自适应卡尔曼滤波在SINS静基座初始对准中的应用

由于捷联惯导系统模型参数往往与实际的物理过程具有一定的偏差,并且系统的噪声与量测噪声的统计特性不是精确已知的,因此采用常规的卡尔曼滤波算法不能获得理想的滤波效果。为避免滤波发散,采用Sage-Husa自适应滤波算法应用于捷联惯导初始对准,仿真结果表明该方法相对于卡尔曼滤波方法在收敛精度和速度上都有很大的改进。     

SUKF滤波在SINS大失准角初始对准中的应用研究

针对捷联惯导系统在大失准角初始对准过程中的非线性滤波问题,提出了基于Scaled UT变换的Scaled-Unscented卡尔曼滤波(SUKF),并将SUKF应用到基于四元数误差的非线性对准模型中.在仿真中对比了SUKF和扩展卡尔曼滤波(EKF),结果表明,在大失准角的情形下,SUKF比EKF对准速度更快,估计精度更高.     

模糊自适应滤波在捷联惯导初始对准中的应用

传统卡尔曼滤波应用于捷联惯导初始对准中由于模型参数、噪声的统计特性不确定,影响估计效果.而模糊自适应卡尔曼滤波能按照模糊推理原理逐步校正系统的观测噪声协方差阵,具体实现是通过观察残差的理论值是否接近于其实际值,系统调整观测噪声协方差的加权以达到修正观测噪声协方差阵的目的,进而提高系统的对准效率.在噪声统计特性未知时,比较了常规卡尔曼滤波与模糊自适应卡尔曼滤波在初始对准中的应用效果.仿真结果表明,这种算法能有效提高系统的滤波效果,是一种较理想的初始对准滤波方法.     

UKF方法在SINS初始对准中的应用研究

惯性导航设备的初始对准在本质上是非线性的,对于建立在线性模型基础上的 EKF 方法,在一定程度上影响了系统的精度。本文介绍了一种建立在非线性模型基础上的卡尔曼滤波方法(UKF),并应用于 SINS 的初始对准。通过仿真试验研究,结果表明：UKF 方法不仅保证了良好的对准精度,而且大大放宽了对准方位失准角的约束(≤10°即可)。     

简化SSUKF在车载SINS行进间对准中的应用

基于大失准角条件下的非线性初始对准误差模型,通过捷联惯导系统 (SINS)与全球定位系统 (GPS)的速度和位置匹配实现SINS行进中初始对准.为了降低滤波计算量,根据系统噪声为复杂加性噪声、量测噪声为简单加性噪声且量测方程是线性方程的特点,采用计算量小的简化超球面无迹卡尔曼滤波(SSUKF)对车载SINS进行行进间初始对准.最后进行SINS行进中初始对准仿真试验,结果表明大失准角条件下的SINS误差模型和简化SSUKF滤波估计法不仅适用于大失准角,同样适用于小失准角和大方位失准角.本对准方案可提高车辆机动能力.     

激光捷联惯导多矢量定姿法晃动基座粗对准

针对激光捷联惯导晃动基座下受载体运动干扰难以实现粗对准这一问题,提出了一种惯性系下基于多矢量定姿的粗对准方法。首先分析了基于双矢量定姿的惯性系粗对准算法的原理和不足,在此基础上推导了基于多矢量定姿的粗对准模型,并对新方法进行了仿真验证。结果表明,与传统双矢量定姿惯性系对准方法相比,采用多矢量定姿能更充分利用观测信息,有效抑制干扰运动对对准精度的影响,建立更准确的捷联矩阵,同时使对准结果具有更好的稳定性。     

系泊状态下捷联惯导自对准算法

系泊状态下,陀螺仪与加速度计的输出会受到角运动与线振动的干扰。为此,该文在姿态求解方法(Wahba)初始对准方法的基础上引入隐式马尔科夫模型卡尔曼滤波(HMM/KF),由角运动和线振动引起的干扰经过HMM/KF滤波器被滤除。与传统数字滤波器采用先验固定截止频率相比,该方法具有更强的自适应性。利用海上实验对比分析引入HMM/KF滤波的对准结果,研究结果表明,该方法不需进行粗对准,能在系泊状态下快速实现自对准。     

车载捷联惯导系统粗对准中摆动误差补偿研究

分析了在风吹或地面松软等情况下,车体摆动干扰的特点,提出了一种车载捷联惯导系统补偿摆动误差,实现粗对准的方法:利用加速度计输出信息修正陀螺信号,然后采用修正后的陀螺信息和加速度计的平均信息,实现初始粗对准。仿真结果表明,该补偿方法基本消除了车体摆动干扰影响,补偿后的粗对准结果与静基座粗对准结果相当,从而在车体摆动情况下缩短了精对准时间,提高了对准精度。     

简化SPKF在捷联惯导系统非线性对准中的应用

基于欧拉平台误差角的概念,建立了大失准角条件下的激光捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,深入研究了Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)及其在大失准角对准中的应用.针对对准模型的特性,推导了SPKF简化算法,进行了静基座下基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、简化SPKF的SINS初始对准仿真.仿真结果表明简化型SPKF能有效克服EKF的不足,具有更高的估计精度,且减少了计算量,是SINS非线性对准的一种理想的方法.     

小波中值滤波在晃动基座初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统(SINS)在晃动基座下进行初始对准时,陀螺和加速度计受外界干扰噪声较大,而单独采用低通滤波或小波滤波法不能有效实时地实现噪声抑制问题,采用小波阈值消噪和中值滤波相结合的混合滤波方法来实现信号的消噪。将输出信号首先经中值滤波消除信号中的突变噪声,再利用小波阈值消噪滤除振动噪声和白噪声,从而有效地消除基座晃动带来的噪声。测试实验表明,提出的混合滤波法对车载惯导系统输出信号噪声滤波效果明显,在发动机启动的情况下,可基本达到静态信号采集的效果。对准仿真实验表明,提出的滤波法能辅助捷联惯导系统实现在晃动基座下的精对准。     

捷联惯导系统动基座传递对准研究

针对动基座传递对准,为了提高对准精度和缩短对准时间,本文采用"速度匹配"方案,通过载机不同的机动方式,由卡尔曼滤波算法估出计失准角。结果表明设计在满足飞行操作简单的条件下,对准精度高和时间短,为工程使用提供参考。     

一种提高捷联惯导系统静态初始对准精度的方法

针对目前提高捷联惯导系统自对准精度难度大这一情况,在建立SINS静基座初始对准的误差方程的基础上,通过对影响对准精度的误差因素进行分析,提出了一种在载体内部安装高精度自主寻北装置的方法,该方法可有效地提高初始对准精度。     

激光捷联惯导系统射前自标定方法

在分析激光捷联惯导系统静态误差模型的基础上,从系统实际应用情况出发,该文研究了激光捷联惯导系统射前自标定法。该方法充分利用了激光捷联惯导系统自身测量数据,在不依赖外界基准信息情况下,通过导弹起竖和转动获取所需标定位置,完成了误差系数自标定。实验结果表明,该文研究的激光捷联惯导系统射前自标定法能够达到标定精度要求,实现简单方便,具有较强的工程实用性。     

摇摆状态下车载捷联惯导系统初始对准方法研究

为了减小车载捷联惯导系统动态条件下的粗对准误差,使系统顺利进入精对准和导航阶段,对车体摆动干扰的特点进行了分析,提出一种补偿摆动误差,提高粗对准精度的方法;采用捷联惯导系统误差模型和卡尔曼滤波器,实现摇摆状态下车载捷联惯导系统精对准.仿真结果表明,补偿摆动误差后,基本消除车体摆动干扰,得到与静基座粗对准相当的结果;摇摆状态下精对准估计精度与静态估计结果基本一致,从而证明该对准方法的可行性与有效性.     

健康管理对老年冠心病危险因素治疗及控制率影响

捷联惯导系统(SINS)静基座初始对准中,过高的陀螺噪声不但导致系统状态方程非线性,也会使对失准角的估计不能收敛到真值.因此,提出了一种磁强计辅助对准方法,对系统观测方程的分析证明了该方法不仅可提高滤波精度,同时还可对磁场强度和磁倾角进行估计.非线性滤波采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF),SRUKF与无迹卡尔曼滤波(UKF)滤波精度相当,优于扩展卡尔曼滤波(EKF).相比UKF,SRUKF具有更高的计算效率和稳定性.仿真结果表明,该算法在陀螺噪声较高的情况下仍能满足SINS初始对准要求.     

基于最优四元数估计的摇摆基座粗对准技术

针对摇摆基座的粗对准问题,提出了一种精度更优的粗对准方法。根据三维坐标矢量与旋转四元数间的内在关系,基于Wahba问题的求解原理,将双观测矢量的最优姿态阵求取问题归结为一个典型三角函数最大值的求解问题。阐述了Wahba问题的求解原理,分析了Wahba问题与最优四元数估计法的关系,剖析了最优四元数估计算法的复共线性,设计了基于最优四元数估计的摇摆基座粗对准方案,并与传统TRIAD算法和最优TRIAD算法进行了应用比较。蒙特卡洛500个样本的仿真结果表明,采用基于最优四元数估计的粗对准法的方位姿态估计精度远优于TRIAD算法和最优TRIAD算法,能使方位失准角的变化幅值控制在角分级,在此基础上能更好实现摇摆基座下惯导系统精对准。     

基于四元数的SINS静基座大方位失准角误差建模

针对经典大方位失准角条件下捷联惯导系统(SINS)非线性初始对准模型不能精确表达姿态误差的传播特性,依据惯导系统姿态的旋转矢量表示法,提出了基于四元数微分方程推导的姿态误差模型,模型最终的表达也由欧拉角微分方程给出。基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的静基座对准试验表明新的姿态误差模型对方位角失准角范围要求由10°内放宽到25°内,提高了在大方位失准角条件下初始对准的精度,表明模型的准确性有明显提高。     

光纤陀螺捷联惯导系统艇上系泊状态自标定方法

从实际工程使用角度出发,提出了一种在系泊状态下的系统级自标定方案,避免了惯导系统在艇上的反复拆装。提出的系统级标定方法设计了15位置转位方案,可以通过Kalman滤波对陀螺仪和加速度计的零次项误差,标度因数误差,安装误差进行精确估计,除了对以上误差参数的估计外,对影响导航精度的内杆臂参数和加速度计正负通道非对称误差也可以进行估计。并根据系泊状态的特殊晃动环境,设计了零相位延迟的低通滤波器从惯导系统的速度解算中得到速度误差,保证了惯导系统在不依赖外界输入条件下完成自标定任务。仿真及实验结果表明,该方法能在系泊状态下准确估计出全部误差变量,且与静基座标定结果相符,具有实际应用价值。