基于新息自适应滤波的惯性测量单元误差在线标定方法研究

考虑到空天飞行器飞行环境和运动特性下导航传感器误差的噪声统计特性不可能完全精确已知,若使用常规卡尔曼滤波进行在线标定,将会导致滤波精度下降甚至发散。设计一种基于新息自适应滤波方法的惯性测量单元(IMU)误差在线标定方案和算法,克服常规卡尔曼滤波需预先知道噪声统计特性的不足,设计包含IMU安装误差、刻度因子误差和随机常值误差在内的27维高阶状态变量的误差标定模型,分析提出可同时对系统噪声和量测噪声协方差矩阵进行动态调整的新息自适应滤波在线标定算法。仿真验证实验表明,相较于采用常规卡尔曼滤波以及Salychev O自适应滤波算法进行在线标定,所设计的新息自适应滤波在线标定方法能更有效实现对IMU误差的动态标定及补偿,进一步提高了惯性导航系统精度。实物验证实验表明,该方法可有效标定IMU误差残差,提高导航精度,为工程应用带来较大便利。     

弹道导弹SINS/CNS组合导航系统建模与性能仿真

针对弹道导弹在工程实际中噪声特性的不确定性及其引起的模型误差,本文提出了一种适用于弹道导弹的SINS/CNS组合导航方案。该方案融合了简单组合模式和基于全面最优校正的组合模式特点,采用自适应卡尔曼滤波来保证滤波的稳定性和鲁棒性,并根据导弹的飞行弹道,建立了合理、完备的弹载导航星表。仿真验证结果表明,该导航方案可以达到全面提高弹道导弹导航参数精度的目的。     

战术弹道导弹SINS/GPS组合制导研究

研究了如何在战术弹道导弹 SINS上添加 GPS实现组合制导 .系统分析了战术弹道导弹 SINS/ GPS的不同组合模式及相应的数学模型 .分析了传统的卡尔曼滤波器算法的自身缺陷 ,设计了具有自动跟踪噪声统计性能的自适应卡尔曼滤波器 ,这种算法可以部分消除由于噪声统计性能的不确定性而对卡尔曼滤波器产生的不良影响 ,提高卡尔曼滤波器的滤波性能 .针对传统的卡尔曼滤波算法计算量大的缺点 ,将大系统分为若干个子系统 ,推导出了逐次正交化分布式卡尔曼滤波器算法 ,既保证了精度 ,又大大减少了计算量 .还分析了战术弹道导弹 SINS/ GPS组合制导的引入时机、制导方案的选择、对 SINS的校正方法 ,最后确定出了最可行的制导和校正方案     

粒子滤波在捷联惯导系统非线性对准中的应用

首先建立了捷联惯导系统(SINS)的误差模型,接着介绍了粒子滤波的基本原理和算法,并对SINS误差模型进行了理论分析.然后基于非线性SINS误差模型的特点和实时性要求,采用了粒子滤波和卡尔曼滤波相结合的方法对SINS进行非线性对准.最后,计算机仿真结果表明了该方法的有效性,满足对准精度要求.     

关于GPS导航计算的改进自适应卡尔曼滤波方法

针对高动态GPS导航不易确定系统噪声和观测噪声的特点和在实际应用Sage算法估计噪声一阶矩时出现一个小误差影响结果准确度的问题,提出了基于Sage自适应卡尔曼滤波算法的改进方法和同步并行Sage自适应滤波结构,大大提高了滤波的精确度和准确度.     

方差模糊自适应卡尔曼滤波及其应用

卡尔曼滤波用于高机动目标跟踪随滤波时间的增大,滤波方差及增益对目标机动噪声的适应性差,滤波误差较大.文中研究了一种方差模糊自适应卡尔曼滤波技术,根据滤波新息幅值大小直接调解滤波方差,强化了滤波算法对目标机动噪声的适应能力.仿真结果表明,改进的算法稳定性高,精度得到明显改善,用于高机动目标跟踪拦截系统效果较好.     

一种实时自适应卡尔曼滤波技术在GPS 导航系统中的应用

基于卡尔曼滤波的理论,将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和,建立线性卡尔曼滤波模型.为了避免滤波发散,文中采用一种修正的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果证明该算法具有稳定好,效率高,精度高的特性,克服了发散的缺点,具有很强的自适应性.     

SR-CDKF在组合导航直接法滤波中的应用

为了解决SINS/GPS组合导航系统姿态、速度和位置等导航参数的非线性估计问题,提出了一种基于平方根中心差分卡尔曼滤波(SR-CDKF)的直接式滤波估计方法。系统状态方程选取惯导力学编排方程,系统状态向量和观测向量分别选取SINS导航参数和GPS输出参数,构建了SR-CDKF滤波器。该滤波器可以使导航参数动态过程得到直接反映,并使得直接式滤波计算流程得以实现。以MATLAB中areoblk_HL20模块为基础构建了仿真系统并进行了仿真。仿真结果表明,该算法具有较高的滤波精度、良好的滤波收敛性和稳定性,能使非线性模型下SINS/GPS组合导航系统的导航要求得到满足。     

弹道导弹捷联惯性导航系统误差传播模型

弹道导弹捷联惯性导航系统(SINS)的误差是由陀螺仪和加速度计交叉影响产生的,与平台误差传播过程有本质区别,本文针对弹道导弹捷联惯性系统的实用模型开展了研究,得到了离散形式的误差传播,通过该模型建立的离散卡尔曼滤波仿真表明,模型准确地反映了捷联惯性导航系统的误差,为组合制导和提高射击精度研究提供了有利条件。     

基于改进自适应滤波算法的在线标定技术研究

考虑到火箭炮工作环境复杂多变,弹载捷联惯导系统的状态噪声及量测噪声难以精确预知,若标定过程中采用标准卡尔曼滤波肯定会影响标定的效果。针对这一问题,在Salychev O自适应滤波算法的基础上提出了一种改进自适应滤波算法。该算法可实时估计和修正系统状态噪声及量测噪声协方差阵,并通过在量测噪声协方差阵估计过程中加入阈值因子,可有效抑制较大量测误差对滤波的影响。通过建立在线标定误差模型、滤波模型及补偿模型,采用改进自适应滤波算法对弹载捷联惯导系统进行在线标定,仿真结果表明,相较于标准卡尔曼滤波及Salychev O自适应滤波算法,采用该算法对惯性器件误差参数的标定效果更好。