弹用捷联式惯性导航系统数值仿真

以某导弹规划航迹为对象,对捷联式惯性导航系统进行了数值仿真.通过规划航迹数据提取出弹体的比力和角速度信息,输入至惯性测量器件模型,以其输出激励导航计算模块,得到弹体的位置、速度、姿态角误差等导航数据,将其与规划航迹中相应的数据对比得到计算误差.同时由捷联式惯性导航系统的误差方程建立SIMULINK模型,给出了模型的仿真结果.对比计算误差与模型仿真结果,验证了捷联式惯导系统数值仿真的正确和有效性.     

H∞控制理论在捷联惯导系统初始对准中的应用

提出了一种应用H∞控制理论来进行捷联惯性导航系统初始对准的方法。文中介绍了H∞控制理论以及相关定理，并建立了基于观测器思想的初始对准广义受控对象模型。经过与相关理论相结合，提出了一种基于观测器的动态控制的设计方法。最后给出两种设计结果和仿真曲线，根据两种控制器的特点和性能总结出了一套初始对准方法，实际应用结果表明，此方法是可行的。     

新的捷联惯性导航划桨误差补偿算法

针对实际捷联惯性导航系统解算中的圆锥误差和划桨误差,结合已解算出的当前时刻之前两个周期的姿态信息对旋转矢量进行修正的算法,利用算法的对偶性原理,将该算法应用于划桨误差补偿算法中。在划桨运动下对该算法进行了仿真,仿真结果表明,该划桨误差补偿算法具有与解析解相当的精度。     

船用捷联惯性导航系统在系泊状态下快速初始对准与标定

针对船用捷联惯性导航系统(S-INS)在系泊状态下的初始对准与标定,提出一种两位置对准方法.该方法首先建立在水平失准角较小、而方位失准角较大时的初始对准模型,并在传统的卡尔曼滤波器中加入前置滤波器,对受干扰的2个水平速度信号采用非平稳求和自回归滑动平均模型(ARIMA)建模,然后在建立测量信号精确模型的基础上,再进行卡尔曼滤波,这样降低了观测噪声的水平,达到快速精确对准及IMU误差参数在线标定的目的.通过在三轴转台上多次试验结果表明,使用中等精度的惯性组件,在1 200 s内,水平姿态估计误差将减少到0.03°,方位误差减少到0.4°以内,证明了该方法的有效性.     

基于自适应组合滤波的惯性导航系统初始对准方法

针对系统噪声不确定情况下的惯性导航系统非线性初始对准问题,提出了一种基于自适应组合滤波的初始对准方法.首先给出了一种基于Kalman/UKF组合滤波的神经网络实时训练算法;进而提出了基于Kalman/UKF组合滤波的非线性系统状态估计方法,该算法利用神经网络在线估计系统噪声,并利用Kalman/UKF组合滤波在线同时估计初始对准的状态量和神经网络的权值;最后将该算法应用于惯性导航系统非线性初始对准问题中,并进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应组合滤波算法不仅保证了初始对准的精度,而且具有更好的实时性,是解决惯性导航非线性初始对准问题的一种有效且实用的方法.     

船用捷联惯导系统解析粗对准的误差分析

讨论了两种船用捷了惯性导航系统静基座解析粗对准的方法，选择不同的参考矢量水解变换矩阵，将导致不同的失准角误差。结果对比给出了形象的说明。     

车辆运动状态下SINS的初始对准技术

对车辆运动状态下捷联惯导系统的初始对准技术进行研究.以里程计作为外部传感器,建立了运动状态下初始对准的数学模型,分析了系统状态的可观测性,并进行了仿真研究.结果表明,捷联惯导系统只要求短时间内(几秒钟)车辆处于静止状态,以进行解析式粗对准,之后车辆就可以向预定地点行驶,10 min内即可在运动状态下完成精对准,且对准精度比静基座下高.     

基于MATLAB_Simulink的捷联惯性导航仿真研究

利用MATLAB数值计算的强大功能和Simulink建模容易实现的特点,进行了捷联式惯性导航系统的仿真研究。对四元数及姿态矩阵等的解算采用MATLAB编程实现,陀螺仪和加速计的建模用Simulink实现,将MATLAB程序与Simulink模型进行交互,得出仿真结果。该方法降低了单纯应用MATLAB或Simulink进行仿真的复杂度,使仿真既可靠又易于实现。     

弹载捷联惯性导航系统算法及仿真

为了提高制导炮弹对目标的命中概率和毁伤概率,根据末制导炮弹的射程近、飞行时间短的特点,建立简化的捷联惯性导航模型.在等效旋转矢量四元数更新算法基础上,采用优化三子样算法建立捷联惯性导航仿真平台,并通过模拟飞行轨迹和实测弹体飞行数据对系统进行仿真验证.仿真结果表明,采用的算法解算精度明显高于四元数毕卡求解法,同时对弹体飞行的18.95 s时间内实测数据求解姿态的最大理论误差达到10-6数量级,满足实时性和精度要求,同时减小了方向漂移对制导炮弹精度的影响.     

双轴旋转式惯导系统自标校技术

为使系统长时间保持较高精度,惯导系统启动后需要对惯性器件误差进行标校.本文利用全局可观测性分析方法,建立了旋转式惯导系统的运动状态与其可观测性之间的关系,提出船用旋转式捷联惯导初始对准与自标校的转位原则,利用该原则并结合惯导系统的实际,设计出了一种绕两水平轴旋转的八位置标校方案,仿真结果表明绕两水平轴旋转方案优于其他绕任意两轴旋转方案;在实验室环境下对该标校方案进行了试验验证,结果表明:采用该方案后系统的定位误差由18 nm/10 h减小到5 nm/10 h,系统定位精度大幅度提高,验证了该标校方案的有效性.     

双滤波器捷联惯导外阻尼导航算法

针对捷联惯导系统导航精度受系统振荡误差严重影响的问题,提出一种基于双滤波器的捷联惯导外阻尼导航算法.该算法设计了两个串行滤波器,第一个滤波器以外速度为参考输入对外部速度作平滑处理并得到捷联惯导系统误差状态估计值,第二个滤波器利用平滑后的高精度外部参考速度,以速度变化量作为外部参考输入进行状态估计,屏蔽速度常值误差对系统的影响,最后,设计信息融合算法,将两个滤波器得到的估计状态进行融合,使得导航结果兼顾双滤波器的优点.仿真验证表明:存在外速常值误差时,相较于滤波器2而言,经过信息融合后的导航误差的地球振荡误差收敛速度明显加快,其短期精度得到显著提高;相较于滤波器1而言,经过信息融合后,其稳态导航精度得到显著提高;该方法具有较高的稳态精度,可缩短外阻尼系统误差收敛时间,有效提高捷联惯导系统导航精度.     

外杆臂效应对于船用捷联惯导罗经对准影响分析

捷联惯导系统在动基座罗经对准中需要计程仪提供速度,然而计程仪(位于船底部)和捷联惯导系统(位于罗经室)之间存在的外杆臂效应使得计程仪提供的速度存在误差.为分析外杆臂效应对动基座罗经对准性能的影响,推导了船舶纵摇、横摇、转弯情况下,外杆臂效应导致的速度误差表达式,同时,建立了速度误差与罗经对准误差角之间的关系,进一步推得外杆臂效应速度误差对于罗经对准的影响.理论分析与仿真表明:外杆臂效应会引起罗经对准水平和方位对准误差,该误差与摇摆和转弯的幅度,外杆臂的长度构成递增关系.     

光纤捷联惯导系统的双轴旋转调制方案

针对目前常用的双轴旋转方案对惯性器件的标度因数误差和安装误差的调制不完全的缺点,提出了一种改进的双轴旋转调制方案。该方法通过逐步分析系统的误差传播特性,设计每一转动次序的转轴和转动方向,使前后次序残余的器件误差互相抵消,从而提高了双轴旋转调制的效果,满足了捷联惯导系统自主导航精度的要求。对实验室常用的双轴旋转调制方案和改进的方案进行了对比研究,仿真和试验结果表明,改进的双轴旋转方案的速度误差和定位误差曲线的周期振荡幅值较原方案显著减小,而且误差曲线整体发散的速度也非常缓慢。     

GNSS/SINS/视觉导航鲁棒算法

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)、捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)和视觉传感器优势互补,3者信息融合可获得高精度、无漂移的导航定位信息.针对GNSS／SINS／视觉融合导航易受运动速度、光照变化、遮挡等影响导致定位精度和鲁棒性降低问题,本文在图优化框架的代价函数中加入SoftLOne鲁棒核函数,设置量测值粗差检验程序,降低离群点带来的负面影响.进一步,对量测值计算残差进行卡方检验,对超限残差降权处理,提高系统精度和鲁棒性.实验结果表明,本文算法较不施加鲁棒核函数、不采用异常值剔除策略和卡方检验的传统算法,以及加入其他鲁棒核函数的算法精度更高、鲁棒性更好,能够较大程度提升GNSS／SINS／视觉导航定位精度和鲁棒性,在大尺度环境下,未出现较大漂移误差,绝对位姿均方根误差0.735 m,绝对位姿误差标准差0.336 m.     

激光陀螺捷联惯导系统中惯性器件误差的系统级标定

为评估激光陀螺SINS的性能,需对系统中的惯性器件误差,包括随机漂移误差、刻度系数误差与安装误差角等,进行系统级标定。提出了卡尔曼滤波校准法,此方法利用激光陀螺SINS六位置静基座测试数据来标定系统中的惯性器件误差。其实现过程包括两步：首先,基于降阶处理思想,利用SINS的静基座测试数据,通过卡尔曼滤波来估计SINS系统中激光陀螺随机漂移误差及其他误差参数的耦合参量;第二步,比较两组不同位置的静基座测试数据的滤波辨识结果,对不同形式的耦合参量估值进行标量运算,即可获得SINS系统中其它惯性器件误差参数的校准值。卡尔曼滤波校准法的方法比较简单,测试易于实现,只需要一台精度比较高的手动三轴定位转台即可。另外,卡尔曼滤波法具有对测量噪声及环境干扰的影响不敏感、校准精度高的优点。卡尔曼滤波校准法的有效性与可行性已通过仿真测试得到了验证。     

自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法在捷联惯性导航系统大方位失准角初始对准中的应用

提出了一种自适应平方根中心差分卡尔曼滤波(ASRCDKF)算法,并应用于捷联惯性导航系统(SINS)大方位失准角初始对准中。ASRCDKF算法以中心差分变换为基础,基于平方根滤波能够克服发散的思想,利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,并将自适应估计原理引入该算法中,不仅克服了扩展卡尔曼滤波产生线性化误差和计算雅可比矩阵的不足,而且减小了计算量,保证了数值稳定性。同时,ASRCDKF算法解决了传统滤波算法过度依赖系统动态模型和噪声统计特性先验知识的问题。最后通过滤波仿真证明了ASRCDKF算法在SINS大方位失准角初始对准中的有效性和优越性。     

基于四元数的惯导系统快速匹配对准算法

小失准角情况的惯导快速匹配对准方法研究已经比较成熟,在快速性和精度方面达到了使用要求.然而,在实际应用中经常出现大初始失准角的情况.为了解决大初始失准角情况下的惯导快速传递对准问题,分别基于乘性四元数和加性四元数,提出并推导了2类非线性惯导系统快速匹配对准模型,并且通过仿真分析比较了各个模型的估计效果,以及将乘性四元数对准模型中的变量修改为失准角后的估计效果.仿真结果表明,基于四元数的快速匹配算法不但能够有效解决大失准角情况下的惯导对准问题,而且其方位失准角的收敛速度与水平失准角的收敛速度相当.