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...     

捷联惯导系统多位置对准仿真研究

利用把线性时变系统作为分段常系数系统来研究其可观性的方法,对多位置静态捷联惯导系统的误差方程进行了可观性分析,并采用卡尔曼滤波技术,对平台误差角及测量元件误差进行了估计,给出了两位置及三位置的方差仿真曲线。仿真结果表明三位置对准提高了方位误差角及垂直陀螺误差的可观度,从而加速了它们的收敛速度,提高了系统的对准、标定精度。     

基于等效陀螺的捷联惯导快速两位置对准仿真

研究优化惯导系统的可观性能,提高捷联惯导两位置对准的速度,有助于提高导航的准确性和快速性,将水平速度误差和等效陀螺误差作为系统观测量,提出采用静基座下快速两位置对准的新方法.在常规对准方法的基础上,建立了引入陀螺信息的观测方程,用奇异值分解方法分析了新系统可观测性,推出了第一位置可观测量的最优估计及估计误差.根据状态快速收敛的特性,提出采用PCWS方法,对加速度计和陀螺进行了有效的标定,并进行了仿真,结果证明方法有效提高加快了两位置对准的速度,能充分利用陀螺信息,有效提高了惯导系统的可观测性,缩短对准时间,具有重要的参考价值.     

捷联惯导系统罗经对准仿真研究

分析了传统的平台式惯导的理论基础、给出了控制框图,在此基础上,将平台罗经对准的思想应用到捷联惯导系统的罗经对准,研究了捷联式惯导系统罗经自对准技术,给出了根据捷联罗经对准的指标求罗经控制参数的公式和罗经对准的理论对准误差,建立捷联罗经对准的连续控制系统模型,并将该连续控制系统的模型离散化,得到捷联惯导系统罗经对准的离散控制系统模型,由于实际应用中,罗经对准只能通过程序的形式串行实现,将捷联惯导系统罗经对准的离散控制系统模型转化为等效的程序实现.通过对连续控制系统、离散系统和等价的串行程序3种实现方式进行仿真,仿真结果表明了捷联惯导罗经对准的有效性,罗经对准实际误差和理论误差的一致性,以及3种对准方式的等价性.     

捷联惯导动基座快速精对准方法

针对载体处于动基座下难以实现快速对准这一问题,在已有惯性系对准方法的基础上提出了改进的对准方案并应用于捷联惯导系统中.利用卡尔曼滤波水平精对准速度较快的优点快速完成水平对准,进而计算出重力加速度在基座惯性坐标系的投影并采用加权平均算法对其进行平滑,最后利用重力在惯性空间圆锥慢漂的性质,通过惯性系对准方法完成初始对准.车载试验结果表明,所提出的对准方法可以在5分钟内完成较高精度的初始对准.     

舰船捷联惯导系统粗对准方法研究

提出适合于舰船系泊、锚泊状态下的捷联惯性导航系统惯性凝固粗对准方法。在惯性凝固坐标系和惯性坐标系上对重力向量分别进行积分,并利用重力向量随地球旋转在惯性空间的方向变化信息,粗略计算初始捷联姿态矩阵。该方法通过积分抵消掉舰船线性位移引入的干扰加速度,同时,避免了舰船姿态摇摆引入的干扰角速度。仿真分析表明：在舰船系泊、锚泊状态下,惯性凝固粗对准方法比较传统算法优势明显。     

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。     

基于UKF的MEMS捷联惯导传递对准方法

在飞行器导航系统优化问题的研究中,为解决MEMS捷联惯导(SINS)传递对准精度低和对准时间长的问题,提出了一种采用无迹卡尔曼滤波(UKF)的MEMS-SINS传递对准方法.首先利用欧拉平台误差角表示主子惯导坐标系之间失准角的方法,建立MEMS-SINS传递对准的大失准角误差模型.然后对建立的模型采用UKF滤波算法,使用确定性样本的方法来处理传递对准模型的非线性问题.最后对提出的传递对准方法进行仿真验证,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)进行比较.仿真结果表明:在传递对准过程中,UKF获得了比EKF更好的对准精度和更短的对准时间,基本满足了战术级导航系统传递对准的精度要求.     

带有转动机构的捷联惯导初始对准方法分析

在现有器件精度基础上依靠旋转调制技术实现更高精度导航成为当前惯性技术的研究热点。针对移动测量系统旋转光纤惯导系统对初始化可靠性和准确性提出的更高要求,设计一种不同惯性系下重力加速度建立转换矩阵的粗对准加两位置卡尔曼滤波精对准的初始化方法。分析粗对准过程转换矩阵求取机理,设计惯性坐标系重力及其微分构建初始捷联矩阵的方法;利用转动机构实现IMU处于2个最优方位完成光纤惯导系统的卡尔曼滤波精对准。转台实验结果表明,惯性系粗对准加两位置卡尔曼组合精对准可有效实现旋转惯导系统的高精度初始化。     

捷联惯导静基座初始对准技术仿真

捷联惯导在初始对准时,按载体的运行状态来分,可以分为静基座和动基座对准。从静基座捷联惯导初始对准的原理出发,推导了捷联惯性导航系统静基座初始对准的误差动态方程和量测方程,构成了卡尔曼滤波模型。最后将卡尔曼滤波模型应用于静基座初始对准,并进行了仿真。     

SINS大失准角初始对准的改进算法研究

在捷联导航系统优化控制的研究中,捷联惯导系统(SINS)初始对准的误差方程存在是非线性,对于静基座初始对准造成误差较大。传统采用的方法是将失准角视为小角度,可将误差模型线性化,利用KF完成静基座的初始对准。但是对于动基座大失准角来说,多采用非线性滤波方式来解决,建立误差模型,并采用UKF滤波进行数据融合。由于非线性模型的噪声参数未知等原因,常规的UKF可能会出现滤波发散现象,为解决上述问题,提出采用自适应方法的UKF来对建立的非线性模型进行滤波。仿真结果表明,在大失准角情况下,采用非线性模型的AUKF比UKF滤波具有更好的对准精度和更快的收敛速度,可为优化设计提供参考。     

大方位失准角传递对准非线性模型研究

针对惯导系统大方位失准角传递对准的非线性误差方程不准确问题,同时考虑杆臂效应和挠曲变形两种主要误差因素来建立挠曲变形和杆臂效应加速度一体化误差模型,从而完善惯导系统大方位失准角传递对准非线性模型.针对非线性滤波的稳定性和快速性问题,采用比例修正无味卡尔曼(UKF)滤波模型估计姿态失准角,并采用速度匹配算法对模型的正确性和滤波的有效性进行仿真验证.结果表明,该模型在大方位失准角传递对准时可以满足对准精度和时间的要求.     

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。     

基于重力矢量积分的SINS对准算法误差分析

针对基于重力矢量积分的捷联惯导初始对准算法,分析了惯性器件误差和线运动干扰对对准精度的影响。推导了惯性器件误差与对准失准角之间的解析表达关系,指出可从初始欧拉角估计值中提取陀螺漂移信息,实现陀螺的在线标定。理论分析表明,该算法将传统解析对准算法对角运动的敏感转化为对线运动的敏感,线运动干扰成为影响算法对准精度的主要因素。仿真试验验证了上述分析的合理性。     

一种新的舰载机惯导初始自对准方法

由于自对准技术不依赖于惯导系统本身以外的任何信息,因而是舰载机惯导系统初始对准的首选方案。由于受海况等因素影响,系泊条件下的舰体会产生大幅摇摆,致使舰载机惯导自对准中滤波的量测值会产生较大的不确定性量测干扰,从而可能导致卡尔曼滤波器发散和对准精度低等问题。鉴于此,建立了舰船系泊下舰载机捷联惯导自主精对准状态空间模型,设计了一种基于H^∞滤波的舰载机惯导自对准新方法。仿真结果表明,基于H^∞滤波的自对准方法在保证系统鲁棒性的同时,不但可以估计出姿态误差角误差,还可以估计出陀螺常值漂移和加速度计常值偏置误差,并可以获得较好的快速性,水平精度在2′以内,方位精度在10′左右。     

基于简化模型与自适应滤波的车载SINS静基座快速对准

为了实现捷联惯性导航系统(strap-down inertial navigation system,SINS)快速初始对准,根据已有可观测性分析结果,通过理论分析和计算得到了扩展观测量时初始对准系统最优可观测状态量组合,在此基础上简化了对准模型,建立了新的系统方程;针对载车发动机启动或其他情况导致系统噪声无法精确统计,提出了运用基于强跟踪滤波原理的自适应卡尔曼滤波算法抑制滤波发散,加快收敛速度;仿真结果表明运用简化模型和自适应滤波在系统噪声不匹配时具有更快的收敛速度和更高的对准精度,车载实验结果也表明运用简化模型和自适应滤波可以实现快速对准。