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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。 相似文献
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在飞行器导航系统优化问题的研究中,为解决MEMS捷联惯导(SINS)传递对准精度低和对准时间长的问题,提出了一种采用无迹卡尔曼滤波(UKF)的MEMS-SINS传递对准方法.首先利用欧拉平台误差角表示主子惯导坐标系之间失准角的方法,建立MEMS-SINS传递对准的大失准角误差模型.然后对建立的模型采用UKF滤波算法,使用确定性样本的方法来处理传递对准模型的非线性问题.最后对提出的传递对准方法进行仿真验证,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)进行比较.仿真结果表明:在传递对准过程中,UKF获得了比EKF更好的对准精度和更短的对准时间,基本满足了战术级导航系统传递对准的精度要求. 相似文献
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研究低成本捷联惯导系统中静基座方位失准角对准问题。传统采用的MIMU精度较低,误差模型的非线性化。为改善方位失准角的对准精度,提出了一种UPF方法的方位失准角对准方法。建立了关于磁强计辅助MIMU的粗对准模型,并将磁强计辅助完成粗对准的方位角偏差引入精对准的线性和非线性误差模型之中,给出了一种简化的UPF递推算法,对比了不同误差模型下的三种滤波方法的效果。仿真结果表明,无论是线性还是非线性误差模型下,UPF都获得了比KF和UKF更优的对准精度和收敛性,具有重要理论意义和应用参考价值。 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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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。 相似文献