基于RBF神经网络的Kalman滤波在惯导系统传递对准中的应用

针对模型存在误差时传统的Kalman滤波算法误差变大甚至发散的缺点，利用RBF神经网络较强的非线性逼近能力，提出用RBF神经网络辅助Kalman滤波的新算法，将其应用于舰载机惯导系统的传递对准中。仿真表明该算法优于传统Kalman滤波算法。     

传递对准中主惯导参考信息滞后处理方法研究

给出了传递对准过程中补偿主惯导系统( MINS)输出数据延迟的方法。该方法在子惯导系统( SINS)获得主惯导的参考数据时，将时间基准统一到主惯导数据对应时刻进行卡尔曼滤波处理，通过时间更新得到当前时刻的子惯导误差估计值。计算机仿真结果表明对数据滞后进行补偿后改善了传递对准的性能。在要求快速高精度对准的情况下，考虑主惯导参考数据滞后是必要的。     

传递对准中主惯导数据延时的LCKF算法研究

瞄准吊舱进行传递对准时,主惯导数据到达吊舱惯导系统存在延时,影响滤波收敛速度和估计精度。文中提出了一种基于延时卡尔曼滤波的主惯导数据延时补偿算法(LCKF算法),将时间基准统一到主惯导数据时刻进行卡尔曼滤波,修正子惯导姿态信息,再利用子惯导的实时IMU数据进行捷联更新,获得子惯导当前时刻的姿态信息。基于比力积分匹配传递对准,对LCKF算法进行仿真,结果表明该方法明显提高了传递对准收敛速度和估计精度。     

平台惯导静基座自对准方案特性分析与验证

初始对准作为平台惯导的关键技术之一,是影响平台惯导系统导航精度的重要因素。本文介绍了几种常用平台惯导初始自对准方案的理论、方法与特点,包括罗经自对准、多位置自对准、基于Kalman滤波的自对准、连续旋转自对准和基于自抗扰控制技术的自对准。从对准的快速性、准确性和抗干扰性三方面出发,对几种方案进行了综合分析与比较。最后,对两种典型的自对准方案进行仿真验证与对比,指出平台惯导自对准面对的问题和未来自对准方案研究的方向。     

基于SINS/GPS组合导航的新技术研究

随着GPS姿态测量技术的发展,提出将捷联惯导系统和GPS输出的飞行器姿态信息也可以作为组合导航系统的测量值参与滤波算法.以Kalman滤波为基础,将两个导航子系统测得的飞行器位置、速度和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,进而修正捷联惯导系统的导航参数.详细推导了这种组合导航方式的测量方程,并将该组合导航技术应用于某飞行器进行仿真.通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性,具有实际应用价值.     

神经网络技术在初始对准中的应用

文中在神经网络的基础上，给出了扩展Kalman的神经网络的模型；讨论了该模型的的算法；对惯导系统非线性误差模型进行了离散化；基于扩展Kalman滤波的神经网络用在惯性导航初始对准中，不仅滤波的精度高．而且保证了滤波的实时性，最后的仿真说明了本方法的有效性。     

平台惯导系统姿态分辨率对传递对准的影响及改进

采用“速度＋姿态”匹配方案的传递对准精度受到主惯导系统姿态输出分辨率的影响。对于国产某型平台式机载惯导系统．其姿态信息通过同位器输出，同位器的分辨率精度不能满足传递对准的使用要求。文中针对此问题．提出了一种利用捷联惯导信息提高平台惯导姿态输出精度的方法，进行了仿真研究和试飞验证，提高了对准的精度．达到了预期目标。该方法无需改动硬件线路，通过软件补偿算法即可实现。     

空空导弹惯导系统对准的原理与方法

叙述了空空导弹惯导系统的对准原理与方法，包括粗对准和精对准两个阶段。在精对准中叙述了传递地准卡尔曼滤波器设计的准则，包括对测量模型，对准时间和准确度的要求，机翼变形的影响，惯性仪表的误差及预滤波等因素的说明，并介绍了空空导弹惯导系统对准卡尔曼滤波器的算法及对准的步骤。     

快速传递对准滤波器设计及其计算复杂度分析

机载武器传递对准时,机翼挠曲变形等因素都会对子惯导的对准精度产生影响。针对空基导弹捷联惯导系统动基座传递对准的工程需要,重点考虑机翼挠曲变形带来的对准误差影响,采用"速度+姿态"的匹配方案设计了降维传递对准滤波器,并对其进行了仿真验证及计算复杂度分析。仿真结果表明,设计的17维设计快速传递对准滤波在4～6s内已收敛到亚毫弧度级,在保证对准性能的同时明显减小系统的计算复杂度。     

惯导传递对准中的两种滤波算法对比分析

为了克服传递对准中系统噪声不确定带来的影响．将次优H∞滤波方法用于捷联惯导动基座传递对准，针对速度匹配传递对准的全维模型和降维模型进行了卡尔曼滤波和次优H∞鲁棒滤波仿真研究，给出了白噪声下失准角的估计曲线。仿真结果表明速度匹配传递对准具有较高的对准精度．卡尔曼滤波的估计精度比次优H∞鲁棒滤波高，但收敛速度和鲁棒性不如次优H∞鲁棒滤波。     

L2有界不确定性鲁棒最优控制意义下的惯导初始对准

提出了一种L2有界不确定性鲁棒最优控制意义下的初始对准新方法。在初始对准中，以鲁棒最优控制理论为基础，引入辅助反馈控制量，改善了系统的动态特性，使初始对准过程加快。与传统的卡尔曼滤波相比较，水平失准角的估计精度相当，方位失准角的收敛速度大大加快，对准时间由300多秒减小到10 s以内，并且估计精度提高了一个数量级。     

图像辅助导航系统中量测矩阵的确定

文中基于准三维模型对惯导系统误差校正的思想，利用摄像机成像系统和捷联惯导系统（SINS）相结合的方法．着重对量测矩阵进行推导。然后，采用离散卡尔曼滤波方法进行导航误差估计，并用估计出来的误差对惯导系统的输出进行修正．在一定程度上提高了导航精度，理论上大大降低了导航成本。     

自适应滤波算法在捷联惯导初始对准中的应用研究

针对捷联惯导系统静基座自对准过程中常规卡尔曼滤波器估计精度低且易发散的问题，提出了一种复合自适应卡尔曼滤波算法．该算法采用衰减记忆法利用信息实时估计系统噪声方差阵，并基于模糊推理的自适应因子调节滤波增益阵和系统噪声阵．仿真验证了该自适应算法较常规卡尔曼滤波有更强的稳定性和更高的滤波估计精度．     

基于准三维视觉模型的组合导航系统性能研究

为了达到用较低精度的惯性仪器达到导航目的,文中基于准三维模型对惯导系统误差校正的思想,将摄像机成像系统和捷联惯导系统(SINS)相结合,使用准三维数学模型,用离散卡尔曼滤波对导航误差进行估计,并利用得出的结果对惯导系统的输出进行修正,通过仿真,结果表明本方法一定程度上提高了导航精度,理论上,该方法能够达到导航要求,并能降低导航成本.     

捷联惯导系统传递对准容错滤波方法研究

研究当基准信息出现短时异常情况下的捷联惯导系统动基座传递对准问题。用于传递对准的基准信息，容易受到测量噪声、电磁干扰、通讯误码等因素的影响，而出现短时异常的情况，这对于滤波器来说是致命的。特别是在滤波快结束时出现的异常情况。由于常规卡尔曼滤波器对异常基准信息不具鲁棒性，滤波将产生较大波动甚至发散，提出利用自适应卡尔曼滤波和抗野值卡尔曼滤波消除异常基准信息对滤波器的影响，并对比分析了两种滤波方法的优缺点，分析表明，抗野值卡尔曼滤波对异常基准信息具有更好的鲁棒性，计算量比自适应卡尔曼滤波要小，而且更加稳定，更适合实际工程应用。最后通过试验验证表明，上述分析和结论是正确和有效的。     

身管对某发射药初速或然误差影响分析

初速或然误差是发射药的重要弹道性能指标,它的大小影响发射药内弹道性能的稳定性和再现性。为了分析身管对某发射药初速或然误差的影响,依据已经获得的该发射药初速或然误差的大量试验数据,利用数理统计方法对不同身管试验所得的结果分别进行了正态性检验、异常性检验和一致性检验。检验结果表明:试验数据呈正态分布、样本值均无异常值、样本总体方差相等而均值差有显著差异。得出了不同身管对发射药初速或然误差有显著影响的结论。可见,身管质量的一致性是影响发射药初速或然误差的因素之一。     

一种新的捷联惯导系统对准方法

针对舰载鱼雷捷联惯导系统的初始对准问题,提出了一种新的动基座快速传递对准方案——贯序传递对准方案。该方案采用＂先角速度匹配,后速度＋姿态匹配＂的方法,在基座角运动不明显时,使失准角快速收敛。运用卡尔曼滤波算法,对这一传递对准方法与速度＋姿态传递对准方案进行了仿真比较,研究结果表明,贯序传递对准方案具有更快的估计收敛速度,适用性更强。     

游移方位激光捷联惯导系统传递对准方法

为解决舰船行进过程中的动基座传递对准问题,介绍游移方位激光捷联惯导系统传递对准的2种方法。以舰载激光捷联惯导系统作为主惯导系统,飞机激光捷联惯导系统作为子惯导系统,并通过卡尔曼滤波器进行仿真,分析了这2种不同的方法。仿真结果表明,2种方法均能满足传递对准精度的要求以及实际工程上的应用。结果表明该方法具有一定的工程应用价值。     

车载导弹光学辅助数学传递对准方法

从发射准备时间和对准精度等方面分析现代战争环境下车载导弹对初始对准的要求,提出利用自准直仪进行光学辅助数学传递对准的方法。给出光学辅助数学传递对准系统搭建方案,推导主、子惯导方位光学传递关系,将光学准直得到的相对方位测量角引入到“角速度+加速度”匹配模式中构成新的量测方程,对主、子惯导安装角进行滤波估计。在实验室条件下对方位光学传递算法的正确性和精度进行了验证,并对光学辅助数学传递对准方法进行了数学仿真分析,仿真结果表明,该方法具有较快的对准速度和较高的对准精度,能够满足现代车载导弹快速高精度初始对准的要求。