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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。 相似文献
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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. 相似文献
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在捷联导航系统优化控制的研究中,捷联惯导系统(SINS)初始对准的误差方程存在是非线性,对于静基座初始对准造成误差较大。传统采用的方法是将失准角视为小角度,可将误差模型线性化,利用KF完成静基座的初始对准。但是对于动基座大失准角来说,多采用非线性滤波方式来解决,建立误差模型,并采用UKF滤波进行数据融合。由于非线性模型的噪声参数未知等原因,常规的UKF可能会出现滤波发散现象,为解决上述问题,提出采用自适应方法的UKF来对建立的非线性模型进行滤波。仿真结果表明,在大失准角情况下,采用非线性模型的AUKF比UKF滤波具有更好的对准精度和更快的收敛速度,可为优化设计提供参考。 相似文献
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为了实现捷联惯性导航系统(strap-down inertial navigation system,SINS)快速初始对准,根据已有可观测性分析结果,通过理论分析和计算得到了扩展观测量时初始对准系统最优可观测状态量组合,在此基础上简化了对准模型,建立了新的系统方程;针对载车发动机启动或其他情况导致系统噪声无法精确统计,提出了运用基于强跟踪滤波原理的自适应卡尔曼滤波算法抑制滤波发散,加快收敛速度;仿真结果表明运用简化模型和自适应滤波在系统噪声不匹配时具有更快的收敛速度和更高的对准精度,车载实验结果也表明运用简化模型和自适应滤波可以实现快速对准。 相似文献
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捷联惯导在初始对准时,按载体的运行状态来分,可以分为静基座和动基座对准。从静基座捷联惯导初始对准的原理出发,推导了捷联惯性导航系统静基座初始对准的误差动态方程和量测方程,构成了卡尔曼滤波模型。最后将卡尔曼滤波模型应用于静基座初始对准,并进行了仿真。 相似文献
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基于H∞的低精度捷联惯导系统初始对准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明,RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度. 相似文献
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In this work,a fast an d accurate stationary alignment method for strapdown inertial navigation system (SINS) is proposed.It h as been demonstrated that the stationary alignment o f SINS can be improved by employing the multipositio n technique,but the alignment time of the azimuth error is relatively longer.Over here,the two-posi tion alignment principle is presented.On the basis of this SINS error model,a fast estimation algorithm of the azimuth error for the initial a lignment of SINS on stationary base is derived f ully from the horizontal velocity outputs and the output rates,and the novel azimuth error estimatio n algorithm is used for the two-position alignment. Consequently,the speed and accuracy of the SINS' s initial alignment is enhanced greatly.The computer simulation results illustrate the efficiency of this alignment method. 相似文献
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A fast and accurate initial alignment method for strapdown inertial navigation system on stationary base 总被引:1,自引:0,他引:1
In this work,a fast and accurate stationary alignment method for strapdown inertial navigation system (SINS) is proposed. It has been demonstrated that the stationary alignment of SINS can be improved by employing the multiposition technique,but the alignment time of the azimuth error is relatively longer. Over here, the two-position alignment principle is presented. On the basis of this SINS error model, a fast estimation algorithm of the azimuth error for the initial alignment of SINS on stationary base is derived fully from the horizontal velocity outputs and the output rates, and the novel azimuth error estimation algorithm is used for the two-position alignment. Consequently, the speed and accuracy of the SINS' s initial alignment is enhanced greatly. The computer simulation results illustrate the efficiency of this alignment method. 相似文献