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。     

船用捷联惯导系统运动中对准的UKF设计

针对海况恶劣船体大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准的问题,给出了大方位失准角情况下捷联惯导系统的非线性误差方程,采用UKF方法来解决GPS辅助船用捷联惯导的运动中对准问题。仿真结果表明,该方法仅需60 s即可完成初始对准,并且水平对准精度达1′,方位对准精度达6′。与传统的EKF非线性滤波方法相比,采用UKF来实现船用捷联惯导系统运动中对准,不仅无需计算复杂的Jcobian矩阵,而且精度更高。     

基于罗德里格斯参数的惯性系传递对准算法

针对传统的传递对准模型在大失准角下的强非线性问题以及由残余杆臂误差导致的传递对准精度下降问题, 提出了一种改进的惯性系传递对准算法。首先, 对子惯导姿态矩阵进行链式分解, 得到常值姿态矩阵; 然后, 利用罗德里格斯参数等价替代该常值姿态矩阵, 建立关于罗德里格斯参数和残余杆臂误差的具有弱非线性量测的传递对准模型; 最后, 利用非线性滤波对状态进行估计。基于摇摆运动的仿真实验表明, 在存在大安装误差角以及残余杆臂误差情况下, 算法相比于现有方法, 对准速度更快, 对准精度更高, 在5~10 s内即可完成传递对准。车载试验结果也间接说明算法具有更高的传递对准性能。     

摇摆基座下捷联系统快速初始对准研究

针对舰船摇摆状态下无法从陀螺仪输出中提取地球自转角速度信息这一问题,提出基于惯性系改进的粗对准方法.该方法通过建立惯导系统初始捷联矩阵隔离载体摇摆运动以保征失准角为小角度.为了满足舰船对准快速性的需求,提出了一种惯导数据循环使用的卡尔曼滤波精对准方法.系泊状态下的半实物仿真结果表明:采用惯导数据循环使用的系泊对准方法可以达到对准精度要求的同时缩短对准时间,验证了该方法的有效性.     

基于SINS/OD失准角观测的垂线偏差测量方法

组合导航系统的姿态失准角与垂线偏差(deviation of vertical, DOV)存在对应关系,通过对姿态失准角的观测是实现DOV测量的一种有效手段。本文基于车载捷联惯性导航系统/里程计(strapdown inertial navigation system/odometer, SINS/OD)组合导航姿态失准角观测及失准角误差的递推提出一种DOV测量方法。首先,从组合导航速度误差方程出发,推导出DOV与姿态失准角之间存在复杂的耦合关系。然后,通过沿路径迭代递推的分步计算方法,由导航过程中的姿态失准角直接获取沿线的DOV。最后,仿真结果验证了该算法的有效性,且表明测量精度与行驶路径的长度有关。实验表明,行驶里程35 km的机动路径上DOV误差均值小于0.3″,终点处单点测量误差小于0.7″。     

数字罗盘辅助实现MIMU静基座初始对准

针对低成本MIMU中MEMS陀螺精度低,不能独立完成初始方位对准的问题,提出了基于数字罗盘辅助实现MIMU粗对准,再利用UKF方法实现精对准的低成本MIMU初始对准方法。介绍了数字罗盘的基本原理、分析了航向误差的产生原因,给出了基于最小二乘法的误差补偿方案;设计了基于数字罗盘辅助MIMU的粗对准和基于UKF的非线性精对准方案,分析了粗对准精度,建立了包含航向角误差的非线性对准模型;MIMU初始对准仿真结果表明该方法具有满意的对准性能。     

基于观测量扩展的捷联惯导快速初始对准方法

为了研究加速度计和陀螺信息如何影响捷联惯导系统（strap down initial navigation system, SINS）初始对准速度,根据系统原理建立了采用不同观测量时的系统观测方程,经过计算可观测状态组合对应系统观测量,分析了基于不同观测量组合时不同状态量的可观测性,同时比较了在运用不同观测量组合时部分状态量估计的收敛性,试验充分证明了可观测性分析的准确性。可观测性分析和试验均表明增加比力误差作为观测量并不能提高方位失准角的估计速度,增加陀螺误差为观测量后失准角的估计时间缩短,而只增加导航坐标系东向陀螺误差信息就显著加快了方位失准角的估计。     

提高SINS初始对准方位失准角估计精度的方法

针对在静基座捷联惯导系统初始对准中,东向陀螺漂移没有估计效果,使得估计的方位失准角存在常值误差的问题,提出了一种新的方法。该方法通过建立东向陀螺漂移估计值的修正方程,并对其进行修正,从而大大提高了方位失准角的估计精度。给出了该方法的具体实现步骤,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

速度匹配算法在传递对准中的应用分析

理论上，载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的，但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角，这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响，首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次，给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后，推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后，结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明，在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时，滤波器出现明显的发散现象，因此速度匹配算法在应用时，应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响，合理选择机动大小或武器挂点。     

单轴旋转SINS方位陀螺漂移精确估计方法

为了减小方位陀螺漂移对单轴旋转捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)长时间定位精度影响,提出了一种方位陀螺漂移在线估计方法。对SINS误差参数进行分析,指出东向陀螺漂移和方位失准角精度决定方位陀螺漂移估计值精度。利用优化后的卡尔曼(Kalman)滤波器在线估计SINS失准角并进行补偿,在此基础上进一步使用Kalman滤波器估计惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)误差。进行了转台三轴摇摆和车载行进间验证实验,车载行进间验证实验中,IMU误差估计完成后转入到纯惯性导航,其12 h的定位误差为2.12n mile,系统定位精度满足中等精度单轴旋转SINS长时间导航需求。     

Novel method of improving the alignment accuracy of SINS on revolving mounting base

In the process of initial alignment for a strapdown inertial navigation system (SINS) on a stationary base, the east gyro drift rate is an important factor affecting the alignment accuracy of the azimuth misalignment angle. When the Kalman filtering algorithm is adopted in initial alignment, it yields a constant error in the estimation of the azimuth misalignment angle because the east gyro drift rate cannot be estimated. To improve the alignment accuracy, a novel alignment method on revolving mounting base is proposed. The Kalman filtering algorithm of extending the measured values is studied. The theory of spectral condition number is utilized to analyze the degrees of observability of states. Simulation results show that the estimation accuracy of the azimuth misalignment angle is greatly improved through a revolving mounting base, and the proposed method is efficient in initial alignment for a medium accurate SINS.     

惯性系下平台惯导传递对准方法

由于导弹的高速旋转导致其内部的子惯导平台难以施矩,不能跟踪地理系,在发射前需要使子惯导平台跟踪惯性系,而主惯导则一直跟踪地理系。针对这一情况的传递对准应用问题给出了相应的解决办法。首先介绍了跟踪惯性系平台惯导的工作原理,然后针对这种情况,提出了2种惯性系下传递对准的方法,分别是平台惯性系以及地心惯性系下的速度匹配。经过对比分析,仿真结果说明平台惯性系下的方位失准角精度不高,而地心惯性系下在3个方向上都达到了误差小于1′的精度,是一种可行的对准方法。     

惯导系统的零速校正技术研究

针对传统零速校正中存在的问题,提出了改进的曲线拟合法和滤波估计法.改进的曲线拟合法通过对惯导系统误差模型的分析,解耦出速度误差项的舒拉部分.从而更准确地拟合出速度误差曲线.改进的滤波估计法引入偏差去耦技术在零速校正期间估计出陀螺漂移,并利用速度信息快速估计出方位误差角.仿真分析表明,两种方法都可以有效提高惯导系统的性能.     

降维 CKF 算法及其在SINS 初始对准中的应用

针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法在捷联惯导系统（strapdown inertial navigation system, SINS）大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF 算法。与常规CKF 算法相比,该算法只对离散化后的SINS 非线性误差模型中的大方位失准角进行采样,再利用三阶球面-相径容积规则计算后验均值和协方差,从而将采样向量从10 维降低到1 维,采样点数量从20个下降到2 个,减小了计算量。仿真实验结果表明,该算法与常规CKF 算法具有相同的对准精度,计算时间仅为常规CKF 算法的1/3,是一种较为实用的方法。     

捷联惯导连续旋转方位轴式初始对准研究

针对捷联惯导系统初始对准时可观测性差的缺点,提出了一种提高系统状态变量可观测度的新方法。该方法通过连续旋转方位轴来等效地变换捷联惯导系统误差模型中的系统矩阵,从而提高了初始对准过程中的可观测度,满足了初始对准过程中对精度和速度的要求。分析了连续旋转方位轴式对准时系统的可观测性,并对不同方式下的捷联惯导初始对准过程中系统状态的可观测度进行了对比研究,指出采用连续旋转方式时系统状态的可观测度最高。仿真验证结果表明,连续旋转方位轴式初始对准对姿态误差角的估计精度较二、三位置方法提高了一倍。     

速度匹配算法在传递对准中的应用分析

理论上，载机机动对提升速度匹配传递对准滤波器的性能是有益的，但机动同时会带来较大的机翼动态挠曲变形角，这一过程对传递对准又是不利的。为了分析机动对速度匹配传递对准过程的影响，首先给出了考虑机翼柔性变形时主子惯导之间的失准角模型,并采用二阶Markov过程来表示机翼动态挠曲变形角。其次，给出了在动态挠曲变形的影响下,杆臂速度与杆臂加速度的表达式。然后，推导出了本文使用速度匹配算法的误差评估方法。最后，结合提出的相关模型,对机动条件下速度匹配算法的性能进行仿真分析。结果表明，在机翼动态挠曲变形角标准差达到20′时，滤波器出现明显的发散现象，因此速度匹配算法在应用时，应充分考虑机动带来的动态挠曲变形角所产生的影响，合理选择机动大小或武器挂点。     

基于雷达和光电传感器的融合跟踪

基于防空武器系统的跟踪制导问题提出了一种利用雷达和光电传感器的融合跟踪方法。雷达能探测目标的斜距、方位角和高低角 ,光电传感器能较精确地探测目标的方位角和高低角 ,数据融合技术充分利用了雷达和光电传感器的观测信息及目标运动的特征信息 ,能显著改善系统机动目标的跟踪性能 ,提高武器系统的命中率。