基于延时对准船用捷联惯导舒勒振荡抑制方法

针对捷联惯性导航系统精度受振荡误差影响的问题,提出了一种舒勒振荡误差抑制方法。基于捷联惯导系统可并行执行多套导航算法的特点,通过延长初始对准时间,使得导航算法2相对于导航算法1延迟半个舒勒振荡误差周期执行。延时对准使得算法2中舒勒振荡误差相位与算法1相差一个圆周率。取算法1和算法2相应导航输出结果的均值补偿舒勒振荡误差,达到了提高捷联惯导系统精度的目的。经过仿真和实验验证,该方法对船用捷联惯性导航系统的舒勒振荡误差具有良好的抑制效果。     

横坐标系捷联惯导系统极区导航及阻尼设计

针对水下潜器在极区工作时,其常用惯性导航系统机械编排存在精度下降、无北向基准等问题,设计了适用于水下潜器极区工作的横坐标系捷联惯性导航系统机械编排方案。在构建了横坐标系参考框架的基础上,推导出各导航参数在横坐标系统和常规坐标系统之间的转换关系,建立了横坐标系捷联惯导系统的机械编排,并在此基础上分析其误差传播特性。通过误差分析,确定了横坐标系捷联惯导系统中存在的周期性振荡,并提出了适用于横坐标系捷联惯导系统的阻尼技术,有效抑制了周期性振荡。最后,通过仿真试验验证了该系统在极区工作的可行性和阻尼技术有效性。     

一种微捷联惯导系统姿态角最优估计算法研究

回顾了捷联惯导系统姿态角的传统解法,分析了这种算法在基于MEMS-IMU的捷联惯导系统中导致姿态角计算误差过大的基本原因。针对MEMS陀螺具有较大漂移的特点,引入了一种新的基于卡尔曼滤波器的姿态角最优估计算法,并对算法进行了数值仿真。结果表明,该方法能极大提高姿态角的计算精度。     

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。     

机动天基平台惯性/天文组合导航的研究

为了实现机动天基平台的长时间、高精度和低成本自主导航,采用了低精度惯性导航系统和天文导航系统进行组合。以扩展卡尔曼滤波算法为基础,通过建立系统状态方程和量测方程,并进行量测方程的线性化,将捷联惯导和星敏感器分别测得的姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,从而修正捷联惯导系统的导航参数。仿真结果表明,在1000s内,平台姿态角误差稳定收敛在20?,定位误差优于纯惯导解算,证实了该方案的实用性。     

基于无轨迹卡尔曼滤波神经网络的SINS初始对准方法

针对扩展卡尔曼滤波算法的缺点,研究了基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法.建立了捷联惯导系统在大失准角下的误差方程和适用于初始对准的神经网络模型,研究了基于扩展卡尔曼滤波和无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法,将基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络学习算法应用于捷联惯导系统大失准角条件下的初始对准中.仿真结果表明,在大失准角条件下,用训练好的神经网络进行初始对准是可行的,且基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法可提高初始对准精度.     

#br# 舰船捷联惯导传递对准的改进自适应滤波算法

针对舰船捷联惯导传递对准性能受系统动态模型和噪声统计特性影响的问题,提出了一种基于改进自适应滤波的“速度+姿态”传递对准算法。针对噪声矩阵半正定性问题而导致的滤波发散,对自适应滤波噪声矩阵的迭代算式进行了改进,并基于协方差匹配技术给出了滤波发散的抑制策略。考虑到舰船航行中的载体变形影响动态模型的问题,在状态量中加入了安装误差角和挠曲变形角,并在算法中进行了补偿。仿真结果表明,改进算法可以在100 s之内有效地估计出姿态失准角和安装误差角,完成舰船捷联惯导的快速传递对准。     

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。     

惯导系统陀螺漂移的ESO估计算法

为满足舰艇航行的高精度导航要求,提高惯导系统陀螺漂移估计精度,设计了基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的惯导系统陀螺漂移估计算法。首先引入了惯导系统水平姿态角的ESO估计算法;其次基于惯导系统姿态控制方程,研究并推导了陀螺漂移的ESO估计算法,给出了估计误差的量化分析结论;最后对算法进行了仿真验证。结果表明,基于ESO的陀螺漂移估计方法可在短时间内快速、无超调、高精度地估计出陀螺漂移,当ΔAx=ΔAy=10^-5g时,估计的稳态误差约为10^-4(°)/h,提高了惯导系统后续导航精度。     

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。     

船用捷联惯导系统的快速阻尼导航算法

为了消除船用捷联惯性导航系统中的舒勒周期振荡和傅科周期振荡,常用的方法是在水平回路引入阻尼网络。然而,引入阻尼网络之后,系统在达到稳定之前往往需要一个较长的调节时间。系统在调节时间内会有超调等现象,使得系统的性能无法保证。为了减少系统的调节时间,提出一种由逆向解算和正向解算形成的循环算法,导航计算机利用存储的信息在计算机内循环解算,以达到缩短调节时间的目的。最后利用计算机进行仿真实验,结果表明所提方法能够有效缩短阻尼调节时间。     

单轴旋转SINS轴向陀螺漂移精确标校方法

为提高单轴旋转捷联惯导系统长时间导航精度,提出了一种精确标校轴向陀螺漂移的方法。在静基座条件下分析了轴向陀螺漂移、初始姿态和航向角误差对系统经纬度影响,将水平阻尼网络引入到导航算法流程中以抑制系统舒拉振荡误差。建立了经纬度误差与轴向陀螺漂移、初始航向角误差之间的数学模型,并设计了一种合理的标校流程,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确标校。对该方法进行了数学仿真与实际系统验证实验。实验结果表明,当系统陀螺漂移误差为0.01(°)/h时,经过12.5 h精确标校后轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.001(°)/h,系统的定位精度优于1.5 n mile/48 h。     

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。     

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AEKF的高速自旋飞行体组合导航方法

针对高速自旋飞行体运行过程中噪声特性无法准确获取的问题, 提出了基于改进自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)算法对量测噪声进行自适应调节, 并在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)的基础上提出了一种基于对状态变量新的建模方式的EKF算法, 提高算法的实时性。采用北斗/捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)组合导航方案, 在EKF的基础上, 引入带遗忘因子的噪声估计器, 通过AEKF对组合导航数据进行融合, 对量测噪声进行估计。仿真结果表明, 所提出的组合导航方法对高速自旋飞行体的姿态和位置定位误差较小, 与无改进的AEKF相比, 具有更好的收敛性。     

Design and application of single-antenna GPS/accelerometers attitude determination system

In view of the problem that the current single-antenna GPS attitude determination system can only determine the body attitude when the sideslip angle is zero and the multiantenna GPS/SINS integrated navigation system is of large volume, high cost, and complex structure, this approach is presented to determine the attitude based on vector space with single-antenna GPS and accelerometers in the micro inertial measurement unit （MIMU）. It can provide real-time and accurate attitude information. Subsequently, the single-antenna GPS/SINS integrated navigation system is designed based on the combination of position, velocity, and attitude. Finally the semi- physical simulations of single-antenna GPS attitude determination system and single-antenna GPS/SINS integrated navigation system are carried out. The simulation results, based on measured data, show that the single-antenna GPS/SINS system can provide more accurate navigation information compared to the GPS/SINS system, based on the combination of position and velocity. Furthermore, the single-antenna GPS/SINS system is characteristic of lower cost and simpler structure. It provides the basis for the application of a single-antenna GPS/SINS integrated navigation system in a micro aerial vehicle （MAV）.     

基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波（extenthed Kalman filter, EKF）算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter, SRUKF）算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。