一种快速精确的捷联惯导系统初始对准方法研究

传统的多位置对准方法虽然使捷联惯导系统静基座初始对准的精度得到提高，但是用卡尔曼滤波器对其状态变量进行估计时，方位失准角收敛很慢。本提出了一种快速多位置对准估计方位失准角的方法，直接利用两水平失准角快速收敛的估计结果对传统多位置对准中方位失准角的估计，从而大大提高了捷联惯导系统静基座对准的精度和速度，计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种改进的基于小波神经网络的SINS快速初始对准方法

捷联惯性导航系统静基座初始对准的可观测度低,采用卡尔曼滤波等最优滤波方法进行SINS初始对准时,方位失准角收敛慢且存在滤波器实时性较差的问题。对此提出了一种改进的基于小波神经网络的SINS静基座快速初始对准方法。该方法采用一个小波神经网络替代卡尔曼滤波器,利用该小波神经网络估计出两个水平失准角等SINS误差,然后利用两水平失准角快速收敛的估计结果,通过另一个小波神经网络对方位失准角直接进行快速估计。初始对准试验结果表明,该方法在保证对准精度的情况下大幅度地提高了SINS静基座初始对准的速度,同时也大大提高了系统状态估值运算的实时性。     

一种新的捷联惯导系统初始对准方法

提出了—种基于多天线GPS载波相位测量的捷联惯导系统静基座初始对准方法。给出了观测方程的详细推导过程，该观测方程中三个失准角均直接可观。最后给出了卡尔曼滤波仿真结果。结果表明，该方法极大地改善了捷联惯导系统静基座初始对准中方位失准角的估计收敛速度和精度。     

大方位失准角的舰载武器INS对准

研究了舰载武器惯导系统（INS）大方位失准角的传递对准问题。首先,给出了适用于大方位失准角的INS姿态误差和速度误差传播模型。然后,提出了一种改进的利用速度＋角速率匹配的传递对准算法,该算法能够借助海浪引起的舰船运动进行传递对准。通过基于奇异值分解的卡尔曼滤波器（SVD-KF）的引入,给出了非线性滤波算法的实现方案,并对SVD-KF和EKF在大方位失准角的舰载武器INS对准就姿态失准角的估计精度和收敛速度进行了比较。仿真结果验证了所提大方位失准角传递对准算法的可行性。     

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。     

捷联惯导系统快速最小二乘精对准方法

传统最小二乘精对准方法采用水平速度误差作为量测值,对方位失准角和陀螺漂移的估计时间较长,且收敛速度受递推计算初值影响。改进方法直接采用单位时间的水平比力作为量测值,同时忽略失准角误差中的高次项,将三次曲线转化为线性模型进行估计。在简化模型的基础上,推导了计算量很小的无初值最小二乘递推算法,进一步加快了对准收敛速度。静基座条件下的仿真和实验验证结果表明,改进方法估计的失准角误差和北向陀螺漂移均可在120 s内收敛,在不影响对准精度的前提下缩短了对准和测漂时间。     

船用惯导双平台双位置海上启动方法

针对平台式惯导系统海上动态启动时传统的罗经对准方法和传递对准方法的缺点,提出了一种双平台双位置海上启动方法。粗对准阶段以牵引惯导提供的姿态角作为水平和航向基准通过伺服回路完成粗水平调平和粗方位对准。精对准阶段建立了双位置下的卡尔曼滤波方程,实现了东向陀螺漂移的估计补偿,解决了海上启动时对舰船匀速直航的限定条件。仿真结果表明,相比传统的海上启动法,在0.01(°)/h的东向陀螺漂移的情况下方位失准角的估计误差由2′减小到0.5′左右。     

UPF+KF在双轴旋转光学SINS非线性初始对准中的应用

以双轴旋转式SINS初始对准方法为研究对象,建立了双轴旋转式光学SINS大方位失准角误差模型,设计了双轴旋转式SINS大方位失准角初始对准的UPF初始对准算法;根据实际工程应用需要,结合UPF算法和卡尔曼滤波(KF)算法,设计了UPF+KF组合滤波算法,将其应用到了双轴旋转式光学SINS大方位失准角初始对准中。仿真及试验结果表明,提出的UPF+KF组合滤波算法有效降低了UPF算法的耗时,在双轴旋转式光学SINS大方位失准角初始对准中,水平姿态角收敛时间约为11min,方位角收敛时间约为20 min,而且对准误差大大缩小,水平姿态角误差小于3.6〞,方位误差小于2ˊ,证明本文提出的UPF+KF组合滤波算法是有效的、可行的。     

GPS／SINS组合导航系统的动基座快速初始对准方法

—本文首先建立了ＳＩＮＳ的误差模型，并对系统模型进行了可观测性分析，然后基于ＳＩＮＳ误差模型的特点，通过对所采用卡尔曼滤波器仿真结果的分析，提出了一种快速估计方位失准角Ｄ的方法，从而大大缩短了初始对准时间，提高了对准速度。最后计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种改进的基于闭环反馈的大失准角传递对准算法

针对传统的基于计算参数的传递对准算法在大失准角下的强非线性问题以及杆臂误差导致的传递对准精度下降问题,提出了一种改进的基于闭环反馈的大失准角传递对准算法。首先,基于快速传递对准模型,设计了全状态闭环反馈机制,通过对主、子惯导的姿态矩阵不断进行修正,实现大安装误差角估计值的快速收敛;然后,采用线性卡尔曼滤波对状态进行估计。仿真实验结果表明,相比于非线性滤波方法,所提算法在大、小安装误差角下均可以保持较高的对准精度,对准误差基本可以达到0.02°。车载试验结果也验证了所提算法具有更好的传递对准性能。     

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。     

舰船单轴旋转激光捷联惯导系统动态初始对准

初始对准的时间和精度是舰船惯导系统的重要指标。针对在不同情况下惯导系统启动的实际工程需求,提出了单轴旋转激光捷联惯导系统的初始对准方案。研究了系统在动基座情况下进行粗对准方法。建立了单轴旋转惯导系统的误差模型,使用卡尔曼滤波的方法实现了系统精对准过程。分别对惯导系统三种不同动态启动条件,设计了不同的对准方案。数字仿真结果表明,经过6h的初始对准,垂向陀螺常值漂移的对准误差在设定值的5.2%以内,垂向加表零偏的对准误差在设定值的1.8%以内。     

基于大失准角时变参数罗经初始对准算法

为了解决大失准角条件下的捷联惯导初始自对准问题,通过分析捷联惯导系统大失准角误差模型,利用平台惯导系统罗经对准原理,提出了一种新的捷联惯导系统罗经对准方案。该方案的具体实现划分为三个阶段:方位角未知情况下的水平对准;大失准角时变参数罗经方位对准;定参数罗经对准。该方案通过实时调节罗经参数缩短了对准时间;利用大方位失准角模型代替小失准角模型,在算法收敛阶段更加准确地描述了捷联惯导系统的误差传递方式。仿真试验表明,使用陀螺随机漂移稳定性为0.01(°)/h的捷联惯导系统,该对准方案能在60 s内方位精度到达1°,并能在对准结束时达到3’的方位对准精度。     

一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案

研究了一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案。起飞前捷联惯组采用基于惯性系重力加速度积分的解析粗对准和卡尔曼滤波精对准,起飞后采用SINS/GNSS卡尔曼滤波组合导航反馈实时修正姿态、速度和位置。仿真结果表明捷联惯组水平自主对准误差0.01°,方位自主对准误差1.5°,起飞后经组合导航修正后的姿态误差小于0.2°,速度误差小于0.4m/s,位置误差小于40m,考虑所有误差的蒙特卡罗仿真结果满足火箭入轨精度要求,此方案具有较高的工程应用价值。     

一种改进的粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用

在实际工程环境中,针对捷联惯导系统(SINS)大失准角初始对准中噪声统计特性未知的问题,设计了一种基于H?滤波算法的鲁棒无迹粒子滤波算法(RUPF)。通过将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)和鲁棒环节引入到粒子滤波(PF)的重要性密度函数中,得到了RUPF算法,提高了算法的鲁棒性。通过半物理实验,将RUPF算法与无迹粒子滤波算法(UPF)在SINS静基座大失准角对准中的性能进行了比较,在不同实验条件下,航向失准角精度至少提高了40%,对准精度优于0.05°,对准时间减少了约50 s。实验结果表明,RUPF算法可以以较高的精度和较快的速度完成大失准角初始对准,且对准精度和对准速度均优于UPF算法。     

舰载导弹惯导系统姿态变化量匹配法传递对准

针对捷联惯导系统的动基座传递对准问题,采用姿态变化量匹配法,在不依赖舰船自主机动运动而仅仅依靠外界风浪随机干扰的情况下,对系泊状态下的舰载导弹捷联惯导系统传递对准进行仿真研究。仿真结果表明:在三种海况下,姿态变化量匹配法可以使3个失准角估计在短时间内均达到要求精度;随着舰船摇摆频率和幅度的增大,失准角的估计精度会进一步得到提高。研究表明姿态变化量匹配法具有对准算法简单、对准速度快、精度高等优点;利用一定强度的风浪,通过该种匹配方法能够成功的解决动基座传递对准问题。