SUKF滤波在SINS大失准角初始对准中的应用研究

针对捷联惯导系统在大失准角初始对准过程中的非线性滤波问题,提出了基于Scaled UT变换的Scaled-Unscented卡尔曼滤波(SUKF),并将SUKF应用到基于四元数误差的非线性对准模型中.在仿真中对比了SUKF和扩展卡尔曼滤波(EKF),结果表明,在大失准角的情形下,SUKF比EKF对准速度更快,估计精度更高.     

简化SPKF在捷联惯导系统非线性对准中的应用

基于欧拉平台误差角的概念,建立了大失准角条件下的激光捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,深入研究了Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)及其在大失准角对准中的应用.针对对准模型的特性,推导了SPKF简化算法,进行了静基座下基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、简化SPKF的SINS初始对准仿真.仿真结果表明简化型SPKF能有效克服EKF的不足,具有更高的估计精度,且减少了计算量,是SINS非线性对准的一种理想的方法.     

Sage_Husa自适应滤波在大方位失准角初始对准的研究

由于光纤惯导系统导航精度不高,方位角常为大角度,因此系统初始对准的滤波方程为非线性的,为改善非线性模型下初始对准的精度,提出了一种改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波方法并应用于光纤惯导系统初始对准中。建立了大方位失准角初始对准的非线性误差模型,给出了Sage_Husa自适应卡尔曼滤波方程,对Sage_Husa自适应卡尔曼滤波不适合用在非线性滤波的缺陷进行了改进,建立系统噪声统计的估值器,对非线性误差方程进行了改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波仿真。仿真结果表明:改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波能够很好地处理初始对准中的非线性问题,提高初始对准精度,方位失准角误差估计精度较EKF提高27%。     

基于多新息强跟踪SINS大失准角初始对准研究

利用衰减记忆多新息强跟踪反馈校正卡尔曼滤波,设计了无需粗对准的捷联惯导大失准角初始对准算法。采用反馈校正卡尔曼滤波和新息正交性跟踪,将捷联惯导对准前的非线性大失准角快速校正成小失准角,对准过程引入了具有衰减记忆功能的多新息,改善了卡尔曼滤波反馈校正状态跟踪能力。     

基于四元数的SINS静基座大方位失准角误差建模

针对经典大方位失准角条件下捷联惯导系统(SINS)非线性初始对准模型不能精确表达姿态误差的传播特性,依据惯导系统姿态的旋转矢量表示法,提出了基于四元数微分方程推导的姿态误差模型,模型最终的表达也由欧拉角微分方程给出。基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的静基座对准试验表明新的姿态误差模型对方位角失准角范围要求由10°内放宽到25°内,提高了在大方位失准角条件下初始对准的精度,表明模型的准确性有明显提高。     

基于强跟踪GHF的里程计辅助SINS动基座对准研究

为提高车载捷联惯导系统动基座初始对准精度,提出了一种强跟踪降维高斯-厄米特非线性动基座初始对准算法。里程计辅助捷联惯导粗对准后水平姿态误差角为小角度,里程计辅助捷联惯导动基座对准模型简化为大方位失准角非线性模型,采用降维高斯-厄米特滤波(GHF),以少数非线性状态积分点估计整个系统状态,减少计算量,应用强跟踪滤波,提高系统对突变的滤波状态的跟踪能力。实验表明,应用强跟踪降维高斯-厄米特滤波提高了动基座初始对准精度,减少了计算量,提高了滤波的稳定性。     

简化SSUKF在车载SINS行进间对准中的应用

基于大失准角条件下的非线性初始对准误差模型,通过捷联惯导系统 (SINS)与全球定位系统 (GPS)的速度和位置匹配实现SINS行进中初始对准.为了降低滤波计算量,根据系统噪声为复杂加性噪声、量测噪声为简单加性噪声且量测方程是线性方程的特点,采用计算量小的简化超球面无迹卡尔曼滤波(SSUKF)对车载SINS进行行进间初始对准.最后进行SINS行进中初始对准仿真试验,结果表明大失准角条件下的SINS误差模型和简化SSUKF滤波估计法不仅适用于大失准角,同样适用于小失准角和大方位失准角.本对准方案可提高车辆机动能力.     

任意失准角下初始对准系统的建模和仿真

初始对准是捷联惯导系统中关键技术之一.传统对准模型的建立,通过在理想的导航方程中,增加状态向量的扰动来实现,但只局限于小失准角的模型建立中,对大失准角情况下的模型建立并不适用.在综合其他非线性模型建立的基础上,充分考虑了各种影响因素,推导了初始偏差角为任意失准角时的非线性模型,并分析该模型在任意失准角非线性模型和小失准角线性模型之间的关系;随后针对静态小失准角条件下,对其简化对准模型进行了推导,并采用Kalman滤波方法对模型进行了状态估计,计算结果表明能较好地实现状态收敛;最后对其他非线性情况下的对准进行了初步探讨.     

健康管理对老年冠心病危险因素治疗及控制率影响

捷联惯导系统(SINS)静基座初始对准中,过高的陀螺噪声不但导致系统状态方程非线性,也会使对失准角的估计不能收敛到真值.因此,提出了一种磁强计辅助对准方法,对系统观测方程的分析证明了该方法不仅可提高滤波精度,同时还可对磁场强度和磁倾角进行估计.非线性滤波采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF),SRUKF与无迹卡尔曼滤波(UKF)滤波精度相当,优于扩展卡尔曼滤波(EKF).相比UKF,SRUKF具有更高的计算效率和稳定性.仿真结果表明,该算法在陀螺噪声较高的情况下仍能满足SINS初始对准要求.     

插值粒子滤波在静基座捷联惯导系统初始对准中的应用研究

推导了大方位失准角条件下,捷联惯导系统(SINS)静基座初始对准非线性误差模型,提出一种基于插值粒子滤波(DDPF)的 SINS 静基座初始对准方法。分析了插值非线性滤波原理,结合插值滤波和粒子滤波的特点,利用二阶插值滤波算法得到粒子滤波的重要性密度函数。 在静基座状态下分别基于 DDF 和 DDPF 滤波算法进行初始对准仿真实验。仿真结果表明,大方位失准角的情况下,DDPF 非线性滤波具有更快的收敛速度和更高的对准精度。