基于观测量扩展的捷联惯导动基座快速初始对准

动基座条件下捷联惯导系统由于动态环境的影响,即使采用辅助信息下的组合初始对准也需要较长时间。针对这一问题提出了一种基于观测量扩展的捷联惯导动基座快速初始对准方法。在不改变系统状态方程的情况下,利用车体坐标系横向和垂直方向上速度为零这一约束条件,将基于车体坐标系横向和垂直方向的速度作为扩展的观测量。推导了扩展后的观测方程。进而利用卡尔曼滤波完成捷联惯导动基座初始对准。进行了运动条件下的仿真。仿真结果表明新方法在保证对准精度的同时缩短了对准时间。该方法算法简单,不需要增加辅助信息,具有很好的工程应用价值。     

基于非线性滤波的捷联惯导系统罗经法对准改进算法

为提高捷联惯导系统初始对准的快速性和精确性,根据传统的平台惯导系统罗经法对准原理,提出包括水平对准和方位对准的捷联式罗经对准算法.给出了导航坐标系下加速度和角速率的修正值,经过姿态矩阵的转换对载体坐标系下的惯性测量组件输出值进行修正补偿.对不同初始姿态角误差和不同初始航向角的仿真表明,初始航向角的改变对系统影响较大,特别在大方位失准角情况下.采用UKF算法对非线性模型滤波的仿真结果显示,最大航向角误差从15′降至6′,证明将罗经法和UKF滤波方法相结合进行捷联系统初始对准是可行有效的.     

对偶四元数捷联惯性导航系统初始对准方法

采用对偶四元数将捷联惯性导航系统坐标系间的转动和平移统一考虑,以降低初始对准的模型复杂度和计算复杂性.给出了对偶四元数捷联惯性导航系统初始对准过程的粗对准模型,在此基础上,分别获得了基于加性和乘性对偶四元数误差的精对准模型.以航向角估计为例进行仿真分析,结果表明,采用该方法的收敛速度比传统方法加快了约40%,对准精度提高约0.01°.     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.     

基于四元数的捷联惯导惯性系晃动基座自对准算法

为提高捷联惯导系统在晃动基座下初始对准的快速性和精度,提出了一种基于四元数的捷联惯导惯性系晃动基座自对准算法.该算法利用惯性坐标系下的姿态更新来实时地反映载体在晃动干扰下的姿态变化,通过四元数推导将初始姿态的最优估计转化为Wahba姿态确定问题,以消除角晃动干扰的影响;并根据惯性系下重力矢量和晃动干扰加速度不同频的特点,引入小波阈值消噪以消除线振动干扰的影响,从而提高算法在晃动基座下的对准精度.仿真结果表明,该算法不需要进行粗对准,具有角晃动干扰隔离能力和线振动干扰抑制能力,能够实现晃动基座下的快速、精确自对准.     

鲁棒滤波及舰载武器捷联系统初始对准研究

在系统的动态和噪声统计不确切了解的情况下，将Ｈ∞最优化方法用于舰载武器捷联惯性导航系统的初始对准过程，对失准角和仪表误差进行估计，解决了传统卡尔曼滤波器的性能恶化问题，不仅具有较好的鲁棒性，而且可以较好地解决系统所要求的快速性和准确性之间的矛盾。最后推导了动基座对准方程，并给出了仿真结果。     

船用捷联式惯性导航仿真系统设计及研究

针对船用捷联式惯性导航系统长时间工作后,精度明显下降,不能满足导航需求的问题,设计了一种模块化的船用捷联式惯性导航仿真系统,并进行了仿真研究。将船用捷联惯导设计为四个模块,分别为轨迹仿真模块、惯性器件仿真模块、导航解算模块和误差分析模块。利用建立的模型,仿真分析捷联式惯性导航系统姿态角、速度和位置误差的主要特性,研究天向速度的发散对东向和北向速度误差的影响,探究初始对准误差对导航精度的影响。结果表明,仿真系统可以很好的模拟舰船捷联式惯性导航系统的初始对准和导航过程;天向速度的发散和初始对准的精度都会直接影响导航精度。因此,在舰船长时间航行时,必须提高初始对准精度且引入阻尼系统,以减小船用捷联式惯性导航系统的导航误差。     

UKF和UPF在惯导初始对准中的应用研究对比

捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实导航坐标系的失准角估计出来,来修正姿态矩阵,使计算坐标系与真实坐标系尽可能重合。在实际的导航系统中,状态方程和量测方程通常都是非线性的,对于非线性特性,传统的解决方法是利用EKF滤波算法,但它只适用于弱非线性模型的估计,系统的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。为此提出两种滤波算法UKF与UPF,并将两者进行了仿真对比,结果表明UPF算法比UKF算法收敛速度更快,估计精度更高。     

基于SRCKF的水下航行器动基座初始对准技术

针对当海况不佳时,水下航行器即使处于系泊状态下也会产生大幅晃动,从而使得捷联惯性导航系统（SINS）无法快速完成自主初始对准的问题,提出了利用多普勒计程仪（DVL）提供的速度信息来辅助SINS实现运动中对准的方法．同时针对该环境下SINS只能获取粗略的初始方位信息的问题,提出了基于平方根求容积卡尔曼滤波（SRCKF）的动基座对准滤波算法．该滤波算法克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）存在的滤波精度低以及须计算雅可比矩阵的不足,并在滤波过程中以协方差平方根矩阵代替协方差矩阵进行迭代更新,从而提高了滤波算法的收敛速度和数值稳定性．仿真结果表明：该方法能够解决水下航行器的动基座初始对准问题,且对准精度高,数值稳定性好．     

捷联惯导一种优化的惯性系粗对准方法

：捷联惯导初始对准在载体基座晃动比较强烈的情况下,陀螺仪与加速度计在的输出数据无法直接用来计算姿态矩阵,研究了一种优化后的惯性坐标系粗对准算法。算法应用惯性凝固方法通过利用重力加速度信息,将捷联惯导姿态转换矩阵分解为4个矩阵来求取,通过对所求出的姿态信息阵进行优化,有效抑制了加速度计的测量噪声,使捷联转换矩阵的求取准确度更高。理论分析和仿真表明,该方法能很好的解决捷联惯导在晃动下的粗对准问题。