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.     

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。     

捷联惯导大方位失准角快速初始对准

捷联惯导方位角快速性能优化问题,传统大方位失准角初始对准方位角收敛速度较慢,直接影响惯导系统的性能。为此提出一种无重置联邦滤波器的以速度误差和比力输出作为观测量的快速初始对准新算法。给出了捷联惯导系统非线性误差模型,并分析了两种观测量,建立了速度观测子滤波器和比力观测子滤波器,同时采用了相应的状态方程和观测方程。用三种方法进行了大方位失准角初始对准的数字仿真。仿真结果对比表明,新方法不仅使方位失准角收敛速度快,而且在加速度计噪声增大10倍的情况下,仍然具有极高的对准精度。     

基于自抗扰控制技术的捷联罗经对准算法

在大失准角条件下,研究了自抗扰捷联罗经对准算法．基于欧拉平台误差角概念建立了适用于自抗扰控制的二阶水平通道状态空间模型．以水平速度误差作为量测实现水平姿态对准,从稳定的水平通道指令角速度中提取方位失准角信息,完成方位自对准．仿真结果表明,该对准算法可较快地实现大失准角的自对准且对准精度与经典罗经对准法相当．     

EKF和SUKF在大摇摆基座初始对准中的应用

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.     

UKF滤波在MIMU/GPS组合导航系统中的应用

微惯性测量组件(MIMU)的陀螺和加速度计随机误差较大,系统短时间内的计算误差发散很快,本文推导了惯导误差的Φ角非线性模型,模型的状态变量包括:位置误差,速度误差,数学平台的姿态误差角,陀螺和加速度计的常值偏置.MIMU经过初始对准后,方位误差角可能仍然很大,误差具有较强的非线性,本文使用UKF滤波方法来对误差进行估计,利用GPS来辅助MIMU进行组合导航,通过输出和反馈互相结合的混合校正方式提高了导航精度.     

基于滑动窗的GPS位置辅助动基座粗对准方法

针对传统的GPS位置信息辅助动基座粗对准方法,对准精度易受仪表累积误差和载体转向的影响,提出了一种基于滑动窗的GPS位置辅助动基座粗对准方法。削弱了仪表累积误差的影响,同时抑制了因载体转向引起的航向角对准误差的波动,提高了粗对准精度。仿真结果表明,该方法较传统方法在水平姿态角上精度相当?在航向角上对准精度有明显优势,性能更优。     

基于UKF的MEMS捷联惯导传递对准方法

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.     

基于罗经法和CDKF的捷联惯导摇摆基座自对准

针对舰船和舰载武器系统存在风浪的情况下自对准精度下降的问题,提出了一种改进罗经法粗对准和利用中心差分卡尔曼滤波(CDKF)法进行精对准的捷联惯导系统摇摆基座下的自对准方法。利用经典罗经算法在惯性系下对捷联系统进行粗对准,可以在方位角存任意误差时收敛到一个精对准算法可以容忍的范围内,而CDKF精对准算法在存在相对较大的失准角下仍能实现高精度的姿态角误差估计。仿真实验证明:提出的方法对准精度高,速度快,实现简单,适用与各种无机动条件下的捷联惯性系统的自始准。