惯性/地磁组合导航算法

针对惯性/地磁组合导航滤波算法进行了深入研究.分析了惯性/地磁组合导航系统的基本原理,基于巡航导弹巡航段飞行过程建立了组合导航系统的滤波模型.在观测信息分别为实测地磁场三分量信息和单一幅值信息条件下,采用广义卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法进行了仿真分析.仿真结果表明,在观测信息为三分量地磁信息条件下,Unscented卡尔曼滤波总体滤波效果略优于广义卡尔曼滤波,两种算法在最后30 s内的平均定位精度都可达到50 m;在观测信息仅为地磁场幅值的情况下,广义卡尔曼滤波算法的滤波收敛速度和精度均大幅下降,而Unscented卡尔曼滤波仍然取得不错的收敛效果,滤波性能明显优于广义卡尔曼滤波.     

基于模糊自适应强跟踪滤波的惯性/地磁组合导航方法

针对在量测噪声统计特性发生变化时,基于滤波算法的惯性/地磁组合导航系统存在精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于模糊自适应强跟踪滤波算法的惯性/地磁组合导航方法,该方法通过制定模糊规则,实时监控系统残差变化,自适应地调整柔化因子的大小,即增强了滤波器对时变噪声的跟踪能力又保证了滤波器处理当前信息的能力.仿真结果表明:该方法能够很好地抑制纯惯性导航系统随时间累积的误差,而且在量测噪声统计特性发生变化时,系统误差没有出现明显的跳变,保证了整个导航系统的精度,提高了系统的鲁棒性.     

空天飞行器SINS/CNS深组合导航算法(英文)

空天飞行器往返于大气层内外,持续工作时间长。捷联惯性/天文组合导航自主性强、隐蔽性好,是最适合空天飞行器的导航方式之一。为提高传统天文定位的导航精度和可靠性,解决其在机载应用中水平基准制约的问题,分析了平台误差角和位置误差对高度角量测的影响,提出了一种以天体高度角为量测信息的捷联惯性/天文深组合导航算法。该算法采用卡尔曼滤波器进行最优估计,可有效估计并补偿系统的姿态误差,减少天文导航定位对水平基准的依赖。仿真表明,单星观测条件下,导航系统姿态误差快速收敛,定位的均方根误差在200 m以内,且系统导航性能随导航星数量的增加而提高。     

基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航

为实现惯导系统长时间高精度导航,以性能优良的电子海图显示信息系统为开发背景,对地磁匹配辅助惯性导航系统进行了设计和仿真实验。在原有电子海图显示信息系统的基础上开发了数据采集模块、地磁数据库模块、惯导/地磁匹配模块、惯导误差估计模块等功能软件,并对各功能模块进行了深入分析。仿真试验结果证明,基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航达到了校正惯性导航系统,实现高精度导航的目的。     

基于新息正交性自适应滤波的惯性/地磁组合导航方法

针对量测值存在野值以及量测噪声统计特性发生变化导致基于滤波的惯性/地磁组合导航系统滤波精度和稳定性下降的情形,提出一种基于新息正交性自适应滤波的惯性/地磁组合导航方法。首先通过新息过程正交性是否丧失进行量测值的野值辨识,然后对含野值量测值加权以减弱野值对系统滤波的不利影响,随后设置滑动窗口实时监测滤波器新息的动态变化以修正量测噪声方差,进而调整滤波器增益,提高系统的适应能力。仿真结果表明:在量测值存在野值以及噪声统计特性发生变化时,该方法能够抑制惯导系统的累积误差,并且得到的标准差指标相比标准EKF缩减至1/4左右,提高了组合导航系统的稳定性和适应性。     

惯性/天文组合导航中的时空坐标转换及其误差分析

针对惯性/天文组合导航中将天文传感器测量信息从天球坐标系到地球坐标系转换的问题,研究了其转换过程中涉及到的时间系统和坐标转换关系,前者包括世界时、地球时、太阳系质心力学时、原子时和协调世界时等时间概念,后者包括岁差、章动、视恒星时和极移等旋转变换。对坐标转换过程中小于0.1″的因素进行了忽略和近似简化,误差分析表明,除地球自转角的计算需要比较精确的UT1时间外,其他天文参数计算中的时间输入均可直接使用UTC时间代替。仿真结果显示,所提简化算法的转换精度达到了0.2″,满足角秒级的天文传感器测姿精度需求。     

一种地磁/惯性深度融合导航方法

地磁/惯性融合导航是一种不依赖全球导航卫星系统的自主导航方式之一,具有很强的隐蔽性和抗干扰性能,是固体火箭的可用自主导航方式之一。基于前人在惯性/地磁融合导航研究的基础,对地磁导航、惯性导航的优缺点进行详细分析,将地磁导航在高度和纬度的确定优势和惯导在经度和纬度确定优势进行充分融合,提出了具备东向速度间接估计校正的地磁/惯性深度融合导航方法,摒弃地磁导航在经度、惯导在高度方向确定的劣势。结合实际弹道数据的导航仿真对比试验表明,所提出方法可以充分吸收两种导航的优势,相比传统的地磁/惯性融合方式,导航精度在相同条件下提升45.6%,为高精度地磁/惯性融合导航提供一种新的方法。     

星光折射辅助惯性/天文紧组合高精度导航方法

为了解决传统惯性/天文(SINS/CNS)组合导航无法在线精确估计加速度计零偏而导致SINS导航误差发散的难题,提出了一种动力学模型约束改进的捷联惯性星光折射组合导航方法。直接利用星敏感器观测的原始恒星像点坐标信息与约束改进的SINS导航动力学方程构建SINS/CNS紧组合模型,通过推导加速度计虚拟观测方程和适用于空天跨域飞行器导航的星光折射测量方程,采用扩展卡尔曼滤波方法,实现了对加速度计零偏和陀螺零偏在线估计。典型弹道仿真结果表明,在不增添额外传感器的条件下,相对于传统的基于姿态测量SINS/CNS组合,所提方法导航定位、定速和定姿精度分别提升了97.84%、98.61%和78.70%;相对于传统的基于星光折射SINS/CNS组合,定位、定速和定姿精度分别提升了28.09%、67.72%和79.10%。所提方法有效克服了传统方法精度恶化问题,显著提升了传统SINS/CNS组合导航精度。     

基于微惯性/偏振视觉的组合定向方法

本文针对目前偏振视觉定向难以满足三维空间内运动水平姿态变化时的定向需求、动态适应性差以及微惯性系统漂移大的问题,提出了一种基于微惯性/偏振视觉的组合定向方法。首先,为了减少偏振测量噪声,利用标准大气Rayleigh散射模型,给出了一种基于大气偏振视觉图像的太阳矢量优化估计算法;其次推导了基于卡尔曼滤波的微惯性/偏振视觉组合定向算法,该算法利用微惯性信息对偏振视觉定向进行水平角补偿,可以获得三维空间内的运动姿态并且动态性能高;最后进行了飞行仿真与车载实验验证。实验结果表明,融合微惯性信息补偿水平姿态与组合滤波后,车载航向误差不随时间累积且均方根误差仅为0.75°,与偏振视觉定向相比,定向精度提升可达60%以上。同时在不增加偏振图像计算量的基础上,将定向输出频率从1 Hz提高至100 Hz,显著增强了偏振视觉定向的动态适应性,具有较大的应用前景。     

一种弹道导弹捷联惯导/地磁组合导航方法

基于惯性器件和磁强计的测量信息,提出一种弹道导弹捷联惯导/地磁组合导航方法。以捷联惯导误差方程为基础建立系统的状态模型,以磁强计测量值与根据地磁场模型计算的地磁场强度值之差作为量测,只用一个观测表达式即同时包含载体的位置及姿态信息。引入状态反馈,利用混合校正的卡尔曼滤波得到系统导航信息的最优估计。仿真结果表明,该算法能有效抑制捷联解算误差的发散,磁强计精度为100 nT时,定位精度2.68 km,姿态精度优于5′。该导航方法完全自主,精度较高,具有一定工程应用价值。     

极区飞行法向量惯性导航算法原理

为克服经典力学编排方案在高纬度地区无法定位定向的问题,提出了以地球坐标系为导航坐标系的法向量惯性导航力学编排方案。该方案采用法向量代替传统的经纬度坐标表示水平位置,适合于全球范围内进行导航。推导了法向量导航误差方程,可用于组合导航算法设计,从而对惯导误差进行校正,满足全天候长航时的导航要求。通过仿真验证了法向量导航算法误差特性,证明了该方案可以满足飞机在极区飞行时的需要,解释了飞跃极点时导航定位误差跳变的原因。     

车辆动力学模型辅助的惯性导航系统

为提高车辆导航系统的精确度和可靠性,提出一种车辆动力学模型辅助惯性导航系统的方法。建立车辆非线性动力学模型,利用四阶龙格库塔法实时解算速度信息。以惯导误差方程为状态方程,动力学模型与惯性导航解算的速度差为观测量,设计了容积卡尔曼滤波器,并用估计的状态误差对惯导进行校正。仿真结果表明,所提出的利用车辆动力学模型辅助惯导的方法能有效抑制惯导误差的发散,位置精度和速度精度比纯惯导系统提高了一个数量级,航向角精度提高了73%。     

INS/Doppler组合导航中安装偏角的在线估计

INS和Doppler在载机上安装时存在安装偏角,会对组合导航精度产生影响.为此,提出了一种新的INS/Doppler组合导航算法,将标度因数和安装偏角作为状态变量进行估计.在分析Doppler输出误差模型的基础上,详细推导了组合导航算法模型,并进行了仿真.仿真结果表明,在载机正常飞行并适当机动的情况下,该组合导航算法能够准确对标度因数和安装偏角进行估计,标度因数的估计精度为0.4‰,安装偏角的估计精度为0.1′-0.3′,从而提高了导航精度.     

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。     

降阶扩展卡尔曼滤波算法在船用INS/GPS组合导航系统中的应用

TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成。针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C 编制。海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由100m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差σ由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小。整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性。     

天文角度辅助的高超声速飞行器多信息融合导航算法

常规惯性/天文组合导航方法难以直接应用于高超声速飞行器机载环境下以载体系为基准进行星光测量的情况,且在可见星只有一颗时无法连续组合。为此,构建了高超声速飞行器惯性/卫星/天文紧组合导航系统方案,通过分析载体系下星光仰角、方位角与惯导误差之间的转换关系,建立了载体系下惯性/天文角度组合模型。理论分析表明,该系统在只有一颗导航星时仍能辅助惯导工作,且可使观测噪声特性保持稳定,从而提高了天文对惯导辅助的连续性和组合滤波估计精度。仿真结果表明,在高超声速飞行器导航系统采用天文角度辅助后,姿态误差较无天文辅助情况的降低60%~70%。     

弹用平台惯导系统空中动基座对准技术

通过建立动基座对准速度匹配的系统模型，对影响传递对准的一些重要因素如杆臂效应、挠曲振动等进行了分析，按照既定的载机机动方案采集飞行数据进行离线仿真。仿真结果表明，自适应卡尔曼滤波可达到对准时间15min，水平对准误差小于1′，方位对准误差小于6′，水平轴陀螺测漂小于0．02（^o）/h的指标要求，证明S形机动速度匹配自适应卡尔曼滤波方案设计正确。利用机载试验数据进行的离线仿真验证，在将自适应卡尔曼滤波理论应用于工程实际方面以及对空中动基座对准方案的试验验证方面具有创新性。     

船用惯性/地磁导航系统信息融合策略与性能

地磁异常场的强度在空间上变化丰富而在时间上很稳定。对地磁异常值与位置之间的非线性函数关系进行了随机线性化,将地磁异常测量值直接作为观测量,采用扩展卡尔曼滤波技术实现地磁异常测量信息与惯性导航信息的融合,估计并校正了惯性导航系统导航误差。仿真表明,组合导航系统具有如下良好性能:对地磁异常具有广泛的适用性;对初始位置误差、速度误差及姿态误差具有较好的鲁棒性;对地磁数据噪声敏感度较低;可实时更新组合导航信息。将观测量选为参考数据测量值的信息融合策略引入惯性/地磁组合导航。定量描述地磁异常辅助惯性导航系统的信息量,分析组合导航系统对地磁图的适用性。     

强跟踪CKF及其在惯导系统初始对准中的应用

容积卡尔曼滤波(CKF)是常用的惯性导航系统(INS)初始对准算法。针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规容积卡尔曼滤波出现精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应渐消滤波算法,引入多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整。设计了基于滤波残差序列统计特性的滤波状态x~2检验条件,检测滤波器故障并确定是否引入渐消因子,使渐消因子的引入时机更加合理,有效增强了算法的自适应性。仿真试验表明,新算法可以有效提高初始对准精度及鲁棒性。