一种基于速度加比力匹配的传递对准时间延迟补偿算法

传递对准过程中,由于主惯导的传输延迟,子惯导解算信息与进行匹配的基准信息不能完全同步,有些情况下时间延迟影响较大。分析了时间延迟对速度加比力匹配传递对准算法的影响,并用扩增状态量的方法对该算法时间延迟进行建模和补偿。仿真结果表明,对准过程中当舰船处于匀速运动状态,时间延迟几乎不会影响对准性能;当舰船进行加速运动或S形机动运动时,时间延迟会严重影响对准性能,通过补偿可以有效地减少时间延迟对于该算法的影响。     

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.     

传递对准MRP-CDKF算法

基于主、子惯导系统传递对准受控角运动和修正Rodrigues参数(MRP)的三参数描述姿态运动最小实现特点,建立了主、子惯导系统传递对准MRP非线性误差模型.根据四元数加权均值计算方法以及MRP与四元数关系,实现MRP的间接加权均值计算;根据MRP乘法定义实现MRP预测误差方差矩阵求解,进而建立修正Rodrigues参数-中心差分卡尔曼滤波(MRP-CDKF)算法.利用该算法对MRP非线性传递对准误差模型进行研究,结果表明:该算法的姿态失准角估计误差都能在10s之内收敛到0′附近;考虑杆臂向量与不考虑杆臂向量时的系统速度误差在±0.1m/s内.     

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.     

匹配信息丢失条件下传递对准方法研究

针对传递对准过程中匹配信息的丢失会导致对准滤波器的估计误差过大甚至发散的问题,提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波（UKF）方法的舰载传递对准方案. 该方法通过在滤波器的更新方程中设置一个控制变量,根据当前时刻是否存在匹配数据丢失的判断结果对滤波更新过程进行相应处理,并对所提对准算法的估计误差的有界性进行了分析. 在几种不同等级的匹配信息丢失率的情况下,所提出的方法均能够以较高精度完成对姿态失准角的估计. 仿真结果表明了该方法的有效性.      

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.     

舰船在风浪干扰下的快速传递对准技术研究

对舰船应用环境下的快速传递对准技术进行了研究.推导了主惯导与子惯导之间姿态之差的动态方程,采用Kalman滤波技术估计子惯导系统的安装误差角.设计了在不依赖舰船有意识机动情况下而仅仅依靠外界风浪的干扰就能实施快速传递对准的方法.仿真结果表明,在10 s内,子惯导系统安装误差角估计可以达到优于1 mrad的精度.     

传递对准误差模型及其QCDKF算法

基于乘性四元数计算量小、精度高、非奇异性和全姿态工作特点以及大角度传递对准系统设计要求,建立了可适用于任意失准角情形的传递对准系统速度姿态匹配乘性四元数误差模型;以乘性四元数描述的载体姿态矩阵为对象,构造姿态矩阵代价函数计算乘性四元数均值,使其满足四元数规范化要求,进而计算四元数误差方差矩阵;联合中心差分卡尔曼滤波(CDKF)算法,实现传递对准系统的四元数中心差分卡尔曼滤波(QCDKF)算法.仿真结果表明:该算法能够有效解决大失准角情形下惯导系统传递对准问题,数值计算稳定性较好,计算精度和对准时间都满足系统设计要求.     

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.     

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。     

基于电子地图和激光捷联惯组的运动基座初始对准方法

基于捷联惯导系统动基座初始对准对速度和路线要求较高,粗对准方位角失准过大影响精度等问题,提出引入电子地图对算法进行辅助修正的组合对准方法.通过地图匹配进行位置修正提高载车定位精度,最大限度减小第二次停车所带来的定位误差,提高对准精度.实验结果证明,动基座初始对准方法与电子地图匹配算法的有效组合,降低了对载车速度及路线的要求,极大提高了系统对准精度.     

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.     

基于联邦网络的传递对准滤波补偿算法

针对空中环境各种干扰因素对空空导弹传递对准(TA)滤波的影响,提出一种基于联邦网络的补偿算法.将干扰误差考虑为量测输入纳入滤波系统,改进标准Kalman滤波结构.将补偿神经网络设计成联邦结构,两个子系统分别用于训练量测输入估计误差、输出层权值误差和隐层权值误差.推导了联邦网络的训练算法并对算法进行了稳定性证明,保证了网络在结构上计算量小,系统反馈能力强,能够对干扰误差进行有效在线预测,辅助改进Kalman滤波器对失准角进行精确估计.仿真比较实验验证了该算法能够在不需任何先验信息的条件下,及时适应对准环境,预测校正干扰误差,滤波收敛快、精度高,适合空空导弹在具体设备和环境条件下的快速精确传递对准.     

基于惯导系统的多接收子阵SAS运动补偿

建立了利用惯导系统解算运动误差的通用模型,提出了在非停走停模式下的多接收子阵合成孔径声呐逐点运动补偿算法,解决了惯导系统数据与SAS数据融合问题.通过仿真分析了进动误差、侧摆与升沉误差和角度误差三类运动误差对成像质量的影响.对海试试验数据的成像处理表明:采用本文算法可有效改善成像质量,从而验证了提出的运动误差解算方法与运动补偿算法的有效性.     

基于观测量扩展的捷联惯导动基座快速初始对准

动基座条件下捷联惯导系统由于动态环境的影响,即使采用辅助信息下的组合初始对准也需要较长时间。针对这一问题提出了一种基于观测量扩展的捷联惯导动基座快速初始对准方法。在不改变系统状态方程的情况下,利用车体坐标系横向和垂直方向上速度为零这一约束条件,将基于车体坐标系横向和垂直方向的速度作为扩展的观测量。推导了扩展后的观测方程。进而利用卡尔曼滤波完成捷联惯导动基座初始对准。进行了运动条件下的仿真。仿真结果表明新方法在保证对准精度的同时缩短了对准时间。该方法算法简单,不需要增加辅助信息,具有很好的工程应用价值。     

采用小波神经网络的捷联惯导系统静基座快速初始对准

利用多输入多输出小波神经网络具有结构简单、计算量少的优点，将其应用于静基座捷联惯导系统的初始对准，并利用北向、东向失准角快速估计地向陀螺的失准角，得到小波神经网络的训练样本，对小波神经网络采用随机梯度法进行训练，仿真结果表明该方法收敛速度快，能满足惯导系统实时性的要求。     

提高MEMS惯导系统速度解算精度的方法研究

为了提高MEMS惯导系统的速度解算精度,提出了采用高精度的数值积分算法提取该系统的角增量和速度增量信号,并将其代入到适用于传统捷联惯导系统的典型速度算法中解算.仿真结果证实新算法比目前已有算法精度高,计算量小.     

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.     

传递对准在惯性传感器网络中的应用

在惯性传感器网络构成的导航系统中,高精度的传递对准技术对整个导航系统有着重要的意义。采用"速度+姿态"的匹配方法,构建卡尔曼滤波模型,不仅考虑了对准过程中由弹性变形引起的挠曲误差对系统的影响,更考虑了由颤振导致的误差的影响,减少挠曲效应对系统失准角的影响。仿真结果表明,同时考虑弹性变形和颤振引起的误差更能提高对准的精度和速度。