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。     

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.     

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.     

基于自适应UKF算法的机载INS/GPS空中对准研究

在空中对准失准角不满足小角度假设的条件下,推导了一种新的机载INS/GPS大失准角空中对准的误差模型。将基于极大似然估计的自适应估计器与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法相结合,修改自适应滤波算法中自适应参数的表达式。提出将自适应UKF算法用于非线性误差模型的空中对准方案中。仿真表明,自适应UKF算法能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,失准角估计的精度好于UKF算法的精度。     

UKF方法在惯性导航系统初始对准中的应用研究

针对初始对准的精度直接影响系统工作性能问题,在初始对准中引入Unscented卡尔曼滤波算法(UKF)。Unscented卡尔曼滤波算法没有把非线性系统近似为线性系统,而是使用确定性样本的方法处理非线性问题,使采样点的均值和方差完全符合实际的非线性系统的均值和方差,解决了惯性导航系统正常工作的基本条件。仿真结果显示,使用Unscented卡尔曼滤波时惯性导航系统初始对准的精度和稳定性都好于普遍使用的广义卡尔曼滤波方法。     

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。     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。     

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。     

基于鲁棒滤波的组合导航系统动基座对准

基于采用旋转组件的SINS/GPS组合导航系统,讨论了系统中的旋转组件转速误差和GPS信号延迟带来的时间不同步问题,针对这些扰动造成的系统模型误差,提出将基于极小极大准则的H∞滤波用于组合导航系统的动基座对准。通过对载体在不同运动方式下的动基座对准仿真,对Kalman滤波和H∞滤波的性能进行比较,证明H∞滤波算法具有对准时间快,精度高,抗干扰能力强的特点。     

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。     

KF/UPF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

为解决捷联惯导系统大方位失准角初始对准中状态维数较高,直接应用无迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)会带来维数灾难的问题,提出了基于卡尔曼滤波(Kalman filter, KF) /UPF组合滤波的初始对准方法。将非线性初始对准模型分解为线性与非线性两部分,采用KF实现对线性部分的最优估计,采用UPF对系统的非线性部分进行状态估计。通过仿真比较不同粒子数下KF/UPF组合滤波算法和UPF算法,结果表明,KF/UPF组合滤波算法在保证初始对准精度和收敛速度的同时,将需要进行UPF滤波的状态维数由10 维降为3 维,减少了计算量,运算时间分别缩短至原来的52.69%和6.0%,提高了初始对准的实时性。     

ICDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点,利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(iterated central difference Kalman filter, ICDKF)方法进行初始对准。与传统的非线性扩展卡尔曼滤波相比,ICDKF不仅能够提高滤波精度,而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的雅可比矩阵的推导;同时ICDKF通过迭代测量更新,提高了目前存在的中心差分卡尔曼滤波的估计精度。仿真结果进一步表明ICDKF算法的可行性与优越性,能够满足初始对准的要求。     

#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。     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

5阶CKF在捷联惯导非线性对准中的应用研究

为了提高动基座下车载捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)的初始对准精度和缩短对准时间,在不进行粗对准的前提下,利用5阶容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)完成非线性对准。针对3阶CKF滤波精度不高、5阶高斯厄密特滤波器计算量过大的问题,基于多项式逼近的思想详细推导了5阶球面径向容积规则,继而提出了5阶CKF并分析了该算法的滤波精度、采样量和数值稳定性,利用奇异值分解代替Cholesky分解来增强滤波稳定性。实验结果表明,该方法能够有效完成大失准角下的非线性对准,精度高于3阶CKF。     

基于强跟踪UKF的航天器自主导航间接量测滤波算法

针对广义卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)缺乏对系统异常的在线自适应调整能力、导致滤波器精度降低的问题,提出了一种将强跟踪滤波(strong tracking filter, STF)和UKF相结合的滤波算法,并进一步采用部分状态信息作为间接观测量,同时量测噪声方差阵实时调整,从而避免了对观测方程求取Jacobi矩阵的过程,使滤波器的设计得到简化。将该算法应用于航天器自主导航系统中,仿真结果表明,该算法在系统出现突变或缓变异常时,能够迅速检测出异常,在保证较高估计精度的同时,提高了系统的可靠性。     

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。     

Unscented extended Kalman filter for target tracking

A new method of unscented extended Kalman filter (UEKF) for nonlinear system is presented. This new method is a combination of the unscented transformation and the extended Kalman filter (EKF). The extended Kalman filter is similar to that in a conventional EKF. However, in every running step of the EKF the unscented transformation is running, the deterministic sample is caught by unscented transformation, then posterior mean of nonlinearity is caught by propagating, but the posterior covariance of nonlinearity is caught by linearizing. The accuracy of new method is a little better than that of the unscented Kalman filter (UKF), however, the computational time of the UEKF is much less than that of the UKF.     

联合高斯回归的平方根UKF方法

针对传统的滤波方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确的限制这一问题,提出一种将高斯过程回归融入平方根不敏卡尔曼滤波（unscented Kalam filter,UKF）算法中的滤波算法。该算法用高斯过程对训练数据进行学习,得到动态系统的回归模型及系统噪声的协方差;采用标准的平方根UKF算法,状态方程和观测方程,相应的噪声协方差由高斯过程实时自适应调整。将应用于飞行器SINS/GPS组合导航,结果表明,该方法能够自适应系统噪声,收敛速度快,导航精度高。     

基于UKF的单站无源定位与跟踪双向预测滤波算法

提出了一种新的滤波算法,以加快滤波算法的收敛速度和提高滤波的估计精度。反向预测与更新提高了上一时刻状态估计的精度,减小了当前时刻的状态预测误差。利用更准确的初始条件经过正向预测与更新,能得到当前状态更精确的估计值。计算机仿真结果表明,本算法的滤波性能优于传统的迭代滤波算法,既提高了滤波的估计精度,又加快了算法的收敛速度。