基于MEKF的捷联惯导初始对准算法研究

在某些对精度要求不是很高的领域微机电系统(MEMS)等低精度捷联惯导系统因其造价低等特点而得到广泛应用。由于传统的初始对准方法不能估计除姿态以外的任何量,故不适用于MEMS等低精度捷联惯导系统。该文研究了一种基于姿态估计的初始对准方法,并使用乘性扩展卡尔曼滤波进行对准,在姿态对准的同时实现对惯性器件误差的建模估计。在实现初始对准的基础上显著降低了计算量。     

可观测性分析方法探讨及其在初始对准中的应用

可观测性分析方法在卡尔曼滤波效果估计中得到了广泛应用,本文对误差协方差矩阵和姿态精度因子(ADOP)两种可观测性分析方法进行了研究,并分析了两种方法之间的关系。针对旋转式惯导系统多位置初始对准的问题,以捷联式惯导初始对准33维状态误差方程为研究对象,分别采用上述两种方法分析了可观测性分析在旋转惯组初始对准的转动顺序、停留时间及模型降阶方面的应用。仿真结果表明,两种方法在初始对准方案选择中具有良好的一致性。     

多普勒计程仪辅助捷联惯导初始对准技术研究

针对捷联惯导系统初始对准精度问题,提出了一种采用多普勒计程仪辅助捷联惯导系统进行初始对准的方法。分析了多普勒计程仪测速误差的形式,建立了多普勒计程仪与捷联惯导系统的误差模型,通过输出校正的方法修正多普勒计程仪的速度信息,为惯导系统提供准确的载体速度信息,采用卡尔曼滤波进行捷联惯导系统的精对准。并对舰船匀速直航状态时,多普勒计程仪辅助捷联惯导系统的初始对准进行了仿真分析。理论分析与仿真结果表明:该方案能有效地解决舰船的初始对准问题,收敛速度较快,而且具有较高的精度。     

基于多新息强跟踪SINS大失准角初始对准研究

利用衰减记忆多新息强跟踪反馈校正卡尔曼滤波,设计了无需粗对准的捷联惯导大失准角初始对准算法。采用反馈校正卡尔曼滤波和新息正交性跟踪,将捷联惯导对准前的非线性大失准角快速校正成小失准角,对准过程引入了具有衰减记忆功能的多新息,改善了卡尔曼滤波反馈校正状态跟踪能力。     

基于北斗卫星辅助的岸舰导弹飞行中对准研究

针对岸舰导弹快速发射的问题,为实现岸舰导弹弹载惯导动基座对准,提出了导弹弹载惯导系统飞行中对准方案.首先,建立了飞行中非线性对准模型;其次,提出了导弹弹载北斗导航信息辅助下的基于sage滤波开窗法原理的渐消矩阵自适应平方根容积卡尔曼滤波飞行中对准方法,并建立了相应的渐消矩阵切换准则;最后,仿真试验对比了平方根容积卡尔曼滤波和所提自适应平方根容积卡尔曼滤波飞行中对准方法,得出所提的自适应平方根容积卡尔曼滤波的精度和稳定性更高的结果,对准时间和精度能够满足相关性能指标要求.所提出的飞行中对准方案能够为工程应用提供一定的参考和借鉴.     

摇摆状态下车载捷联惯导系统初始对准方法研究

为了减小车载捷联惯导系统动态条件下的粗对准误差,使系统顺利进入精对准和导航阶段,对车体摆动干扰的特点进行了分析,提出一种补偿摆动误差,提高粗对准精度的方法;采用捷联惯导系统误差模型和卡尔曼滤波器,实现摇摆状态下车载捷联惯导系统精对准.仿真结果表明,补偿摆动误差后,基本消除车体摆动干扰,得到与静基座粗对准相当的结果;摇摆状态下精对准估计精度与静态估计结果基本一致,从而证明该对准方法的可行性与有效性.     

Sage_Husa自适应滤波在大方位失准角初始对准的研究

由于光纤惯导系统导航精度不高,方位角常为大角度,因此系统初始对准的滤波方程为非线性的,为改善非线性模型下初始对准的精度,提出了一种改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波方法并应用于光纤惯导系统初始对准中。建立了大方位失准角初始对准的非线性误差模型,给出了Sage_Husa自适应卡尔曼滤波方程,对Sage_Husa自适应卡尔曼滤波不适合用在非线性滤波的缺陷进行了改进,建立系统噪声统计的估值器,对非线性误差方程进行了改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波仿真。仿真结果表明:改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波能够很好地处理初始对准中的非线性问题,提高初始对准精度,方位失准角误差估计精度较EKF提高27%。     

基于Sage-husa自适应滤波算法的AUV组合导航系统设计

文中针对水下自主航行器提出了一种新型的基于捷联惯导(SINS)和GPS的组合导航系统设计方案。该方案以捷联惯导作为主系统,同时利用GPS重调捷联惯导系统,建立了该组合导航系统的卡尔曼滤波模型,设计了输出校正间接法的卡尔曼滤波算法和Sage-husa自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明由于GPS位置和速度信息的引入,一定程度上克服了捷联惯导系统误差状态发散现象,提高了导航精度。同时通过两种算法的对比,Sage-husa自适应卡尔曼滤波算法则具有更高的滤波精度和稳定性,能够更好的满足长时间远距离导航的要求。     

卡尔曼滤波器在导航系统初始对准中的应用

文章分析了惯导系统初始对准的动态模型，介绍了卡尔曼滤波算法在平台式惯导初始对准中的应用．并进行了计算机仿真试验，结果表明：此方法有算法简单，能有效缩短初始对准时间，稳态精度较高等特点．是一种较为理想的初始对准方案。     

一种运动中卫星辅助惯导对准方法

<正>针对动基座条件下的对准需求，给出了一种新的卫星速度辅助的惯导动基座粗对准算法。通过调整惯性解算方案及定义新形式的速度误差模型，获得简化的大方位失准角线性化卡尔曼滤波对准模型。试飞实测离线仿真结果验证了方法的有效性，120s时间粗对准水平姿态误差不大于2°，航向误差不大于5°，可满足后续精对准滤波器对小角度线性化模型的初始假设条件要求。捷联惯导系统精对准一般需在完成粗对准的基础上进行。静基座条件下的粗对准可根据加速度计对重力加速度的测量值和陀螺对地球旋转角速度的量测值计算出载体的姿态矩阵，     

模糊自适应滤波在捷联惯导初始对准中的应用

传统卡尔曼滤波应用于捷联惯导初始对准中由于模型参数、噪声的统计特性不确定,影响估计效果.而模糊自适应卡尔曼滤波能按照模糊推理原理逐步校正系统的观测噪声协方差阵,具体实现是通过观察残差的理论值是否接近于其实际值,系统调整观测噪声协方差的加权以达到修正观测噪声协方差阵的目的,进而提高系统的对准效率.在噪声统计特性未知时,比较了常规卡尔曼滤波与模糊自适应卡尔曼滤波在初始对准中的应用效果.仿真结果表明,这种算法能有效提高系统的滤波效果,是一种较理想的初始对准滤波方法.     

健康管理对老年冠心病危险因素治疗及控制率影响

捷联惯导系统(SINS)静基座初始对准中,过高的陀螺噪声不但导致系统状态方程非线性,也会使对失准角的估计不能收敛到真值.因此,提出了一种磁强计辅助对准方法,对系统观测方程的分析证明了该方法不仅可提高滤波精度,同时还可对磁场强度和磁倾角进行估计.非线性滤波采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF),SRUKF与无迹卡尔曼滤波(UKF)滤波精度相当,优于扩展卡尔曼滤波(EKF).相比UKF,SRUKF具有更高的计算效率和稳定性.仿真结果表明,该算法在陀螺噪声较高的情况下仍能满足SINS初始对准要求.     

微幅晃动下车载SINS初始对准技术研究

为了研究微幅晃动状态下车载SINS初始对准技术,本文利用导航计算机采集惯性测量组件输出的比力和角增量信号,在载车初始粗对准之后,分别采用卡尔曼滤波法和参数辨识法完成精对准实验,结果表明在粗对准算法相同、精对准时间相等的情况下,卡尔曼滤波精对准比参数辨识精对准能够获得更好的对准精度,对于工程应用具有一定的参考价值。     

一种微惯性测量系统设计研究

在一些航行体控制中需要较高精度的运动测量信息作为导航状态输入.介绍了一种.基于MEMS器件的微惯性测量系统的设计,研究了Kalman滤波信息融合算法在此系统的具体应用和传感器的标定方法,并针对该系统设计了一种检验方案,实验Matlab仿真结果表明,系统合理可行.该系统结构简单.为捷联系统的小型化提供了一种新的思路.     

MEMS陀螺漂移误差抑制方法研究

MEMS陀螺漂移误差是影响惯性测量系统精度的主要误差源,针对这一问题,引入旋转调制方法和卡尔曼滤波方法,利用旋转调制方法抑制陀螺的常值漂移,利用卡尔曼滤波方法减小随机漂移,并进行了仿真和实验,对调制和滤波前后惯性测量系统的姿态角误差进行了对比,结果表明,利用旋转调制技术和卡尔曼滤波方法分别减小陀螺的常值漂移漂移和随机漂移后,由这两种漂移误差引起的姿态角误差明显减小,惯性测量系统的测量精度显著提高。     

基于卡尔曼滤波和粒子滤波器级联模型的静基座惯导初始对准算法及仿真

传统静基座初始对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。扩展卡尔曼滤波器本质上要求系统近似线性。当近似线性要求得不到满足,会产生很大的偏差,大大降低对准精度,甚至会发散。粒子滤波是一种新出现的滤波技术,对模型不作线性限制,非常适于解决非线性问题,估计精度大大高于传统扩展卡尔曼滤波器。但是,要求维数不能太高,否则会产生计算灾难问题。惯导误差模型的维数较高,这使得粒子滤波技术无法实际应用于初始对准中。本文通过对静基座误差方程进行分析,提出了一种级联模型。将原有模型分解为级联的两个子模型,每个子模型的状态变量维数都很低,然后对两个子模型分别应用卡尔曼滤波器和粒子滤波器进行滤波处理。实验仿真结果表明,这种基于卡尔曼滤波器和粒子滤波器级联模型的算法降低了计算量,大大提高了初始对准的精度,具有重要的现实意义。     

火箭弹MEMS陀螺捷联惯导系统

火箭弹正朝着远程化、精确制导化方向发展,制导装置是其中的核心.该文采用微机电系统(MEMS)陀螺、石英挠性加速度计、高动态GPS接收机、高速导航计算机等硬件及捷联惯性导航和卡尔曼滤波算法,研制了小型捷联惯性/GPS组合导航系统.该组合导航系统具有体积小,精度高,成本低等特点,试验表明该惯导系统可以满足增程火箭弹制导要求.     

基于Kalman滤波器的MEMS陀螺随机误差分析与建模补偿

MEMS陀螺随机漂移是影响MEMS惯性导航精度的主要原因。为提高MEMS陀螺使用精度,本文通过时间序列分析方法,建立MEMS陀螺角速率信号ARMA模型,进而利用线性KF(Kalman Filter)滤波方法处理陀螺角速率信号。本文通过搭建MEMS陀螺组件,进行三轴精密转台实验,将得采存陀螺信号进行KF滤波处理。利用Allan方差分析滤波前后MEMS陀螺角速率信号,结果表明陀螺仪零偏不稳定性经KF滤波后提升18.7%。