捷联惯导系统的可观测性和可观测度研究

可观测性和可观测度分析是确定动态系统卡尔曼滤波效果的重要环节．本文首次提出了一种时变动态系统可观测性矩阵的奇异值分解分析方法，应用于捷联惯导系统初始对准过程中系统状态的可观测度分析取得显著效果，该方法为初始对准中载体最佳机动方案选择提供了依据．计算机仿真结果表明了该方法的有效性．     

捷联惯导系统初始对准中IUPF的应用与设计

针对大失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性引起的初始对准误差问题,引入了粒子滤波技术.首先,利用加性四元数误差建立了大失准角条件下的系统误差模型.然后,将无迹变换算法和迭代算法引入粒子滤波方法中,提出了迭代无迹粒子滤波算法.并且,为了解决迭代无迹粒子滤波算法中由于粒子数量所导致的算法精度和算法实时性的矛盾,采用采样重要性重采样的方法对迭代无迹粒子滤波算法进行修正,提出了一种既具有迭代无迹粒子滤波精度又计算量较小的新的非线性滤波算法.最后,进行了半物理仿真和数字仿真,比较了经典粒子滤波、无迹粒子滤波和修正后的迭代无迹粒子滤波等多种方案的滤波效果.仿真结果表明,在大失准角条件下,采用修正后的迭代无迹粒子滤波方法可以有效提高初始对准精度和算法的实时性.     

联邦滤波信息分配方法及其在传递对准中的应用

针对高动态导航环境中固定信息分配策略不能满足应用需求的问题,根据联邦滤波公式定量分析了信息分配系数的选择对各子滤波器精度、鲁棒性及计算稳定性的影响.考虑通过提高无故障子滤波器的鲁棒性来提高联邦滤波器的快速重构能力,同时兼顾子滤波器的精度和计算稳定性,提出了基于模糊规则表的信息分配策略,给出了实现该策略的具体方法,并将其用于某导航系统的快速传递对准中.理论分析与仿真结果表明,该方法可以有效提高无故障子系统对系统故障的抗干扰能力,并可保证系统的计算稳定性.     

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。     

贝叶斯网络增强型多模型AUV组合导航算法

针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况,提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network,BN-IMM)滤波算法。该算法在多模型估计基础上,引入特征变量,并根据变量与系统模型之间存在的因果关系建立贝叶斯网络;利用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率,能够降低多模型算法中真实模式识别对先验知识的依赖性。该算法能够解决交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法中模型转换存在滞后、模型概率易发生跳变等问题,增强多模型算法的自适应能力。以陀螺和加速度计的输出作为特征变量建立贝叶斯网络,对AUV组合导航系统进行仿真,结果表明所提出的BN-IMM算法相比于传统的IMM算法能够显著提高机动状态时模型转换速度和估计精度。     

组合导航系统中异步多传感器信息融合算法

针对组合导航系统中多个传感器采样频率不同且存在量测滞后的问题,提出一种基于多尺度数据分块的组合导航信息融合算法.建立最高采样率下的系统模型,通过状态和观测的分块得到基于多尺度的系统模型,利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经融合最终获得基于全局的状态估计值.将该算法用于SINS/DVL/TAN组合导航系统仿真,结果表明,在异步多传感器量测的情况下,基于多尺度数据分块的信息融合算法与非等间隔Kalman滤波算法相比,北向速度最大误差减小24.1%,纬度最大误差减小23.8%,东向速度最大误差和经度最大误差均略有减小.因此,信息融合算法具有较高的滤波精度,有利于提高系统的导航定位精度.     

基于Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波的SINS非线性初始对准方法

为了改善大方位角初始对准精度和缩短收敛时间,在SINS动基座初始对准中引入了简化的Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求积分中的单变量Gauss点及其系数配置方法,然后采用直接张量积法将单变量配置扩展后得到多变量Gauss点及其系数配置方法,给出了简化的QKF滤波算法.最后通过数学仿真分析比较了单变量积分点数为3的QKF(3点QKF)与比例对称采样UKF的对准性能,以及单变量积分点数取不同值(3,5和7)对QKF滤波性能的影响.结果表明:在动基座SINS大方位角初始对准中,3点QKF的对准精度远高于UKF的精度,方位角估计收敛速度也快于UKF,并且随着单变量Gauss积分点数的增加,QKF对准精度会进一步提高.     

用于快速传递对准的自适应联合H_∞滤波器设计

针对用于快速传递对准的集中式卡尔曼滤波器阶数高、计算负担大、鲁棒性差及对准精度低等问题,该文提出采用联合H∞滤波器进行快速传递对准。设计了联合H∞滤波器的结构和算法:该滤波器采用两级数据融合结构,含有2个与传感器相连的子滤波器和1个融合子滤波器输出信息的主滤波器,整个计算任务被分配给2个子滤波器并行完成从而减轻了计算负担。同时利用改进的Elman网络进行信息分配系数的自适应调节和子系统故障检测,以实现融合信息在各子系统中的自适应分配,并对检测出的故障子系统进行隔离。仿真结果表明:该滤波器不仅提高了系统解算速度与鲁棒性,而且使系统对准精度提高了1个数量级。     

捷联惯系统的可观测性和可观测度研究

可观测性和可观测度分析是确定动态系统卡尔曼滤波效果的重要环节，本文首次提出了一种时变动态系统可观测矩阵的奇异值分解分析方法，应用于捷联惯导系统初始对系统状态的可观测度分析取得显著效果。该方法为初始对准中载体最佳机机动方案选择提供了依据，计算机仿真结果表明了该方法的有效性