基于离心机测试的惯导平台误差系数辨识研究

为解决惯导平台误差模型辨识中与加速度高阶项有关的误差系数的辨识问题,提出一种基于离心机测试的惯导平台误差系数辨识的方案。通过分析惯导平台在过载状况下的受力,给出惯导平台在离心机上的安装定向及其误差系数的辨识方案。按该方案利用扩展卡尔曼滤波估计算法在某型惯导平台上进行误差系数辨识实验。结果表明,此方案可有效地辨识出惯导平台误差型中与加速度高阶项有关的误差系数,且精度较高。     

光纤陀螺常值漂移误差自补偿方法

光纤捷联惯导系统(SINS)中,光纤陀螺常值漂移是导致SINS导航误差的主要因素.阐述了单轴旋转误差自补偿技术的基本原理,针对传统单轴旋转调制不能补偿与旋转轴平行方向上的陀螺常值漂移误差,给出了一种改进的单轴旋转式惯导系统误差自动补偿方法.将惯性测量组件(Inertial Measurement Unit,IMU)倾斜安装,不与旋转轴正交或重合,理论分析了这种配置方案可以有效地补偿一般单轴旋转方案中不能补偿的光纤陀螺常值漂移误差,从而大大提高系统的导航精度,最后给出了仿真结果.仿真结果表明,改进的单轴旋转方案能够明显的提高惯导系统的精度.     

光学陀螺旋转式惯导系统的安装误差效应分析

在光学陀螺惯导系统中,利用系统旋转自动补偿可以有效地减小惯性元件漂移对系统导航精度的影响,从而实现高精度、低成本的惯性导航要求。首先从光学陀螺旋转式惯导系统的误差传播方程出发,推导了系统中由于光学陀螺安装误差引起的数学平台角度误差表达式。以此为基础,分析了旋转式系统中的安装误差引起的误差效应及自动补偿安装误差所应满足的条件,为系统设计和精度分析提供了理论参考。     

单轴旋转SINS轴向陀螺漂移精确标校方法

为提高单轴旋转捷联惯导系统长时间导航精度,提出了一种精确标校轴向陀螺漂移的方法。在静基座条件下分析了轴向陀螺漂移、初始姿态和航向角误差对系统经纬度影响,将水平阻尼网络引入到导航算法流程中以抑制系统舒拉振荡误差。建立了经纬度误差与轴向陀螺漂移、初始航向角误差之间的数学模型,并设计了一种合理的标校流程,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确标校。对该方法进行了数学仿真与实际系统验证实验。实验结果表明,当系统陀螺漂移误差为0.01(°)/h时,经过12.5 h精确标校后轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.001(°)/h,系统的定位精度优于1.5 n mile/48 h。     

基于CPSO-LSSVM的单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识

在单轴旋转惯导系统中,轴向陀螺漂移是影响系统导航精度的重要因素。为了提高惯导系统的导航精度,采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization, CPSO）优化的最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LSSVM）〖JP+1〗对轴向激光陀螺漂移进行辨识。利用初始对准12 h内系统纬度误差和温度变化量作为LSSVM模型的训练数据,利用CPSO对LSSVM进行参数优化,利用优化后的LSSVM模型对轴向陀螺漂移进行辨识,轴向陀螺漂移辨识精度优于0.000 2 （°）/h, 系统定位误差优于1 nm/72 h。试验结果表明,CPSO是选取LSSVM参数的有效方法,该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,具有很高的辨识精度,具有很高的实际应用价值。     

旋转捷联惯导系统的轨迹仿真算法

结合旋转捷联惯导的系统编排和载体运动模型,推导理相情况下旋转捷联惯导系统中惯性器件在任意角运动和线运动条件下的输出;在考虑了惯性器件的常值误差,随机误差,刻度系数误差,IMU安装误差以及旋转轴的安装误差对惯性器件输出的影响后,设计了系统的轨迹仿真算法.在相同运动条件和误差条件下,分别仿真了一般捷联惯导系统和旋转捷联惯导系统的惯性器件输出,并利用该输出进行了导航解算.结果表明:无误差条件下导航解算航线与预设的理想航线重合,该轨迹仿真算法准确合理;在给定的误差条件下,旋转捷联惯导系统精度提高一倍.算法可为旋转捷联惯导系统的误差分析、导航解算以及初始对准等技术研究提供惯性器件输出仿真.     

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。     

惯导系统的零速校正技术研究

针对传统零速校正中存在的问题,提出了改进的曲线拟合法和滤波估计法.改进的曲线拟合法通过对惯导系统误差模型的分析,解耦出速度误差项的舒拉部分.从而更准确地拟合出速度误差曲线.改进的滤波估计法引入偏差去耦技术在零速校正期间估计出陀螺漂移,并利用速度信息快速估计出方位误差角.仿真分析表明,两种方法都可以有效提高惯导系统的性能.     

一种微捷联惯导系统姿态角最优估计算法研究

回顾了捷联惯导系统姿态角的传统解法,分析了这种算法在基于MEMS-IMU的捷联惯导系统中导致姿态角计算误差过大的基本原因。针对MEMS陀螺具有较大漂移的特点,引入了一种新的基于卡尔曼滤波器的姿态角最优估计算法,并对算法进行了数值仿真。结果表明,该方法能极大提高姿态角的计算精度。     

机动天基平台惯性/天文组合导航的研究

为了实现机动天基平台的长时间、高精度和低成本自主导航,采用了低精度惯性导航系统和天文导航系统进行组合。以扩展卡尔曼滤波算法为基础,通过建立系统状态方程和量测方程,并进行量测方程的线性化,将捷联惯导和星敏感器分别测得的姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,从而修正捷联惯导系统的导航参数。仿真结果表明,在1000s内,平台姿态角误差稳定收敛在20?,定位误差优于纯惯导解算,证实了该方案的实用性。     

惯性系下平台惯导传递对准方法

由于导弹的高速旋转导致其内部的子惯导平台难以施矩,不能跟踪地理系,在发射前需要使子惯导平台跟踪惯性系,而主惯导则一直跟踪地理系。针对这一情况的传递对准应用问题给出了相应的解决办法。首先介绍了跟踪惯性系平台惯导的工作原理,然后针对这种情况,提出了2种惯性系下传递对准的方法,分别是平台惯性系以及地心惯性系下的速度匹配。经过对比分析,仿真结果说明平台惯性系下的方位失准角精度不高,而地心惯性系下在3个方向上都达到了误差小于1′的精度,是一种可行的对准方法。     

Novel method of improving the alignment accuracy of SINS on revolving mounting base

In the process of initial alignment for a strapdown inertial navigation system (SINS) on a stationary base, the east gyro drift rate is an important factor affecting the alignment accuracy of the azimuth misalignment angle. When the Kalman filtering algorithm is adopted in initial alignment, it yields a constant error in the estimation of the azimuth misalignment angle because the east gyro drift rate cannot be estimated. To improve the alignment accuracy, a novel alignment method on revolving mounting base is proposed. The Kalman filtering algorithm of extending the measured values is studied. The theory of spectral condition number is utilized to analyze the degrees of observability of states. Simulation results show that the estimation accuracy of the azimuth misalignment angle is greatly improved through a revolving mounting base, and the proposed method is efficient in initial alignment for a medium accurate SINS.     

基于测量矢量匹配的传递对准方法研究

给出了一种基于主、子惯导系统测量矢量匹配的传递对准方法。根据主、子惯导系统惯组感测的角增量和速度增量信息,用四元数迭代算法直接估计主、子惯导之间的安装误差四元数,从而实现子惯导系统的快速初始对准。仿真结果表明,在适当的姿态机动条件下算法收敛速度很快,且最终对准精度较高,能满足弹载惯导的对准要求。另外,算法在初始姿态误差达到30°时仍能收敛,可在需要高精度对准的情况下为进一步的基于最优滤波的精对准提供良好的小角度线性化条件。     

提高SINS初始对准方位失准角估计精度的方法

针对在静基座捷联惯导系统初始对准中,东向陀螺漂移没有估计效果,使得估计的方位失准角存在常值误差的问题,提出了一种新的方法。该方法通过建立东向陀螺漂移估计值的修正方程,并对其进行修正,从而大大提高了方位失准角的估计精度。给出了该方法的具体实现步骤,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

平台-平台惯性系统传递对准技术

分析了平台-平台系统传递对准技术与捷联-捷联系统传递对准技术的差异,在此基础上,推导了平台-平台传递对准中主、子惯导系统速度误差方程和框架角误差方程,建立了平台-平台传递对准数学模型,给出了角速度与角加速度的获取方法,设计的低通滤波能够有效抑制角速度与角加速度中的高频噪声。仿真计算表明,基于速度与框架角匹配的平台-平台传递对准方法能够得到优于0.15°的对准精度。     

基于可观测度分析的传递对准精度评估方法

针对传统舰载领域传递对准精度评估性能受限于舰船有限的机动能力问题,提出了通过引入天文航向信息以及减速机动的舰载武器惯导系统传递对准精度评估方法。通过精度评估系统的可观测性分析,给出了引入角运动观测量以及载体机动这两种方法各自与精度评估性能之间的关系,并分别提出引〖JP3〗入天文方位信息和舰船减速强机动的精度评估方法,利用固定点平滑算法进行仿真分析。仿真结果表明,引入天文航向信息的精度评估方法具有良好的姿态失准角评估性能,平滑误差小于10%,且所设计的减速强机动可以进一步提升方位失准角的平滑精度。     

基于Elman网络结构的惯导平台漂移模型辨识方法

针对惯性导航平台漂移误差高阶非线性动态系统的特点,利用神经网络的任意逼近能力和自适应抽取系统动态信息的能力,提出基于Elman网络结构的惯性导航平台漂移模型辨识方案。首先建立惯性导航平台漂移误差模型,并选择了用于网络辩识的输入、输出量。采用动量及可变学习速率算法加速网络的收敛;在该算法的基础上,针对网络隐层,提出的扩展非线性节点函数能更好地改善网络学习效率,满足系统辨识实时性和精确性的需要。通过测得的惯性导航平台漂移误差数据对网络进行训练,获得了较为满意的辨识结果。     

基于观测量扩展的捷联惯导快速初始对准方法

为了研究加速度计和陀螺信息如何影响捷联惯导系统（strap down initial navigation system, SINS）初始对准速度,根据系统原理建立了采用不同观测量时的系统观测方程,经过计算可观测状态组合对应系统观测量,分析了基于不同观测量组合时不同状态量的可观测性,同时比较了在运用不同观测量组合时部分状态量估计的收敛性,试验充分证明了可观测性分析的准确性。可观测性分析和试验均表明增加比力误差作为观测量并不能提高方位失准角的估计速度,增加陀螺误差为观测量后失准角的估计时间缩短,而只增加导航坐标系东向陀螺误差信息就显著加快了方位失准角的估计。     

基于信息复用和算法融合的初始对准方法

对惯性系多矢量定姿法的误差特性进行了理论分析, 同时分析了最优估计初始对准的可观测性和对准误差, 得出静基座下两种方法的对准精度相当的结论, 通过试验验证了该结论, 并发现当对准时间较短时, 多矢量定姿法存在较大波动, 因此将对准阶段的所有数据均用于多矢量定姿, 提高算法稳定性, 并将最优估计对准扩展到整个对准阶段, 从而提高了对准精度。结合两种算法极限精度相同但抗干扰能力不同的特点, 设计了算法融合的车载对准方案。车载试验表明, 新方案有效提高了干扰条件下的初始对准精度和鲁棒性, 可将方位角标准差由传统方案的1.48′减小到0.72′。