EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

无人机组合导航系统的自适应算法研究

为了缩短捷联惯导系统的初始对准时间并提高对准精度,分别设计了常规卡尔曼滤波器和自适应卡尔曼滤波器用于精对准。在系统噪声统计特性未知时,自适应卡尔曼滤波算法利用滤波残差的均值和方差,不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,从而提高滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性。仿真结果表明,使用自适应UKF算法与常规的UKF算法相比,可以获得更优的对准精度和快速性。     

H∞滤波和旋转矢量在捷联惯导系统 初始对准中的应用

在捷联惯导的初始对准过程中,为提高系统方位角的收敛速度,采用了旋转矢量算法,同时应用鲁棒H∞滤波技术,避免由于模型和噪声统计特性的不确定性造成的系统发散. 对实际激光捷联惯导系统数据进行处理后结果表明,与传统的欧拉角方法相比,采用旋转矢量法能有效缩短对准时间.     

一种抗基座扰动的捷联惯导系统初始对准方法

将自抗扰控制技术应用于捷联惯导系统的初始对准中,提出了一种抗基座扰动的初始对准新方法. 建立了系统的误差模型,深入研究了该对准方法的精度和速度. 计算机仿真和实际系统试验结果均表明,与传统的Kalman滤波精对准方法相比,该方法对扰动具有很好的跟踪作用,是一种应用在捷联惯导系统中的理想对准方案.     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.     

ACDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

将可以估计系统参数、噪声统计特性和修正滤波增益的自适应估计方法引入到CDKF算法中,并将其应用到SINS大方位失准角初始对准中,实现SINS大方位失准角初始对准,解决了噪声特性不准确的非线性问题,避免了线性化误差对滤波精度的影响,克服了噪声统计特性不准确的局限性,进一步提高了导航精度.采用自适应中心差分卡尔曼滤波(ACDKF)进行初始对准,提高了CDKF算法的收敛性和系统的稳定性.仿真结果表明:ACDKF能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,对失准角的估计精度优于CDKF,进一步提高了系统的精度和可靠性.     

基于多模型估计提高捷联惯导系统初始对准的精度

采用卡尔曼滤波技术进行捷联惯导系统静基座初始对准时,不能准确获得实际系统中噪声的方差,存在一定的不确定性;同时,由于一些状态不可估计或估计效果很差,采用简化状态方程进行对准,存在着模型参数不确定性。本文采用多模型估计方法处理这些不确定性问题,大大提高了对准的精度,仿真结果表明这一方法是有效性的。     

自适应两阶段卡尔曼滤波器在传递对准中的应用

研究自适应两阶段卡尔曼滤波器在动基座传递对准中的应用. 利用两阶段卡尔曼滤波器将子惯导的惯性器件偏差分离,从而减小由于系统状态过多而导致的滤波计算量,提高计算实时性. 加入自适应环节,使得随机系统偏差的先验统计特性不准确时也能取得良好的估计效果. 仿真结果表明,在对准模型存在未知的随机系统偏差时,自适应两阶段卡尔曼滤波器能够快速且准确地估计出失准角,符合传递对准在快速性和精度方面的需求.     

无迹卡尔曼滤波和无迹粒子滤波在惯导初始对准中的应用对比

捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实导航坐标系的失准角估计出来,来修正姿态矩阵,使计算坐标系与真实坐标系尽可能重合。在实际的导航系统中,状态方程和量测方程通常都是非线性的,对于非线性特性,传统的解决方法是利用EKF滤波算法,但它只适用于弱非线性模型的估计,系统的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。为此提出两种滤波算法无迹卡尔曼滤波UKF与无迹粒子滤波UPF,并将两者进行了仿真对比,结果表明(UPF)算法比(UKF)算法收敛速度更快,估计精度更高。     

基于非线性滤波的捷联惯导系统罗经法对准改进算法

为提高捷联惯导系统初始对准的快速性和精确性,根据传统的平台惯导系统罗经法对准原理,提出包括水平对准和方位对准的捷联式罗经对准算法.给出了导航坐标系下加速度和角速率的修正值,经过姿态矩阵的转换对载体坐标系下的惯性测量组件输出值进行修正补偿.对不同初始姿态角误差和不同初始航向角的仿真表明,初始航向角的改变对系统影响较大,特别在大方位失准角情况下.采用UKF算法对非线性模型滤波的仿真结果显示,最大航向角误差从15′降至6′,证明将罗经法和UKF滤波方法相结合进行捷联系统初始对准是可行有效的.