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.     

基于UKF的MEMS捷联惯导传递对准方法

在飞行器导航系统优化问题的研究中,为解决MEMS捷联惯导(SINS)传递对准精度低和对准时间长的问题,提出了一种采用无迹卡尔曼滤波(UKF)的MEMS-SINS传递对准方法.首先利用欧拉平台误差角表示主子惯导坐标系之间失准角的方法,建立MEMS-SINS传递对准的大失准角误差模型.然后对建立的模型采用UKF滤波算法,使用确定性样本的方法来处理传递对准模型的非线性问题.最后对提出的传递对准方法进行仿真验证,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)进行比较.仿真结果表明:在传递对准过程中,UKF获得了比EKF更好的对准精度和更短的对准时间,基本满足了战术级导航系统传递对准的精度要求.     

舰载条件下一种新的传递对准方案与仿真研究

传递对准是战术舰载武器惯导系统初始对准的一种有效方法;针对舰载捷联惯导系统的初始对准问题,提出了一种新的动基座快速传递对准方案——速度+角速度匹配方案;给出了这种方法的数学模型,采用一种简单的航行轨迹,在三种典型的海况下,对这一传递对准方法中子惯导姿态误差角,速度误差和舰船甲板变形进行了卡尔曼滤波估计及精度分析;研究结果表明,速度加角速度匹配方法具有稳健的对准精度和快速性,估计精度随海况变化不大。     

主–从滤波器设计及其在传递对准中的应用

本论文研究主一从自适应卡尔曼滤波器的设计及其在动基座传递对准中的应用．对于舰载惯性导航系统,利用速度加角速度匹配方案能够实现快速对准,然而该方案对船体挠曲变形比较敏感,若处理不当将造成对准精度下降．本文将挠曲变形视为对准过程中观测量的不确定性干扰噪声进行处理,并且利用方差匹配策略设计了主一从自适应滤波器,这两个滤波器并行运算,其中主滤波器用于估计惯性导航系统的状态,从滤波器用于估计噪声的统计特性．仿真结果表明,在对准模型存在未知的随机系统噪声时,所设计的滤波器能够快速且准确地估计出失准角,符合传递对准在快速性和精度方面的需求．     

基于UKF的捷联惯导大失准角初始对准方法

研究自主水下航行器,位置速度匹配中的误差需要补偿.捷联惯导大失准角误差传播特性是非线性的.为了提高捷联惯导大失准角初始对准精度,提出了一种基于UKF的捷联惯导初始对准的方法.由于对大失准角下SINS的非线性误差模型和系统噪声和观测噪声为加性的特点,给出了一种简化的Unscented卡尔曼滤波递推算法,并提出在精对准阶段采用多次精对准提高大初始失准角下SINS对准精度进行仿真.仿真结果表明,在GPS辅助下,使捷联惯导方位角误差减少,采用改进方法,也可获得较高的对准精度.     

LS-SVM在车载SINS大方位失准角传递对准上的应用

针对车载捷联惯导系统工作环境恶劣且子惯导系统精度低,使用传统的Kalman滤波进行传递对准存在精度低、实时性差的问题。根据车载特殊环境提出了一种基于LS-SVM的大方位失准角速度匹配传递对准方法,采用传统Kalman滤波器的输入输出样本对LS-SVM滤波器进行训练,避开了经典SVM求解时的优化运算,使其复杂度大大降低。在相同条件下与传统Kalman滤波仿真结果对比,LS-SVM方法的引入可以使系统对准时间缩短近50%,并适当提高了系统的对准精度。     

小波网络辅助卡尔曼滤波的捷联惯导传递对准

初始对准精度是捷联惯导系统的主要误差来源之一;针对舰载机捷联惯导的传递对准模型准确建模困难,且测量噪声和过程噪声随舰船动态而变化,这样就会降低滤波的精度,卡尔曼滤波有一定的局限性,提出了将小波神经网络辅助卡尔曼滤波器用于惯导系统的传递对准;把能直接影响卡尔曼滤波估计误差的参数作为网络的输入,进过样本训练后,把网络的输出与经过卡尔曼滤波得到的结果相加,实现了捷联惯导的传递对准的滤波功能;这种新算法在实际应用中的非线性情况下优于传统卡尔曼滤波方法;仿真结果表明了其实用性和有效性。     

EKF和SUKF在大摇摆基座初始对准中的应用

通过在SINS解算过程中加入速度和位置阻尼信息,推导了惯导系统在大失准角情况下的简化非线性误差模型,研究了非线性SUKF和EKF滤波器在大幅度摇摆基座初始对准中的适用性,有效解决了传统解析式粗对准算法不能应用于大幅摇摆基座自主初始对准的问题.两种非线性滤波器在系统粗略装订初始姿态的情况下,可以不经过粗对准过程直接实现系统的精确对准.最后以舰船系泊条件下的大幅摇摆基座为仿真环境,仿真验证了两种非线性滤波对准算法的有效性,并比较了两种算法的对准精度.结果表明两种非线性滤波器的对准精度相当,从计算复杂度的角度考虑,EKF算法有更强的实用性.     

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.     

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。     

基于MSC Dytran的潜艇结构撞击强度分析

提出潜艇碰撞问题,对其碰撞特征进行分析,并针对某型潜艇舯部典型结构的撞击极限强度特性进行数值计算,结果表明由于准静压载荷的附连耦合作用,随着静水压力的增加,潜艇舯部耐压壳体结构的防撞能力大幅下降,而耐压壳体内部的平台和舱壁结构能有效提高壳体结构的横向失稳临界应力,改善潜艇结构的径向耐撞能力.     

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。     

Class conditional distribution alignment for domain adaptation

In this paper, we study the problem of domain adaptation, which is a crucial ingredient in transfer learning with two domains, that is, the source domain with labeled data and the target domain with none or few labels. Domain adaptation aims to extract knowledge from the source domain to improve the performance of the learning task in the target domain. A popular approach to handle this problem is via adversarial training, which is explained by the $\mathcal H \Delta \mathcal H$-distance theory. However, traditional adversarial network architectures just align the marginal feature distribution in the feature space. The alignment of class condition distribution is not guaranteed. Therefore, we proposed a novel method based on pseudo labels and the cluster assumption to avoid the incorrect class alignment in the feature space. The experiments demonstrate that our framework improves the accuracy on typical transfer learning tasks.     

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。     

基于可变形掩膜对齐卷积模型的行人再识别

行人再识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,在视频监控等非常广阔的领域有极其重要的应用前景.行人再识别研究中遇到的一个重要挑战就是行人图像对齐问题.利用全卷积模型和全局平均池化操作,提出了一种新的可变形掩膜对齐的深度卷积神经网络模型,它不仅可以解决行人图像对齐问题,而且实现了行人图像的多信息融合.该方法在Market...     

四元数扩维无迹卡尔曼滤波算法及其在大失准角快速传递对准中的应用

针对快速传递对准中量测失准角为大角度的情况,在非线性欧拉角误差模型基础上,推导了一种基于乘性四元数的等效快速传递对准模型.为解决四元数在无迹卡尔曼滤波（UKF）算法中的应用问题,提出了一种基于四元数的状态扩维无迹卡尔曼滤波（Q--AUKF）算法.该算法将系统噪声增广到状态向量中,解决了乘性四元数噪声无法进行向量意义下四则运算的问题.针对四元数加权均值规范化的限制,采用平均四元数算法保证其正交规范化要求.最后将其应用到快速传递对准中的仿真实验结果表明,在量测误差角为大角度的情况下,该算法具有更高的估计精度与收敛速度.     

惯导解算误差的自动驾驶仪设计方法

空空导弹在应急发射时,主、子惯导未进行传递对准,会导致自动驾驶仪调参出现误差;针对这个问题,提出了一种参数空间方法与变结构控制相结合的控制方案;采用参数空间方法设计自动驾驶仪阻尼回路,实现对弹体的增稳作用;采用基于趋近律的积分型变结构控制设计自动驾驶仪过载回路,实现对过载指令的精确跟踪;对标称状态下设计的自动驾驶仪,在惯导解算误差条件下进行校核;仿真结果表明,该方法在自动驾驶仪出现调参误差的情况下,可以有效提高控制系统稳定性。     

基于罗经法和CDKF的捷联惯导摇摆基座自对准

针对舰船和舰载武器系统存在风浪的情况下自对准精度下降的问题,提出了一种改进罗经法粗对准和利用中心差分卡尔曼滤波(CDKF)法进行精对准的捷联惯导系统摇摆基座下的自对准方法。利用经典罗经算法在惯性系下对捷联系统进行粗对准,可以在方位角存任意误差时收敛到一个精对准算法可以容忍的范围内,而CDKF精对准算法在存在相对较大的失准角下仍能实现高精度的姿态角误差估计。仿真实验证明:提出的方法对准精度高,速度快,实现简单,适用与各种无机动条件下的捷联惯性系统的自始准。     

基于H∞的低精度捷联惯导系统初始对准方法

由于低精度捷联惯导系统的陀螺精度较低,初始对准时方位失准角的估计精度往往不高;另外,进行初始对准的常用方法是采用Kalman滤波技术,但在实际应用时,其鲁棒性不高,因此迫切需要一种能够改善低精度捷联惯导系统方位失准角的估计精度且兼具鲁棒性的初始对准方法。提出了一种将H∞滤波用于引入磁航向的低精度捷联惯导系统的初始对准方法,能够解决上述问题。建立了一种引入磁航向的捷联惯导系统初始对准的误差模型,通过可观测性和可控性分析,得出可观可控系统,利用H∞滤波方法对其进行了仿真分析,仿真结果表明,能够改善低精度捷联惯导系统方位失准角的估计精度,并能有效抑制有色噪声及建模误差的影响,将其应用于低精度捷联惯导系统的初始对准是切实可行的。