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。     

#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。     

基于插值非线性滤波的SINS静基座初始对准

讨论了捷联惯性导航系统（SINS）静基座初始对准的非线性和线性误差模型,提出一种基于插值非线性滤波的SINS静基座初始对准方法.分析了插值非线性滤波原理,给出了系统加性噪声情况下的二阶插值非线性滤波递推算法.进行了静基座状态下基于KF、EKF和插值非线性滤波的初始对准仿真.仿真结果表明,在大方位失准角的情况下,基于插值非线性滤波的对准方法具有更高的估计精度,且无需计算Jacobian矩阵,相对于EKF计算量更小,实现更为简单.     

船用捷联惯导系统运动中对准的UKF设计

针对海况恶劣船体大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准的问题,给出了大方位失准角情况下捷联惯导系统的非线性误差方程,采用UKF方法来解决GPS辅助船用捷联惯导的运动中对准问题。仿真结果表明,该方法仅需60 s即可完成初始对准,并且水平对准精度达1′,方位对准精度达6′。与传统的EKF非线性滤波方法相比,采用UKF来实现船用捷联惯导系统运动中对准,不仅无需计算复杂的Jcobian矩阵,而且精度更高。     

提升小波在SINS分段快速对准中的应用

提出了一种利用提升小波进行消噪的捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)分段快速对准新方法。该方法首先进行水平精对准,然后利用提升小波算法对陀螺仪的输出信号进行消噪后,快速计算出方位失准角并进行修正,完成对准过程。理论分析和实际系统试验表明:提升小波算法对于光纤陀螺信号具有良好的消噪效果,新方法与传统的Kalman滤波对准方法具有相同的稳态精度,但方位精对准过程中,不需要进行捷联惯导的力学编排,精对准的时间可以缩短至30 s左右。该方法弥补了传统Kalman滤波精对准方法中方位失准角估计速度慢的缺陷,大幅度提高了SINS的初始对准速度。     

基于混合迭代UKF的捷联惯导对准算法设计

捷联惯导系统陀螺噪声过大时,自对准无法使方位失准角估计收敛到真值,设计了一种磁强计辅助对准方法,满足对准精度要求并可同步估计磁场强度和磁倾角。非线性滤波方法UKF相比EKF估计精度高但收敛速度慢,迭代UKF算法可提高收敛速度但计算量也显著增大。将超球面分布采样点变换（SSUT）应用于UKF迭代过程,设计了一种混合迭代UKF算法。仿真表明该混合迭代UKF算法加快了收敛速度,保证了滤波精度,同时又减少了计算量。

Abstract：

The azimuth misalignment-angle estimation of SINS could not converge to the true value without assistance duo to the over too strong noise of gyros.An alignment method assisted by magnetometers was designed to estimate the misalignment angles as well as the magnetic field intensity and the magnetic obliquity.Nonlinear filtering method UKF was more precise than EKF but converged slowly.Iterated UKF could promote the convergence rate but increased the calculation amount greatly.A combined iterated UKF algorithm was proposed by applying spherical simplex unscented transform to the iterated process.Simulation indicates that the algorithm promotes the convergence rate,guarantees the precision,and reduces the calculation amount.     

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。     

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。     

捷联惯导系统简化非线性对准研究

对任意大失准角条件下的捷联惯导系统非线性对准进行了建模和简化,并给出了差分GPS辅助条件下的大失准角行进间对准简化模型。针对四组不同量级的初始姿态失准角,分别采用线性模型和非线性模型进行卡尔曼滤波（KF）和Unscented卡尔曼滤波（UKF）静态对准仿真,结果表明文中大失准角非线性模型可适用于任意角度的初始对准,小失准角和大方位失准角情况下UKF对准可达角分级精度,但在水平和方位皆为大失准角情况下UKF收敛至一定程度后仍需与KF配合使用。

Abstract：

Modeling for Strapdown Inertial Navigation System （SINS） initial alignment with arbitrarily misalignment angles was created and simplified,and the nonlinear alignment modeling for SINS initial alignment on-move with the help of Differential GPS （DGPS） was proposed.Simulations of static-base initial alignments through linear Kalman Filtering （KF） and nonlinear Unscented Kalman Filtering （UKF） were carried out with four different weights of initial misalignment angles.Results show that the simplified nonlinear model can implement initial alignment with arbitrarily misalignment angles.The nonlinear UKF can reach minute magnitude precision as all of misalignment angles are small or only azimuth misalignment angle is large.However,if both initial horizontal and azimuth misalignment angles are large,KF is still recommended to use after UKF convergence to small scales.     

Unscented Kalman filter for SINS alignment

In order to improve the filter accuracy for the nonlinear error model of strapdown inertial navigation system (SINS) alignment, Unscented Kalman Filter (UKF) is presented for simulation with stationary base and moving base of SINS alignment. Simulation results show the superior performance of this approach when compared with classical suboptimal techniques such as extended Kalman filter in eases of large initial misalignment. The UKF has good performance in case of small initial misalignment.     

基于Kalman／UKF组合训练神经网络的初始对准方法

针对基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的神经网络训练学习方法存在的计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于Kalman/UKF组合滤波原理的神经网络学习方法,该方法综合了Kalman滤波对线性系统和UKF对非线性系统的最优估计的优势,在保证神经网络权值估计精度的同时,有效降低了神经网络权值学习的计算量,提高了神经网络训练的实时性。最后将该利用方法训练的神经网络应用于惯性导航系统的非线性初始对准过程中,并进行了仿真研究。仿真结果表明利用提出的算法训练的神经网络与基于UKF训练的神经网络具有相同的对准精度和实时性,而提出的算法的有效降低了神经网络训练的计算量,提高了训练的运行效率,是解决惯性导航系统初始对准的一种有效和实用的方法。     

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.     

基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法

针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法。首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模型;然后引入滚动时域策略对所提模型进行优化;最后采用序列二次规划方法求取噪声统计的估计值,得到带有噪声统计估计器的自适应UKF。提出的算法可以实现系统噪声统计的在线估计,克服了标准UKF的缺陷。通过惯性导航/全球定位系统(inertial navigation system/global positioning system, INS/GPS)组合导航系统中的应用实例,验证了提出算法的有效性。     

一种基于可观测度分析的SINS／GPS空中对准新方法

针对遥感飞机长时间直线飞行作业时,由于SINS/GPS组合导航系统可观测度低导致系统精度下降的问题,提出了一种基于可观测度分析与杆臂误差补偿的空中机动对准新方法.该方法将归一化处理后的系统状态可观测度作为反馈因子,在空中对准过程中根据反馈因子对SINS系统进行自适应反馈校正,同时补偿了影响GPS观测量精度的杆臂效应误差.半物理仿真结果表明,该方法与传统方法相比,有效地提高了空中机动对准的精度.     

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。