捷联惯导系统中卡尔曼滤波的应用研究

为提高捷联惯导系统初始对准精度,提出将卡尔曼滤波技术应用于系统初始精对准,用以估计系统的失准角和惯性误差。对卡尔曼滤波技术在捷联惯导系统中的应用进行分析,建立捷联惯导系统初始对准误差模型和卡尔曼滤波量测方程。分析不同条件下不同滤波方法的滤波原理和滤波精度。在此基础上,提出一种将预测扩展卡尔曼滤波应用于逆向导航技术的思路,并进行了理论分析和捷联惯导系统自对准流程设计,为后续进一步深入开展惯导系统初始对准奠定基础。     

车载传递对准技术研究

针对陆基动平台武器捷联惯导系统动基座传递对准问题,研究了传递对准的基本原理,建立了地面武器弹载子惯导系统(SINS)动基座速度匹配传递对准的误差模型,并考虑SINS的惯性器件误差.根据速度匹配传递对准原理,推导了速度匹配方式下载车主惯导系统(MINS)与SINS导航解算速度之差的量测方程.在此基础上,设计了一种传递对准...     

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。     

基于惯性系的旋转式惯导系统快速对准算法

针对船舶大幅角晃动和线运动等复杂干扰,导致旋转式捷联惯导系统初始对准性能下降的问题,设计了基于惯性系的旋转式捷联惯导系统快速初始对准算法.针对旋转式捷联惯导系统的误差特性,设计了基于惯性系的粗对准方案;并提出了一种改进的罗经对准算法,达到缩短对准时间和提高对准精度的目的.仿真实验证明:该方法可以实现快速初始对准,7 min航向精度达到1.35′.     

基于H∞的低精度捷联惯导系统初始对准方法

由于低精度捷联惯导系统的陀螺精度较低,初始对准时方位失准角的估计精度往往不高;另外,进行初始对准的常用方法是采用Kalman滤波技术,但在实际应用时,其鲁棒性不高,因此迫切需要一种能够改善低精度捷联惯导系统方位失准角的估计精度且兼具鲁棒性的初始对准方法。提出了一种将H∞滤波用于引入磁航向的低精度捷联惯导系统的初始对准方法,能够解决上述问题。建立了一种引入磁航向的捷联惯导系统初始对准的误差模型,通过可观测性和可控性分析,得出可观可控系统,利用H∞滤波方法对其进行了仿真分析,仿真结果表明,能够改善低精度捷联惯导系统方位失准角的估计精度,并能有效抑制有色噪声及建模误差的影响,将其应用于低精度捷联惯导系统的初始对准是切实可行的。     

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.     

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。     

惯性导航系统非线性初始对准的LS-SVM方法研究

由陀螺仪和加速度计等惯性传感器组成的惯性导航系统,在进入导航状态之前必须进行初始对准.根据支持向量机强大的非线性映射能力,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的捷联惯导系统非线性初始对准方法.LS-SVM避开了经典支持向量机求解时的复杂优化运算,通过求解一组线性方程组就可以得到唯一的全局最优解,所以算法的复杂度大大降低,能更好的满足工程应用中的实时性要求.针对方位初始失准角为大角度时的捷联惯导系统非线性误差模型进行仿真分析,并在相同条件下与卡尔曼滤波方法作比较,结果表明LS-SVM在初始对准中的有效性和可行性.     

改进量测的车载捷联惯导/里程计组合导航算法

针对车载SINS/Odometer速度量测和位置量测组合导航算法的潜在缺陷,提出了改进量测算法.在分析里程计输出误差模型的基础上,将里程计标度因数误差和惯导系统安装偏差均列入状态变量,并将1 s内惯导位置增量和航位推算位置增量之差作为量测值进行组合导航.车载试验使用精度为0.02°/h的激光陀螺捷联惯导系统,采用该算法后行驶54 km,定位精度可达行驶里程的0.08％.离线分析进一步证实,改进算法可以快速估计出各项传感器误差、安装偏差和初始对准误差,从而保证系统的定位和定向精度.