基于回路对准的大失准角传递对准技术研究

提出了一种大失准角情况下的传递对准方法,该方法基于回路对准使子惯导的姿态振荡误差衰减到小角度后进行滤波传递对准,设计了速度加姿态匹配的传递对准滤波模型。与传统传递对准方法相比,该方法无需建立子惯导非线性误差模型,应用经典Kalman滤波即可快速地完成对准。仿真试验表明,在大失准角情况下,子惯导失准角用外部速度可以调平到30′以内,传递对准姿态误差最大为0.5′,方位误差为2′。     

局部基准速度加角速度传递对准方法研究

提出了一种改进的速度加角速度传递对准的方法,该方法用主惯导输出的姿态角速度信息计算角速度,利用速度和角速度在导航系下的投影作为观测信息,直接估计子惯导姿态误差。仿真结果表明,在低海况情况下该方法比传统的速度加角速度匹配具有更好的估计效果。     

基于平面导航系的极区传递对准算法研究

针对极区经线快速收敛导致基于传统导航坐标系的传递对准模型和误差方程不适用的问题,提出了基于平面导航力学编排的极区传递对准算法,并设计了"速度+姿态"匹配的传递对准滤波模型。该算法基于Kalman滤波最优估计理论,利用舰艇主惯导高精度姿态、速度信息对局部基准姿态失准角进行估计补偿,以达到局部基准极区动基座条件下快速初始对准的目的。仿真结果表明,在中海况条件下,局部基准可在20s内完成方位精度为5′、水平姿态精度为3′的初始对准。     

小波网络辅助卡尔曼滤波的捷联惯导传递对准

初始对准精度是捷联惯导系统的主要误差来源之一。针对舰载机捷联惯导的传递对准模型准确建模困难,且测量噪声和过程噪声随舰船动态而变化,这样就会降低滤波的精度,卡尔曼滤波有一定的局限性,提出了将小波神经网络辅助卡尔曼滤波器用于惯导系统的传递对准。把能直接影响卡尔曼滤波估计误差的参数作为网络的输入,进过样本训练后,把网络的输出与经过卡尔曼滤波得到的结果相加,实现了捷联惯导的传递对准的滤波功能。这种新算法在实际应用中的非线性情况下优于传统卡尔曼滤波方法。仿真结果表明了其实用性和有效性。     

大失准角传递对准算法研究

经典Kalman滤波器不适用于大失准角情况下的传递对准,故只能采用非线性滤波器进行失准角的次优估计,其工程实现效果无法满足惯性姿态系统对姿态精度的要求。针对上述问题,提出了动态解析对准与传递对准相结合的大失准角传递对准算法,设计了"速度+角速度"匹配的传递对准滤波模型。该算法利用动态解析对准算法完成大失准角的初步补偿,解决传递对准非线性误差模型无法进行线性化的问题。基于Kalman滤波最优估计理论,设计FIR低通滤波器完成观测信息去噪滤波,实现姿态失准角的最优估计补偿,以达到惯性姿态系统大失准角条件下快速精确传递对准的目的。试验结果表明,在大失准角条件下,惯性姿态系统可在50s内完成方位精度为3′、水平姿态精度为1′的初始对准。     

捷联惯导系统中卡尔曼滤波的应用研究

为提高捷联惯导系统初始对准精度,提出将卡尔曼滤波技术应用于系统初始精对准,用以估计系统的失准角和惯性误差。对卡尔曼滤波技术在捷联惯导系统中的应用进行分析,建立捷联惯导系统初始对准误差模型和卡尔曼滤波量测方程。分析不同条件下不同滤波方法的滤波原理和滤波精度。在此基础上,提出一种将预测扩展卡尔曼滤波应用于逆向导航技术的思路,并进行了理论分析和捷联惯导系统自对准流程设计,为后续进一步深入开展惯导系统初始对准奠定基础。     

一种新的船用捷联惯导系统数字仿真器的设计

以舰船的运动特性为依据,设计了一种新的船用捷联惯导系统数字仿真器;用VC++编程语言设计舰船运动轨迹;建立陀螺仪、加速度计的误差模型;用惯导系统姿态更新、位置更新、速度更新解算的结果与航迹点参数(真值)比较,得到惯导系统误差;应用表明,该仿真器能够灵活地模拟出舰船在不同的运动状态下船用捷联惯导系统的各种导航参数,为研究舰载条件下的捷联惯导系统传递对准技术提供了可靠的试验数据。     

一种适用于双轴旋转式激光陀螺惯导对准的方法研究

为解决舰载惯性导航系统对准时间长的问题,利用分段线性系统理论（PWCS）方法分析了系统的可观测性,并提出了适用于双轴旋转式激光陀螺惯导的多位置对准方案,仿真结果表明该方法在4h内可完成所有陀螺和加速计零位误差的估计,可实现舰栽惯导4h高精度快速对准,具有较好的工程应用价值。     

捷联惯导/北斗高精度组合导航方法研究

提出采用紧组合方式进行捷联惯导/北斗组合导航设计,首先对捷联惯导与北斗系统进行误差分析与建模,将捷联惯导系统误差、北斗等效时钟误差相应的距离(伪距误差)以及等效时钟频率误差相应的距离率(伪距率误差)作为组合导航系统状态;利用捷联惯导位置输出与北斗接收机星历输出构造获得等效伪距,将其与北斗接收机测量的伪距对应相减作为量测,推导建立对应的量测方程,采用卡尔曼滤波设计捷联惯导/北斗组合导航滤波算法。仿真结果表明,该组合导航方法的速度精度达到±0.05m/s,位置精度达到±3.2m,水平姿态精度达到±0.4′,航向精度达到±1.6′。     

基于姿态跟踪的LINS晃动基座初始对准

为了提高激光捷联惯性导航系统在晃动基座上的初始对准准确度,将惯性仪表数据的低频波动看作载体真实姿态晃动的反映,采用对准算法跟踪这种姿态变化.粗对准在惯性坐标系进行,利用惯性系对准对姿态变化敏感的特性,跟踪载体姿态角变化,确保粗对准误差为小角度;精对准采用标准Kalman滤波,避免了复杂的非线性算法,将两个水平加速引入Kalman滤波的量测向量,利用水平加速度对姿态角变化的敏感性,提高了Kalman滤波对准算法跟踪载体姿态变化的能力.提出了一种晃动基座对准准确度的考核方法,通过激光捷联惯性导航系统车载晃动对准和跑车试验,表明所提对准算法可以在风扰、发动机工作、人员晃动等干扰条件下,实现自对准,对准时间180s,对准重复性为0.04°,跑车水平定位误差达到770m/h,满足高准确度惯性导航设备要求.     

光纤陀螺惯导系统航位推算误差补偿方法研究

 针对惯导系统定位误差随时间积累而增大的缺点,提出利用航位推算方法进行误差补偿。在航位推算中根据引起误差的主要因素推导出位置误差方程,以此方程为依据,建立相应的卡尔曼滤波器。将惯导系统速度与航位推算速度之差作为滤波器的输入,估计系统的姿态、速度、位置及里程计刻度系数误差值,并通过闭环反馈进行实时误差补偿修正。任选2条非闭合路径进行跑车实验,第一条路径定位误差补偿修正前是3.49‰,补偿修正后定位误差是2.3‰,第二条路径补偿修正前定位误差是2.4‰,补偿修正后定位误差是2‰。实验结果表明：采用航位推算误差补偿方法可以有效降低系统定位误差。     

一种基于角增量和姿态矩阵联合匹配的船体形变测量方法

船体形变是制约舰船武器系统使命效能发挥的物理现象之一。针对如何准确测量船体形变这一问题,提出了一种基于角增量和姿态矩阵联合匹配的船体形变测量方法。该方法仅依靠能够提供载体角运动信息的陀螺仪,通过可靠的船体形变角滤波估计策略,在无需进行惯导初始对准、惯导速度位置更新的条件下,能够实现针对船体形变的高精度测量。仿真试验表明,提出的方法对船体形变的估计精度优于35″。能够为传递对准、火炮发射等需要舰船形变信息的场景提供支撑。     

自适应混沌蚁群径向分析算法求解重力辅助导航匹配问题

针对现有重力导航匹配算法的匹配精度、匹配率受惯导初始位置误差影响较大以及实时性较差等不足,提出了一种基于自适应混沌蚁群径向分析的实时重力辅助导航匹配算法,新算法引入改进的连续域蚁群算法进行优化模型求解,通过进行连续域蚁群算法的信息素的自适应调整,同时对蚁群算法的搜索策略、计算参数、局部信息素进行混沌自适应处理,最终达到提高算法搜索效率、匹配率、抗噪性能的效果,实验结果表明,新算法对惯导初始误差不敏感,匹配率高,实时性强。     

视觉技术辅助的无人机自主着陆组合导航研究

为提高无人机自主着陆过程中导航系统的自主性与精确性,设计了一种视觉辅助惯导组合导航方法。该方法以惯导误差方程为过程方程,以着陆过程中单目摄像机2个时刻所得地面特征点投影之间的双视图几何约束为量测方程,构建了非线性滤波器;利用SR-UKF方法实现了惯导误差估计,提高算法效率的同时有效地避免了UKF中由于矩阵开方运算导致的滤波失效;最后根据估计结果校正了惯导导航数据。仿真结果表明:该方法能够提高导航系统精度,使误差降低到惯导系统的8%左右。     

一种新的惯性／天文组合导航方法研究

针对传统的惯性／天文组合定位定向法不能有效修正惯性导航系统传感器误差所造成的导航误差，研究了一种新的惯性／天文组合导航方法。利用天文导航系统的量测，在初始对准后估计并补偿加速度计偏置误差，在组合导航过程中闭环修正陀螺漂移误差，进而提高组合导航的姿态、速度及定位精度。仿真结果表明了该方法的有效性，并通过与传统组合方法仿真结果的比较，证明了此方法的优越性。     

旋转调制捷联惯导激光陀螺仪误差自补偿新方法

基于旋转调制的自补偿技术是进一步提高激光陀螺仪捷联惯导系统导航精度的有效方法。研究了旋转调制捷联惯导系统中的激光陀螺仪误差补偿方法。建立旋转式捷联惯导系统激光陀螺仪的误差传播方程,分析激光陀螺仪旋转误差效应及误差传播特性,在此基础上建立了调制策略编排目标函数;研究了双轴交替旋转调制模式下的调制策略编排方案,提出了一种改进的16次序双轴交替旋转调制方法,建立了基于双轴转动角速度的动态误差方程,实现了转动过程中激光陀螺仪的常值项误差、标度因数误差、安装误差的有效补偿,进一步抑制速度误差积累所引起的位置误差。仿真结果验证了该方法的有效性,提高了捷联惯导系统导航精度,可为旋转调制光学捷联惯导系统设计提供理论参考。     

基于简化模型与自适应滤波的车载SINS静基座快速对准

为了实现捷联惯性导航系统(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)快速初始对准,根据已有可观测性分析结果,通过理论分析和计算得到了扩展观测量时初始对准系统最优可观测状态量组合,在此基础上简化了对准模型,建立了新的系统方程。针对载车发动机启动或其他情况导致系统噪声无法精确统计,提出了运用基于强跟踪滤波原理的自适应卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)算法抑制滤波发散,加快收敛速度。仿真结果表明运用简化模型和自适应滤波在系统噪声不匹配时具有更快的收敛速度和更高的对准精度,车载实验结果也表明运用简化模型和自适应滤波可以实现快速对准。     

基于像散分解的望远镜主次镜对准方法

主次镜的对准误差是影响望远镜成像质量的主要因素。为了提高望远镜主次镜的对准精度,提出了一种基于像散分解的对准误差计算方法。该方法利用出瞳波前误差的泽尼克多项式的像散项计算出两种对准误差单独作用时的像散项的大小。以口径为1200mm的同轴反射式(RC)望远镜为对象,仿真分析了像散分解算法的特性。当主次镜光轴不共面时,像散分解算法的计算误差随着主次镜光轴间的距离增大而增大。进而给出了基于像散分解的对准误差求解方法,并进行了仿真对准。仿真结果显示,当主次镜光轴的空间距离小于0.5mm和夹角误差小于0.1°时,基于像散分解的对准算法可以迅速将对准误差降到5μm和0.5″以内。仿真分析验证了基于像散分解的对准算法的可行性。     

星地激光通信中分布式接收阵列的特性研究

星地激光通信中,发射机对准误差及大气湍流会引起接收信号衰落,对带前置光放大的阵列接收机,分析了分布式接收阵列的抗衰落性能。研究表明,分布式接收阵列对发射机对准误差引起的衰落具有一定抑制作用,阵列中各子接收孔径之间的距离可根据发射机对准误差及湍流的强弱进行优化设计。与传统式阵列相比,分布式阵列可以采用更窄的发射光束宽度,降低对发射功率的要求。分布式阵列的另一个重要特性还在于:当实际发射机对准误差标准差大于设计值时,通过调整阵列各子接收孔径之间的距离,可以在很大程度上降低发射机对准误差引起的功率损失。     

天文/卫星组合点校捷联惯性导航系统算法研究

捷联式惯性导航系统通常采用卫星导航系统的位置、速度信息对惯导解算误差进行校正,但对于水下载体惯性导航系统而言,由于只能获得点位置信息,对惯导的校正精度以及校正参量有限。针对上述问题,提出了基于天文/卫星组合校正捷联式惯导技术,通过卫星精确定位信息和天文快速观测信息,全面修正惯导系统误差、提高导航精度。仿真结果表明,基于天文/卫星组合校正算法对惯导进行校正,相对于传统校正算法精度可提高约50%。