纬度未知条件下捷联惯导摇摆基座自对准方法

针对纬度未知条件下捷联惯导摇摆基座自对准问题,本文将其看作基于特征值分解的优化问题处理,提出一种基于地球系重力矢量的摇摆基座自对准方法.首先,构建基于速度增量形式的目标函数,建立不依赖外部纬度信息的地球系下重力矢量模型,以提高地球系下重力矢量的估计精度;然后,将摇摆基座自对准看作Wahba姿态确定问题,基于地球系下重力矢量建立关于惯性系转换四元数的速度增量式目标函数,增强对噪声及振荡干扰的抑制,利用基于特征值分解的多矢量优化方法完成摇摆基座自对准,以提高对准精度;最后,通过设置捷联惯导摇摆基座初始对准仿真及船舶系泊实验,验证了所提方法的有效性.     

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。     

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.     

弹载SINS摇摆基座对准仿真研究

为了分析导弹在风干扰下的摇摆运动,解决弹载捷联式惯性导航系统(SINS)摇摆运动下的对准技术,结合实际工程应用,提出了一种弹载SINS摇摆基座对准仿真方法.利用机械系统力学自动分析软件(ADAMS)建立了导弹的物理模型,给出了在风干扰下导弹的速度变化曲线和姿态变化曲线,并以此作为验证对准算法的数据来源.对准方案分为解析粗对准和滤波精对准两个过程,粗对准利用惯性器件的输出在最短的时间内为精对准提供姿态角的初始值,精对准利用滤波技术对粗对准结束后SINS的姿态误差角进行精确估计并补偿.最后的仿真结果验证了方案的可行性,在1分钟内俯仰角和滚转角的估计精度能够满足某导弹的性能要求.     

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.     

晃动基座下的双位置参数辨识精对准仿真研究

捷联惯导在实际对准过程中,经常会受到载体晃动的影响而导致对准结果变差,进而影响到惯导系统的导航精度.采用双位置参数辨识精对准方法利用陀螺输出建立的数学平台对载体的晃动进行隔离,实现了载体在晃动基座下的对准,并通过对陀螺等效东向漂移的估计进一步提高了对准精度.方法的基本原理做了详细介绍,并针对晃动基座这一特定环境进行了仿真研究.仿真结果表明在晃动基座条件下仍能够达到较高的对准精度,具有一定的工程应用价值.     

SINS大失准角初始对准的改进算法研究

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。     

H∞滤波和Kalman滤波在初始对准中的比较研究

摇摆状态下的捷联惯导初始对准,由于动基座情况下干扰较大,造成对准精度下降.推导了大失准角误差模型,设计了相关的H∞滤波器和Kalman滤波器,并比较了二者的性能.通过静基座和摇摆动基座初始对准仿真试验分析,得出静基座条件下,Kalman滤波性能较好;而在外界干扰较大或系统模型不准确的环境中,Kalman滤波性能恶化,H∞滤波的对准精度优于Kalman滤波,且实时性好,适合于工程应用.     

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.     

惯性导航系统非线性初始对准的LS-SVM方法研究

由陀螺仪和加速度计等惯性传感器组成的惯性导航系统,在进入导航状态之前必须进行初始对准.根据支持向量机强大的非线性映射能力,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的捷联惯导系统非线性初始对准方法.LS-SVM避开了经典支持向量机求解时的复杂优化运算,通过求解一组线性方程组就可以得到唯一的全局最优解,所以算法的复杂度大大降低,能更好的满足工程应用中的实时性要求.针对方位初始失准角为大角度时的捷联惯导系统非线性误差模型进行仿真分析,并在相同条件下与卡尔曼滤波方法作比较,结果表明LS-SVM在初始对准中的有效性和可行性.     

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。     

INS传递对准中挠性杆臂效应建模与仿真

本文针对舰载武器传递对准产生的杆臂效应模型未考虑动态挠曲的情况,根据挠性杆臂效应原理推导出该模型,利用simulink搭建挠曲变形角二阶马尔科夫过程模型,并与非挠性杆臂效应比较,表明动态挠曲引起的加速度误差较大,需要计算补偿。     

LS-SVM在车载SINS大方位失准角传递对准上的应用

针对车载捷联惯导系统工作环境恶劣且子惯导系统精度低,使用传统的Kalman滤波进行传递对准存在精度低、实时性差的问题。根据车载特殊环境提出了一种基于LS-SVM的大方位失准角速度匹配传递对准方法,采用传统Kalman滤波器的输入输出样本对LS-SVM滤波器进行训练,避开了经典SVM求解时的优化运算,使其复杂度大大降低。在相同条件下与传统Kalman滤波仿真结果对比,LS-SVM方法的引入可以使系统对准时间缩短近50%,并适当提高了系统的对准精度。     

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．     

晃动基座下捷联惯导的抗干扰自对准算法

针对捷联惯导(SINS) 晃动基座下, SINS 难以快速实现自对准的问题, 提出SINS 的抗干扰自对准算法. 该算法通过将初始对准问题转化为Wahba 求解问题来消除角运动干扰的影响; 利用惯性坐标系重力矢量和晃动干扰加速度的频率特点, 通过设计低通滤波器对比力在惯性坐标下的投影进行滤波来消除线振动干扰的影响. 仿真结果表明, 该算法不需要进行粗对准, 能够在角运动干扰和线振动干扰同时存在的情况下快速实现自对准.

     

天线反射对混波室场均匀性校准的影响

摇摆状态下的捷联惯导初始对准,由于动基座情况下干扰较大,造成对准精度下降。推导了大失准角误差模型,设计了相关的H∞滤波器和Kalman滤波器,并比较了二者的性能。通过静基座和摇摆动基座初始对准仿真试验分析,得出静基座条件下,Kalman滤波性能较好;而在外界干扰较大或系统模型不准确的环境中,Kalman滤波性能恶化,H∞滤波的对准精度优于Kalman滤波,且实时性好,适合于工程应用。     

一种用于数据校正的最小二乘与准最小二乘组合方法

过程系统的控制与优化要求可靠的过程数据。通过测量得到的过程数据含有随机误差和过失误差,采用数据校正技术可有效地减小过程测量数据的误差,从而提高过程控制与优化的准确性。针对传统基于最小二乘的数据校正方法:和基于准最小二乘的鲁棒数据校正方法:,分析了它们的优缺点,并提出了一种最小二乘与准最小二乘组合方法:。该方法:先采用准最小二乘估计器检测过失误差并剔除,然后再采用最小二乘估计器进行数据校正,可以综合前两种方法:各自的优点,使得数据校正结果:更加准确。将提出最小二乘与准最小二乘组合方法:应用于线性与非线性系统的数据校正中,通过校正结果:的比较说明此方法:的具有较好的过失误差检测能力和较准确的数据校正结果:。最后将此方法:应用于实际过程系统空气分离流程的数据校正中,结果:说明了此方法:的有效性。     

基于捷联惯导系统的杆臂效应误差分析

随着捷联惯导系统的发展,对惯性导航精度和快速性的要求越来越高。而快速性主要取决于初始对准时间。传统的初始对准方法具有一定的局限性,而传递对准是一种新型的、快速的初始对准方法。主要分析了传递对准方法中的速度匹配方法,在此基础上推导了杆臂效应的基本原理。最后通过仿真得到,存在杆臂效应时,航向失准角估计误差稳态值为-0.5°;通过实船实验得到,存在杆臂效应时,俯仰、横滚和航向角的失准角估计误差分别为-0.22°,-0.37°,-0.35°,从而验证了杆臂效应误差对失准角的影响。     

硅通孔键合硅片预对准边缘信息采集与处理

研究硅通孔即TSV(through-silicon vias)键合硅片的预对准边缘信息采集与处理方法。TSV硅片与标准硅片相比,有减薄、键合不同心、边缘毛刺多、存在崩边;缺口被填充、内有鼓胶、镀铜等工艺特点,使得传统基于线阵CCD一维图像采集与处理预对准方法失败。针对TSV硅片的特点,把线阵CCD配合扫描运动采集的一维原始图像集拼接获得二维图像,应用二维图像处理技术提取边缘信息,硅片整周边缘数据用最小二乘圆拟合算法识别出圆心位置,缺口边缘数据用Hough直线变换识别出缺口两条斜边,其交点定位为缺口位置,从而实现TSV硅片的自动预对准。实际测量表明,该方法预对准重复性定位精度<20um、预对准时间<40s,满足指标需求,为光刻机能够曝光TSV硅片提供有力支持。     

考虑转台定位误差时的快速自对准方法研究

捷联惯导初始对准精度直接影响到惯导系统的工作精度,传统自对准方法对转台定位精度要求较高,转台存在定位误差时严重影响自对准精度。提出了一种考虑转台定位误差条件下的捷联惯导快速两位置自对准方法,根据对准位置与旋转过程中的惯导相邻时刻输出信息小幅慢变的特点,通过引入中间坐标系,实现实际旋转角度的精确跟踪和导航误差实时更新计算,辨识出初始姿态角误差,并根据对准精度要求对辨识结果迭代修正,从而实现动态条件下的高精度寻北。对该算法在静、动态环境下的寻北性能进行了实验验证,实验结果表明:静态环境下寻北精度的1倍标准差为18.3248″,动态环境下寻北精度的1倍标准差为32.633 07″,对准精度与计算速度均满足要求,能够有效克服转台定位误差对自对准精度的影响,具有一定的工程应用价值。