基于H∞滤波的无源北斗/INS对准技术研究

无源北斗/惯导（INS）组合导航系统中,INS噪声特性和模型存在不确定性,不能很好的满足Kalman滤波对系统的要求,造成滤波系统对误差状态估计不准,影响了对准精度。本文研究了对系统噪声和模型等不确定性具有较强鲁棒性的H∞滤波算法,建立了无源北斗/INS组合对准误差模型,并分别采用H∞滤波、常规卡尔曼滤波和衰减记忆滤波进行了比较仿真。结果表明,采用H∞滤波可以进一步保证对准的快速性和对准精度,在实际应用中有较高参考价值。     

姿态匹配传递对准的H∞滤波器设计

姿态匹配传递对准对机翼弹性变形很敏感,若机翼弹性变形建模不当,将造成姿态匹配传递对准卡尔曼滤波性能的恶化。由于H∞滤波对系统的不确定性干扰具有很强的鲁棒性,因此本文将机翼的弹性变形视为姿态匹配传递对准中量测的不确定性干扰,并且设计了姿态匹配传递对准的H∞滤波器。仿真结果表明,在不对机翼弹性变形进行建模的情况下,姿态匹配传递对准的H∞滤波器能在十多秒钟的时间内完成传递对准,并且传递对准精度可达5’。     

H∞滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

根据H∞鲁棒滤波理论,提出了基于H∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统,利用了GPS和INS提供的位置、速度和姿态信息,并对该系统的滤波算法进行仿真.仿真结果表明,在GPS/INS组合中采用H∞滤波,不仅保证了组合系统导航精度,提高了滤波的鲁棒性,而且能够防止滤波发散.     

杆臂效应补偿中H_∞滤波器的应用与设计

针对大杆臂或高挠曲条件下杆臂长度不确定性引起的速度匹配误差问题,引入了H_∞滤波技术.首先,在力学补偿法的基础上,利用标称杆臂构建杆臂效应量并进行补偿.然后,将不确定性杆臂引起的杆臂效应误差量纳入量测噪声,利用H_∞滤波的鲁棒性对能量有限的不确定性量测噪声进行抑制,并给出了滤波器的递推算法.最后,以大型舰船主/子惯导传递对准为例,仿真比较了传递对准中使用真实杆臂与标准Kalman滤波、标称杆臂与标准Kalman滤波、标称杆臂与H_∞滤波3种方案的处理效果.仿真结果表明,在杆臂长度存在挠曲变形时,采用H_∞滤波可以有效提高传递对准的精度.     

基于H∞滤波算法的前向神经网络在SINS初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统动基座初始对准的误差模型具有非线性、时变性的特点，提出将前向神经网络应用于该误差模型，并采用线性H∞鲁棒滤波算法在线调整网络权值，得到一种适合于该系统模型的改进的自适应前向神经网络．仿真结果表明，在存在模型误差或噪声不确定情况时，该网络不仅具有较好的鲁棒性能，而且能使误差在很短的时间内收敛，提高了系统的实时性，而对准精度与采用推广卡尔曼滤波器的精度相当．     

基于变分贝叶斯的容积H∞滤波在无人船载低成本MIMU对准的应用

无人船在恶劣海况下对其船载低成本微机械惯性测量单元(micro inertial measurement unit, MIMU)进行初始对准,其精度不仅会受到海浪摇摆、浪涌等未知复杂干扰的影响,还会受传感器噪声的影响。针对这一问题,提出基于变分贝叶斯的H_∞滤波算法(variational Bayesian cubature H_∞ filter, VBCH),从而实现在系统噪声或状态方程不确定且系统噪声和量测噪声同时具有“时变”“厚尾”特性情况下的自适应鲁棒滤波。仿真实验表明,随着MIMU噪声的增大以及各项误差系数的不稳定性增强,系统噪声和状态方程逐渐变得不确定,基于卡尔曼滤波的自适应算法逐渐失效,而本文提出基于H_∞控制理论VBCH算法则能够继续保持一定的对准精度和算法鲁棒性：对无人船载低精度MIMU的天向对准精度达到1.5°,东向、北向对准精度能达到0.1°。满足无人船大失准角初始对准的要求,具有一定的应用价值。     

惯性/北斗组合导航系统的鲁棒H∞滤波

为提高惯性/北斗组合导航系统的精度, 将鲁棒H∞滤波算法应用于惯性/北斗组合导航系统中, 该算法可克服模型的不确定性对滤波精度的影响, 并将滤波器的设计问题转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题。仿真试验最终表明, 鲁棒H∞滤波算法应用于组合导航系统是有效的。     

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.     

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。     

车载激光捷联惯导系统的快速初始对准及误差分析

研究车载激光陀螺捷联惯导系统的快速初始对准技术,采用双位置对准的技术方案,给出了双位置初始对准的基本原理及软件流程,对对准精度 实际测试,并对影响对准精度的误差源进行了分析,双位置对准方案,消除了陀螺常值漂移和加速度计零偏对对准精度的影响。     

基于T-S模糊模型的非线性时滞系统的H_∞滤波设计新方法

基于T-S模糊模型研究了非线性时滞系统H∞滤波设计新方法.在该设计方案中,首先利用三重积分构造了新的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出滤波器存在的充分条件,然后利用矩阵解耦和凸组合性质给出了滤波器参数矩阵设计方法,使得零初始条件下滤波误差系统是渐近稳定的且满足H∞性能指标.     

汽车四轮转向系统的H∞控制

为了使不确定性输入对受控输出的影响降低到最小,提高系统的鲁棒性能,以汽车四轮转向二自由度模型为基础,针对外界干扰,采用H∞性能指标进行评价,建立汽车四轮转向H∞控制系统.运用H∞控制理论的分析方法,采用前馈和反馈的组合控制进行了最优控制设计.仿真结果表明,设计出来的H∞控制器能够很好地抑制外界干扰对系统稳定性的影响,并且达到了预先控制目标,有效地提高了汽车四轮转向的鲁棒性能.     

基于模型参数不确定的四旋翼飞行器混合H_2/H_∞控制

针对四旋翼无人飞行器的模型参数不确定性和在飞行过程中易受到外界不确定性干扰而导致飞行不稳定的问题,首先,对四旋翼无人飞行器进行了较为精确的非线性动力学建模,并进行适当地简化成为存在误差的线性动力学模型,而后,利用鲁棒控制与极点配置原理,设计了一种基于线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)的H2/H∞混合鲁棒控制器。MATLAB实验仿真表明,通过与传统的较为单一的H2标准控制器和H∞标准控制器进行比较,文章提出的H2/H∞混合鲁棒控制器能够解决四旋翼无人飞行器本身模型参数不精确和干扰噪声导致控制不稳定甚至发散等问题,展示出了良好的稳定性和鲁棒性。     

不确定周期离散系统的H∞滤波

文章研究了一类具有范数有界时变参数不确定性的线性周期离散系统的H∞滤波问题.设计一个周期滤波器,使得滤波误差系统对所有允许的不确定性渐近稳定,并保证了指定的H∞性能水平;基于线性矩阵不等式技术,给出了周期滤波器存在的一个充分条件;用数值例子说明了所述方法的有效性.     

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.     

激光陀螺惯导系统扰动基础上的初始对准

扰动基础上的初始对准是车载激光陀螺惯导系统(L INS)的难点技术之一。针对 L INS在车辆发动机不关闭和有少量人员走动的情况 ,进行了大量实验研究。通过分析L INS惯性元件的信号特征 ,改进 Kalm an滤波对准技术。对获得的观测信号进行预处理 ,降低干扰影响 ;并改进Kalman算法 ,使之具有更好的稳定性。实验结果表明 ,该算法对于提高扰动基础上的对准精度是有效的     

不确定周期离散系统的H∞滤波

文章研究了一类具有范数有界时变参数不确定性的线性周期离散系统的H∞滤波问题。设计一个周期滤波器，使得滤波误差系统对所有允许的不确定性渐近稳定，并保证了指定的H∞性能水平；基于线性矩阵不等式技术，给出了周期滤波器存在的一个充分条件；用数值例子说明了所述方法的有效性。     

不确定时滞中立系统的鲁棒H_∞滤波器设计

对带有状态时滞的不确定中立系统的满阶鲁棒H∞滤波器设计问题进行了研究,目的是对于所容许的不确定性和时滞,设计一个满阶鲁棒H∞滤波器,使得滤波误差动态系统是渐近稳定的并且满足给定的H∞性能要求.在Liapunov稳定性理论的基础上,通过使用线性矩阵不等式方法,证明了在一定条件下,存在一个鲁棒H∞滤波器使得相当的滤波误差动态系统是渐近稳定的,当这些条件满足时,给出了所求的鲁棒H∞滤波器.最后用数值算例验证了结论的可行性和有效性.     

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.