基于状态变换卡尔曼滤波的DVL/SINS组合导航算法

针对捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)误差定义存在的坐标系不一致的问题，将速度误差统一投影在真实导航坐标系中，基于状态变换Kalman滤波推导了更严密的SINS姿态、速度和位置误差方程。进一步地，在新定义的速度误差和SINS误差方程的基础上，构建了改进的多普勒计程仪(Doppler velocity logger, DVL)/SINS组合导航卡尔曼滤波状态模型和量测模型。仿真和船载实验表明，与常规DVL/SINS卡尔曼滤波模型相比，所提算法可以处理传统DVL/SINS误差模型中坐标系不一致问题的影响，可在一定程度上提高组合导航系统的性能。     

对偶四元数导航算法的改进及仿真研究

针对对偶四元数导航算法计算量大,且没有对应的初始对准算法,研究了算法化简和初始对准问题。考虑速度和位置的求取运算复杂,通过研究对偶四元数代数,获取速度和位置矢量的简化算法。仿真表明,简化算法与原始算法具有相同的导航精度,而计算量显著下降。通过对偶四元数导航所需初始条件的研究分析,提出了对偶四元数导航基于传统捷联对准算法的初始对准方案。仿真显示,对准完成后导航解算300 s位置误差仅为1.5 m,证明此对准方案是可行的。简化算法的推导过程,揭示了对偶四元数导航物理本质,可为相关领域研究提供理论参考。     

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。     

捷联惯导系统极区动基座对准

传统卡尔曼滤波对准只适用于中低纬度地区,不适用于极区。针对这一问题,提出惯性系下卡尔曼滤波对准作为极区对准方案。首先选择惯性系为对准坐标系,在惯性系内推导捷联惯导系统的速度误差方程和失准角方程,建立适用于极区对准的误差模型。以速度误差为观测量,结合误差模型建立卡尔曼滤波器并进行离散化处理。然后对该对准算法进行仿真,验证其在极区的可行性,并与传统的卡尔曼滤波对准的仿真结果进行对比。最后,分析不同速度和有加速运动等情况下该算法在极区的性能,为工程实践提供理论依据。     

基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波（extenthed Kalman filter, EKF）算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter, SRUKF）算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。     

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。     

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。     

捷联惯导系统快速初始对准方法仿真研究

捷联惯导系统(SINS)静基座初始对准时,由于方位误差角的观测度较低,使对准的时间比较长。为了实现SINS的快速初始对准,在东—北—天坐标系下推导了快速对准方法;采用小波滤波和卡尔曼滤波相结合进行初始对准滤波。仿真结果验证了小波——卡尔曼组合滤波方法的有效性。     

捷联惯导算法中螺旋理论的应用

算法定义了推力速度坐标系、重力速度坐标系、位置坐标系,以螺旋理论为数学工具,提出了一种新的捷联惯导算法。算法利用螺旋矢量描述空间中的旋转和平移,推导出对偶四元数表示的导航运动学方程,同时对载体的姿态、速度进行更新。设计的螺旋补偿算法包括了传统的圆锥补偿和划船补偿,有效地减小了刚体转动的不可交换性误差。仿真结果表明:在高动态环境中,采用高精度的惯性传感器时,新算法的性能优于传统算法。     

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%。     

横坐标系捷联惯导系统的卡尔曼滤波阻尼设计

由于外速度信息存在误差,基于阻尼网络的横坐标系捷联惯导外水平阻尼算法虽然能抑制舒勒周期振荡,但是在阻尼切换过程中会引入较大的超调误差。因此设计了基于卡尔曼滤波技术的横坐标系捷联惯导外水平阻尼算法。首先建立了横坐标系捷联惯导的卡尔曼滤波数学模型,估计出横向姿态误差角;然后将估计的水平姿态误差角进行反馈校正,从而抑〖JP2〗制系统的舒勒周期振荡。仿真实验表明,与基于阻尼网络的算法相比,所设计的阻尼算法不仅能抑制舒勒振荡误差,还能抑制阻尼切换过程中的超调误差,提高船舶在极区航行的导航精度。     

基于惯性参考系线性滤波传递对准方法

提出一种机载武器捷联惯导系统任意失准角情况下的传递对准方法。该方法以两个相对惯性空间指向不变的坐标系为基础,将姿态四元数分解为可由子惯导陀螺仪输出计算的四元数、可由主惯导传递的信息计算的四元数以及需要估计的常值四元数。对比力方程进行数学变换,得到了线性量测方程。建立了任意失准角情况下的线性传递对准模型。设计了一种自适应卡尔曼滤波算法以解决观测噪声方差阵难以精确计算的问题。仿真结果表明,该方法在任意失准角情况下都能得到较高的对准精度,为机载武器捷联惯导系统提供了一种有效的传递对准方法。     

两种SINS惯性系四元数粗对准算法等价性分析

针对捷联惯导系统惯性系粗对准两种四元数算法的等价性进行了详细分析。首先,根据姿态矩阵的分解原理将初始对准问题转化为多矢量定姿的Wahba问题,并根据重力矢量连续变化的特点建立了积分形式的优化目标函数。然后,根据基于四元数的坐标变换原理,将目标函数变换为关于姿态四元数的函数,进而根据四元数运算性质分别导出最优四元数的两种求解形式,并根据矩阵特征值和特征向量的性质证明了两种算法的等价性。最后,通过仿真和试验数据进一步验证了理论分析的正确性。     

基于延时对准船用捷联惯导舒勒振荡抑制方法

针对捷联惯性导航系统精度受振荡误差影响的问题,提出了一种舒勒振荡误差抑制方法。基于捷联惯导系统可并行执行多套导航算法的特点,通过延长初始对准时间,使得导航算法2相对于导航算法1延迟半个舒勒振荡误差周期执行。延时对准使得算法2中舒勒振荡误差相位与算法1相差一个圆周率。取算法1和算法2相应导航输出结果的均值补偿舒勒振荡误差,达到了提高捷联惯导系统精度的目的。经过仿真和实验验证,该方法对船用捷联惯性导航系统的舒勒振荡误差具有良好的抑制效果。     

#br# 舰船捷联惯导传递对准的改进自适应滤波算法

针对舰船捷联惯导传递对准性能受系统动态模型和噪声统计特性影响的问题,提出了一种基于改进自适应滤波的“速度+姿态”传递对准算法。针对噪声矩阵半正定性问题而导致的滤波发散,对自适应滤波噪声矩阵的迭代算式进行了改进,并基于协方差匹配技术给出了滤波发散的抑制策略。考虑到舰船航行中的载体变形影响动态模型的问题,在状态量中加入了安装误差角和挠曲变形角,并在算法中进行了补偿。仿真结果表明,改进算法可以在100 s之内有效地估计出姿态失准角和安装误差角,完成舰船捷联惯导的快速传递对准。     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...