激光陀螺组合体自主测量船体角变形的最优估计法

根据激光陀螺组合体测量的角增量计算得到的惯性姿态匹配测量方程,结合动态变形模型和静态变形模型,构建了船体角变形测量的最优滤波器,实现了角变形的最优估计。该方法将角变形和激光陀螺的随机漂移误差近似为平稳随机过程并分别构建滤波器,静态变形建模为白噪声驱动的一阶随机游走过程,动态变形建模为二阶马尔可夫平稳随机过程。通过角速度匹配测量方程进行了角变形的观测性分析得知:动态变形的估计精度与激光陀螺的测量精度相当,静态变形的估计精度依赖于船体摇摆频率和幅度,因此最优估计法的误差主要为静态角变形模型的估计误差。仿真结果表明,通过设置合适的静态角变形模型参数,该最优估计法测量角变形的误差小于10"。     

激光陀螺组合体测量船体角形变中观测耦合效应的补偿（英文）

船体角形变是传递对准中的主要误差源,需要依靠测量仪器精确标定。根据姿态匹配方法使用两套激光陀螺组合体可以计算角形变。但是动态形变和船体运动角速度的交叉相关的观测耦合效应导致角形变的最优估计结果不准确,并且通过姿态匹配方法这种观测耦合效应是不能被准确测量的,需要结合其它角形变的测量信息进行计算。基于角速度匹配方法,研究了观测耦合效应,并得出其导致角形变估计的偏置误差,且受船体运动角速度调制的结论。通过补偿激光陀螺组合体测量的角速度,降低了观测耦合效应,得到了高精度的对准结果。仿真结果表明观测耦合效应主要导致了静态形变估计精度的不准确。     

时间同步误差对船体角形变测量的影响（英文）

针对激光陀螺船体角形变测量,分析评估了两组激光陀螺组合体时间同步误差的影响,并提出了一种时间同步误差的在线估计算法。严格推导了考虑了时间同步误差的惯性姿态匹配方程,从方程可见,船体在波浪摇摆条件下时间同步误差将导致额外的Kalman滤波观测量波动误差,直接影响船体角形变测量精度。另一方面,基于新推导的惯性姿态匹配方程,在滤波状态中增加时间延迟变量,通过Kalman滤波能够在线估计时间延迟大小。基于实测远望船体姿态和角变形数据进行了仿真,仿真测试表明大的时间延迟将导致大的船体角形变测量误差,同时验证了时间延迟在线估计方法的有效性。     

时间同步误差对船体角形变测量的影响

针对激光陀螺船体角形变测量,分析评估了两组激光陀螺组合体时间同步误差的影响,并提出了一种时间同步误差的在线估计算法.严格推导了考虑了时间同步误差的惯性姿态匹配方程,从方程可见,船体在波浪摇摆条件下时间同步误差将导致额外的Kalman滤波观测量波动误差,直接影响船体角形变测量精度.另一方面,基于新推导的惯性姿态匹配方程,在滤波状态中增加时间延迟变量,通过Kalman滤波能够在线估计时间延迟大小.基于实测远望船体姿态和角变形数据进行了仿真,仿真测试表明大的时间延迟将导致大的船体角形变测量误差,同时验证了时间延迟在线估计方法的有效性.     

基于姿态匹配的船体形变测量方法

针对激光陀螺船体形变测量系统,提出了一种新的基于姿态匹配的形变测量解算方法。该方法不同于以角速度差作为观测量的惯性测量匹配法,而是基于两套激光陀螺系统的姿态信息。确立了新的形变测量滤波观测量,并建立线性量测方程。两套激光陀螺系统直接利用激光陀螺输出的角增量数据相对于惯性空间进行姿态更新,惯性坐标系取为各自初始时刻的载体坐标系,完全回避了系统初始对准问题,且充分利用了激光陀螺角度测量精度高的特点。仿真结果表明,该方法能够有效实现船体形变的高频精确测量,仿真测量精度优于15″,为激光陀螺船体形变测量技术进入工程应用打下了基础。     

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。     

分布式系统中捷联惯性系统动基座对准研究

为解决舰载捷联系统动基座对准中甲板挠曲变形及惯性组件箱(IMU)的安装误差对初始对准精度的影响，建立了捷联惯性系统误差模型、甲板挠曲变形模型、IMU安装误差模型，并利用速度加姿态角匹配方法，建立了量测误差模型。在此基础上利用状态扩展法建立Kalman滤波器，并进行了仿真。仿真结果表明，在舰船有摇摆的情况下，可以有效地估计IMU安装误差角和甲板挠曲变形误差角。     

考虑旋转调制 INS 轴角误差的船体变形测量方法

旋转调制式惯导已成为舰船主惯导,在采用旋转调制式惯导进行船体变形角测量时,由于旋转轴与惯性测量组件的坐标系不完全重合,导致船体变形角中被引入与旋转相关的波动误差。针对这一问题,提出了考虑旋转调制惯导转轴倾角误差的船体变形测量方法。推导了单轴旋转系统转轴倾角误差与船体变形测量之间的数学关系,构建了含有轴角误差的状态观测数学模型,利用卡尔曼滤波器实现了船体变形测量的同时对转轴倾角进行估计。实验结果表明,所提方法可以估计出旋转调制惯导中存在的转轴倾角大小,有效提高测得船体变形角精度,其中水平方向提升到6″,纵向方向提升到6″,为利用旋转调制式惯导进行船体变形测量提供参考。     

船体变形测量中激光陀螺误差的抑制机理

针对激光陀螺测量误差对船体自主变形测量精度的影响问题,在角速度匹配方程基础上提出了一种信号同步积分求解变形角的方法。根据船体角运动的周期特性,利用实测船体运动角速度信号产生时序同步信号,并与角速度匹配方程相乘得到新的测量方程,使得包含变形角信息的有用信号通过积分得到增强,而陀螺误差则被调制为随机信号,积分后被抑制,从而提高了测量方程的信噪比。仿真结果表明:当积分时间大于5 min时,变形角测量误差的均方根值(RMS)小于10",且随着积分时间的增加,测量精度将会提高。这种同步积分方法不需要对陀螺误差建模即可实现对船体变形的高精度测量,而且直观地解释了在激光陀螺误差存在条件下自主变形测量误差不随时间发散的原因。     

捷联惯性系统初始对准中IMU安装误差及陀螺漂移的估计与补偿

为尽可能消除IMU安装误差和陀螺漂移对系统精度的影响，运用主从惯导传递对准技术，采用扩展状态滤波器和速度／姿态角组合匹配的方法，估计出IMU安装误差和陀螺漂移误差，并对系统进行补偿。仿真结果表明，补偿了安装误差和陀螺漂移后，捷联惯性系统的导航参数精度可提高1个数量级以上。     

基于H_∞滤波的主/子惯导组合中挠曲变形补偿算法

针对舰载环境下,主/子惯导组合中主、子惯导间的挠曲变形问题,设计了H?滤波算法。算法将主、子惯导间的挠曲变形作为一种能量有限的量测噪声,通过H?滤波对不确定噪声的鲁棒性来保证滤波精度。在经典的"速度+姿态"匹配方法的基础上,仿真比较了:1)方案一,已知挠曲变形时的标准Kalman滤波算法;2)方案二,未知挠曲变形时的标准Kalman滤波算法;3)方案三,未知挠曲变形时的H?滤波算法。仿真误差曲线直观表明:基于H?滤波算法可以在未知挠曲变形时有效提高组合精度;统计结果表明:滤波方案三得到的姿态与速度的系统误差、随机误差均与理想条件下的方案一相当;相较于方案二,滤波方案三得到的姿态与速度的系统误差至少可减小40%,随机误差至少可减少15%。     

机载分布式POS传递对准建模与仿真

为了提高机载分布式POS中子POS的测量精度,补偿机翼的挠曲变形,提出了一种机载环境下传递对准方法。为验证该方法的有效性,搭建了机载分布式POS地面演示系统。针对该地面演示系统,提出了运用ANSYS辅助力学建模的方法建立了模拟机翼杆挠曲运动模型,并将由机翼挠曲运动产生的挠曲变形角和挠曲变形角速度增广为卡尔曼滤波的状态变量。在此基础上,详细推导了考虑挠曲变形时姿态误差量测方程,设计了基于"速度+姿态"匹配方式的卡尔曼滤波器。仿真结果表明,采用该挠曲变形补偿方法进行传递对准,水平失准角精度优于3?,方位失准角精度优于5?。仿真结果验证了该方案的可行性,为机载分布式POS提供了工程应用参考。     

外场标定条件下捷联惯导系统误差状态可观测性分析

为了适应惯导系统的长期稳定使用和避免从机组上拆装的麻烦,实现惯组的外场标定是非常有意义的。在不依赖转台等设备的条件下,分析了仅依靠速度误差和位置误差信息时激光陀螺捷联惯组的误差参数的可观测性问题。首先从外场条件下系统误差的动态方程出发分析了捷联惯组的误差状态（姿态误差以及陀螺和加速度计的六个常值漂移）的可观测性并且进一步分析了误差状态估计的收敛速度以及受观测噪声的影响程度。分析表明,单一位置条件下在没有精确初始姿态误差信息的情况下惯性仪表零偏是不可观测的,为了较精确地估计出惯组的误差系数需至少将惯组摆放三个位置。最后对理论分析结果进行了仿真验证。     

大陀螺零偏条件下的快速传递对准算法

针对某些某些微机械陀螺零偏重复性差的特点,提出了滤波反馈修正和陀螺零偏粗对准预处理两种方法,使“速度＋姿态”快速传递对准算法在大陀螺零偏条件下能够不损失估计精度。在简要介绍“速度＋姿态”．决速传递对准算法数学模型的基础上,探讨了大陀螺零偏导致的惯导系统非线性误差。为减小上述非线性误差的影响,提出用每一步滤波估计值修正子掼导状态的反馈修正方法,和在进行卡尔曼滤波前直接测量比较主、子惯导陀螺输出的陀螺零偏粗对准预处理方法。仿真结果表明,采用上述两种方法,快速传递对准算法可在陀螺零偏过大的情况下保持算法的有效性和估计精度。     

基于旋转矢量误差模型的舰载机大失准角传递对准技术（英文）

为实现舰载机大方位失准角条件下的快速传递对准,提出采用旋转矢量误差模型。分别推导了速度匹配和速度加角速度匹配的量测模型。为解决非线性滤波器的稳定性和快速性,提出采用平方根无迹卡尔曼滤波SRUKF来估计失准角。仿真结果表明,旋转矢量误差模型相对于非线性的欧拉角误差模型有更高的估计精度。在海况引起的摇摆运动下,运用速度加角速度匹配方法可以在50 s内完成对准,此时水平精度达到20?以内,航向精度达到1?以内。由此表明所提出的算法可以满足舰载机传递对准快速性和精确性的要求。     

基于北斗差分定位的炮载惯导外场标定

针对炮载惯导设备在外场标定过程中依赖固定基准点的问题,提出了一种基于卫星差分定位的误差标定新方法。该方法将北斗天线的安装误差、惯性器件的失准角以及安装误差等角度误差统一归为非对准误差。首先利用北斗测姿技术提供姿态基准,粗标出上述误差;精标阶段采用卫星差分技术来提供高精度位置信息,完成误差角的精确标定。多组标定结果与传统工厂标定方法结果相差均在0.3mil以内,达到了较高的精度。该方法不仅回避了对固定基准点的依赖,而且避免了滤波带来的繁琐过程,即能保证长时导航的精度,又提高了标定的实时性。     

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。     

舰载姿态加角速度匹配传递对准方法研究

用于传递对准的测量参数匹配法极大地受限于舰船所处海况，为解决这一问题，提出了姿态加角速度匹配法。在三种典型的海况下，对这一传递对准方法中舰船甲板变形和陀螺常值漂移进行了Kalman滤波估计及精度分析，并对陀螺漂移标定的可行性进行了深入的分析。研究结果表明，姿态加角速度匹配法具有稳健的对准精度和快速性，陀螺漂移的标定依赖于舰船甲板动态变形的大小。     

激光陀螺捷联惯导系统尺寸效应参数标定与优化补偿

提出一种捷联惯导系统尺寸效应标定补偿方法,先标定出捷联惯导系统中每个加速度计相对于三轴转台回转中心的杆臂参数,再基于尺寸效应误差最小原则,对载体坐标系原点位置进行优化,得出相应的尺寸效应参数。对于零偏稳定性优于2×10^-5g的加速度计,杆臂参数与尺寸效应参数标定重复性优于0.2mm。将载体坐标系原点置于三轴转台回转中心,以重力加速度g为基准验证标定补偿效果,转台匀速转动情况下,补偿后10min平均偏差小于2×10^-6g。根据激光陀螺角增量采样值求出角速度和角加速度,对惯导实验中的尺寸效应进行补偿,在转台角运动条件下纯惯性导航1h定位误差由尺寸效应补偿前的1600m减小到补偿后的300m以内。