一种里程计辅助车载捷联惯导行进间对准方法

提出一种车载捷联惯导行进间对准方法。以里程计信息为辅助,将行进间对准过程分为粗对准和精对准,以惯性坐标系作为捷联惯导解算的参考基准并借助里程计信息进行粗对准,采用10状态Kalman滤波器进行精对准,观测量采用捷联惯导解算的速度与里程计解算得到的速度之差。进行仿真试验和实车试验,试验结果表明：该方法实现了行进间初始对准,兼容静基座及晃动基座初始对准,对行车路线及行进方式不做要求,捷联惯导在25 min内实现了和静基座对准相同的精度,对准精度与对准的时间正相关,对准时间越长对准精度越高。     

基于惯性系采用Kalman滤波的车载SINS行进间对准方法

介绍了惯性系中基于重力加速度信息进行粗对准的实现方法。在此基础上通过推导以地心惯性坐标系为导航系的捷联惯性导航系统（SINS）误差方程,建立了与惯性系对准算法相匹配的状态模型,提出了一种采用Kalman滤波实现基于惯性系的SINS行进间精对准方法。计算机仿真实验结果表明,文中所提出的基于惯性系的采用Kalman滤波的车辆行进间精对准方法,可有效地降低干扰噪声的影响,提高初始对准的精度。此外,该方法相对于基于地理坐标系进行滤波的方法,简化了滤波模型,较大的降低了计算量。     

基于Elman网络的传递对准容错联合滤波器设计与仿真

针对用于快速传递对准的Kalman滤波器阶数高,计算量大,滤波更新率低,鲁棒性差及对准精度不高等问题,采用联合强跟踪Kalman滤波器进行快速传递对准。提出一种基于模糊加权系数的误差方差阵估计方法,以提高传统强跟踪Kalman滤波算法的精度。在此基础上,设计了联合强跟踪Kalman滤波器的结构和算法。基于提高无故障子滤波器的鲁棒性来提高联合滤波器的快速重构能力考虑,同时兼顾子滤波器的精度和计算稳定性,提出利用改进的Elman网络进行信息分配系数的自适应调节,以实现融合信息在各子系统中的自适应分配。仿真结果表明,该滤波器不仅提高了解算速度,而且提高了系统对准精度、故障鲁棒性和快速重构能力。     

自适应联邦滤波算法在鱼雷多参量导航定位中的应用

针对鱼雷水下航行的特殊性以及组合导航系统中由于量测噪声统计特性的不确定而导致滤波精度降低的问题,提出了一种新的应用于鱼雷导航定位的自适应滤波算法。该算法通过新息自适应量测噪声,在噪声统计特性未知的情况下能进行滤波计算。同时在信息融合时提出一种新的自适应信息分配方法,该方法利用估计的均方误差阵来实时确定各子滤波器的信息分配系数,使信息分配系数能够跟随子滤波器的性能而改变。通过对新算法与标准卡尔曼滤波算法所做的对比仿真试验分析,结果表明,该自适应联邦滤波算法在鱼雷多参量自适应联邦滤波导航定位应用中的有效性。     

基于模糊自适应互补滤波的姿态解算算法

在互补滤波姿态解算算法中,如果将滤波器参数设置为固定值,加速度计测量值包含振动噪声和运动加速度会影响姿态解算效果;针对此问题,首先根据加速度计测量值的模值对姿态解算算法进行改进,然后根据加速度计测量值求取的误差能反应载体运动状态这一特性,提出了一种模糊自适应互补滤波姿态解算算法;仿真试验表明:     

一种基于小波的导弹静基座初始粗对准方法

目前战术导弹广泛采用捷联惯导系统。该系统在导弹发射前要经过初始对准，由于陀螺和加速度表的噪声很大，影响初始对准的精度，为减小噪声影响，文中将小波消噪理论应用到导弹捷联惯性制导系统的初始自对准中。研究显示，小波分解滤波可以显著减小惯性器件的噪声，利用经过消噪的信号进行初始对准，滤波器的收敛速度加快，在相同对准时间内精度有明显提高。     

扰动基座下捷联惯组初始对准

针对实际工程应用中,捷联惯组的初始对准环境复杂,存在扰动的情况,研究了一种能够抑制干扰的初始对准算法。对于由载体晃动,以及发动机、发电机等引起的干扰信号进行预处理,即增加一阶惯性环节滤波器对水平速度观测量进行滤波处理,降低干扰影响。在此基础上,采用简化的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法在线估计量测噪声的统计特性,修正滤波器参数,从而提高滤波器的精度和稳定性。实验结果证明,该算法可以缩短扰动条件下初始对准的时间,提高初始对准的精度和稳定性。     

抗强磁干扰滤波器及相移补偿方法

针对磁传感器测量信号滤波处理及其引入的误差,提出了抗强磁干扰滤波器及相移补偿方法。该滤波方法是针对地磁测量系统从信号的时域特性出发的处理方法,在有效保持有用的微弱的地磁信号的同时,还具有计算简单、应用方便的特点。仿真验证表明,该相移补偿方法有效地消除了原始信号与滤波后信号之间的相位误差,保证了解算精度。     

基于互补-粒子滤波的MEMS 传感组件姿态数据融合算法

为解决现有的MEMS传感组件精度低、误差大和磁传感器测量的航向角数据噪声大、精度低等问题,提出基于互补-粒子滤波的姿态融合解算方法.先用互补滤波算法结合加速计和磁力计对陀螺仪的姿态角进行修正,再采用四元素法对陀螺仪数据进行粒子滤波.仿真实验结果证明:该算法能快速解算出姿态角,提高解算精度.     

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。     

观测噪声方差变化条件下系统状态估计方法

针对观测噪声方差时变情况下,非线性系统状态估计精度不高的问题,提出了一种改进的容积卡尔曼滤波方法。该方法首先采用变分贝叶斯滤波对系统的状态和观测噪声进行在线实时估计,保证了最新观测信息对参量的修正作用;接着,将估计的结果引入到传统容积卡尔曼滤波框架内实现非线性系统状态的迭代估计。仿真结果表明,该方法较好地改善了噪声统计特性时变情况下的估计精度,有效扩展了容积卡尔曼滤波在非线性系统状态估计方法中的应用范围。     

Kalman与H∞滤波算法在GPS/惯性组合导航系统中的应用研究

针对Kalman滤波及H∞滤波的特点,分别将其应用于GPS/惯性组合导航系统中进行比较.采用位置-速度组合方式.分别在白噪声及有色噪声条件下进行滤波.通过仿真结果说明当系统模型及噪声的统计特性精确已知的情况下Kalman滤波算法可以得到较高的精度.然而当系统模型及噪声的统计特性发生变化时H∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性,估计精度也较高,有效地克服了Kalman滤波器存在的局限性.     

基于UKF弹体滚转姿态测量方法研究

利用磁阻传感器和GPS等器件的测量信息,建立了地磁/GPS组合弹体姿态测量解算模型,对弹体姿态信息进行实时测量解算。为了提高弹体飞行姿态测量解算精度,建立了弹道滤波方程,采用UKF算法进行数据滤波处理,结合磁阻传感器的输出信息对弹体滚转姿态进行实时解算。数值计算及仿真结果表明:相比于直接使用GPS输出的速度信息进行姿态解算,通过UKF滤波处理后,可以使得地磁/GPS组合测量解算的结果更准确,提高了弹体姿态解算精度。     

一种基于CDKF的SINS/GPS紧组合导航算法

为解决SINS/GPS紧组合导航系统在SINS初始失准角较大的情况下精度下降的问题,提出一种基于欧拉角状态的中心差分卡尔曼滤波组合导航算法。Sigma点采样时,用欧拉角作为姿态参量,保证Sigma点采样过程中姿态参量与其他参量的同步;Sigma点沿系统方程传播中,转换为四元数表示,避免欧拉角姿态解算的高计算量和复杂超越方程的求解。通过仿真实验证明,提出的方法比加性四元数算法具有更快的收敛速度和更高的精度。     

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．     

基于不同坐标系下速度量测的捷联惯导系统晃动基座对准研究

为解决晃动基座下杆臂效应对捷联惯导系统对准的不利影响问题,以捷联惯导系统解算速度与杆臂速度之间的差值作为量测量,扩充杆臂长度误差为系统状态量,分别推导建立导航系和机体系下的量测方程,构成两种对准模型。分析两种对准模型的特点,指出导航系下对准模型仅适用于能够获得一定精度杆臂长度的情形。在此基础上,提出滤波参数反馈修正的滤波方法,以提高对准模型的适应性和对准精度。仿真实验验证了两种对准模型的正确性和滤波参数反馈修正滤波方法的有效性。     

无重置联邦滤波及在组合导航中的应用

对联邦滤波器的结构及联邦滤波器的无重置融合算法进行讨论,并建立了组合导航系统联邦滤波模型.以SINS/GPS/TAN组合导航系统为例进行了仿真研究.结果表明,文中给出的无重置联邦滤波器与集中卡尔曼滤波器的精度相差无几,解算速度更快,容错性更好,可应用于对实时要求较高的组合导航系统中.     

最小二乘支持向量机在惯导系统传递对准中的应用

为解决系统阶次较高时Kalman滤波实时性较差的问题,提出将LS-SVM应用于舰载机惯导系统的传递对准.利用Kalman滤波的输入、输出作为LS-SVM滤波的样本值进行训练,得到了滤波的输出值,实现了惯导传递对准中的滤波功能.仿真结果表明将LS-SVM用于传递对准,有效地降低了系统的解算时间,提高了系统的实时性.     

基于扩展H_∞滤波的光电跟踪目标预测方法研究

在光电跟踪系统目标状态预测过程中,噪声统计特性不确定是导致滤波精度下降的主要原因之一。针对该问题,提出了一种基于"当前"统计模型的扩展H∞滤波(EHF)方法,并与扩展卡尔曼(EKF)滤波方法做了仿真比较。仿真结果证明,在白噪声条件下,EKF滤波方法虽然精度略高,但收敛速度要差于EHF方法;在有色噪声条件下,EKF滤波方法几乎不能完成滤波,而EHF滤波器可以保持和白噪声假设条件相当的滤波精度,并且在目标发生机动的情况下该方法仍具有较强的鲁棒性。     

捷联惯导初始对准的UKF改进算法

针对UKF在捷联惯导系统静基座大方位失准角的初始对准中出现的计算量大和滤波数值不稳定的问题，本文提出了改进的UKF滤波。改进的UKF滤波应用了超球面采样和平方根滤波方法，降低了算法的计算量，提高了滤波过程中的数值稳定性。仿真结果表明，改进的UKF滤波在保证初始对准滤波精度的前提下降低了计算量，提高滤波性能，验证了改进的UKF滤波方法的有效性和优越性。