双位置初始对准技术在车载捷联惯导系统中的应用研究

针对车载捷联惯导系统的特点, 采用双位置初始对准的技术方案实现其初始对准.重点介绍了双位置初始对准及陀螺测漂的基本原理, 进行了大量的实验研究, 并采用改良卡尔曼滤波算法进行实验数据的处理.实验结果表明, 双位置对准方案消除了陀螺常值漂移和加速度计零偏对对准精度的影响, 提高了对准精度, 并且在对准的同时标定出陀螺常值漂移和加速度计零偏, 在导航状态给以补偿, 有效地提高了导航定位精度.     

车载激光捷联惯导系统双位置对准研究

提出了适用于车载激光陀螺捷联惯导系统的双位置对准方法,该方法选取水平陀螺中性能较好的一个陀螺用于初始对准,使得航向角对准精度不受性能差的陀螺影响.双位置对准方法能够实现加速度计常值偏置和陀螺常值漂移的补偿,为导航精度提高创造有利条件.文中还对双位置对准方法的误差进行了分析.     

双轴旋转惯导系统转位方案仿真分析

针对双轴旋转惯导系统转位方案的设计问题,分析旋转式惯导系统自动补偿导航误差的本质,建立旋转式惯导系统误差模型,推导出初始对准状态方程和量测方程,提出16次序和32次序两种转位方案,在两种方案下对陀螺常值漂移引起的导航误差传播特性进行仿真分析,并对两种方案下的初始对准过程进行仿真。研究表明：与16次序转位方案相比,32次序转位方案能更好地补偿陀螺常值漂移引起的导航误差,初始对准过程中对天向陀螺常值漂移的估计精度更高,因此,32次序转位方案优于16次序转位方案。     

激光捷联惯导系统线振动基座下误差参数辨识仿真

本文对振动基座和静态基座下激光陀螺捷联惯导系统对准过程进行了仿真。主要对比了两种情况下激光陀螺漂移误差和加速度计偏置误差的收敛速度和收敛精度。结果表明,同静态二位置情况相比,振动环境下,系统可观测程度有明显改善,加速度计偏置收敛速度提高近一倍,陀螺漂移收敛速度也有提高,并且振动环境下的仿真更接近惯导系统工作状态,具有较强的实用价值。     

基于方位装订的弹载捷联惯导初始对准技术研究

研究了基于方位装订的弹载捷联惯导系统的初始对准问题。首先推导了方位角误差和失准角误差的关系,在此基础上,提出了增加方位角误差作为观测量的观测方程,建立了基于方位装订条件下的卡尔曼滤波方程,并用奇异值分解的方法分析了系统的可观测性和不可观测状态变量,结果表明陀螺漂移均可观测,而加速度计零偏均不可观测;计算机仿真结果表明该初始对准方法收敛速度快,对准精度高。     

惯导系统在动基座上的对准研究

动基座上惯导系统初始对准，系统信噪比弱，干扰信号强度较大，有用量测信号强度小，对准过程收敛慢。为提高惯导系统在动基座上的对准精度及对准快速性，设计了基于位置信息观测及递推滤波参数估计的对准方案，通过开路粗对准及舒拉调谐闭路估计精对准，实现游移方位惯导系统在动基座上的平台调平、航向确定及陀螺漂移测定，车载试验结果表明，所设计的方案，达到了较好的效果。     

激光捷联惯导系统自对准技术研究

针对某型号激光捷联惯性导航系统设计了一种方位自对准方法,该方法通过自对准回路,滤波处理加速度计输出信号,从而完成初始对准过程.本文详细描述了该自对准方法的原理、设计过程,给出了自对准设计结果,并介绍了自对准仿真试验和系统实验室静态、车载等试验验证情况.试验结果表明,在存在人员走动、阵风、发动机振动等干扰条件下,激光捷联惯导系统能够完成方位自对准,并且能够达到很高的对准精度.本文给出的自对准方法可以解决捷联惯导系统方位自对准问题,具有工程实用价值.     

激光捷联惯导系统自对准技术研究

针对某型号激光捷联惯性导航系统设计了一种方位自对准方法，该方法通过自对准回路，滤波处理加速度计输出信号，从而完成初始对准过程。本文详细描述了该自对准方法的原理、设计过程，给出了自对准设计结果，并介绍了自对准仿真试验和系统实验室静态、车载等试验验证情况。试验结果表明，在存在人员走动、阵风、发动机振动等干扰条件下，激光捷联惯导系统能够完成方位自对准，并且能够达到很高的对准精度。本文给出的自对准方法可以解决捷联惯导系统方位自对准问题，具有工程实用价值。     

传递对准中主惯导参考信息滞后处理方法研究

给出了传递对准过程中补偿主惯导系统( MINS)输出数据延迟的方法。该方法在子惯导系统( SINS)获得主惯导的参考数据时，将时间基准统一到主惯导数据对应时刻进行卡尔曼滤波处理，通过时间更新得到当前时刻的子惯导误差估计值。计算机仿真结果表明对数据滞后进行补偿后改善了传递对准的性能。在要求快速高精度对准的情况下，考虑主惯导参考数据滞后是必要的。     

平台惯导系统初始自对准技术研究

研究了平台惯导系统初始自对准技术，实际上是采用任意双位置平台方位锁定。首先介绍自对准原理，然后进行详细理论分析，最后以某型号平台惯导系统为应用，介绍初始对准调试情况。对应于系统随机漂移为０．０５度／ｈ，平台方位自对准精度达到１７．４２秒，且重复性较好，自对准调试结果得到光学传递对准的检验。随后进行车载导航实验，导航精度达到４．５５ｎｍ／ｈ。     

基于逆向导航算法的捷联式惯性导航系统改进优化对准方法

快速性和精度是捷联式惯性导航系统动基座初始对准的重要指标。优化对准方法（OAM）在短时间内难以获取足够多的观测信息,导致对准性能降低。针对此问题,提出一种基于逆向导航算法的改进动基座初始粗对准（IMCA）方法。通过逆向导航算法对存储的陀螺仪和加速度计数据进行虚拟延长并加以反复利用,扩展积分区间长度,以构建新的观测矢量、实现对准精度的提升。推导了载体坐标系下的OAM,分析了观测矢量包含的信息量对姿态确定精度的影响。基于车载实测数据,分别利用OAM和IMCA方法进行动基座初始对准试验,结果表明：相比于OAM,IMCA方法可在相同条件下实现更高精度的初始对准;IMCA方法应用在载体坐标系下动基座初始对准中是可行、有效的。     

基于RBF网络的低成本惯组中陀螺仪的温度补偿

针对在低成本捷联惯性导航系统中动力调谐陀螺仪的输出信号随温度漂移严重的问题,使用径向基函数神经网络进行补偿.采用RBF神经网络建立温度补偿模型,以温度信号为网络的输入训练样本,以陀螺仪的温度漂移为网络的目标输出.神经网络的结构为输入层和输出层各有1个节点,中间隐层含有4个节点,隐层节点的聚类中心均匀分布在温度的变化范围之内.结果表明,该方法能有效将低成本惯组中动力调谐陀螺仪输出信号中的温漂误差减小一个数量级以上,从而提高惯组的导航精度.     

光纤惯组温度补偿模型和测试技术研究

光纤惯性导航系统中的光纤陀螺和石英加速度计的漂移受温度变化影响显著,导致其在导航系统中的应用受到各种制约。现在工程上采用的温控技术虽然保证了光纤陀螺工作环境温度的稳定,但其需要在陀螺内增加温控设置,并对设置的温度控制性能提出了较高的要求,这样必定会增加光纤陀螺的体积、质量和成本,同时温控精度也受到制约。提出了一种基于光纤惯性测量组合的温度补偿模型,并设计相应的试验方法对陀螺仪和加速度计的零偏和标度因数进行了温度补偿。试验验证,提出的温度模型准确有效,有利于补偿因温度变化引起的加速度计和陀螺仪的零偏和标度因数影响,达到提高惯性导航系统的导航精度的目的。     

基于遗传小波神经网络的GPS/SINS 组合导航系统算法

针对GPS/SINS组合导航系统在实际应用中遇到的问题,将小波神经网络的非线性预测算法与遗传算法结合,提出一种基于遗传小波神经网络预测的SINS误差反馈校正方法。对基于遗传算法的小波神经网络学习方法进行研究,并确定该神经网络的结构模型;当GPS信号有效时,根据GPS/SINS组合导航输入输出信号获取神经网络的训练样本,进行在线神经网络训练,得到最优的神经网络模型参数;当GPS信号中断时,根据已经训练好的神经网络模块预测出GPS信号失锁时SINS的位置误差、速度误差和姿态误差,并对SINS进行误差校正得到较为准确的导航参数。仿真实验结果证明,该算法可有效提高GPS观测数据不可靠时导航参数的精度。     

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。     

捷联惯导系统传递对准中的时间补偿算法

为了减小或消除时间延迟的影响,提高系统动基座传递对准精度,提出了一种捷联惯导系统传递对准过程中对主、子惯导间信息传输时间延迟的补偿算法。该算法利用子惯导导航解算过程中的相关数据和延迟时间,对传递信息中因时间延迟产生的误差进行补偿修正,并用修正后的主惯导信息进行动基座传递对准。车载试验结果证明,该方法可有效提高系统传递对准精度,减小传递对准时间,补偿算法有效可行。     

传递对准中主惯导数据延时的LCKF算法研究

瞄准吊舱进行传递对准时,主惯导数据到达吊舱惯导系统存在延时,影响滤波收敛速度和估计精度。文中提出了一种基于延时卡尔曼滤波的主惯导数据延时补偿算法(LCKF算法),将时间基准统一到主惯导数据时刻进行卡尔曼滤波,修正子惯导姿态信息,再利用子惯导的实时IMU数据进行捷联更新,获得子惯导当前时刻的姿态信息。基于比力积分匹配传递对准,对LCKF算法进行仿真,结果表明该方法明显提高了传递对准收敛速度和估计精度。     

基于尺寸效应在线补偿的旋转捷联惯性导航系统初始对准

在旋转捷联惯性导航初始对准过程中,尺寸效应带来的加速度测量误差影响对准精度,为此提出一种基于尺寸效应在线估计与补偿的旋转调制初始对准方法。建立旋转调制初始对准的最优估计模型,并阐述旋转调制对初始对准的误差抑制机理;分析尺寸效应对加速度计输出的影响规律,推导出尺寸效应误差数学模型,将内杆臂长度参数扩展至初始对准状态空间,在初始对准最优估计过程中估计出内杆臂长度,同时在滤波模型中补偿尺寸效应误差。对旋转捷联惯性导航系统进行了实验,结果表明,内杆臂长度得到在线估计,通过尺寸效应补偿提高了旋转调制初始对准精度。     

基于神经网络的导弹惯性器件故障预报系统研究

在导弹武器系统当中,及时准确地故障预报对提高导弹的安全性具有极其重要的意义.针对导弹惯性器件故障预报系统的设计要求,考虑到神经网络用于故障预报的优点,在神经网络技术应用于导弹惯性器件的故障预报过程中提出了神经网络的训练算法,把神经网络、预测理论和故障诊断系统有机结合起来建立了一个故障预报系统,利用该系统选取神经网络预测模型对某导弹陀螺随机漂移进行建模和分析,实现了故障预报.实例预测结果证明,给出的神经网络预测模型和训练算法是可行的.