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.     

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。     

UKF和UPF在惯导初始对准中的应用研究对比

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UKF与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。     

SINS非线性自对准中的强跟踪UKF算法设计

为了实现噪声不确定和干扰环境下捷联惯导系统(SINS)的快速初始对准,结合无迹卡尔曼滤波(UKF),从强跟踪滤波2个条件出发,提出了一种新的强跟踪UKF算法.该算法充分利用了SINS非线性自对准滤波模型的特点,简化了强跟踪UKF的步骤,很大程度上减小了计算量,提高了算法的实时性.在给出算法流程的同时给出了该强跟踪UKF成立的证明,并根据强跟踪滤波充分条件给出了次优渐消因子求解过程,分析了算法的优越性.最后,通过SINS大方位失准角初始对准仿真和车载试验结果证明了新的强跟踪UKF算法的正确性和优越性.     

舰载机大失准角的快速二次传递对准方法

针对舰载机传递对准特点,直接利用主惯导的导航信息进行一次装订,引入了大失准角对准问题.为了解决舰载机传递对准问题,提出利用子惯导自主对准进行一次装订减小子惯导中间坐标系与主惯导间的失准角.分析Wahba问题提出统计意义的Quaternion(四元数)对准方法替换传统的Triad(双矢定姿)对准方法,提高了多信息冗余度和对准精度.基于分级修正思想,提出二次传递对准方法,第一次传递基于非线性模型和自适应渐消扩展卡尔曼滤波,并给出简化的渐消因子计算方法;第二次传递对准基于线性误差模型,采用速度+航向匹配,在补偿失准角的基础上,估计陀螺漂移.仿真结果表明二次传递方法能够满足舰载机传递对准需求.     

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。     

捷联惯导初始对准的区间自适应滤波算法

捷联惯导系统在初始对准过程中由于模型参数与实际系统存在偏差,并且系统噪声与量测噪声统计特性往往是未知的,采用卡尔曼滤波不能取得理想的滤波效果。为避免滤波发散以及模型的不确定性,提出了基于Sage-Husa算法的区间自适应卡尔曼滤波方法。给出了捷联惯导系统的误差模型以及区间自适应卡尔曼滤波方程。在噪声统计特性未知时,比较了常规卡尔曼滤波与区间自适应卡尔曼滤波在初始对准中的应用效果。仿真结果表明,区间自适应卡尔曼滤波在噪声统计特性未知时能够有效地提高系统的滤波效果,是一种比较理想的初始对准滤波方法。     

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.     

基于改进型CKF的SINS初始对准方法

针对在晃动基座和大失准角下水下自主航行器(AUV)采用传统对准方法对准精度下降问题,建立捷联惯导系统(SINS)非线性对准模型,采用改进型CKF(ICKF)方法进行滤波,通过采用球面最简相径(SSR)规则选取CKF的容积点,在CKF的时间和量测更新方程之中引入强跟踪滤波(STF)的渐消因子;在CKF的基础上引入高斯-牛顿迭代算法,提高晃动基座下大失准角SIN对准精度.仿真实验表明:该方法对准精度高、鲁棒性强,克服了模型不准确时滤波精度下降甚至发散的问题,更能满足初始对准的要求.     

船用捷联式惯性导航仿真系统设计及研究

针对船用捷联式惯性导航系统长时间工作后,精度明显下降,不能满足导航需求的问题,设计了一种模块化的船用捷联式惯性导航仿真系统,并进行了仿真研究。将船用捷联惯导设计为四个模块,分别为轨迹仿真模块、惯性器件仿真模块、导航解算模块和误差分析模块。利用建立的模型,仿真分析捷联式惯性导航系统姿态角、速度和位置误差的主要特性,研究天向速度的发散对东向和北向速度误差的影响,探究初始对准误差对导航精度的影响。结果表明,仿真系统可以很好的模拟舰船捷联式惯性导航系统的初始对准和导航过程;天向速度的发散和初始对准的精度都会直接影响导航精度。因此,在舰船长时间航行时,必须提高初始对准精度且引入阻尼系统,以减小船用捷联式惯性导航系统的导航误差。     

R-T-S平滑算法在捷联惯性异航系统初始对准精度事后评估中的应用

捷联惯性导航系统(SINS)通常采用Kalman滤波实现初始对准．由于R-T-S最优固定区间平滑算法的精度比Kalman滤波高，采用R-T-S最优平滑算法通过事后处理SINS对准数据来计算SINS的失准角，作为参考失准角，对SINS初始对准的精度进行事后评估．以船用SINS为例进行了仿真．结果表明，R-T-S最优平滑算法的精度比Kalman滤波精度高，从而说明利用R-T-S平滑算法对SINS初始对准精度进行事后评估是可行的．     

基于SRCKF的水下航行器动基座初始对准技术

针对当海况不佳时,水下航行器即使处于系泊状态下也会产生大幅晃动,从而使得捷联惯性导航系统（SINS）无法快速完成自主初始对准的问题,提出了利用多普勒计程仪（DVL）提供的速度信息来辅助SINS实现运动中对准的方法．同时针对该环境下SINS只能获取粗略的初始方位信息的问题,提出了基于平方根求容积卡尔曼滤波（SRCKF）的动基座对准滤波算法．该滤波算法克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）存在的滤波精度低以及须计算雅可比矩阵的不足,并在滤波过程中以协方差平方根矩阵代替协方差矩阵进行迭代更新,从而提高了滤波算法的收敛速度和数值稳定性．仿真结果表明：该方法能够解决水下航行器的动基座初始对准问题,且对准精度高,数值稳定性好．     

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.     

基于平方根UKF的伪卫星动态跟踪定位算法

为了解决传统Kalman滤波在处理非线性系统时的局限性,以及扩展Kalman滤波（EKF）在处理强非线性系统时发散性和精度较差的问题,结合动态导航系统中的目标跟踪定位问题,在不敏Kalman滤波（UKF）算法的基础上,提出了一种基于平方根UKF的动态跟踪定位算法,在递推运算过程中采用协方差矩阵的平方根代替传统算法计算过程中的协方差矩阵。MATLAB仿真结果表明,平方根UKF算法的精度比EKF提升了54.7%,比UKF提升了14.8%。所提出的算法解决了Kalman处理非线性系统的局限性以及传统EKF和UKF算法精度不高的问题,为伪卫星系统的高精度定位研究提供了有力支撑。     

用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

惯导初对准中的平方根无轨迹卡尔曼滤波

针对无轨迹卡尔曼滤波(UKF)在递推过程中,有些情况下出现状态协方差逐渐失去正定性,导致计算发散现象,对状态协方差进行矩阵分解,在滤波中用其平方根进行计算,保证其正定性.采用平方根无轨迹卡尔曼滤波(SRUKF)对大失准角情况下惯性导航系统初始对准非线性ψ角模型进行估计.蒙特卡罗仿真结果表明,SRUKF与UKF在滤波精度和收敛速度上基本一致,SRUKF的数值稳定性优于UKF.     

高斯混合粒子滤波器在静基座捷联惯导系统初始对准中的应用

为解决传统粒子滤波算法中影响状态估计性能的采样枯竭问题,提出一种高斯混合粒子滤波(GMPF)算法,基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,采用加权EM算法取代传统粒子滤波的再采样过程,减弱了采样枯竭的影响,增强了算法的估计性能.对捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准的仿真结果表明,该算法的估计精度优于扩展卡尔曼滤波.