基于观测量扩充的捷联惯导快速初始对准方法

近似静止状态时捷联惯导系统可观测性较差,利用卡尔曼滤波完成初始对准需要较长时间。针对这一问题提出了一种基于观测量扩充的捷联惯导系统快速初始对准方法。在不改变系统状态方程的情况下,将速度误差和地球转速作为系统观测量。并根据观测量的扩展详细地推导了观测方程,进而利用扩展卡尔曼滤波完成捷联惯导系统初始对准。车载试验结果表明,与传统的卡尔曼滤波对准方法相比,新方法在保证初始对准精度的同时缩短了初始对准时间。     

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。     

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。     

捷联惯导连续旋转方位轴式初始对准研究

针对捷联惯导系统初始对准时可观测性差的缺点,提出了一种提高系统状态变量可观测度的新方法。该方法通过连续旋转方位轴来等效地变换捷联惯导系统误差模型中的系统矩阵,从而提高了初始对准过程中的可观测度,满足了初始对准过程中对精度和速度的要求。分析了连续旋转方位轴式对准时系统的可观测性,并对不同方式下的捷联惯导初始对准过程中系统状态的可观测度进行了对比研究,指出采用连续旋转方式时系统状态的可观测度最高。仿真验证结果表明,连续旋转方位轴式初始对准对姿态误差角的估计精度较二、三位置方法提高了一倍。     

精确制导炸弹传递对准算法与仿真

近年来精确制导炸弹在战争中初露锋芒，受到了普遍的重视。作为机载空射武器，炸弹惯导系统在投放之前必须进行必要的初始对准。结合航空制导炸弹的特点，针对载机主惯导与炸弹子惯导速度/方位角匹配的传递对准模型，分别建立了精确对准和快速对准模型．并在仿真系统建立的基础上，从不同模型、载机不同机动方式、不同惯性元件精度等角度对模型和算法的有效性进行了比较和验证，给出了工程实现过程中一些切实可行的建议。     

摇摆基座下捷联系统快速初始对准研究

针对舰船摇摆状态下无法从陀螺仪输出中提取地球自转角速度信息这一问题,提出基于惯性系改进的粗对准方法.该方法通过建立惯导系统初始捷联矩阵隔离载体摇摆运动以保征失准角为小角度.为了满足舰船对准快速性的需求,提出了一种惯导数据循环使用的卡尔曼滤波精对准方法.系泊状态下的半实物仿真结果表明:采用惯导数据循环使用的系泊对准方法可以达到对准精度要求的同时缩短对准时间,验证了该方法的有效性.     

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。     

基于无轨迹卡尔曼滤波神经网络的SINS初始对准方法

针对扩展卡尔曼滤波算法的缺点,研究了基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法.建立了捷联惯导系统在大失准角下的误差方程和适用于初始对准的神经网络模型,研究了基于扩展卡尔曼滤波和无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法,将基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络学习算法应用于捷联惯导系统大失准角条件下的初始对准中.仿真结果表明,在大失准角条件下,用训练好的神经网络进行初始对准是可行的,且基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法可提高初始对准精度.     

卫导辅助下的舰船捷联惯导航行间粗对准方法

针对舰船捷联惯导在行进间难以实现自主的粗对准,研究了在动基座下的舰船捷联惯导的粗对准,提出了一种采用全球定位系统(global position system, GPS)辅助舰船捷联惯导系统在运动中实现粗对准的方法。该方法利用GPS获得的位置信息,通过对捷联惯导基本方程的数值积分,计算捷联姿态矩阵。相比于借助外测速度实现粗对准,该方法借助GPS获得的位置信息实现粗对准,不需要装备多普勒测速仪。因此,该方法成本更低、具有实用性。经试验验证,该方法能使舰船捷联惯导在航行间快速的计算出初始捷联矩阵,满足姿态误差角小于1°的精度要求。     

提升小波在SINS信号去噪及初始对准中的应用

针对惯性仪表测量信号中包含大量随机噪声的问题和经典小波的缺点,研究了提升小波算法在信号去噪和初始对准中的应用.研究了基于提升方式下的小波算法,并将其应用到惯性器件测量信号噪声消除中;建立了捷联惯导系统粗对准方案和在大方位失准角条件下的非线性精对准模型;将基于提升小波的噪声消除算法应用于捷联惯导系统初始时准中.实验结果表明,提升小波算法有效去除了惯性器件测量信号中的噪声;基于该算法,可提高初始对准速度和精度.     

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。     

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。     

旋转捷联惯导抗晃动对准方法

为了提高传统车载捷联惯导在晃动基座下短时间内对准精度和抗干扰能力,提出一种基于惯性系多矢量粗对准与旋转调制最优估计精对准相结合的初始对准方法。阐述惯性系对准原理,对比分析惯性系双矢量和多矢量对准特点,建立最优估计精对准滤波模型,研究旋转调制误差抑制机理。通过仿真实验验证:惯性系对准能够克服基座角晃动影响,受线振动干扰影响较大,惯性系多矢量相比双矢量对准更加充分利用量测矢量信息,对准性能更好;旋转调制能够抑制水平器件误差影响,相比单位置对准能够得到更高的对准精度。     

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%。     

#br# 基于降维CKF和平滑的SINS/OD动基座对准

为了提高捷联惯导(strapdown inertial navigation system, SINS)/里程计(odometer, OD)动基座对准精度,使对准过程中具备一定精度的位置导航能力,提出了一种动基座非线性对准方法。首先对非线性系统进行简化并应用降维容积卡尔曼滤波(reduced dimension cubature Kalman filter,RD-CKF)进行非线性对准,保证非线性对准过程中能够进行位置导航,对准结束时保证失准角为小角度。然后非线性R-T-S平滑至初始时刻进行校正,利用卡尔曼滤波再次对准,获得对准结束时刻高精度的姿态和位置导航。进行了实车实验,实验结果表明了方案的有效性。     

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。     

船用平台式INS光学标校初始对准方法研究

为了解决航海型平台式惯性导航系统（INS）非自主式初始对准问题，建立了不同观测量条件下统一的INS初始对准方程。通过系统可观测性分析，得出增加外部姿态角的观测信息将有效提高INS平台失准角和惯性元件误差的估计能力的结论。设计出一种独特的可测量低动态载体两维姿态的高精度光学测量系统（OCS）用以提高航海型平台式INS初始对准精度。建立OCS／GPS／计程仪（LOG）／INS初始对准卡尔曼滤波器，并进行了基于部分试验数据的数字仿真，与传统的基于位置和速度的GPS／LOG／INS初始对准方法相比，基于OCS的系统不仅缩短了对准时间，还有效改善了系统惯性元件的误差估计精度。     

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。     

初始姿态精度对SAR成像分辨率的影响

分析了合成孔径雷达SAR运动补偿用惯导初始对准误差对SAR天线相位中心运动参数测量精度以及成像分辨率的影响.通过建立惯性器件误差→惯导初始自对准精度→SAR成像分辨率三者之间的量化映射关系,可以直观地发现,SAR合成孔径起始时刻姿态误差对成像分辨率的影响较之初始位置、速度误差更为严重,并分析指出不同方向的初始姿态误差对SAR成像分辨率的影响并不相同,由此进一步分析了SAR运动补偿系统惯导器件对成像分辨率的影响.经过单个点目标SAR成像(RD算法)仿真验证了该方法的正确性.