基于H∞滤波技术的传递对准方法

从实际应用的角度出发,提出利用跟踪微分滤波器抑制机翼挠曲变形产生的影响,通过杆臂效应补偿消除干扰加速度,用延时补偿算法减少由数据传输延迟造成的量测信息误差。在此基础之上,采用"速度 姿态"匹配方案,研究了基于H_∞滤波估计的快速传递对准方法。大量数值仿真、静态试验、动态跑车试验表明,这些方法有收敛速度较快、精度较高的特点,并具有较强的抗干扰能力。试验也验证了传递对准方法的有效、可行,能满足控制系统对导航信息的精度要求。     

考虑杆臂及安装误差角的快速传递对准

介绍了杆臂效应及安装误差角在仿真中的添加方法,验证了杆臂补偿方法的可行性。机载武器传递对准时,杆臂效应影响机载武器子惯导的对准精度,通过主惯导杆臂速度补偿和对子惯导杆臂加速度补偿建立量测方程,并详细说明子惯导安装误差角的添加方法,最后采用卡尔曼滤波对子惯导进行传递对准。在安装误差角设为10′时,杆臂补偿后得到的姿态误差角估计结果：右盘旋分别为9．84′、10．33′、10．06′;S型机动分别为10．31′、10．08′、10．03′,满足精度要求。仿真结果表明,系统对杆臂效应的补偿效果较好,补偿方法可行,能在十几秒内完成对准。     

捷联惯导初始对准中杆臂效应误差的补偿

重点介绍了杆臂效应原理和舰载水下潜器传递对准误差模型，针对潜器用捷联式惯性导航系统(SINS)，在释放前摇摆基座上进行初始传递对准时，系统中存在的杆臂效应误差问题，提出了直接补偿杆臂干扰加速度和设计低通滤波器的补偿方案。通过计算机仿真：验证了方案可以有效的提高传递对准精度，提供高准确性的导航姿态基准。     

一种SINS/里程计行进间初始对准及杆臂补偿算法（英文）

针对车载捷联惯导系统(SINS)的动基座初始对准问题,提出了一种里程计辅助的SINS行进间初始对准算法,同时提出了一种针对里程计输出特点的改进的杆臂误差模型,对安装杆臂进行精确估计和补偿。首先,通过对系统进行全局可观测性分析,提出了一种先对里程计刻度系数误差和SINS安装误差角进行标定,再对杆臂及其他系统误差项进行标定的动基座初始对准方案。通过提前标定里程计刻度系数误差和SINS安装误差角,简化了系统误差方程,提高了初始对准效率。然后,推导了SINS/里程计航位推算算法误差方程,并设计了Kalman滤波器来实现初始对准。最后,进行了计算机仿真及跑车试验。仿真结果表明该算法对杆臂的估计误差降低了10%以上,同时提高了姿态误差角的估计精度,跑车实验验证了该算法的有效性。     

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。     

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。     

杆臂效应误差对晃动基座粗对准的影响

为提高晃动基座下惯导系统的粗对准精度,增强惯导系统对准过程中对环境的适应性,采用了一种基于补偿杆臂效应误差的晃动基座粗对准算法。研究了晃动基座下粗对准原理,推导了晃动基座下粗对准算法中的杆臂速度误差项,最后通过仿真和摇摆试验对在不同扰动条件下杆臂效应误差对粗对准的影响进行了验证。仿真验证和摇摆试验结果表明：在晃动基座下,杆臂效应误差对惯导系统粗对准精度影响显著,特别是在大幅晃动基座上,当补偿杆臂效应误差后,惯导系统粗对准精度可以提高10倍以上,为进一步实现高精度快速精对准奠定了基础。     

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。     

机动对速度匹配法传递对准效果的影响

传递对准过程中,机动运动有利于改善对准效果,不同的机动运动方式对特定匹配模式下的对准效果改善程度不同。通过建立速度匹配法传递对准卡尔曼滤波器模型,对几种典型机动方式下的模型分别进行深入仿真研究,详细比较不同机动方式对捷联惯导系统对准效果的影响。仿真结果表明,采用速度匹配传递对准方式,载体单独做摇摆加线运动姿态误差角估计精度能达到1',陀螺常值漂移的估计精度能达到90%,加速度计常值零偏无法估计。载体做"S"形机动运动姿态误差角估计精度优于0.5',陀螺常值漂移的估计精度能达到95%以上,加速度计常值零偏估计精度能达到99%。     

分布式POS传递对准对InSAR干涉测量影响的分析

为了得到分布式POS在进行传递对准过程中由于大气扰动产生的挠曲变形姿态误差,以及这些误差与干涉式合成孔径雷达(InSAR)高程测量误差间的对应关系,提出了一种利用"速度+姿态"的传递对准方法,并利用它的误差来作为高程测量模型的输入,最后得出载机在传递对准过程中导致的高程测量误差。为了验证实验,搭建了分布式测量平台,针对该平台,首先根据机翼杆的挠曲变形运动模型增加载机y方向的变形角为Kalman滤波的状态变量,从而进行更精确的估计和补偿。然后推导了InSAR干涉测量的绝对误差表达式以及参数的选取。最后根据滤波结果和高度误差机理分析了横滚角误差对InSAR的高程信息产生的影响。通过仿真分析,传递对准得到的水平失准角误差小于0.009°,方位失准角误差小于0.015°,并且在横滚角误差为±0.089°时,高程误差小于4.2 m。     

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。     

捷联惯性测量组件中内杆臂效应分析与补偿

在实际捷联惯性测量组件(SIMU)中,三个加速度计本质上测量的是SIMU上三个不同点处的加速度,如果把这些加速度当作来自于理想"点测量组件"的输出进行惯性导航解算,会从原理上引起导航误差,即内杆臂效应误差.假设SIMU中三个加速度计敏感轴互相垂直并且相交于一点,在SIMU绕某个固定坐标轴作角振动的条件下,分析了内杆臂效应的产生机理,得出内杆臂效应引起导航速度误差的规律:速度误差与角振动中心位置无关,与加速度计敏感点至交点的杆臂长度成正比,也与角振动频率成正比.提出内杆臂效应补偿的方法是将加速度计敏感点处的加速度测量值折算至它们的敏感轴交点上.     

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。     

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。     

一种基于角振动台的SINS加速度计通道频率特性测试方法

提出一种针对SINS加速度计通道的频率特性测试方法。该方法基于角振动台的正弦摇摆运动,利用加速度计的外杆臂效应实现对加速度计通道的率特性测试。该方法的关键在于加速度计的外杆臂参数标定和杆臂效应误差补偿计算,采用该文章提出的频率内标定方法以及双子样补偿计算公式,能很好地解决这些问题。通过理论分析和实验数据处理表明,该方法能够实现加速度计通道的频率特性测试,测试精度主要取决于外杆臂长度的标定精度。该方法操作方便,具有一定的参考价值。     

杆臂效应对捷联惯性导航系统初始对准精度的影响及其在线补偿方法研究

杆臂效应是由于惯性测量组件安装位置与载体摇摆中心不重合而产生的一种干扰加速度分量，对于以加速度计输出作为观测量的捷联惯性导航系统初始对准精度有较大的影响。本文以舰载捷联惯性导航系统作为应用对象，分析了杆臂效应的产生机理、对舰载捷联惯性导航系统初始对准误差的作用关系，提出了一种基于数字滤波原理的杆臂效应在线补偿方法，并给出了该方法的计算机仿真计算结果。     

两种快速传递对准方法在航空制导武器中的应用

对常用的两种快速传递对准状态模型(ψ角与m_ψ角模型)的等效性进行了分析与证明。在此基础上,针对MEMS-IMU低精度与稳定性欠佳等特性,综合考虑对准精度与算法实时性,建立了11维ψ角与m_ψ角快速传递对准模型。与传统的15维模型相比,新模型的计算复杂度降低了约60%。与此同时,提出了"安装角滤波器+陀螺仪零偏滤波器"的双滤波器并行工作设计思路,并给出了一种抑制器件误差影响与环境干扰的带宽隔离滤波器参数设计方法,提高了传递对准滤波器设计的灵活性与系统鲁棒性。通过飞行试验对传递对准系统模型与设计方法进行了试验验证,结果表明,相较于传统算法,收敛时间减少至30 s以内,传递对准精度提高约40%,有效解决了低精度MEMS-IMU在航空制导武器中的应用问题。     

一种大安装偏差快速传递对准中的闭环卡尔曼滤波算法

在大安装偏差快速传递对准中,模型线性化误差会导致卡尔曼滤波器(KF)估计有偏。针对该问题,提出了一种基于闭环卡尔曼滤波器(CLKF)的传递对准方法。基于安装关系估计值与主惯导姿态建立子惯导粗基准,使子惯导载体系失准角为小角度,从而降低了线性化误差对KF估计精度的影响。进一步采用状态反馈机制修正子惯导状态与安装关系估计值,使子惯导基准载体系和计算载体系逐渐逼近标称载体系,以保证系统在整个传递对准过程中始终处于良好的线性状态。仿真结果表明,CLKF估计精度不随系统非线性增强而下降,与无迹卡尔曼滤波器(UKF)相当且优于KF;CLKF计算量仅为UKF的3%,与KF相当,显著提高了线性滤波器的估计精度,同时有效避免了采用非线性滤波器而引起计算量较大的问题。     

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。     

双主惯导对子惯导的高精度传递对准方法

激光陀螺惯性导航系统在旋转调制过程中会产生锯齿形速度误差,影响舰载武器系统子惯导传递对准精度。通过分析锯齿形误差产生的机理,提出了一种基于不同旋转控制策略的双惯导数据融合方法,估计并补偿主惯导惯性元件误差,从而减小主惯导锯齿形速度误差波动幅度。仿真结果表明,补偿后主惯导速度锯齿形速度误差峰峰值减小了一个数量级,子惯导传递对准后的水平角精度提高了1.5″,方位角精度提高了3′。