一种新的捷联惯导系统动基座对准中的可观测性分析法

以惯性坐标系为导航坐标系,建立了捷联惯性导航系统动基座对准的误差模型.利用分段定常系统可观测性分析方法对系统动基座对准时的可观测性进行了全面分析,定性地得出了载体不同运动对系统可观测性的影响.分析结果表明,在动基座对准过程中,不同于传统的以地理坐标系为导航坐标系,惯性坐标系具有简化分析过程、利于定轨等优点,且无论载体是线运动还是角运动,在一定条件下都能提高系统的可观测性,进而提高卡尔曼滤波器的估计精度和速度.在以惯性坐标系为导航坐标系的捷联惯性导航系统动基座对准过程中,采用卡尔曼滤波方法,基于具体试验数据,对失准角进行了估计,给出了仿真曲线,验证了分析结论.     

数据采集卡的软件设计与实现

介绍了捷联航姿系统中数据采集卡软件的总体设计思路 ,详细介绍中断服务程序的设计与编写 ,该设计方法也可用与其它卡式仪器的软件设计中     

基于BP神经网络的GFSINS角速度预测

针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网络输入,以对数法得到的角速度值作为期望输出,针对5 000个样本在不同的隐含层层数、单层神经元个数以及学习步数等情况下进行网络训练,构建了一个含有30个隐含层神经元的3层BP网络模型.采用此模型对角速度进行实时预测,结果表明:网络具有很好的适应能力和实时性,角速度实时预测时间与对数法相当,且其预测精度比对数法提高大约3倍.     

捷联惯系统的可观测性和可观测度研究

可观测性和可观测度分析是确定动态系统卡尔曼滤波效果的重要环节，本文首次提出了一种时变动态系统可观测矩阵的奇异值分解分析方法，应用于捷联惯导系统初始对系统状态的可观测度分析取得显著效果。该方法为初始对准中载体最佳机机动方案选择提供了依据，计算机仿真结果表明了该方法的有效性     

改进的对数算法求解GFSINS的角速度

基于一种9加速度计配置方案,应用对数算法对无陀螺捷联惯导系统的角速度进行求解,对传统对数算法解算角速度进行了推导,详细分析了该方法解算角速度造成不能判断符号的原因,并针对此问题提出了积分法和一种准无陀螺方法来判断符号的解决方案.对传统对数算法和改进的对数算法解算角速度进行了仿真试验,验证了改进的对数算法可以判断解算角速度的符号.     

小波去噪技术在捷联寻北仪中的应用

为了提高捷联寻北仪在动态干扰下的精度,采用小波去噪法对寻北仪的原始输出信号进行处理.通过对多尺度下信号的小波变换系数及模极大值的跟踪,发现有用信号为平稳信号,而干扰信号的模极大值并不都随尺度的增加而减少,因此提出模极大值与软阈值相结合的方法.对随尺度增大的模极大值用其左右相邻几个非模极大值平均值替代,滤去李氏指数大于0的干扰信号;对李氏指数小于0的噪声采用软阈值法去噪.该方法可使寻北精度达到1 mrad.