机动加速度辅助的航姿系统扩展卡尔曼滤波

低精度航姿系统一般采用基于重力场和地磁场矢量观测的6态扩展卡尔曼滤波,载体长时间机动时,模型存在较大误差,无法保持稳定的姿态精度。将载体机动加速度描述为当前统计模型,提出了一种机动加速度辅助的9态扩展卡尔曼滤波,其状态变量包括三个姿态角误差、三轴陀螺零偏误差和三轴载体加速度误差,观测量为三轴加速度误差和三轴地磁场误差。实验表明,将航姿系统固定在转台上产生0.6 g的向心加速度时,9态扩展卡尔曼滤波在对机动加速度进行稳定估计的同时,姿态精度保持在1度以内。     

相对姿态匹配传递对准方法

传统的姿态匹配传递对准需要主、子惯性测量单元 (inertial measurement unit, IMU)分别惯导解算,得到两个姿态向量或姿态阵构造观测量。提出利用主、子IMU输出直接解算主、子IMU之间的相对姿态来构造匹配量的一种新的传递对准方法。首先推导了主、子相对姿态矩阵微分方程,并给出求解方法,得到的相对姿态矩阵计算值与初始相对姿态矩阵相乘作为观测信息;然后推导建立了相对姿态的误差方程,由此给出了传递对准状态空间模型;最后讨论建立了仿真验证环境,仿真结果表明,子陀螺精度为1（°）/h时,子IMU对准精度可以达到3′以内,并在10 s内迅速收敛。该方法同时适用于精确确定大角度或小角度的子IMU相对姿态,为关键位置实时高精度姿态基准的建立提供了技术参考。     

MPOS联邦实时组合算法

微小型位置姿态测量系统(micro position and orientation system, MPOS)是为成像载荷提供实时高精度运动补偿信息的关键装置，其测量精度严重制约成像精度的提升。针对MPOS集中滤波实时性差的问题，在基于双ARM (advanced reduced instruction set computing machines)硬件平台的基础上，采用联邦滤波实时组合算法对多组传感器数据进行最优信息融合。以微惯性测量单元为公共参考系统，双天线全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)和磁强计作为子系统提供量测信息，将各个子系统得到的局部误差协方差及状态估计值在主滤波器中进行信息融合得到最优估计值。通过动态实验验证了基于联邦滤波实时组合方法的MPOS,其位置、速度、航向角及水平姿态角精度可达0.6 m, 0.03 m/s, 0.15°,0.04°。     

重力扰动对惯性导航系统初始对准的影响

随着惯性器件精度的不断提高与高精度导航系统发展的需要,重力扰动成为影响惯性导航系统(inertial navigation system, INS)精度的主要误差源之一。在考虑垂线偏差和重力异常的同时,首先利用解析法推导了重力扰动影响初始对准失准角的误差方程,并将其转化为姿态角误差方程。然后,分析并建立了INS的速度、位置和姿态的误差方程。最后,利用仿真实验验证了重力扰动对INS初始对准的影响。理论分析及仿真实验表明,重力扰动矢量直接影响初始对准姿态角,姿态角误差仅与水平面内的垂线偏差有关,而与重力异常无关。     

基于ZIHR航向角修正方法的行人导航算法

在行人导航系统中,零速修正(zero velocity update, ZUPT)方法能够准确计算出速度误差和水平姿态角误差,但是航向角误差却因其不可观难以估计而极易发散。为了解决航向角误差极易发散的问题,提出了零积分航向角速率(zero integrated heading rate, ZIHR)修正方法。推导发现在零速状态下相邻航向角差值和陀螺的漂移及航向角误差存在一定的关系,将此差值作为量测值,在ZUPT的基础上扩展一维量测,将卡尔曼滤波得到的估计值进行反馈校正。通过多组微机电系统(micro-electro mechanical system, MEMS)实物实验验证:提出的ZIHR修正方法能够很好地解决MEMS 惯性器件漂移导致的误差累积问题,多组实验的定位误差均小于总行程的2%。     

航向误差非线性预测的惯性行人导航零速修正算法

针对基于零速修正(zero velocity update, ZUPT)的行人导航算法无法对航向角进行观测导致航向角发散的问题，设计了一种基于ZUPT、零角速率修正和航向角误差非线性预测校正的惯性行人导航算法。首先通过广义似然比检测(generalized likelihood ratio test, GLRT)算法确定出零速区间；在检测到的零速区间内利用ZUPT算法构造速度误差观测量、利用零角速率修正(zero angular rate update, ZARU)算法构造角速率误差观测量，通过零速区间航向角误差观测模块构造航向角误差观测量，在非零速区间对航向角误差进行非线性预测；再利用卡尔曼滤波对零速区间内的速度、角速率、位置和航向角误差进行估计，利用估计误差对惯性行人导航系统进行误差修正；通过实际行人导航系统验证，在复杂运动状态下导航轨迹误差平均值仅为0.43 m,只占总路程的0.35%。在长航时行走的情况下导航误差仅为1.25%里程。所提算法无需增设其他传感器，无需限制行人的运动轨迹，具有良好的工程应用价值。     

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。     

基于多观测量的舰载惯导传递对准精度评估方法

针对传递对准精度评估采用差分GPS作为基准量存在对载体机动特性要求高的问题,以舰载惯导传递对准精度评估为研究对象,引入差分GPS速度、位置和舰载主惯导姿态为参考信息;以捷联惯导系统误差方程为基础,推导了状态方程和量测方程;设计了基于固定点的卡尔曼平滑算法;考虑不同主惯导姿态误差条件情况,与传统的传递对准精度评估方法的评估效果进行了比对仿真分析,给出了分析结论。仿真结果表明,基于多观测量的精度评估方法仅通过舰船的摇摆运动,能实现对舰载惯导姿态误差的有效估计。     

捷联惯测组合误差系数分离与补偿方法

为了解决导弹飞行过程中捷联惯测组合误差系数相对于装订值的漂移问题,进一步提高惯性导航精度,提出了一种捷联惯测组合误差系数的分离和补偿方法。该方法利用真空飞行段导弹仅受地球引力和姿态变化引起的惯性力作用这一受力特点,结合惯测组合部分工具误差系数的射前修正,推导加速度计和陀螺仪输出模型零次项和一次项误差系数的分离模型,计算误差系数漂移引起的惯性导航误差并给出修正方法。试验结果表明,采用该方法可减小惯性导航误差约56%,进一步提高了惯性导航精度。     

基于光电瞄准/SINS组合的在线修正方法

针对陆战装备捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)误差的积累性问题,提出了一种光电瞄准解算测速方法,并将其用于SINS主要状态参数的在线修正。推导了光电瞄准速度解算误差模型,误差分析结果表明,光电瞄准解算测速精度满足修正SINS主要状态参数的要求;建立了光电瞄准/SINS在线修正数学模型,并进行了仿真实验,实验结果表明,通过合理设定动基座的运动状态,所提方法可准确估计出SINS的主要误差状态参数,其中失准角的估计精度可达到1′以内,陀螺漂移误差的估计精度可达到0.01°/h。     

基于互补滤波器的MEMS/GPS/地磁组合导航系统

针对低成本、高性能、高可靠性导航系统的迫切需求,设计并实现了一种基于互补滤波器的微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/全球定位系统(global positioning system, GPS)/地磁组合导航系统。通过精确地器件标定,提高了MEMS陀螺仪、加速度计输出数据的准确性;根据MEMS惯性导航系统解算的姿态角、速度、位置结果,结合GPS及地磁的输出,设计了组合导航系统;依据载体的运动状态,设计了自适应调整截止频率的互补滤波器数据融合方法,实现了组合导航系统的定姿定位;最后,对组合导航系统进行静态、动态测试试验,实际测试结果表明,组合导航系统能够达到较高的导航精度。     

引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法

为了满足先进地空导弹对精确弹目交会信息的需求,基于自适应卡尔曼滤波算法,提出了一种引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法。在当前统计模型的基础上,利用递推遗忘最小二乘法估计当前加速度,得到了状态方程。在雷达测量模型的基础上,分析了极坐标系下与笛卡尔坐标系下位置、速度信息的无偏转换关系,推导了无偏转换量测误差协方差矩阵真实值和利用量测信息估计真实值的表达式,得到了量测方程。通过滤波得到的状态和误差估计信息,改进了真实无偏转换量测协方差矩阵的估计算法。仿真结果验证了所提跟踪方法在滤波精度和跟踪速度上的良好性能。     

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.     

速度匹配算法在传递对准中的应用分析

理论上，载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的，但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角，这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响，首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次，给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后，推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后，结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明，在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时，滤波器出现明显的发散现象，因此速度匹配算法在应用时，应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响，合理选择机动大小或武器挂点。     

捷联惯导行进间对准位置更新与误差分析

针对车载捷联惯导行进间初始对准抗干扰能力差、自主测速设备难以获取位置信息的问题,提出一种基于位置更新的行进间惯性系对准算法,并分析位置误差影响。利用惯性凝固思想建立了行进间惯性系双矢量和多矢量对准模型,提出了一种行进间对准位置更新算法,即由自主测速设备获得的载体速度可解算出量测矢量,进而通过姿态变换和积分迭代可以得到地理位置信息,同时分析位置误差对惯性系对准的影响。通过实验验证,相比于惯性系双矢量对准,多矢量对准方法更加充分利用了量测矢量信息,抗干扰能力强;位置误差将引入行进间对准误差,采用位置更新算法能够得到更高的行进间对准精度,还可在初始对准结束时刻为后续导航提供位置信息。     

速度匹配算法在传递对准中的应用分析

理论上,载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的,但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角,这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响,首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次,给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后,推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后,结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明,在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时,滤波器出现明显的发散现象,因此速度匹配算法在应用时,应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响,合理选择机动大小或武器挂点。     

重力扰动对高精度激光陀螺惯导系统ZUPT的影响分析与补偿

高精度激光陀螺惯导系统广泛应用于车载自主定位定向当中。当不存在外部测速设备的条件下,一般采用零速修正（zero velocity update,ZUPT）对导航误差的发散过程进行约束。常规ZUPT导航算法中重力矢量采用正常重力模型计算获得,忽略了重力扰动对导航精度的影响。考虑到车载自主导航系统对定位精度的要求,本文从重力扰动对惯性导航误差的影响机理分析入手,指出重力扰动是影响高精度ZUPT导航精度的最主要误差源之一。设计提出了两种适用于车载应用的重力扰动实时补偿方案,并在重力扰动变化剧烈的山区地带进行了长距离车载试验。试验结果表明,对于同一组跑车数据,导航时间2 h ZUPT间隔10 min,激光陀螺惯导系统的水平定位精度由补偿前的8.93 m提高到了补偿后的3.75 m,高程定位精度由补偿前的1.63 m提高到了补偿后的0.80 m。重力扰动补偿方法具有重要的工程应用价值。     

提高无陀螺捷联惯导系统角速度解算精度的新方法

在无陀螺捷联惯导系统中，由于合弃陀螺而使系统具有很多优点，但角速度需从加速度计输出的信号中解算出来，且它的解算误差随时间而发散。所以，抑制角速度解算误差的发散，提高其解算精度是该项技术研发的关键。提出了一种在九加速度方案下提高角速度解算精度的新方法，它是一种利用冗余信息得到残余误差方程，再进行数值迭代的方法。该方法比建立噪声状态估计、利用卡尔曼滤波束修正姿态的方法简单而有效。仿真结果表明，利用此方法能明显提高系统角速度解算精度。