组合导航初始对准无迹粒子滤波算法

针对GPS/SINS组合导航系统,提出了一种初始对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成初始对准.粒子滤波虽然不受非高斯、非线性限制,但存在粒子数匮乏、实时性差等问题.该方案采用粒子滤波的改进方法--无迹粒子滤波,来解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明:该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5′,北向失准角误差为2′,方位失准角误差为6′.     

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。     

水下航行器速度和姿态匹配的动基座快速对准滤波方法

研究了水下航行器动基座对准问题,建立了动基座对准误差模型,在对准时水下航行器在阵风、海浪的干扰下做直线加速运动,利用GPS提供的速度和姿态信息进行辅助对准,并建立了系统的观测方程.提出了一种基于四元数姿态更新的速度、姿态匹配方式的对准方法,并用该方法估计3个失准角.理论研究与仿真结果表明,该方法不但满足水平失准角估计的速度和精度要求,而且能快速、精确地估计出方位失准角.     

一种简捷的捷联惯导系统静基座快速对准方法研究

首先提出了一种简便的分析惯导系统可观测性的方法,然后基于该简化模型,提出了一种直接利用水平失准角速率估计方位失准角的方法.从而大大提高了惯导系统静基座初始对准的速度,计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于粒子群参数辨识法的SINS初始对准方法

针对基座摇摆运动条件下,用递推最小二乘参数辨识法对初始失准角进行估计时,存在方位失准角收敛速度慢、估计精度受到北向失准角估计精度影响等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的参数辨识法。该方法在保证初始对准精度的同时,直接以三个失准角作为待估参数对其进行估计,大大降低了方位失准角的估计时间。仿真结果表明,与递推最小二乘法相比,粒子群优化算法的方位失准角估计时间缩短了94.52%,水平失准角缩短了60%左右。     

大航向误差下动基座初始对准方法

针对大航向误差下捷联惯性导航系统(SINS)动基座初始对准问题,以方位失准角的三角函数作为状态变量进行建模,在指北方位坐标系下推导了系统的误差方程,并利用GPS提供的导航位置信息作为参考量,分别建立了粗对准和精对准的滤波模型。在粗对准完成后,失准角收敛至小角度范围,可利用经典的小角度惯导误差方程进一步进行精对准,提高精度。最后,动基座条件下的仿真结果表明了在较大的方位失准角下,系统各状态量的粗对准滤波精度可达到10-2量级甚至更高,且具有较快的收敛速度,验证了所提方案的正确性和有效性。     

基于简化CKF/降维CKF混合滤波的非线性对准技术研究?

为了降低非线性对准的计算量而不损失对准精度,针对容积卡尔曼滤波( CKF)采样点数与状态维数成正比、计算量较大的问题,提出了基于简化CKF/降维CKF混合滤波的非线性对准方法。利用大失准角模型和基于线性观测方程的简化CKF算法进行水平对准;使用大方位失准角模型和降维CKF完成精对准。仿真结果表明,该方法摆脱了CKF算法的“维数灾难”和降维CKF对准应用条件限制,能够完成任意失准角下的初始对准并获得较高对准精度,具有重要的工程应用价值。     

一种新的捷联惯导快速对准方法

为了提高初始对准的速度,将等效加速度计和陀螺误差作为观测量,提出一种快速对准的新方法。在常规方法的基础上,建立了等效加速度计和陀螺误差方程及新的观测方程,并分析了状态可观测度,推导了最优估计及对准精度。最后,进行了仿真,结果表明两者对准精度相当,时间上远远优于常规方法。该方法通过引入陀螺信息,充分利用了外部测量信息,加快了方位失准角的估计速度,有效缩短对准时间,具有重要的应用参考价值。     

一种粒子滤波SINS大方位失准角初始对准方法

针对捷联惯导系统大方位失准角的情况,分析了系统非线性误差模型,提出了基于最优重要性分布函数的序贯重要性采样粒子滤波(SIS-PF)初始对准方法,并进行了仿真研究.仿真结果表明,在大方位失准角初始对准中,基于最优重要性分布函数的序贯重要性采样粒子滤波器初始对准精度比无迹卡尔曼滤波器(UKF)提高了一个数量级,与序贯重要性重采样粒子滤波(SIR-PF)初始对准相比,该方法不但精度高,而且计算量小.     

舰载武器SINS非线性传递对准模型及滤波算法

为了满足舰载武器初始对准高精度和快速性的要求,更好地解决舰载武器在大失准角情况下的传递对准问题,提出了一种结合基于四元数的非线性传递对准模型与非线性无迹卡尔曼滤波（UKF）算法的方法,推导并建立了舰载武器捷联惯导系统（SINS）的非线性误差模型。该模型采用姿态四元数表示姿态误差,以提高姿态解算时的快速性和精度,选用速度加姿态作为量测量,以提高系统的可观测性,采用奇异值分解（SVD）方法解决了方差阵的病态问题,以确保算法的鲁棒性,仿真结果表明,该方法不仅解决了舰载武器在大失准角情况下的传递对准问题,而且能够有效提高传递对准的精度和快速性,其计算精度和对准时间满足系统设计要求。