基于H∞次优滤波的速度+角速度传递对准研究

针对舰船机动性能差,以及舰船高频振颤等不确定性干扰因素影响惯导系统传递对准滤波效果的问题,提出了基于H∞次优滤波的"速度+角速度"匹配传递对准方法.首先分析了影响传递对准性能的关键要素,确定了适用于弱机动特性的舰船用惯导系统传递对准方案.在此基础上,设计"速度+角速度"匹配传递对准的H∞次优滤波器,解决不确定性外部干扰的影响.给出了设计方法和滤波器解算流程.比对仿真结果表明:对于不确定性有色噪声干扰,H∞次优滤波具有很强的鲁棒性,能够完成对失准角的估计,更加符合舰船实际应用条件.     

H∞次优滤波在速度姿态匹配传递对准中的应用

针对速度+姿态匹配传递对准中量测中的不确定性干扰,采用H∞滤波方法进行速度+姿态匹配传递对准。并与卡尔曼滤波进行了比较,仿真结果表明,当系统噪声和量测噪声为白噪声时,卡尔曼滤波器和H∞滤波器均有效,而且卡尔曼滤波器优于H∞滤波器。但是,当系统噪声与量测噪声为有色噪声并且存在建模误差时,卡尔曼滤波收敛速度明显低于H∞滤波的收敛速度。H∞滤波更符合工程应用的实际情况,因而H∞滤波是一种非常有效的估计方法。     

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。     

速度加角速度匹配传递对准方法研究

以主惯导和子惯导的速度差和角速度差作为观测量,设计速度加角速度匹配传递对准方法。推导了速度加角速度匹配微分方程,建立了速度加角速度匹配的线性滤波模型。速度加角速度匹配传递对准方法作为计算参数匹配法和测量参数匹配法的结合,比较传统的速度匹配传递对准方法利用了更多的观测信息,因此,对方位的估计精度高,估计时间短。     

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。     

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.     

一种新的舰载机惯导初始自对准方法

由于自对准技术不依赖于惯导系统本身以外的任何信息,因而是舰载机惯导系统初始对准的首选方案。由于受海况等因素影响,系泊条件下的舰体会产生大幅摇摆,致使舰载机惯导自对准中滤波的量测值会产生较大的不确定性量测干扰,从而可能导致卡尔曼滤波器发散和对准精度低等问题。鉴于此,建立了舰船系泊下舰载机捷联惯导自主精对准状态空间模型,设计了一种基于H^∞滤波的舰载机惯导自对准新方法。仿真结果表明,基于H^∞滤波的自对准方法在保证系统鲁棒性的同时,不但可以估计出姿态误差角误差,还可以估计出陀螺常值漂移和加速度计常值偏置误差,并可以获得较好的快速性,水平精度在2′以内,方位精度在10′左右。     

天线反射对混波室场均匀性校准的影响

摇摆状态下的捷联惯导初始对准,由于动基座情况下干扰较大,造成对准精度下降。推导了大失准角误差模型,设计了相关的H∞滤波器和Kalman滤波器,并比较了二者的性能。通过静基座和摇摆动基座初始对准仿真试验分析,得出静基座条件下,Kalman滤波性能较好;而在外界干扰较大或系统模型不准确的环境中,Kalman滤波性能恶化,H∞滤波的对准精度优于Kalman滤波,且实时性好,适合于工程应用。     

H∞滤波和Kalman滤波在初始对准中的比较研究

摇摆状态下的捷联惯导初始对准,由于动基座情况下干扰较大,造成对准精度下降.推导了大失准角误差模型,设计了相关的H∞滤波器和Kalman滤波器,并比较了二者的性能.通过静基座和摇摆动基座初始对准仿真试验分析,得出静基座条件下,Kalman滤波性能较好;而在外界干扰较大或系统模型不准确的环境中,Kalman滤波性能恶化,H∞滤波的对准精度优于Kalman滤波,且实时性好,适合于工程应用.     

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。     

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。     

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。     

车载传递对准技术研究

针对陆基动平台武器捷联惯导系统动基座传递对准问题,研究了传递对准的基本原理,建立了地面武器弹载子惯导系统(SINS)动基座速度匹配传递对准的误差模型,并考虑SINS的惯性器件误差.根据速度匹配传递对准原理,推导了速度匹配方式下载车主惯导系统(MINS)与SINS导航解算速度之差的量测方程.在此基础上,设计了一种传递对准...     

传递对准中时间延迟的补偿方法

在机载战术导弹动基座传递对准过程中,主惯导数据传递给弹载计算机有时间延迟因而会影响传递对准中卡尔曼滤波器的收敛速度和精度.研究分析了从机载火控计算机所传递的主惯导数据以及这些数据的延迟时间,提出直接利用主惯导姿态四元素、载机角速度和延迟时间等主惯导数据进行四元素计算,得出延迟后的主惯导姿态四元素,进而获得补偿后的量测失准角的算法,并建立基于"速度 姿态"匹配方式的传递对准仿真模型进行验证,仿真结果表明该算法能有效的抑制时间延迟所造成的影响.     

结合小波消噪的捷联惯导系统传递对准性能改进

针对机载捷联惯导系统的传递对准问题,给出了一种速度+姿态匹配算法,旨在强调姿态失准角和惯导器件误差参数估计性能的改善.并基于惯导测量单元 (inertial measurement unit,IMU)原始测量信号的频谱特征,引入了小波串级消噪算法,拟通过对IMU测量进行消噪,进一步提高传递对准的性能.仿真结果验证了所提算法的可行性.     

车载战术导弹传递对准仿真研究

研究了车载战术导弹发射前的传递对准问题。提出了将主惯导安装于导弹发射架上,利用导弹发射前发射架的俯仰运动作为激励加快传递对准过程的方法。推导了弹载子惯导的误差方程和用于传递对准的量测方程。根据推导的方程设计了卡尔曼滤波器实现速度加姿态匹配传递对准。针对导弹发射前载车的典型运动情况进行了仿真。仿真结果表明,在载车运动过程中弹载子惯导的水平姿态误差角估计误差可在30 s内减小到2’以内,通过导弹竖起过程中角运动的激励,航向误差角估计误差迅速减小到3’以内。     

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.     

捷联惯导系统中卡尔曼滤波的应用研究

为提高捷联惯导系统初始对准精度,提出将卡尔曼滤波技术应用于系统初始精对准,用以估计系统的失准角和惯性误差。对卡尔曼滤波技术在捷联惯导系统中的应用进行分析,建立捷联惯导系统初始对准误差模型和卡尔曼滤波量测方程。分析不同条件下不同滤波方法的滤波原理和滤波精度。在此基础上,提出一种将预测扩展卡尔曼滤波应用于逆向导航技术的思路,并进行了理论分析和捷联惯导系统自对准流程设计,为后续进一步深入开展惯导系统初始对准奠定基础。     

联邦模糊自适应卡尔曼滤波在速度+姿态传递对准中的应用

在系统动态模型和噪声统计特性无法完全获得的情况下,通过调整卡尔曼滤波器的相关参数提高弹载子惯导对准性能,其效果是很有限的,采用联邦模糊自适应卡尔曼滤波方法进行速度＋姿态匹配传递对准,并对算法进行了可行性分析与仿真验证。仿真结果表明,在系统动态模型和噪声的统计特性不确定的情况下,速度+姿态匹配传递对准的联邦模糊自适应卡尔曼滤波短时间内能够较好地估计出弹载子惯导的初始姿态失准角,是一种非常有效的信息融合方法。     

基于重力矢量积分的SINS对准算法误差分析

针对基于重力矢量积分的捷联惯导初始对准算法,分析了惯性器件误差和线运动干扰对对准精度的影响。推导了惯性器件误差与对准失准角之间的解析表达关系,指出可从初始欧拉角估计值中提取陀螺漂移信息,实现陀螺的在线标定。理论分析表明,该算法将传统解析对准算法对角运动的敏感转化为对线运动的敏感,线运动干扰成为影响算法对准精度的主要因素。仿真试验验证了上述分析的合理性。