阵,通过平台环架转动夹角的角度量,获得车体姿态矩阵,以此得出车体的加速度在导航坐标系上的分量,最终完成航迹推算。通过跑车试验表明,稳瞄/惯导一体化算法是正确与实用的。     

未知纬度条件下基于重力视运动与小波去噪的SINS自对准方法

基于惯性系的双矢量定姿方法选择惯性系中的两个重力视运动向量作为不共线矢量,解决了传统双矢量定姿方法在晃动基座条件下易受载体角运动干扰而无法实现对准的问题,但该方法仍需要精确的地理纬度信息以参与对准计算。针对未知纬度条件下的SINS抗晃动自对准问题,提出了一种基于重力视运动的三矢量自对准方法。该方法将初始对准问题归结为求解当前时刻导航系相对于初始时刻载体系的姿态矩阵问题,并利用矢量运算进行求解,仿真结果表明:加速度计随机测量噪声会映射为重力视运动随机噪声,降低对准精度;当加速度计随机噪声量级较大时,会带来对准计算失败。针对噪声问题,引入Daubechies(db4)小波进行5层分解来实现对重力视运动的降噪,并选择去噪后的重力视运动向量参与三矢量定姿解算,仿真结果表明:db4小波具有良好的去噪效果,基于小波去噪的三矢量自对准方法可以有效完成未知纬度条件下的SINS初始对准。