基于UKF的大失准角条件下单轴旋转SINS初始对准方法

论文阐述了单轴旋转调制技术对捷联惯导系统误差抑制的原理,针对单轴旋转捷联惯导系统的初始对准,推导了大失准角误差条件下非线性初始对准误差模型,同时为充分利用惯导系统输出信息,提出了一种“加速度+速度”的非线性观测模型;根据系统误差方程和观测方程同时非线性,设计了一种Unscented卡尔曼滤波算法,并对静基座单轴旋转SINS初始对准进行了仿真试验.结果表明,采用该算法水平和方位对准在较短时间内都能达到较高精度,同时对加速度计零偏和三个陀螺漂移实现有效标定.     

水下潜器捷联惯导系统初始对准技术研究

研究摇摆基座上进行的惯导系统初始对准技术，提出了水平对准采用二阶调平、方位对准采用四元数补偿的初始对准方案。通过计算机仿真，验证了在载体的干扰频率特性已知的情形下，该方案可以有效地实现晃动基座上的对准。     

舰用激光陀螺双轴旋转惯导系统闭环对准方法

旋转调制惯导系统初始姿态误差由于其不可被调制,从而影响系统长航时的精度。本文针对激光陀螺双轴旋转惯导系统,以提高系统初始对准精度为目的,将系统初始对准过程作为随机控制系统处理。结合双轴旋转带来的优势,应用随机闭环控制理论,提出双轴旋转惯导闭环对准方案,并设计滤波器和闭环反馈控制律。利用实验室双轴转台和激光陀螺IMU,构建双轴旋转惯导半实物演示系统,验证闭环对准作为双轴旋转惯导系统精对准方法的可行性。试验结果表明,闭环对准方法与双轴旋转相结合,能够有效估计IMU误差并补偿,比传统的开环卡尔曼滤波对准精度高。     

基于控制器的惯性平台初始对准方法研究

采用带有观测器的反馈控制系统设计方法,对平台式惯导系统进行初始对准研究。通过构造一个降维的预测器,利用北向和东向加速度计的测量值重构平台方位对准误差角,同时利用状态反馈改善系统的动态性能,这种方法不需外部信息对平台式惯导系统进行实始对准,仿真结果表明该方法具有一定的对准精度的快速性。     

水下潜器初始姿态的建模仿真与计算

惯性导航是水下潜器主要的导航方式,初始对准对惯性导航的精度至关重要。针对水下潜器的自对准,建立了捷联惯导初始对准的误差模型和卡尔曼滤波模型。使用速度误差作为观测量,进行了卡尔曼滤波仿真。结果表明,建立的误差模型和方法在对准时间内,姿态角误差稳定在10″,航向角误差稳定在1′~2′,准确地计算出了水下潜器的初始姿态航向角。     

基于瞬时线速度的捷联惯导系泊精对准方法

针对捷联惯导系统系泊精对准问题,提出了一种利用舰船瞬时线速度作为参考速度的精对准方法.通过大量试验研究,分析捷联惯导系统输出速度的信号特征,设计数字高通滤波器,从捷联惯导系统速度中提取舰船瞬时线速度信息.建立了适用于系泊条件的捷联惯导系统误差模型,并以计算出的舰船瞬时线速度作为参考速度完成卡尔曼滤波精对准.试验结果表明,所提取出的舰船瞬时线速度误差小于0.08m/s,且新方法的对准精度和重复性明显优于以零速为参考量的对准方法.     

激光惯导系统凝固坐标系粗对准方法

激光惯导系统早已成为北约各国海军舰艇的主流装备,我国海军也将激光惯导系统作为舰艇惯导系统的主要发展方向之一。由于舰艇运动环境的干扰,惯导系统经常处于动基座下完成对准,这对对准方法提出很高的要求。本文在国内外学者研究成果的基础上,推导基于凝固坐标系的粗对准算法,并利用国内50型激光陀螺惯导系统进行验证。试验结果表明,该方法能够有效隔离载体的动态干扰,系统冷启动进行3 min粗对准转入纯惯性导航,1h定位精度达0.7 nm,证明该方法作为动基座惯导系统粗对准方案的可行性。     

船用捷联惯性导航系统惯性系快速对准算法

为满足船用捷联惯性导航系统对准快速性和精确性的要求,提出一种系泊条件下的捷联惯导系统快速初始对准方法。利用三阶调平回路进行水平精对准,直接计算出重力加速度在基座惯性坐标系下的投影,并采用加权求平均算法对重力加速度的投影进行平滑。最后根据惯性系下重力加速度慢速圆锥变化的特性,利用平滑后的重力加速度实现舰载捷联惯导快速初始对准。对所提出的快速对准算法进行了仿真,并利用系泊实验进一步验证了惯性系快速对准方案的可行性。结果表明,所提出的快速对准方法在6分钟内完成了初始对准,且对准精度满足中等精度捷联惯导系统要求。     

旋转调制式捷联惯导系统初始对准方案研究

初始对准技术是惯性导航的关键技术之一,其精度将直接影响导航精度。旋转调制式捷联惯导系统在一定的旋转方案下虽然可以将惯性组件的误差调制掉从而提高系统导航精度,但其初始对准的误差则不受调制,所以有必要对旋转调制式惯导系统的初始对准进行深入研究,确定适合旋转式捷联系统使用的对准技术和方案以进一步提高系统精度。文章对可应用于旋转调制式捷联惯导系统的三种对准方案做了研究分析并进行了仿真。结果显示,二位置对准方案可显著提高系统变量的可观测度,连续旋转方案对准精度最高,收敛速度最快,效果最好。     

自适应算法在单轴激光惯导初始对准中的应用

针对传统的卡尔曼滤波在单轴旋转激光惯导动基座初始对准中当系统噪声和量测噪声未知时,会导致滤波精度下降甚至发散的问题,设计了简化Sage-Husa自适应滤波算法,建立了动基座条件下的单轴旋转激光捷联惯导的误差方程,利用设计的算法进行了仿真,结果表明在误差模型较大时,自适应滤波算法可以很好的提高滤波精度和稳定性。     

Comparison of robust H∞ filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system.This paper discussed the use of GPS,but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system (SINS).One method is based on the Kalman filter (KF),and the other is based on the robust filter.Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF,given substantial process noise or unknown noise statistics.So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS.This research should make the use of SINS more popular,and is also a step for further research.     

Comparison of robust H∞ filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system. This paper discussed the use of GPS, but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system (SINS). One method is based on the Kalman filter (KF), and the other is based on the robust filter. Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF, given substantial process noise or unknown noise statistics. So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS. This research should make the use of SINS more popular, and is also a step for further research.     

Comparison of robust H<Subscript>∞</Subscript> filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system. This paper discussed the use of GPS, but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system （SINS）. One method is based on the Kalman filter （KF）, and the other is based on the robust filter. Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF, given substantial process noise or unknown noise statistics. So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS. This research should make the use of SINS more popular, and is also a step for further research.     

采用状态参数辨识的惯性导航系统故障检测方法研究

针对惯性导航系统故障维修时间长的问题,提出了采用卡尔曼滤波器估计系统内部状态和参数,采取z。检验法来确定系统量测信息的有效性的方法,给出了滤波器设计需要的系统状态参数。在某型惯性导航系统故障维修中验证了通过采用卡尔曼滤波器对系统内部参数进行估计,可以提高故障诊断的效率。     

区间平滑在船用INS/GPS姿态组合导航系统事后评估中的应用

组合导航系统事后区间平滑算法处理数据精度较在线滤波算法高,通常以经过事后处理的惯导状态信息作参考,对中低精度的舰船导航设备工作性能进行评估。在以速度、位置作为观测量的INS/GPS量测方程的基础上,增加姿态外部修正信息,采用固定区间平滑算法进行处理得出高精度的评估数据,进而分析舰船导航设备的数据输出精度。仿真分析结果表明,增加姿态信息并结合固定区间最优平滑算法的处理方法,可以使系统的姿态测量精度获得大幅度提高,并能克服最优滤波对平台误差角初期估计精度低的缺点,可以作为一种评估舰船导航设备工作性能的事后分析方法。     

INS/GPS组合导航系统动基座初始对准研究

针对位置/速度模式的INS/GPS组合导航系统,确定其动基座下初始对准卡尔曼滤波方案,并进行计算机仿真。结果表明,卡尔曼滤波算法在动基座下INS/GPS组合导航系统初始对准中速度快、精度较高、对水平失调角有较好的估计效果,满足初始对准的基本要求。     

考虑舰体变形时的捷联惯性系统初始对准方法

为尽可能消除惯性测量组件（IMU）安装误差及挠曲变形对初始对准精度的影响，运用传递对准技术，建立系统方程和量测方程，采用扩展状态滤波器和速度加角速率匹配的方法，准确地估计出了这些误差，并对系统进行补偿。仿真结果表明，用速度加角速率匹配估计安装误差和挠曲变形比用速度加姿态匹配效果好，补偿了安装误差和挠曲变形后，系统的导航精度明显提高。     

舰船综合导航系统的联合卡尔曼滤波器设计

针对由惯性导航系统,全球定位系统及天文导航设备组成的舰船综合导航系统的特点,设计了联合卡尔曼滤波器,并给出了联合卡尔曼滤波器的结构及其算法。理论分析与仿真结果表明,该算法具有全局最优性,能够满足系统的精度要求,且应用该联合滤波可提高系统的容错性能。     

一种基于随机理论的寻北滤波噪声影响分析方法

以寻北系统 Kalman滤波器为研究对象,从滤波噪声在寻北 Kalman滤波器中传播机理的角度对其影响进行分析。基于随机可控制性和随机可观测性得到了误差协方差矩阵与噪声统计特性之间的解析表达式,并利用单轴旋转式寻北系统对所提出的基于随机理论的解析分析方法进行验证。实验结果表明,利用基于随机理论的解析分析方法分析寻北系统有效而且适用,并且所得到的解析式能够更全面地表示系统的性能。     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪技术

提出一种基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪方法,通过扩展卡尔曼滤波器,得到基于相干积分支路的滤波模型,有效地削弱常规GPS跟踪环路中的跟踪误差,增强接收机的抗干扰性能,提升其在信号较弱位置下环路的跟踪性能,对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的分析研究。通过仿真对比结果可以知道:当处于弱信号条件时,与通常用到的GPS信号跟踪方式相比,基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。