车载远程制导导弹传递对准方法研究

针对陆基武器捷联惯导的快速精确初始对准问题,对车载武器在俯仰机动下的传递对准方法进行了研究。首先,以发射车定位定向系统作为主惯导,根据“速度+姿态阵”匹配传递对准原理,建立了子惯导姿态误差方程和速度误差方程;其次,基于可观测性矩阵奇异值分解的可观测度分析方法,分析了仅有俯仰机动时各状态变量的可观测度;最后,对所提出方法的对准精度进行仿真计算,其结果表明,状态变量的估计效果与可观测度分析一致,对准误差在10s内达到角分级。     

联邦模糊自适应卡尔曼滤波在速度+姿态传递对准中的应用

在系统动态模型和噪声统计特性无法完全获得的情况下,通过调整卡尔曼滤波器的相关参数提高弹载子惯导对准性能,其效果是很有限的,采用联邦模糊自适应卡尔曼滤波方法进行速度＋姿态匹配传递对准,并对算法进行了可行性分析与仿真验证。仿真结果表明,在系统动态模型和噪声的统计特性不确定的情况下,速度+姿态匹配传递对准的联邦模糊自适应卡尔曼滤波短时间内能够较好地估计出弹载子惯导的初始姿态失准角,是一种非常有效的信息融合方法。     

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...     

传递对准中时间延迟的补偿方法

在机载战术导弹动基座传递对准过程中,主惯导数据传递给弹载计算机有时间延迟因而会影响传递对准中卡尔曼滤波器的收敛速度和精度.研究分析了从机载火控计算机所传递的主惯导数据以及这些数据的延迟时间,提出直接利用主惯导姿态四元素、载机角速度和延迟时间等主惯导数据进行四元素计算,得出延迟后的主惯导姿态四元素,进而获得补偿后的量测失准角的算法,并建立基于"速度 姿态"匹配方式的传递对准仿真模型进行验证,仿真结果表明该算法能有效的抑制时间延迟所造成的影响.     

基于光学测角和无线数据传输技术的传递对准

为了解决动基座传递对准中航向角估计困难的问题,提出了基于光学测角和无线数据传输技术的传递对准技术方案。通过对航母舰体挠曲变形模型的建立和对光学测角原理的分析,构建了相应的卡尔曼滤波器。仿真结果表明,利用卡尔曼滤波能够估计出姿态误差角和光学测量装置自身的等效零偏。当对光学测量装置的等效零偏补偿之后,航母在匀速航行条件下,姿态误差和速度误差都可以得到快速的收敛,其中航向角误差可以在4 s内收敛到0.7'以内,明显提高了子惯导航向角的对准速度。     

弹载SINS摇摆基座对准仿真研究

为了分析导弹在风干扰下的摇摆运动,解决弹载捷联式惯性导航系统(SINS)摇摆运动下的对准技术,结合实际工程应用,提出了一种弹载SINS摇摆基座对准仿真方法.利用机械系统力学自动分析软件(ADAMS)建立了导弹的物理模型,给出了在风干扰下导弹的速度变化曲线和姿态变化曲线,并以此作为验证对准算法的数据来源.对准方案分为解析粗对准和滤波精对准两个过程,粗对准利用惯性器件的输出在最短的时间内为精对准提供姿态角的初始值,精对准利用滤波技术对粗对准结束后SINS的姿态误差角进行精确估计并补偿.最后的仿真结果验证了方案的可行性,在1分钟内俯仰角和滚转角的估计精度能够满足某导弹的性能要求.     

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.     

IMU/GPS/DCM组合导航系统全组合算法研究

通过分析姿态组合算法中平台误差角与姿态误差角物理意义的不同,推导并得到了二者之间的转换关系;利用联邦滤波技术,设计了弹载IMU/GPS/DCM组合导航系统,其中IMU为战术级捷联式惯导系统,GPS为普通民用级;仿真结果表明在元器件精度很低的情况下,使用文中的算法及系统设计依然可以实现高精度导航;组合导航系统的姿态误差角可控制在10角分左右,位置精度在3 m以内,具有较高的实际应用价值。     

快速传递对准中时间延迟误差补偿方法

传递对准是机载、舰载武器装备惯导系统首选的初始对准方法,传递对准时主惯导系统的信息在传递给子惯导系统时存在一定的时间延迟,会极大地影响传递的精度.以"速度+姿态"匹配快速传递对准为例,提出了一种利用主惯导姿态矩阵预测来解决快速传递对准中主惯导数据时间延迟的方法,并对该方法进行了仿真.仿真结果表明,该方法可以有效地提高初始对准的精度.     

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。     

激光陀螺单轴旋转惯导系统多位置对准技术研究

激光陀螺单轴旋转惯导系统初始对准精度受陀螺漂移和加速度计零位的限制,为了减少对准误差,对多位置对准技术进行了研究。给出了单轴旋转惯导系统误差方程,利用奇异值分解的方法,对多位置对准时的系统各状态变量的可观测性进行分析,利用卡尔曼滤波仿真研究了多位置对准过程中方位失准角估计误差收敛情况,系统地分析了卡尔曼滤波器参数P0、...     

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.     

Random weighting estimation for systematic error of observation model in dynamic vehicle navigation

The Kalman filter requires kinematic and observation models not contain any systematic error. Otherwise, the resultant navigation solution will be biased or even divergent. In order to overcome this limitation, this paper presents a new random weighting method to estimate the systematic error of observation model in dynamic vehicle navigation. This method randomly weights the covariance matrices of observation residual vector, predicted residual vector and estimated state vector to control their magnitudes, thus governing the random weighting estimation for the covariance matrix of observation vector. Random weighting theories are established for estimations of the observation model’s systematic error and the covariance matrices of observation residual vector, predicted residual vector, observation vector and estimated state vector. Experiments and comparison analysis with the existing methods demonstrate that the proposed random weighting method can effectively resist the disturbance of the observation model’s systematic error on the state parameter estimation, leading to the improved accuracy for dynamic vehicle navigation.     

制导火箭弹传递对准时间同步研究

为解决制导火箭弹传递对准中主子惯导信息时间不同步问题,分析了主惯导参考信息时间延迟对传递对准的影响,给出了时间延迟的补偿方法。该方法先将时间基准统一到主惯导参考信息到来时刻进行卡尔曼滤波,再通过时间更新得到当前时刻子惯导的误差估计值。仿真结果表明该方法能够有效地解决时间延迟问题,且易于工程实现。     

The estimation and control of terrestrial inertial navigation system errors due to vertical deflections

Deflections of the vertical introduce errors into terrestrial inertial navigation systems. In many situations, these errors prove to be intolerable. However, if vertical deflection data are available prior to a mission, this information can in principle be used to reduce the navigation system errors. It is assumed that measurements of vertical deflections plus noise are available at equally spaced points on a square grid. The accuracy to which the Schuler loop errors can be controlled, given this set of measurements, is bounded by the accuracy to which the uncontrolled Schuler loop errors can be estimated given the same set of measurements. Thus lower bounds on the accuracy of the compensated system may be established by obtaining the optimal error covariances of the equivalent estimation problem. It is shown that the estimation problem can be modeled as a linear smoothing problem if the vehicle travels at a constant heading and at a constant velocity. The appropriate error covariances are found using the known techniques of optimal linear estimation theory, Kalman filtering and smoothing, both at and between the grid points.     

高超声速飞行器惯导系统误差参数两次优化辨识方法

为满足高超声速飞行器高精度和高可靠性的导航要求,提出一种在发射惯性系下利用智能优化算法实现捷联惯性系统误差参数两次优化辨识的方法.建立惯性测量单元(IMU)误差补偿模型和完整的非线性捷联惯性系统导航模型,为数值优化计算提供准确的模型基础.基于SINS/GPS/CNS组合导航系统信息,建立陀螺仪误差优化模型和加速度计误差优化模型,采用两次优化策略分步估计捷联惯性系统误差参数:首先利用粒子群算法对陀螺仪误差参数进行优化辨识和补偿;然后利用粒子群算法对加速度计误差参数进行优化辨识.仿真结果表明,基于组合导航系统信息和非线性优化模型,两次优化辨识方法能够在线辨识出高精度的捷联惯性系统误差参数,陀螺仪和加速度计优化参数值的相对误差均在20%以内,从而有效提高了高超声速飞行器导航精度.     

高动态GPS/INS组合导航中时间延迟软硬件 补偿算法研究

为了解决高动态条件下GPS/INS组合导航中由于两种导航系统时间异步,卫星导航信息滞后导致导航精度下降的问题,分别提出了利用GPS串口延迟时间段内SINS解算出的导航信息变化量来补偿延迟段内误差的硬件补偿方案和基于卡尔曼滤波对SINS频漂进行估计,采用多项式拟合得到融合点处的SINS计算伪距的软件补偿方案.通过建立模型完成了对SINS频漂量及其他误差量的闭环滤波估计及修正.设计了高动态飞行仿真试验,试验结果表明:补偿后的组合导航系统水平位置精度达到±0.12′;速度稳定后精度达到0.45 m/s.该方法缩短了误差的收敛时间,抑制了飞行状态突变的情况下滤波结果出现跳变剧烈等不利现象的发生,提高了组合导航系统的精度和性能.     

无人机动态空中对准算法及性能仿真研究

关于无人机导航精度优化问题,高空长航无人机航行时间长,而惯导误差随时间积累,所以长航时无人机在进入目标区域进行SAR(合成孔径雷达)侦察时产生导航误差,不能满足匹配要求,所以必须进行空中对准,以提高导航系统精度。为了有效提高对准的精度,明确载体机动对对准效果的影响,设计了高空长航无人机机动对准方案,在建立SINS/GPS速度和位置组合模式的卡尔曼滤波器模型的基础上,综合分析比较了不同机动方式对对准效果的影响。仿真结果证明,在速度位置组合模式下,"S"机动方式对空中对准的效果改善最大,且机动强度对对准效果也有影响;仿真结论为后续研究无人机长航时保持惯导精度提供重要参考依据,对提高组合导航性能具有重大意义。