光学陀螺旋转式惯导系统的安装误差效应分析

在光学陀螺惯导系统中,利用系统旋转自动补偿可以有效地减小惯性元件漂移对系统导航精度的影响,从而实现高精度、低成本的惯性导航要求。首先从光学陀螺旋转式惯导系统的误差传播方程出发,推导了系统中由于光学陀螺安装误差引起的数学平台角度误差表达式。以此为基础,分析了旋转式系统中的安装误差引起的误差效应及自动补偿安装误差所应满足的条件,为系统设计和精度分析提供了理论参考。     

基于离心机测试的惯导平台误差系数辨识研究

为解决惯导平台误差模型辨识中与加速度高阶项有关的误差系数的辨识问题,提出一种基于离心机测试的惯导平台误差系数辨识的方案。通过分析惯导平台在过载状况下的受力,给出惯导平台在离心机上的安装定向及其误差系数的辨识方案。按该方案利用扩展卡尔曼滤波估计算法在某型惯导平台上进行误差系数辨识实验。结果表明,此方案可有效地辨识出惯导平台误差型中与加速度高阶项有关的误差系数,且精度较高。     

双轴连续旋转激光捷联惯导误差高精度补偿方法

为进一步提高旋转调制惯导系统的自补偿精度,对旋转调制激光捷联惯导系统误差补偿技术进行了研究。针对双轴转位调制补偿精度有限的问题,提出了一种新的双轴连续正反旋转调制方法。以激光陀螺仪为对象,通过理论分析确定了连续旋转调制内外框架的调制速率;然后在常值误差补偿及有害误差效应补偿机理分析基础上,设计了双轴连续最佳旋转方案,在有效补偿激光捷联惯导系统项误差的同时,抑制了旋转所带来的有害误差效应,实现了旋转激光捷联惯导系统误差的高精度补偿。仿真结果验证了方法的有效性。     

惯导工具误差分离与折合的支持向量机方法

制导工具误差分离与折合是导弹精度评定中的重要问题。由于工具误差分离存在着很强的复共线性,传统的最小二乘方法与主成分方法不能很好的解决这一问题。提出了利用支持向量机方法获得工具误差系数估计的思想,并将估计结果应用用到弹道误差折合中,与最小二乘和主成分方法相比,支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,分离残差较小,折合得到的全程弹道遥外差更加接近于真实值。     

基于Simulink的捷联惯导系统圆锥误差的仿真研究

基于Simulink仿真环境建立了捷联惯导系统三轴转台的仿真模型,模拟转台的角振动产生圆锥运动。通过设置陀螺的动态误差系数,对陀螺的动态测量误差产生的圆锥误差进行了仿真研究。分析了陀螺的标度因数误差和交联耦合误差产生的两类圆锥误差:整流误差和伪圆锥误差。提出了根据圆锥误差估计并补偿陀螺的动态误差系数的方法。仿真结果表明经过补偿后,由圆锥误差引起的姿态漂移得到明显改善。     

长航时惯导系统的随机游走误差传播规律及抑制方法

角度随机游走（angle random walk, ARW）误差已成为制约长航时惯性导航系统精度的主要因素。为了减弱ARW对系统精度的影响,针对初始对准和长航时导航两个方面研究误差传播规律及抑制方法。仿真结果表明:ARW直接影响方位对准精度,在长航时的导航中,游走系数N所产生的速度振荡幅值与60N的常值漂移大致相当,姿态振荡误差中的24 h周期因素更为关键,ARW产生的经度误差发散项均方差随时间的平方根增长|系统可采用卡尔曼滤波削弱ARW所造成的对准误差,通过水平阻尼方法可以消除由ARW引起的位置误差中的振荡项。     

水下平台惯导惯性器件误差高精度估计算法

为满足高精度导航及隐蔽性要求,基于方位旋转技术,给出了针对水下平台惯导系统惯性器件(inertial measurement unit, IMU)误差无阻尼估计算法。首先分析了状态转换对固定指北式平台惯导系统的影响;其次利用Laplace变换,求解了方位旋转式平台惯导系统误差;然后基于舒拉振荡和平台旋转周期,利用间断获得的外测信息建立系统短时速度、位置误差模型并作不确定度评估;最后采用Kalman滤波对惯性器件误差作了事后估计。仿真结果表明,建立的速度、位置误差模型可信度高,算法可准确估计出东、北向陀螺常值漂移以及加速度计零位偏置,有效抑制导航误差发散,提高导航精度。     

基于非负矩阵分解新的人脸识别方法

非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。     

外场条件下旋转捷联惯导系统旋转轴不正交误差标定方法

旋转调制捷联惯导系统中,旋转轴不正交误差是最主要的转位机构误差,其对系统精度的不利影响十分显著。针对目前基于载体姿态变化的旋转轴不正交误差标定方法只适用于静基座条件的不足,提出了一种基于Kalman滤波的误差标定方法,可实现外场环境中存在晃动干扰条件下的不正交误差标定;根据误差模型建立了系统状态方程,并基于可观测度分析设计了标定路径。仿真及实验结果表明,该方法精度较高,可以实现外场角晃动干扰情况下,旋转轴不正交误差的高精度标定。     

方位旋转式平台惯导系统的误差分析与仿真

采用惯性平台相对惯性空间以固定角速度绕方位轴旋转的系统方法,构成方位旋转式平台惯导系统(ARGINS),通过调制惯性测量元件沿平台水平方向的输出误差,提高平台式惯导的精度.给出了ARGINS无阻尼情况下的系统误差方程,分析了静基座下的系统误差,并采用Monte-Carlo方法研究了动基座下的系统误差特性.结果表明,相对固定指北式平台惯导,由于水平方向上的惯性测量元件误差引起的随时间发散误差量被调制为常值误差,而常值误差量则被调制为可通过阻尼消除的振荡性误差,达到了抑制惯性测量元件误差的效果.     

基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

基于双重正则矩阵分解的缺失数据恢复

针对多源时间序列缺失数据恢复问题, 提出一种基于双重正则矩阵分解的恢复方法。该方法在多源时间序列矩阵分解的基础上, 利用时间序列的平滑性构建时间序列隐含因子的二阶差分正则项, 同时引入反映数据内部结构的图拉普拉斯正则项对传感器隐含因子进行约束, 并在图拉普拉斯矩阵获取过程中设计了一种联合数据本身的相似度和数据变化趋势相似度的双重皮尔逊相似策略, 构造数据内部的最相似图。最后,将双正则项统一于矩阵分解的框架中, 利用梯度下降法实现目标函数的优化, 数据实验中分别采用合成数据和真实数据验证了算法的有效性。     

基于粒子群优化的稀疏分解变尺度快速算法

针对一类可分稀疏性度量函数,结合最优化理论,研究了稀疏信号重构的快速算法。稀疏分解可以看成是一个带等式约束的优化问题,首先利用惩罚函数法将其转化为无约束优化问题|然后在粒子群优化估计搜索步长的基础上,利用变尺度法寻找无约束优化问题的最优解|最后依次增大惩罚因子,直至稀疏表示系数满足分解精度的要求。该算法避免了矩阵求逆运算,且无需先验地选取惩罚因子。仿真实验验证了算法的有效性和快速性。     

捷联惯导四面体冗余配置的双轴旋转调制方法

传统捷联惯导采用三轴正交配置,存在单一传感器故障直接引发整个系统失效,且导航误差随时间累积快等问题。为解决这些问题,提出了一种将四陀螺冗余配置和双轴旋转调制相结合的捷联惯导导航方法。构建多指标约束的冗余优化准则,通过器件级配置方式,设计了基于四面体结构的四陀螺冗余配置方案,并在此基础上引入八次序双轴旋转调制方法,调制3个轴向的等效陀螺漂移。仿真结果表明,所提方法能够实现系统可靠性和导航精度的双重提升,具有重要的工程应用价值。     

基于多观测量的舰载惯导传递对准精度评估方法

针对传递对准精度评估采用差分GPS作为基准量存在对载体机动特性要求高的问题,以舰载惯导传递对准精度评估为研究对象,引入差分GPS速度、位置和舰载主惯导姿态为参考信息;以捷联惯导系统误差方程为基础,推导了状态方程和量测方程;设计了基于固定点的卡尔曼平滑算法;考虑不同主惯导姿态误差条件情况,与传统的传递对准精度评估方法的评估效果进行了比对仿真分析,给出了分析结论。仿真结果表明,基于多观测量的精度评估方法仅通过舰船的摇摆运动,能实现对舰载惯导姿态误差的有效估计。     

基于波束角误差补偿的相控阵导引头解耦算法

针对相控阵导引头离散波束运动引起视线角速率估计值跳跃波动问题,提出一种对波束角误差进行补偿的视线角速率提取算法。分析了相控阵导引头波束离散扫描原理,建立了波束扫描控制数学模型。推导了波束指向误差斜率引起的隔离度传递函数,分析并说明了波束角误差补偿方法。仿真结果表明,应用波束角误差补偿方法能有效地消除视线角速率提取值的跳跃波动,并验证了所提算法在捷联去耦与视线角速率提取方面的有效性。     

基于自适应环路滤波的相控阵导引头捷联解耦方法

针对相控阵导引头中波束指向受弹体扰动影响的问题,设计了基于环路滤波的捷联解耦方法(strapdown decoupling method based on loop filter, SDMLF)。此方法将补偿后波束指向与初始波束指向的差值送入环路滤波器,利用指向误差滤波值修正补偿后的波束指向,如此构成环路,完成对被扰动波束指向的闭环控制。为提高SDMLF对更多弹体扰动场景的适用性及解耦性能,在SDMLF中增加对环路滤波器中等效环路噪声带宽的自适应计算,得到了基于自适应环路滤波的捷联解耦方法,增加了所设计解耦环路的可靠性。计算机仿真与半实物系统实测结果验证了所提解耦方法的正确性及有效性。     

基于自适应多重渐消因子卡尔曼滤波的

针对传统卡尔曼滤波器在模型失配和噪声时变情况下滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种新的多重渐消因子卡尔曼滤波算法。该算法通过一个基于渐消记忆指数加权的新息协方差估计器来计算新息协方差估计值,并依此引入多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,使得各滤波通道具有不同的调节能力,克服了单渐消因子对多变量跟踪能力差的局限性,从而提高滤波算法的精度和鲁棒性。仿真和试验结果表明,新算法能有效抑制滤波器发散,其滤波精度和鲁棒性优于常规卡尔曼滤波与单渐消因子卡尔曼滤波,能够更好地满足工程应用的要求。     

基于先验信息的光纤惯组贮存期静态检测方法

针对贮存期光纤惯组性能检测问题,提出基于先验信息的静态检测方法。该方案建立了光纤惯组检测用简化误差模型,引入零速信息和方位瞄准信息进行基于卡尔曼滤波对准的光纤惯组静态性能检测,并结合历史的检测信息进行比对。通过该方法可检测出3个轴向陀螺和加速度计的等效零位误差,简化了惯组检测流程,缩短了检测时间。理论分析和仿真结果验证了该方案的可行性和正确性。