GPS坏值检测在弹载惯导空中对准中的应用

基于Kalman滤波理论,设计了GPS辅助条件下的弹载捷联惯导空中对准算法。针对高动态环境下GPS信号跟踪性能差的问题,利用卡尔曼滤波器残差设计了一种基于残差统计特性的坏值检测算法,对GPS提供的量测数据进行实时的坏值检测与隔离。导航试验车跑车试验对上述算法进行验证,结果证明该算法可实时有效检测出GPS数据中的坏值信息,隔离后可显著提高空中对准算法的精度,具有出色的容错能力和重要的工程应用价值。     

考虑转台定位误差时的快速自对准方法研究

捷联惯导初始对准精度直接影响到惯导系统的工作精度,传统自对准方法对转台定位精度要求较高,转台存在定位误差时严重影响自对准精度。提出了一种考虑转台定位误差条件下的捷联惯导快速两位置自对准方法,根据对准位置与旋转过程中的惯导相邻时刻输出信息小幅慢变的特点,通过引入中间坐标系,实现实际旋转角度的精确跟踪和导航误差实时更新计算,辨识出初始姿态角误差,并根据对准精度要求对辨识结果迭代修正,从而实现动态条件下的高精度寻北。对该算法在静、动态环境下的寻北性能进行了实验验证,实验结果表明:静态环境下寻北精度的1倍标准差为18.3248″,动态环境下寻北精度的1倍标准差为32.633 07″,对准精度与计算速度均满足要求,能够有效克服转台定位误差对自对准精度的影响,具有一定的工程应用价值。     

机载导弹空中动基座对准方法的仿真研究

为了适应现代战争的需要,导弹需要从舰艇或飞机上发射,这时导弹上的惯导系统在投入工作时需要进行初始对准.针对机载导弹平台惯导系统初始对准关于对准精度以及快速性的要求,提出了以自适应卡尔曼滤波为基础的速度匹配空中动基座对准方案,最后通过模拟实际挂飞环境,结合游动自由方位平台惯导系统空中动基座对准,采用Sage和Husa自适应卡尔曼滤波算法进行了数学仿真.仿真结果证实了该方案具有较好的对准精度和快速性,由于采用了自适应卡尔曼滤波技术,使得在噪声统计特性不确切知道的情况下,仿真结果具有较强的鲁棒性.     

低精度的SINS/GPS组合导航系统中初始航向对准技术

低精度的捷联惯导系统(SINS)无法实现航向自对准,用于初始航向对准的SINS/GPS组合系统是强非线性系统.通过变换估计量的方法,将航向角的估计转换为两个三角函数变量的估计,在大航向角误差的条件下忽略了大部分次要因素的影响,推导了用于初始航向角估计的SINS/GPS组合系统方程.最后进行了航向角对准仿真,结果表明:在初始航向角完全未知的情况下,载体经过短时间(20s)的机动,航向角的估计精度能达到3°左右.     

制导火箭弹传递对准时间同步研究

为解决制导火箭弹传递对准中主子惯导信息时间不同步问题,分析了主惯导参考信息时间延迟对传递对准的影响,给出了时间延迟的补偿方法。该方法先将时间基准统一到主惯导参考信息到来时刻进行卡尔曼滤波,再通过时间更新得到当前时刻子惯导的误差估计值。仿真结果表明该方法能够有效地解决时间延迟问题,且易于工程实现。     

单轴旋转SINS惯性系对准方法研究

针对复杂情况下车载捷联惯导初始对准抗干扰能力差,对准精度不高的问题,提出一种基于单轴连续旋转调制的惯性系初始对准方法。阐述了单轴连续旋转捷联惯导初始对准的误差抑制原理,利用惯性凝固思想建立了惯性系双矢量对准模型,进一步利用惯性系多矢量定姿方法结合旋转调制实现初始对准。通过仿真及设备实验验证,单轴连续旋转调制能够有效抑制惯性器件误差,提高对准精度,惯性系多矢量定姿方法相比于双矢量定姿方法能够更加充分利用测量矢量信息,抑制外界干扰,提高对准性能。     

舰载武器惯导系统传递对准仿真验证的研究

针对传统船用惯导系统采用理想运动状态对传递对准方案进行仿真验证的问题,提出了引入舰船空间运动模型的传递对准仿真验证方法。通过舰船空间运动模型提供接近真实运动环境的空间运动参数,并实现了空间运动信息至惯性敏感信息的正确转换,给出了各模块的空间变换算法转换流程。"速度+姿态"子惯导传递对准模块的仿真精度优于0.05°,证明了仿真验证系统变换算法的正确性。该研究设计为开展其它领域的传递对准仿真验证提供了有效的参考依据。     

基于RBF网络的捷联惯导初始对准优化研究

该文研究了捷联惯导在静基座下的初始对准问题,其中粗对准中采用磁罗盘和加速度计得到初始姿态角,精对准中采用具有最佳逼近性的径向基函数神经网络（RBF网络）修正姿态角。在RBF网络基函数中心选取时,基于样本分布特点,采用简单有效的均值法,同时为了增加了神经网络权值学习的鲁棒性和快速性,将H∞鲁棒滤波用于网络的权值调整中。仿真结果表明,采用这种优化学习的RBF神经网络进行初始对准比用传统的Kalman滤波更快速有效,且与Kalman滤波精度相当。     

小波域阈值滤波在基于惯性系对准中的应用

当对准环境中存在不确定的角晃动和线振动干扰时,针对直接利用加速度计在不同时刻输出的比力信息进行基于惯性系的初始对准,姿态误差收敛过程振荡剧烈、对准精度低等问题,提出将2代小波半软阈值滤波方法应用到初始对准中以减小环境噪声对载体惯性系量测矢量的影响。实验结果表明,小波域阈值滤波可以有效地抑制量测矢量的高频噪声,惯导系统对准在受到较大干扰时,大约在4 min时能达到极限精度,且与传统方案相比方位误差角收敛过程平稳。     

双天线测向信息辅助捷联惯导快速对准算法

为解决捷联惯导的快速高精度对准问题,给出了一种双天线测向信息辅助的惯导快速对准算法.介绍了双天线测向的基本原理,在此基础上给出了双天线基线安装误差的补偿方法.基于速度、位置、航向观测量,设计了快速对准卡尔曼滤波器,给出了具体航向量测方程.根据实测双天线测向误差特性进行了仿真分析.仿真结果验证了方法的有效性,4 min航...     

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。     

大失准角下基于交互模型的惯导快速对准

为缩短对准时间,提出了一种基于非线性模型与线性模型的交互多模型对准方法．给出了捷联惯导的 非线性和线性误差模型,设计了基于线性模型和非线性模型的交互多模型对准算法．数字仿真结果和转台摇摆试验 验证了算法的有效性．结果表明采用交互模型可使对准收敛时间加快,最终对准精度亦得到了一定程度改善．     

随机逼近自适应滤波在捷联惯导系统初始对准中的应用

对于测量噪声方差未知的捷联惯导系统(SINS),采用常规Kalman滤波进行初始对准会造成较大状态估计误差,甚至使滤波器发散。为了解决系统测量噪声方差未知或不确切知道时SINS的误差估计问题,提出一种基于随机逼近的自适应滤波方法。该方法将Robbins-Monro算法与Kalman滤波相结合,通过简化求逆运算,解决了系统观测噪声特性未知情况下SINS的误差估计问题,并提高了算法的数值稳定性。仿真结果表明,该方法能在系统测量噪声方差未知情况下有效实现SINS初始对准。     

舰船捷联惯导系统粗对准方法研究

提出适合于舰船系泊、锚泊状态下的捷联惯性导航系统惯性凝固粗对准方法。在惯性凝固坐标系和惯性坐标系上对重力向量分别进行积分,并利用重力向量随地球旋转在惯性空间的方向变化信息,粗略计算初始捷联姿态矩阵。该方法通过积分抵消掉舰船线性位移引入的干扰加速度,同时,避免了舰船姿态摇摆引入的干扰角速度。仿真分析表明：在舰船系泊、锚泊状态下,惯性凝固粗对准方法比较传统算法优势明显。     

弹载SINS摇摆基座对准仿真研究

为了分析导弹在风干扰下的摇摆运动,解决弹载捷联式惯性导航系统(SINS)摇摆运动下的对准技术,结合实际工程应用,提出了一种弹载SINS摇摆基座对准仿真方法.利用机械系统力学自动分析软件(ADAMS)建立了导弹的物理模型,给出了在风干扰下导弹的速度变化曲线和姿态变化曲线,并以此作为验证对准算法的数据来源.对准方案分为解析粗对准和滤波精对准两个过程,粗对准利用惯性器件的输出在最短的时间内为精对准提供姿态角的初始值,精对准利用滤波技术对粗对准结束后SINS的姿态误差角进行精确估计并补偿.最后的仿真结果验证了方案的可行性,在1分钟内俯仰角和滚转角的估计精度能够满足某导弹的性能要求.     

基于MATLAB/Simulink的捷联惯性导航仿真

阐述了MATLAB/Simulink的主要特点,设计了基于MATLAB/Simulink的捷联惯性导航仿真模 型,并给出了仿真实例和结果,表明利用MATLAB/Simulink可以提高仿真效率。     

基于MATLAB/Simulink的捷联惯性导航仿真

阐述了 MATLAB/ Simulink的主要特点 ,设计了基于 MATLAB/ Simulink的捷联惯性导航仿真模型 ,并给出了仿真实例和结果 ,表明利用 MATLAB/ Simulink可以提高仿真效率。