子平台惯导系统在动基座上传递对准的研究

以舰载导弹中的平台惯导系统为子平台惯导系统，论述了在子平台经粗对准后，精确估算其姿态误差角、目标方位误差角、漂移率的方法，对速度传递和姿态角度差传递的两种估算方法进行了理论推导和仿真计算。讨论结果表明，姿态角度差传递估算法不但可解决多个未知量的求解问题，而且能自动消除姿态角传感器误差对估算的影响，这成为本文的新见解。     

摇摆基座上基于信息的捷联惯导粗对准研究

舰船的摇摆使陀螺无法测出地球自转角速度,无法根据陀螺和加速度计的输出直接计算出姿态阵。针对这一问题,提出了基于重力加速度的粗对准算法。该算法中,姿态阵分散成4个矩阵求取,所利用的信息为:摇摆基座姿态变化信息;重力加速度相对惯性空间随地球旋转引起的方向变化信息;地球自转信息;地理信息。算法的巧妙之处是应用惯性凝固假设,建立了基座惯性坐标系ib0,使舰体相对ib0坐标系的姿态阵初值成为单位阵,从而使姿态更新解算成为可能。仿真结果表明,在舰船横摇、纵摇、艏摇幅值分别为10°、7°和5°,周期分别为6 s、5 s和7 s,横荡、纵荡、垂荡幅值分别为0.02 m、0.03 m和0.3 m,周期分别为7 s、6 s和8 s的环境下,由50个样本确定的东、北、天向失准角的均值分别为2.01′-、1.38′和-0.20,°相对的标准差为0.26′、0.21′和1.3,°在此基础上完全可以实现精对准。     

改进的单轴旋转SINS初始对准方法

针对单轴旋转捷联惯导系统中,传统静基座对准的极限精度受器件误差制约的问题,在对静基座初始对准进行误差分析的基础上,提出了一种利用单轴转台实现的初始对准误差修正技术。利用单轴旋转捷联惯导系统本身具有的转动控制机构,通过转位操作,根据对准稳态误差在不同位置的投影关系计算出误差大小,并对系统加以补偿,从而提高系统对准精度。通过仿真试验可以看出:与两位置对准方法相比,该初始对准误差修正技术能够提高精度,并减少对准时间,同时,可以使水平失准角和方位失准角的对准误差显著下降。     

卡尔曼滤波在管道地理坐标定位系统中的应用

针对惯性敏感元件（IMU）采集数据随机误差较大问题,建立了误差模型,应用卡尔曼滤波算法对其进行校正以提高定位精度.利用捷联惯导技术进行管道定位,得出地下管道形状的详细分布,搭建实际电路并对电路进行仿真,对采集的惯性数据用滤波算法进行去噪处理,并且对滤波前后的数据进行比较.结果表明,滤波算法能够有效降低加速度信号中随机误差的影响,可以在短距离内计算出惯性元件运动的轨迹,证明了该检测系统可以通过降低惯性误差的方法来实现对管道地理坐标的定位.     

CDKF在捷联惯导系统大失准角初始对准的应用

文章基于欧拉平台误差角的概念,建立了大失准角条件下的捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,深入研究了中心差分卡尔曼滤波(CDKF)技术及其在大失准角对准中的应用,进行了静基座下基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)和CDKF滤波的SINS初始对准仿真。仿真结果表明,在失准角均为大角度条件下,用CDKF滤波水平对准精度可达0.18,′方位对准精度可达1.63,′比EKF具有更高的精度,并且避免了求Jacobian矩阵带来的不便,提高了可靠性;与UKF相比具有稍高的精度,并减少了可调参数,在实际应用中更加简单方便。     

最小阶时分滤波器及其在运载体对准中的应用

设计一种时分降低滤波器用来进行运载体惯导系统的动态对准和传递对准，假定运载体惯导系统已标定的。在运载体水平直线运动的短时间内，两个二阶滤波以时分工作方式估计平台水平失调角，在消除水平失调角后，运载体在垂直与当地垂线的水平面内机动，此时用一个三阶（或四阶）滤波器来估计方位失调角，另外，在本文中给出该滤波器的数据压缩算法，来提高估计精度。     

BP神经网络在捷联惯导初始对准中的应用研究

提出了基于多层BP神经网络的滤波器，并用于捷联惯导初始对准中．采用BP网络替代初始对准系统中的闭环卡尔曼滤波器，可以确保系统的误差状态始终为小量，实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能。采用BP神经网络滤波的优点是：数据并行计算速度快，在滤波时不需要初始数据。仿真结果表明，这种方法简化了系统运算的代数结构，提高了系统状态估值运算的实时性，并且可以保证系统的对准精度。     

SINS/GPS组合导航系统初始对准的可观测度分析

针对SINS/GPS组合导航系统的误差传递模型进行了可观测度分析,确定了卡尔曼滤波器对系统各个状态的估计效果.在飞行器处于不同飞行姿态下,通过对相应的状态估计误差协方差阵的特征值及特征向量的比较,发现在动基座对准时,对飞行器引入线加速度可显著提高方位角的估计精度,并且在相同的条件下,拐弯运动的方位角估计速度更快、精度更高.此外,拐弯运动能够估计出加速度计零位偏置.此方法可以为飞行器在初始对准时选择最佳机动方案提供依据.     

自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法在捷联惯性导航系统大方位失准角初始对准中的应用

提出了一种自适应平方根中心差分卡尔曼滤波(ASRCDKF)算法,并应用于捷联惯性导航系统(SINS)大方位失准角初始对准中。ASRCDKF算法以中心差分变换为基础,基于平方根滤波能够克服发散的思想,利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,并将自适应估计原理引入该算法中,不仅克服了扩展卡尔曼滤波产生线性化误差和计算雅可比矩阵的不足,而且减小了计算量,保证了数值稳定性。同时,ASRCDKF算法解决了传统滤波算法过度依赖系统动态模型和噪声统计特性先验知识的问题。最后通过滤波仿真证明了ASRCDKF算法在SINS大方位失准角初始对准中的有效性和优越性。     

支持向量机在初始对准状态估值中的应用

在捷联惯导系统初始对准状态估值过程中,针对传统Kalman滤波器的实时性问题,提出了基于支持向量机(SVM)网络的滤波器。采用闭环Kalman滤波器的输入和输出数据作为训练样本对进行训练得到SVM模型。通过仿真实验对比表明,采用SVM网络滤波器的估计精度与采用闭环Kalman滤波器的相当,但估计速度比较快。     

GPS辅助的SINS系统快速动基座初始对准

为实现基于优化的动基座对准算法(OBA)对陀螺仪误差的估计,并使其能够应用于低精度SINS系统中,将自适应无迹卡尔曼滤波算法与OBA算法相结合,提出一种新的由GPS辅助的SINS系统快速动基座对准（FIMA）算法.该算法首先推导了陀螺仪常值漂移与失准角之间的关系,并以此构建非线性系统状态方程,然后用重力加速度和GPS输出速度的积分构建量测方程;由于系统存在非线性,提出使用UKF算法对失准角以及陀螺常值漂移进行估计;由于量测方程由速度和重力加速度的积分构成,量测噪声协方差难以确定,引入自适应滤波算法对量测噪声实时估计. 跑车实验结果表明:对于低精度SINS系统,该算法可在15 s左右将航向角误差收敛到3°以内,在3 min以后航向角误差可收敛到1°以内;与传统非线性动基座对准算法以及OBA算法相比,该算法可在无任何初始姿态信息的条件下快速对准,且能够对陀螺常值漂移进行在线估计和载体系失准角补偿,提高了动基座对准的精度和收敛性能.     

Three-time rapid transfer alignment method of SINS/GPS navigation system of high-speed marine missile

The transfer alignment of SINS/GPS navigation system of a high-speed marine missile was investiga, ted. With the help of the big acceleration of a high-speed missile, the transfer alignment was changed into a three-time alignment. The azimuth alignment was coarsely finished in 10s in the first time alignment, the hori- zontal alignment was accurately and rapidly finished in the second time alignment, and the azimuth alignment was accurately finished in the third time alignment. Because the second time alignment and the third time alignment were finished by GPS after the missile was launched, the horizontal alignment and the second azimuth alignment got rid of the influence of the warship body flexibility deforming. The precision and rapidity of the horizontal alignment were prominently increased due to the vertical launch of the marine missile with the big acceleration. Simulation verifies the effectiveness of the proposed alignment method.     

传递对准数字仿真系统Kalman滤波池设计

针对传递对准数字仿真系统匹配方案、滤波算法的研究需求,提出了一种通用滤波机制——Kalman滤波池.滤波池基于VC++6.0开发环境,结合数据库技术、动态链接库技术实现.通过设计通用符号集、操作面板、匹配模型数据库、导航、滤波算法动态链接库及数据库,将对准匹配模型、滤波参数、矩阵、算法等信息压缩为滤波池记录并管理.通过...     

LS—SVM在捷联惯导系统初始对准的应用

捷联惯导系统（SINS）中卡尔曼滤波的运算时间与系统阶次的三次方成正比,滤波失去实时性,达不到捷联惯导系统的快速性要求。通过研究捷联惯导系统、最小二乘支持向量机和卡尔曼滤波,提出既能保证准确性又能提高实时性的支持向量机初始对准算法。用Matlab软件仿真的结果表明,提出的捷联惯导初始对准算法是有效的。     

SINS大失准角传递对准模型的可观测性分析

捷联惯导系统(SINS)是在军事、航空等领域有着广泛应用的全自主导航系统,传递对准是确定其导航初值的一项关键技术.针对捷联惯导系统大失准角传递对准模型进行了可观测性分析研究.首先,建立了SINS欧拉角误差模型,并根据水平失准角为小角度的工程实际情况等对误差模型进行了简化;然后,从非线性系统的可观测性分析出发,利用微分几何理论给出系统的可观测矩阵,并给出了系统可观测度定义以及通过奇异值分解分析状态变量可观测度的方法.将该方法应用于SINS大失准角传递对准模型中,对系统进行了"速度"匹配和"速度+姿态"匹配模式下的可观测性和状态可观测度分析;最后,设计了UKF滤波器进行传递对准仿真,仿真结果与可观测分析结论一致,验证了该可观测分析方法的正确性.结果表明,这两种匹配模式下系统均为不完全可观测,并且"速度+姿态"匹配模式下状态变量的可观测度相比"速度"匹配模式下的状态可观测度高.     

Research on SINS Alignment Algorithm Based on FIR Filters

An inertial frame based alignment (IFBA) method is presented, especially for the applications on a rocking platform, e.g., marine applications. Defining the initial body frame as the inertial frame, the IFBA method achieves the alignment by virtue of a c     

Adaptive Federal Kalman Filtering for SINS／GPS Integrated System

A new adaptive federal Kalman filter for a strapdown integrated navigation system/global positioning system (SINS/GPS) is given. The developed federal Kalman filter is based on the trace operation of parameters estimation‘s error covariance matrix and the spectral radius of update measurement noise variance-covariance matrix for the proper choice of the filter weight and hence the filter gain factors. Theoretical analysis and results from simulation in which the SINS/GPS was compared to conventional Kalman filter are presented. Results show that the algorithm of this adaptive federal Kalman filter is simpler than that of the conventional one. Furthermore, it outperforms the conventional Kalman filter when the system is undertaken measurement malfunctions because of its possession of adaptive ability. This filter can be used in the vehicle integrated navigation system.     

自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法。首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征。然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型。最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪。实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪。     

GPS/SINS组合导航系统在飞航导弹中的应用

研究了ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统在飞航导弹制导中的应用。文中着重研究位置速度组合模式的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统的构成和算法，简化误差模型，引入衰减记忆滤波。仿真结果表明，组合导航系统较准确地给出导弹的位置、速度和姿态信息，大大提高了制导精度