基于GPS伪距的火箭弹扰动源最优估计方法

针对某型火箭弹纵向运动过程,根据小扰动运动理论,采用“系数冻结法”推导出了火箭弹纵向扰动运动的解析方程.根据风洞吹风实验数据,采用拟合的方法给出弹体纵向运动气动参数模型,建立了以气动系数误差扰动源和GPS误差源为状态量的系统状态方程,利用GPS伪距观测量构建了系统量测方程,应用扩展卡尔曼滤波方法对火箭弹被动段纵向平面的气动参数误差干扰源进行最优估计和仿真.仿真结果表明,改进方法加快了扰动源误差的收敛速度,并提高了估计精度.     

多普勒雷达安装偏差及测速精度的估计与补偿

研究飞行器导航定位精度优化问题,由于固定天线多普勒雷达、航姿系统及导航系统等测速存在误差,引起系统导航误差.为了减小测速误差,提高导航精度,提出了一种采用安装偏差与测速精度估计的补偿方法.分析了多普勒雷达的工作原理及误差的影响因素,建立了误差模型,然后利用卡尔曼滤波器,结合误差模型,将安装偏差、测速精度作为状态变量进行了估计,最后根据估计值进行了补偿.仿真结果表明,在载机起飞、降落、平飞等飞行状态下,改进方法能准确地对安装偏差、测速精度进行估计,减小了测速误差,提高了载机在陆地及海洋上飞行的导航精度.     

常规弹药滚转角磁测算法中偏航角干扰分析

在常规弹药利用地磁场信息制导中根据其弹道特点通常将偏航角设为零进行弹体滚转角解算,这就会导致偏航角变化时滚转角解算精度受到影响.针对滚转角磁测算法中假设偏航角为零时偏航角变化会引起滚转角解算误差的特性,采用非线性系统小扰动线性化的方法求出偏航角对滚转角解算精度的具体影响规律.首先分析了利用地磁场信息进行滚转角解算的原理并说明算法中偏航角引起滚转角解算误差的原因,然后推导了滚转角解算的系统误差方程并分析影响解算精度的因素,最后进行仿真和半物理实验验证.仿真和实验结果表明,此误差方程能够计算出偏航角变化对滚转角解算误差造成的具体影响,从而为后续常规弹药制导中弹体发射条件提供理论依据.     

一种改进型残差约束渐消采样滤波器

非线性系统的状态方程和观测方程不准确时,非线性自适应采样滤波器的滤波精度将偏离真实值:严重时将引起滤波器的发散,得到完全虚假的滤波值,失去了滤波原本的意义.为减小线性化误差对非线性系统状态估计的影响,本文采用采样滤波器中的UKF(Unscented Kalman Filter)方法对非线性系统进行高精度滤波.同时深入研究UKF的自适应渐消记忆策略,以增强对建模误差的鲁棒性和对突变状态的跟踪能力,提高状态估计的精度和快速性.本文针对上述滤波方法进行改进,并通过一个非线性系统滤波仿真试验.证明其有效性.     

三轴导弹仿真转台指向误差分析

仿真误差为仿真设备的精度估算评定与误差补偿提供依据.针对射频仿真系统中转台内框轴的空间误差中的指向误差,分析它与系统各部件几何误差和运动误差之间的关系,阐述数学模型的建立方法,并通过特征转换矩阵得到指向误差模型.对原始模型,充分考虑各误差因素影响对模型进行分析处理,以使具有较强的应用性.最后结合某型导弹转台将其应用于某一飞行试验模型来说明方法,计算结果表明:模型的简化对指向误差的分析的影响可以忽略,同时减小了计算量.分析方法也适应于其他飞行试验模式.     

锥体弹头的嵌入式大气数据传感系统组合算法

嵌入式大气数据传感（FADS）系统空气动力学模型基于钝头体推导,该模型适用于锥头体解算大气数据,但存在一定的模型误差.为消除模型误差,分析了锥头体模型误差产生的机理,提出了一种FADS系统组合算法,并对某一典型锥体弹头进行了仿真验证.仿真结果表明：动静压相对误差在0.05％以内,每组大气数据解算平均耗时在20 ms以内,该算法有效提高了大气数据解算精度和实时性.     

基于非质点模型的纯方位解距离方法

目标距离是战场进行作战决策和武器使用时考虑的一个重要参数.在传统的二维被动跟踪系统基础上,将目标建模为椭圆刚体.论文借鉴修正极坐标(MPC)的思想,利用刚体目标的尺寸参数,建立目标的状态模型和测量模型.采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行解距离,为工程实现提供了可能性,并从不同的初始条件下分析了距离误差.Monte-Carlo仿真表明:在新的状态模型下利用UKF算法进行解距离,可以达到较高的精度.其中传感器与目标的相对速度和刚体目标的尺寸对距离解的精度影响较大.     

嵌入式大气数据传感系统误差分析

嵌入式大气数据传感(FADS)系统与传统大气数据传感系统相比,其精度、适用范围、可靠性等都具有优势。在应用之前,对其在应用中存在的各种误差进行建模、仿真,以了解各种误差对FADS系统精度的影响。之后设计蒙特—卡洛仿真,为沿某一条飞行轨迹进行误差分析提供了一种可行的方法。该方法可用于分析不同算法在不同飞行条件下的精度,为FADS系统算法选取提供参考。     

SINS/GPS组合导航系统仿真研究

以某载体的规划航迹数据为对象,针对捷联、卫星组合导航系统(SINS/GPS)进行了仿真研究。由规划航迹数据计算出载体的比力和角速度信息,输入至惯性测量器件模型,模型输出激励捷联解算模块,得到惯导系统输出参数;同时对规划数据添加观测噪声模拟GPS测量值。采用相对简单的基于半位置、半速度误差的误差方程作为状态方程,以松耦合方式进行集中式Kalman滤波,给出了SINS单独工作与SINS/GPS组合得到的半位置、半速度误差分布。对各状态的观测度进行了研究,确定了不可观测的状态并给出了部分状态可观测度的时间分布。仿真结果表明,方法正确有效,可对SINS/GPS组合导航系统进行算法验证和方案性评估。     

基于变换无迹卡尔曼滤波的随钻测量误差在线辨识

针对随钻测量(MWD)工作环境复杂多变,随钻器件测量的精度降低的问题,设计了基于变换无迹卡尔曼滤波(TUKF)法对测量误差进行在线辨识和补偿.首先,建立加速度计和陀螺仪的输出误差模型,选取导航误差参数以及传感器误差参数作为系统状态变量;然后,以钻杆钻进时实时解算出的姿态角与钻机每次停机时的钻具姿态角作差作为系统观测量,设计状态方程和量测方程对惯性器件误差进行在线辨识;最后,通过误差补偿方程对惯性器件进行补偿.运用此方法分别设计了振动台实验、模拟钻进实验和钻进实验,实验结果表明,设计的在线辨识方案通过标定补偿后,随钻测量中钻具的工具面角输出误差减小到0.8°,倾斜角输出误差减小到1°,比无迹卡尔曼滤波方法精度提高了50％,所提方法克服了随钻测量时钻具振动带来的影响,为实际钻井进一步提高数据可信度提供理论依据.     

基于谐波分析的捷联惯导系统加速度计组件标定技术

惯性器件误差是影响捷联惯性导航系统(SINS)精度的主要原因之一,任何由加速度计和陀螺构建的SINS在使用之前都须进行精确标校,以建立起惯性器件静态误差补偿模型。首先根据三轴加速度计组件的输出建立起加速度计输出模型;然后利用三角谐波的正交特性,设计了1 g重力场下的多位置转台翻滚试验,分离出加速度计组件的各项静态误差系数的解析表达式;最后,分析了由基准误差引入的参数标定误差。利用双轴位置转台对标定方法进行验证,结果证明此方法能够有效标定出三轴加速度计组件的刻度因数、交叉耦合系数和零位偏置,满足系统设计指标要求。     

排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法研究

针对于排爆机器人在进行排除爆破物质时,机械臂不能满足绝对准确的定位要求,位置检测精度与实际距离之间存在一定的误差。为了解决这一问题,提出排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法。基于D-H运动模型和微分变换法创建排爆机器人机械臂位姿误差模型,对误差模型进行重复参数分析,去除重复参数获得可辨识的线性方程;在可辨识的运动学参数误差模型线性方程中加入一个增量进行误差补偿。最后通过仿真实验结果表明,所提方法通过对机械臂位姿误差模型进行有效补偿,使排爆机器人机械臂绝对定位精度均值提升1.3mm。     

车载惯导里程仪组合导航系统安装误差标定研究

研究了捷联惯导、GPS、里程仪和气压高度计构成的组合导航系统中惯导安装误差角对里程仪航位推算精度的影响;提出了以GPS输出作为辅助信息对惯导安装误差进行标定的方法;设计了以里程仪航位推算误差传播方程为系统方程,以里程仪航位推算结果和GSP位置输出之差为量测,通过卡尔曼滤波估计惯导安装误差的标定方法;仿真结果表明,该方法对惯导安装误差的标定精度能达到角秒级。在调试过程中采用该方法标定补偿后的系统实际跑车实验航位推算精度达到5m+行程的0.15%,表明补偿后残余的惯导安装误差影响已经可以忽略。     

机载安装误差对捷联惯导系统的综合影响研究

机载惯导系统的安装误差会引起加速度计输出中的附加干扰加速度,以及陀螺仪输出中的陀螺漂移,从而对惯导系统产生影响。针对捷联惯导系统(SINS)中的机载安装误差进行了深入全面的研究,推导出角安装误差和位置安装误差同时存在时系统的误差模型,并对机载安装误差给导航系统精度带来的影响进行了系统仿真。仿真结果表明:安装角误差和位置误差对于惯导系统的精度带来不可忽视的影响,将会引起惯导系统的迅速发散,必须对其加以补偿。该研究对于提高SINS的对准精度提供了理论依据,具有较好的工程应用价值。     

An adaptive constrained type-2 fuzzy Hammerstein neural network data fusion scheme for low-cost SINS/GNSS navigation system

In low-cost micro-electro mechanical system (MEMS)-grade strap-down inertial navigation system (SINS), failure to compensate inertial sensors errors as well as un-modeled uncertainties in SINS could result in exponentially divergence in overall performance of low-cost SINSs. This study deals with the enhancement of low-cost SINS accuracy in combination of global navigation satellite system (GNSS). In this respect, a novel adaptive constrained integrated scheme for SINS/GNSS is developed based on type-2 fuzzy Hammerstein neural network (T2FHNN). To this aim, a gray-box Hammerstein neural network model are defined based on clear interpretation with the physical nature of the inertial sensors error. In addition a knowledge-based type-2 fuzzy programming extracted from inertial sensors data is also used for managing the learning rate of Hammerstein neural networks. Some vehicular real-world tests have been carried out in order to show the effectiveness and feasibility of the proposed integration scheme in the long-term performance and accuracy of the proposed navigation algorithm. The results indicate that the proposed integration algorithm improved the navigation accuracy, reliability and stability in the presence of state constraints of the stand-alone SINS during signal blockage of GNSS.     

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。     

高动态GPS/INS组合导航中时间延迟软硬件 补偿算法研究

为了解决高动态条件下GPS/INS组合导航中由于两种导航系统时间异步,卫星导航信息滞后导致导航精度下降的问题,分别提出了利用GPS串口延迟时间段内SINS解算出的导航信息变化量来补偿延迟段内误差的硬件补偿方案和基于卡尔曼滤波对SINS频漂进行估计,采用多项式拟合得到融合点处的SINS计算伪距的软件补偿方案.通过建立模型完成了对SINS频漂量及其他误差量的闭环滤波估计及修正.设计了高动态飞行仿真试验,试验结果表明:补偿后的组合导航系统水平位置精度达到±0.12′;速度稳定后精度达到0.45 m/s.该方法缩短了误差的收敛时间,抑制了飞行状态突变的情况下滤波结果出现跳变剧烈等不利现象的发生,提高了组合导航系统的精度和性能.     

基于修正的卡尔曼滤波的姿态估计算法研究

研究惯导系统的稳定性问题,其中微惯性测量单元(MIMU)可以为捷联惯导系统提供实时的姿态和航向信息。研究姿态估计提高导航精度,由于陀螺漂移引起姿态误差,单独使用MIMU使姿态精度差。为了克服陀螺误差随时间积累不断增大,无法长时间提供稳定的姿态的缺点,提出采用磁强计修正的卡尔曼滤波四元数姿态估计算法。算法以姿态四元数为状态向量,通过四元数更新方程建立离散滤波状态方程,将加速度计和磁强计输出的六维数据转化为四元数的量测值建立量测方程,有效减少了计算量,补偿陀螺的漂移误差带来的影响。仿真结果表明改进算法提高了捷联惯导系统的精度和稳定性。     

船用捷联惯性导航系统仿真技术研究

该文提出船用捷联惯性导航系统仿真器的设计方案。针对船舶运动特点 ,根据船模的耐波性数据、惯性传感器的误差模型 ,可以模拟船舶受不同等级风浪扰动、采用不同种类的惯性传感器及配置方案时导航系统的输出 ,其实时输出信号可直接用来驱动船用导航滤波器或其它仿真器。     

组合导航系统滤波器截断误差抑制方法

组合导航系统作为重要的定位和姿态测量的技术手段,其基本设计思想是将GPS和SINS等导航设备输出的信息经过滤波器进行最优估计。但在采用Riccati方程更新协方差矩阵和计算Kalman增益过程中,截断误差随着迭代次数的增大而累积,破坏协方差矩阵的正定性和对称性,降低滤波器计算的数值稳定性,严重时导致组合系统故障发散。本文建立了Riccati方程一阶误差模型,从理论上分析截断误差对滤波器估计性能的影响,引入基于Bierman算法和Thorton算法的Kalman滤波器进行更新方法,解决了截断误差引起的滤波器数值稳定性的问题。通过强实时半物理仿真系统验证表明,相比于基于Kalman滤波器的系统,基于Bierman-Thorton算法的组合导航系统有更强的数值稳定性和较高的导航精度。