捷联惯导大方位失准角快速初始对准

捷联惯导方位角快速性能优化问题,传统大方位失准角初始对准方位角收敛速度较慢,直接影响惯导系统的性能。为此提出一种无重置联邦滤波器的以速度误差和比力输出作为观测量的快速初始对准新算法。给出了捷联惯导系统非线性误差模型,并分析了两种观测量,建立了速度观测子滤波器和比力观测子滤波器,同时采用了相应的状态方程和观测方程。用三种方法进行了大方位失准角初始对准的数字仿真。仿真结果对比表明,新方法不仅使方位失准角收敛速度快,而且在加速度计噪声增大10倍的情况下,仍然具有极高的对准精度。     

捷联惯导系统方位失准角对准技术研究

研究低成本捷联惯导系统中静基座方位失准角对准问题。传统采用的MIMU精度较低,误差模型的非线性化。为改善方位失准角的对准精度,提出了一种UPF方法的方位失准角对准方法。建立了关于磁强计辅助MIMU的粗对准模型,并将磁强计辅助完成粗对准的方位角偏差引入精对准的线性和非线性误差模型之中,给出了一种简化的UPF递推算法,对比了不同误差模型下的三种滤波方法的效果。仿真结果表明,无论是线性还是非线性误差模型下,UPF都获得了比KF和UKF更优的对准精度和收敛性,具有重要理论意义和应用参考价值。     

大失准角下基于交互模型的惯导快速对准

为缩短对准时间,提出了一种基于非线性模型与线性模型的交互多模型对准方法．给出了捷联惯导的 非线性和线性误差模型,设计了基于线性模型和非线性模型的交互多模型对准算法．数字仿真结果和转台摇摆试验 验证了算法的有效性．结果表明采用交互模型可使对准收敛时间加快,最终对准精度亦得到了一定程度改善．     

捷联惯导系统任意失准角双模型快速传递对准

传递对准是机载和舰载装备惯导系统初始对准的首选方案,由于传递对准大多在恶劣的外部环境下进行,使得常规的线性误差模型不能准确的描述传递对准过程中的误差传播特性,所以国内外研究者提出了一系列的非线性误差模型,但是这又带来了非线性系统状态估计时计算量较大的问题。针对这一问题提出了一种双模型快速传递对准方法,在传递对准的初始时刻,失准角较大时,采用基于速度加四元数匹配的非线性误差模型和非线性滤波算法如Unscented卡尔曼滤波进行传递对准状态估计,当失准角的估计达到一定的精度后对子捷联惯导进行一次校准,再切换到基于速度加姿态角匹配的常规线性误差模型和常规卡尔曼滤波,仿真结果表明,该方法能够获得比单独使用线性误差模型或非线性误差模型高的对准精度,并且计算量比采用非线性误差模型时大大减小。     

H∞滤波和Kalman滤波在初始对准中的比较研究

摇摆状态下的捷联惯导初始对准,由于动基座情况下干扰较大,造成对准精度下降.推导了大失准角误差模型,设计了相关的H∞滤波器和Kalman滤波器,并比较了二者的性能.通过静基座和摇摆动基座初始对准仿真试验分析,得出静基座条件下,Kalman滤波性能较好;而在外界干扰较大或系统模型不准确的环境中,Kalman滤波性能恶化,H∞滤波的对准精度优于Kalman滤波,且实时性好,适合于工程应用.     

基于集员滤波的SINS静基座初始对准

本文将集员滤波应用与捷联惯导系统的初始对准,克服了kalman滤波只针对噪声为白噪声这种单一状况,仿真结果表明,集员滤波有比kalman滤波更好的鲁棒性和稳定性.     

LS-SVM在车载SINS大方位失准角传递对准上的应用

针对车载捷联惯导系统工作环境恶劣且子惯导系统精度低,使用传统的Kalman滤波进行传递对准存在精度低、实时性差的问题。根据车载特殊环境提出了一种基于LS-SVM的大方位失准角速度匹配传递对准方法,采用传统Kalman滤波器的输入输出样本对LS-SVM滤波器进行训练,避开了经典SVM求解时的优化运算,使其复杂度大大降低。在相同条件下与传统Kalman滤波仿真结果对比,LS-SVM方法的引入可以使系统对准时间缩短近50%,并适当提高了系统的对准精度。     

基于分段积分法的惯性系初始对准算法研究

晃动基座下无法直接根据陀螺和加速度计的输出实现方位粗对准.针对这一问题,研究了一种适用于晃动基座的初始对准新算法.该算法根据坐标系假设凝固的思想,通过坐标系分解,并采用分段积分重力矢量构造观测矢量的新方法,将初始对准姿态矩阵的求解问题转化为基于wabha问题确定对准起始时刻的姿态问题.通过利用车载实验模拟不同的晃动对准环境,验证了该算法能有效解决晃动基座下捷联惯导的初始对准问题.     

单轴旋转SINS惯性系对准方法研究

针对复杂情况下车载捷联惯导初始对准抗干扰能力差,对准精度不高的问题,提出一种基于单轴连续旋转调制的惯性系初始对准方法。阐述了单轴连续旋转捷联惯导初始对准的误差抑制原理,利用惯性凝固思想建立了惯性系双矢量对准模型,进一步利用惯性系多矢量定姿方法结合旋转调制实现初始对准。通过仿真及设备实验验证,单轴连续旋转调制能够有效抑制惯性器件误差,提高对准精度,惯性系多矢量定姿方法相比于双矢量定姿方法能够更加充分利用测量矢量信息,抑制外界干扰,提高对准性能。     

基于UKF的捷联惯导大失准角初始对准方法

研究自主水下航行器,位置速度匹配中的误差需要补偿.捷联惯导大失准角误差传播特性是非线性的.为了提高捷联惯导大失准角初始对准精度,提出了一种基于UKF的捷联惯导初始对准的方法.由于对大失准角下SINS的非线性误差模型和系统噪声和观测噪声为加性的特点,给出了一种简化的Unscented卡尔曼滤波递推算法,并提出在精对准阶段采用多次精对准提高大初始失准角下SINS对准精度进行仿真.仿真结果表明,在GPS辅助下,使捷联惯导方位角误差减少,采用改进方法,也可获得较高的对准精度.     

基于四元数姿态估计的捷联惯导初始对准算法

针对传统动基座捷联惯导系统OBA粗对准算法,在低精度传感器中,易受到陀螺零偏的影响,存在累计误差导致观测矢量精度低的缺点,本文研究了基于四元数的无迹卡尔曼滤波来进行载体的姿态估计.该方法可以估计陀螺仪的零偏,并在预测方程中将其去除,能够有效地抑制陀螺零偏带来的累计误差,从而提高姿态误差角的收敛精度.最后设计了仿真与车载实验,验证本文所研究算法的有效性.     

GPS辅助捷联惯导系统动基座初始对准新方法

针对捷联惯导系统(SINS)初始对准问题,提出了一种无需经历传统的粗对准阶段而利用单天线GPS辅助直接进行动基座精确初始对准的新方法。该方法以惯性空间为参考基准,将初始对准姿态矩阵分解为三部分逐一实现,进一步对动基座对准进行了误差分析,指出了利用停车零速信息可以提高初始对准精度的思路。最后,载车运动环境下的初始对准试验结果表明,航向角对准精度达到了0.081°(1σ)。     

基于欧拉角微分模型的捷联惯导直接非线性对准方法

从捷联惯性导航系统欧拉姿态角非线性微分方程出发,利用静态对准零速度约束条件研究了由姿态角、速度输出和传感器误差组成的直接非线性对准简化模型;同时,结合该对准模型系统方程非线性、量测方程线性的特点,对状态与系统噪声联合采样的复杂加性噪声UKF算法进行简化,实现状态扩维后计算量不增加.随后,通过M ATLAB仿真对传统欧拉...     

捷联惯导欧拉角误差模型二位置对准方法

在捷联惯导初始对准优化的研究中,由于存在非线性,很难描述误差特性。为提高捷联惯导系统初始对准的精度,缩短对准时间,根据欧拉角误差的传播规律,推导了惯导系统角度和速度误差微分方程,建立了非线性的对准模型。非线性模型的计算一直是难点问题,一般采用无迹卡尔曼滤波(UKF),为减小计算量,采用了超球面采样点变换(SSUT)的采样策略,结合线性的量测方程,对滤波算法进行了改造和简化。根据全局可观性理论,为提高系统观测度,以二位置静态对准为条件,并对提出的方法进行了仿真和实验验证。结果表明,模型具有很高的精度,并能有效估计惯性器件误差。改进方法对大失准角下的系统初始对准及惯性器件测漂具有较好的参考价值。     

CDKF在车载捷联惯导自对准中的应用

研究了车载捷联惯导在大方位失准角下的静基座自对准。采用Sigma点卡尔曼滤波,根据均值与协方差信息按非线性映射传播的特点,直接利用非线性模型,可以消除EKF存在的需要解析Jacobi矩阵以及将非线性系统线性化后的系统模型误差问题不易调整的弊端,其中的中心差分卡尔曼滤波(CDKF)精度高,且对状态协方差阵不敏感。仿真结果表明,在大方位失准角下采用CDKF进行初始对准,比用传统的EKF更精确且收敛速度更快。