惯性导航系统传递对准技术综述

传递对准是现代惯性制导武器的关键技术。介绍了传递对准的基本原理,较全面地总结了与传递对准技术相关的理论与方法,包括惯导系统误差模型、匹配方法、可观测性分析、滤波算法、误差补偿技术、仿真和试验方法等,给出了一种可用的传递对准数学模型。围绕传递对准的精确度、速度以及对准算法的鲁棒性,分析和归纳了传递对准技术近年来的进展情况,指出了研究中所遇到的困难,探讨了传递对准技术的发展方向。     

抗差SRCKF滤波在惯性导航初始对准中的应用

针对惯性导航系统大失准角初始对准问题,文中建立了一种基于捷联惯导系统的非线性误差模型,并采用标准容积卡尔曼滤波(CKF)进行数据融合。在系统模型噪声不确定情况下,标准的CKF可能会出现发散的问题,为解决其发散的问题,采用抗差平方根容积卡尔曼滤波(抗差SRCKF)算法进行滤波,抗差SRCKF算法能够保证数值计算稳定性和消除粗差对CKF滤波器的影响,从而抑制滤波的发散,进一步提高滤波器的稳定性。最后,在静基座下对惯性导航系统大失准角初始对准进行仿真。结论表明,随着失准角的增大,在观测量中存在一次或多次粗差时,相较于KF、EKF和SRCKF算法,抗差SRCKF算法具有较好的鲁棒性,估计结果不受观测量粗差的影响。     

重力辅助惯性导航中延时误差补偿算法研究

在重力辅助惯性导航系统中,由于重力仪的输出存在时间延迟,造成了观测信息滞后,采用常规扩展卡尔曼滤波算法难以保证滤波的精度。因此,该文首先建立了适应扩展卡尔曼滤波的数学模型,将重力仪实测重力异常与惯导系统指示位置的地图重力异常值之差作为量测信息;然后利用厄特弗斯效应计算重力仪的延迟时间;在此基础上,提出了一种延迟误差补偿算法,将其应用到重力辅助惯性导航系统中。仿真结果表明,该算法能有效地降低时间延迟给系统造成的不利影响,从而提高重力辅助惯性导航系统的定位精度。     

惯导系统初始对准研究综述

本文论述了初始对准在惯性导航系统中的重要作用,介绍了惯导系统初始对准的实质,对目前该问题的研究进行了阐述。     

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。     

惯性导航系统的方位误差分析

从惯性导航系统的误差源出发，通过理论分析和计算机的仿真，较为系统地阐述了各种误差源对系统方位误差的影响。     

惯性导航系统水平角测量误差的研究

惯性导航系统的定位精度很容易监测，但水平角洲量精度无法实时比对，在对实际系统的研究中，笔乾通过对数据进行分析结合系统特性，发现稳定系统中水平角测量误差主要来源于非时变因素，并得出了实际系统的水平角测量非时变误差的模型。     

基于Visual C++的惯性导航数据采集系统

针对光纤陀螺惯性导航系统开发了一套基于VC平台的数据采集系统,包括串口通信、数据存储和实时显示3个主要功能模块.串口通信模块中利用Visual C++的MSComm控件实现了光纤陀螺惯性导航系统与PC机的串口通信;在数据存储和实时显示模块中实现了光纤陀螺惯性导航系统输出的加速度、角速度和姿态数据的自动存储与实时显示.该系统经过多次测试,性能稳定可靠,可用于工程实践中.     

捷联惯导系统任意方位两位置的对准模式

为了实现快速精确对准,研究了绕任意轴捷联惯导系统（SINS）的两位置对准问题。首先建立了一种基于李雅普诺夫变换的SINS等价误差模型。应用该模型,对SINS分别绕方位轴、俯仰轴和横滚轴两位置对准时系统的可观测性进行了定量分析,明确了SINS绕3个正交轴旋转系统的可观测性。通过引入弹体坐标系与导航坐标系之间的旋转角速率代替姿态矩阵,使导航坐标系中的转动坐标轴可以指向三维空间的任意方位,得到了弹体绕任意轴旋转两位置对准时系统状态变量误差的变化规律。研究结果可为SINS静基座快速精确对准及其工程应用提供参考。     

捷联惯性系统的误差及其特性分析

从捷联惯性系统的误差源出发,根据系统的误差方程,通过理论分析和仿真,阐述了各惯性传感器误差和初始误差对系统的影响,并在几种动态环境下对系统的误差特性进行了仿真。结果表明：与静态误差特性相比,系统的误差特性发生了较大的变化。     

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。     

基于惯性导航系统的车辆自动驾驶装置设计

介绍了一种能够遥控和自主行驶的运动平台的设计方法。该运动平台以惯性导航仪提供的坐标为基础,可以由上位机规划路径和障碍,通过蓝牙模块将路径信息传递给自动驾驶控制器,自动驾驶控制器按照导航路径和惯性导航仪给出的实时坐标解算控制量,完成对运动平台的模糊控制,使运动平台按照指定路径前进。     

基于惯性传感器和改进Criminis算法的距离估计

针对距离估计问题,提出了一种新颖的利用惯性传感器和单目摄像机的距离估计系统,该系统通过结合惯性导航算法和图像处理算法来实现距离估计。首先通过移动单目摄像机,得到一个目标的两幅图像,并利用改进后的Criminis算法提取两个图像间的特征值,再利用惯性导航算法对摄像机的运动进行估计运算,计算出摄像机移动的基线估计,最后通过最小二乘法得到估计距离。同时为了减少误差,在摄像机移动的过程中利用了零速度更新。通过实际环境实验,我们对该算法的准确度进行了评估,在几米范围内,它的平均距离误差是3.9%。     

基于粒子滤波的INS/TAN组合导航

将粒子滤波应用于INS／TAN组合导航系统中。仿真证明,该滤波方法有效地克服了地形的非线性特性和惯导误差对组合导航结果的影响。     

导弹惯导系统可靠性分配的Vague集模型

系统可靠性分配是型号总体设计的一个重要环节,传统的用于解决可靠性分配问题的方法,如AGREE分配法、比例分配法等,具有不同的优缺点.针对导弹惯导系统可靠性分配问题,基于Vague集及Fuzzy集的有关理论,引入加权模糊判断矩阵,构造了Vague集模糊熵,建立了导弹惯导系统可靠性分配的Vague集模型.最后用实例说明模型的具体运用过程.     

自适应卡尔曼滤波在SINS静基座初始对准中的应用

由于捷联惯导系统模型参数往往与实际的物理过程具有一定的偏差,并且系统的噪声与量测噪声的统计特性不是精确已知的,因此采用常规的卡尔曼滤波算法不能获得理想的滤波效果。为避免滤波发散,采用Sage-Husa自适应滤波算法应用于捷联惯导初始对准,仿真结果表明该方法相对于卡尔曼滤波方法在收敛精度和速度上都有很大的改进。     

惯性组合导航系统中基于BRISK的快速景象匹配算法

针对景象匹配/惯性组合导航系统对景象匹配算法精确性、实时性和鲁棒性的要求,提出惯性组合导航用基于二进制鲁棒不变尺度关键点(BRISK)特征描述符的高精度快速景象匹配算法。首先,结合惯性导航的误差特性设置BRISK特征检测子及描述子参数,提取参考图和实测图的BRISK特征和描述符;然后,根据最近邻汉明距离准则获取匹配的BRISK特征点对;最后,利用RANSAC方法和最小二乘算法(LSA),求得位置和航向参数。实验结果表明,本算法具备亚pixel级精度、ms级实时性以及优越的抗噪声、抗光照变化和抗旋转尺度变换能力。