船用平台式INS光学标校初始对准方法研究

为了解决航海型平台式惯性导航系统（INS）非自主式初始对准问题，建立了不同观测量条件下统一的INS初始对准方程。通过系统可观测性分析，得出增加外部姿态角的观测信息将有效提高INS平台失准角和惯性元件误差的估计能力的结论。设计出一种独特的可测量低动态载体两维姿态的高精度光学测量系统（OCS）用以提高航海型平台式INS初始对准精度。建立OCS／GPS／计程仪（LOG）／INS初始对准卡尔曼滤波器，并进行了基于部分试验数据的数字仿真，与传统的基于位置和速度的GPS／LOG／INS初始对准方法相比，基于OCS的系统不仅缩短了对准时间，还有效改善了系统惯性元件的误差估计精度。     

基于无轨迹卡尔曼滤波的大失准角INS初始对准

讨论了大失准角情况下，惯性导航系统（INS）初始对准的非线性误差模型，分析了无轨迹卡尔曼滤波原理，提出将无轨迹卡尔曼滤波（UKF）技术应用于惯性导航系统初始对准ψ角估计中，进行了静基座状态下的初始对准仿真。仿真结果表明，在方位误差角为大角度，水平误差角为小量的情形下，无轨迹卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波（EKF）对准时间更快，估计精度更高。当ψ角三个分量均为小量时，无轨迹卡尔曼滤波也具有很好的性能。     

静基座速率偏频激光陀螺捷联惯导系统快速高精度初始对准算法

针对惯性器件误差对初始对准精度的影响,提出了基于速率偏频激光陀螺捷联惯导系统的快速高精度初始对准算法。首先,研究了初始对准阶段惯性器件的误差特性;然后,建立了激光陀螺标度因数和加速度计零偏的二次非线性误差模型,并对其进行在线估计和补偿;最后,采用卡尔曼滤波方法对激光陀螺零偏残差进行估计,得到系统初始对准姿态矩阵。实验结果表明,该算法可以有效消除激光陀螺标度因数误差、零偏误差和加速度计零偏误差等因素对初始对准精度的影响,初始对准时间为3 min时水平姿态角对准精度为2″,偏航角对准精度优于30″,精度和快速性均得到显著提高。     

基于Kalman滤波的加速度计十位置标定方法

未经完全补偿的加速度计标定误差会残留到初始对准阶段,引起水平姿态误差。针对这一问题,提出一种基于卡尔曼滤波初始对准的标定加速度计零偏和安装误差角的新方法。在分析水平对准精度的基础上,推导出加速度计标定误差模型,给出四步骤十位置标定编排方案。确定了最优标定路径,仿真验证了转台最优路径的有效性。表明该方法能在对准阶段利用水平姿态误差进一步补偿残余标定误差,提高加速度计的标定精度。     

间接解析自对准算法误差分析

针对基于重力加速度矢量积分的间接解析对准算法,详细分析了惯性器件误差和线运动干扰对其对准精度的影响,推导了各项误差和对准失准角之间的解析表达式。分析结果表明,间接解析对准算法将传统解析对准算法中对角干扰的敏感转化为对线干扰的敏感,可有效实现晃动基座条件下的初始对准,并可从初始姿态估值变化率中估计出陀螺漂移。在上述分析基础上,通过比较角干扰和线干扰对方位对准精度的不同影响,设计了不同干扰下传统解析对准和间接解析对准的选择准则。最后通过3组仿真实验验证了上述结论的合理性。     

基于SINS/OD失准角观测的垂线偏差测量方法

组合导航系统的姿态失准角与垂线偏差(deviation of vertical, DOV)存在对应关系,通过对姿态失准角的观测是实现DOV测量的一种有效手段。本文基于车载捷联惯性导航系统/里程计(strapdown inertial navigation system/odometer, SINS/OD)组合导航姿态失准角观测及失准角误差的递推提出一种DOV测量方法。首先,从组合导航速度误差方程出发,推导出DOV与姿态失准角之间存在复杂的耦合关系。然后,通过沿路径迭代递推的分步计算方法,由导航过程中的姿态失准角直接获取沿线的DOV。最后,仿真结果验证了该算法的有效性,且表明测量精度与行驶路径的长度有关。实验表明,行驶里程35 km的机动路径上DOV误差均值小于0.3″,终点处单点测量误差小于0.7″。     

基于UKF的低成本SINS/GPS组合导航系统滤波算法

针对MIMU的精度不高,会带来较大的初始对准误差角,如果继续采用传统的小干扰线性方程就会给滤波带来很大误差,甚至发散。针对这个问题,对低成本SINS/GPS组合导航系统建立了基于四元数误差模型的非线性滤波方程,并采用了UKF非线性滤波方法。针对四元数误差模型单纯使用UKF方法无法估计加计零偏和陀螺漂移的问题,提出将UKF和EKF相结合的算法,仿真结果表明,比起扩展卡尔曼滤波以及采用传统小干扰线性方程的卡尔曼滤波,这种方法能够提高姿态误差角特别是方位误差角的估计精度。     

数字罗盘辅助实现MIMU静基座初始对准

针对低成本MIMU中MEMS陀螺精度低,不能独立完成初始方位对准的问题,提出了基于数字罗盘辅助实现MIMU粗对准,再利用UKF方法实现精对准的低成本MIMU初始对准方法。介绍了数字罗盘的基本原理、分析了航向误差的产生原因,给出了基于最小二乘法的误差补偿方案;设计了基于数字罗盘辅助MIMU的粗对准和基于UKF的非线性精对准方案,分析了粗对准精度,建立了包含航向角误差的非线性对准模型;MIMU初始对准仿真结果表明该方法具有满意的对准性能。     

捷联惯导连续旋转方位轴式初始对准研究

针对捷联惯导系统初始对准时可观测性差的缺点,提出了一种提高系统状态变量可观测度的新方法。该方法通过连续旋转方位轴来等效地变换捷联惯导系统误差模型中的系统矩阵,从而提高了初始对准过程中的可观测度,满足了初始对准过程中对精度和速度的要求。分析了连续旋转方位轴式对准时系统的可观测性,并对不同方式下的捷联惯导初始对准过程中系统状态的可观测度进行了对比研究,指出采用连续旋转方式时系统状态的可观测度最高。仿真验证结果表明,连续旋转方位轴式初始对准对姿态误差角的估计精度较二、三位置方法提高了一倍。     

初始姿态精度对SAR成像分辨率的影响

分析了合成孔径雷达SAR运动补偿用惯导初始对准误差对SAR天线相位中心运动参数测量精度以及成像分辨率的影响.通过建立惯性器件误差→惯导初始自对准精度→SAR成像分辨率三者之间的量化映射关系,可以直观地发现,SAR合成孔径起始时刻姿态误差对成像分辨率的影响较之初始位置、速度误差更为严重,并分析指出不同方向的初始姿态误差对SAR成像分辨率的影响并不相同,由此进一步分析了SAR运动补偿系统惯导器件对成像分辨率的影响.经过单个点目标SAR成像(RD算法)仿真验证了该方法的正确性.     

基于罗德里格斯参数的惯性系传递对准算法

针对传统的传递对准模型在大失准角下的强非线性问题以及由残余杆臂误差导致的传递对准精度下降问题, 提出了一种改进的惯性系传递对准算法。首先, 对子惯导姿态矩阵进行链式分解, 得到常值姿态矩阵; 然后, 利用罗德里格斯参数等价替代该常值姿态矩阵, 建立关于罗德里格斯参数和残余杆臂误差的具有弱非线性量测的传递对准模型; 最后, 利用非线性滤波对状态进行估计。基于摇摆运动的仿真实验表明, 在存在大安装误差角以及残余杆臂误差情况下, 算法相比于现有方法, 对准速度更快, 对准精度更高, 在5~10 s内即可完成传递对准。车载试验结果也间接说明算法具有更高的传递对准性能。     

长航时惯导系统的随机游走误差传播规律及抑制方法

角度随机游走（angle random walk, ARW）误差已成为制约长航时惯性导航系统精度的主要因素。为了减弱ARW对系统精度的影响,针对初始对准和长航时导航两个方面研究误差传播规律及抑制方法。仿真结果表明:ARW直接影响方位对准精度,在长航时的导航中,游走系数N所产生的速度振荡幅值与60N的常值漂移大致相当,姿态振荡误差中的24 h周期因素更为关键,ARW产生的经度误差发散项均方差随时间的平方根增长|系统可采用卡尔曼滤波削弱ARW所造成的对准误差,通过水平阻尼方法可以消除由ARW引起的位置误差中的振荡项。     

基于惯性参考系的动基座初始对准与定位导航

以惯性坐标系作为捷联惯导解算参考基准并综合外测速度辅助信息,可有效隔离载体角运动和线运动干扰的影响,实现捷联惯导系统（strapdown inertial navigation system, SINS）动基座初始对准。但现有算法的对准精度受载体位移影响,通过位移补偿降低重力矢量在惯性系投影的偏斜误差,同时给出了基于惯性参考基准的SINS定位方法,提高SINS动基座初始对准精度,并且具备对准过程中进行实时定位导航的能力。车载实测数据分析表明,动基座方位对准精度达到0.032°,相对定位精度约为行程的0.15%。     

惯导系统陀螺漂移的ESO估计算法

为满足舰艇航行的高精度导航要求,提高惯导系统陀螺漂移估计精度,设计了基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的惯导系统陀螺漂移估计算法。首先引入了惯导系统水平姿态角的ESO估计算法;其次基于惯导系统姿态控制方程,研究并推导了陀螺漂移的ESO估计算法,给出了估计误差的量化分析结论;最后对算法进行了仿真验证。结果表明,基于ESO的陀螺漂移估计方法可在短时间内快速、无超调、高精度地估计出陀螺漂移,当ΔAx=ΔAy=10^-5g时,估计的稳态误差约为10^-4(°)/h,提高了惯导系统后续导航精度。     

New celestial assisted INS initial alignment method for lunar explorer

In the future lunar exploration programs of China,soft landing,sampling and returning will be realized.For lunar explorers such as Rovers,Landers and Ascenders,the inertial navigation system(INS) will be used to obtain high-precision navigation information.INS propagates position,velocity and attitude by integration of sensed accelerations,so initial alignment is needed before INS can work properly.However,traditional ground-based initial alignment methods cannot work well on the lunar surface because of its low rotation rate(0.55%).For solving this problem, a new autonomous INS initial alignment method assisted by celestial observations is proposed,which uses star observations to help INS estimate its attitude,gyroscopes drifts and accelerometer biases.Simulations show that this new method can not only speed up alignment,but also improve the alignment accuracy.Furthermore, the impact factors such as initial conditions,accuracy of INS sensors,and accuracy of star sensor on alignment accuracy are analyzed in details,which provide guidance for the engineering applications of this method.This method could be a promising and attractive solution for lunar explorer’s initial alignment.     

伪惯导建模的极区双速度模式惯性系对准算法

针对极区V^b辅助的捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS) 行进间惯性系对准, 提出了基于伪惯导建模的双速度模式惯性系对准算法, 消除由惯导建模引起的极区导航误差放大以及传统惯性系对准过程存在的模型误差问题, 提高极区对准性能。最后通过低纬度车载半实物仿真试验以及极区对准仿真试验对其进行验证。在75°和85°初始纬度, 50次航向对准结果的平均绝对误差和标准差分别为0.507 2°、2.527 3°和0.605 2°、2.875°。试验结果表明, 所提算法是可行且合理的, 可以解决极区SINS行进间惯性系对准中惯导建模以及对准模型所存在的问题, 提高极区对准的性能。     

相对姿态匹配传递对准方法

传统的姿态匹配传递对准需要主、子惯性测量单元 (inertial measurement unit, IMU)分别惯导解算,得到两个姿态向量或姿态阵构造观测量。提出利用主、子IMU输出直接解算主、子IMU之间的相对姿态来构造匹配量的一种新的传递对准方法。首先推导了主、子相对姿态矩阵微分方程,并给出求解方法,得到的相对姿态矩阵计算值与初始相对姿态矩阵相乘作为观测信息;然后推导建立了相对姿态的误差方程,由此给出了传递对准状态空间模型;最后讨论建立了仿真验证环境,仿真结果表明,子陀螺精度为1（°）/h时,子IMU对准精度可以达到3′以内,并在10 s内迅速收敛。该方法同时适用于精确确定大角度或小角度的子IMU相对姿态,为关键位置实时高精度姿态基准的建立提供了技术参考。     

基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。