传递对准精度评估中的算法研究

本文分析了进行传递对精度评估的两种现滑算法，指出了固定点平滑算法在使用中存在的不足之处，计算机仿真给出了采用固定区域平滑算法和固定点平滑算法估计某一实际工程项目的对比图形。     

捷联惯导系统动基座传递对准研究

针对动基座传递对准,为了提高对准精度和缩短对准时间,本文采用"速度匹配"方案,通过载机不同的机动方式,由卡尔曼滤波算法估出计失准角。结果表明设计在满足飞行操作简单的条件下,对准精度高和时间短,为工程使用提供参考。     

降维CKF算法在大失准角传递对准中的应用

惯性导航具备完全自主、高度隐蔽、数据频率高等优点,在机载精确制导武器中得到广泛应用。由于空中传递对准可能处于恶劣条件下,初始失准角较大,传统的线性传递对准模型不能反映系统的真实情况,线性滤波算法也将导致很大的对准误差,为实现精确对准,需要应用非线性模型和非线性滤波算法。而非线性滤波算法如无迹卡尔曼滤波(UKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)等,在高维情况下,计算量很大,在弹载计算机计算资源受限的情况下,如何降低滤波算法的计算量是一个重要问题。本文将降维容积卡尔曼滤波算法应用在非线性传递对准模型中,将容积卡尔曼滤波的采样点由30个减少为6个,大幅减少了所需计算量。     

一种传递对准精度评估的平方根自适应滤波算法研究

在传递对准精度评估中,由于惯导系统模型参数与实际的物理过程存在偏差、系统量测噪声的特性不确定等因素.采用常规的卡尔曼滤波算法往往不能获得理想的滤波效果.为满足传递对准滤波估计的精度和稳定性要求,设计了一种新型平方根自适应滤波算法:即将简化的时变噪声统计估计器串联于平方根滤波过程的时间更新和量测更新之间.使平方根滤波与自...     

弹载环境时间延迟对传递对准影响及估计方法

弹载惯组传递对准过程中基准信息时延会制约对准性能的提高。基于常用的速度/姿态匹配模式,建立含时间延迟模型的观测方程,并提出时间延迟闭环滤波估计方法。分别从匹配信息精度、对准精度、惯性器件误差估计等方面分析时间延迟的影响情况。仿真结果表明,时间延迟会引起对准误差振荡,引起器件零偏、标度误差的有偏估计,通过闭环滤波方法可以准确估计时间延迟误差,同时能有效抑制时间延迟对传递对准及惯性器件误差估计精度的影响。     

一种提高捷联惯导系统静态初始对准精度的方法

针对目前提高捷联惯导系统自对准精度难度大这一情况,在建立SINS静基座初始对准的误差方程的基础上,通过对影响对准精度的误差因素进行分析,提出了一种在载体内部安装高精度自主寻北装置的方法,该方法可有效地提高初始对准精度。     

安装误差对单轴旋转对准精度影响分析

针对激光陀螺单轴旋转惯导系统初始对准问题,分析了影响初始对准精度的惯性器件误差参数,理论推导了陀螺安装误差对对准精度及加速度计零位估计的影响,并进行了仿真分析。仿真结果表明,陀螺安装误差直接带入失准角估计误差,并会引起等效加速度计零位估计误差,可通过标定陀螺安装误差提高对准精度。     

一种导航传感器试飞基准获取方法研究

在简要分析导航传感器试飞现状的基础上, 提出了利用数据融合算法获取导航传感器数据基准的实现方案, 在方案中充分考虑了不同导航传感器的性能特性, 提出了基于集中Kalman滤波的试飞导航数据初步融合和在Kalman滤波基础上利用固定区间平滑滤波实现全局信息优化融合的导航传感器基准获取方法, 并利用试飞数据对融合算法进行了验证。结果表明: 该方法有效利用了不同传感器的特性和事后数据处理的优势, 融合输出精度较融合前有明显提高, 为导航传感器的试飞评估提供了新的思路和方法。     

基于转动的光纤陀螺捷联系统初始对准研究

基于某型低精度光纤陀螺捷联系统,分别采用经典罗经对准、两位置卡尔曼滤波及连续旋转卡尔曼滤波三种方法进行了初始对准实验研究。结果表明,经典罗经对准方法由于未对零偏进行处理,导致其精度不高。两位置卡尔曼滤波方法可以对惯性器件的零偏进行估计并补偿,一定程度上提高了精度。连续旋转卡尔曼滤波方法通过调制抑制陀螺零偏误差影响,相比前两种对准方法,精度显著提高,该文进行了理论分析。     

舰载机惯导快速传递对准的联邦滤波器设计

针对舰载机快速反应的要求,提出速度+姿态+角速度匹配的快速传递对准方法。基于联邦滤波的分散化并行滤波思想,设计了一种基于高斯马尔可夫估计的最优加权最小二乘的传递对准联邦滤波器,有效解决集中卡尔曼滤波进行传递对准时存在的状态维数高、计算量大和滤波更新率低的问题。给出了此方法的数学模型,设计了快速传递对准联邦滤波器结构和信息融合算法,并在舰载条件下进行了仿真验证。仿真结果表明,采用该文提出的联邦滤波器与集中滤波器精度相当,且快速性好。主滤波器在4s内完成了对失准角的估计,而子滤波器在1s内就完成了对舰体静、动态挠曲变形角的估计,估计精度均在2′以内,计算量也减小了。     

基于可观测度分析的捷联惯导初始对准方法

输出校正和反馈校正是捷联式惯导系统初始对准的两种传统方法,可观测度是衡量卡尔曼滤波状态估计效果的量度。为提高捷联惯导初始对准的精度,分析了状态的可观测度与反馈校正对初始对准精度的影响,得出状态的估计效果与使用的校正方法有关,正确的反馈量可提高估计精度。因此,该文提出了一种基于可观测度分析的自适应反馈校正方法,并分别使用3种校正方法进行地面静基座初始对准仿真实验,实验结果表明此方法可有效提高对准精度。     

惯性系下捷联惯导系统最优两位置对准

惯性系卡尔曼滤波对准的状态量不完全可观测,针对这一问题,提出惯性系两位置对准。根据分段线性定常系统理论和奇异值分解法分析惯性系两位置对准算法的可观测性,分析结果表明横摇、纵摇和航向3个轴中绕航向轴旋转时系统的可观测度最高。然后,以航向误差作为参考指标进行仿真,确定了绕航向轴旋转180°的两位置对准为最优。     

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。     

车载低精度INS/GPS大方位失准角线性对准研究

在应用低精度微机电系统-惯性测量单元(MEMS-IMU)和全球定位系统(GPS)的车载组合导航中,由于IMU的精度问题,无法通过传统的解析方法实现方位失准角的粗对准,造成了大方位失准角问题。该文通过变换状态量,用方位失准角的两个三角函数代替方位失准角作为状态量,建立了新的线性系统方程,统一了精对准和粗对准的过程,避免了粗对准切换到精对准时状态间的协方差信息损失。完成了车载导航试验。结果表明,本初始对准方案在低精度的组合导航中能将对准精度控制在1°以内。     

基于修正SUKF的固定单站无源定位跟踪算法

针对基于超球面单形采样策略的SUKF在初始误差和观测误差较大时滤波性能下降的问题,以固定单站无源定位目标跟踪为应用背景,引入后向平滑处理,并结合系统模型特点对算法作进一步的优化,提出一种修正的SUKF算法。理论分析和仿真实验表明,文中所提算法相对于传统UKF和SUKF算法,在运算开销增加不大的前提下,有效提高了算法的稳定性和滤波精度,具有一定的工程实用意义。     

单速率捷联陀螺仪标定技术研究

为缩短目前捷联陀螺仪速率测试时间,提出单速率标定技术。该方法采用卡尔曼滤波算法对测试数据进行处理,以提高标定因数的估计精度,具有测试时间短,精度高等特点。