舰船武器甲板位置点杆臂参数的测定

舰载武器发射或舰载武器惯导系统对准需要舰载惯导系统MINS的信息辅助,不同的安装位置使得它们之间存在较大的杆臂效应,在对杆臂效应补偿中需要三维杆臂尺寸参数,由于加工误差、安装误差及船体变形,使武器战位的实际杆臂参数偏离图纸计算值.通常舰载惯导舱室与甲板武器战位之间不能通视直接测量难度大.为提高杆臂效应补偿精度,提出了基于舰载惯导MINS及差分GPS辅助的测量方案.通过速度信息观测采用马尔科夫递推滤波器估计杆臂参数,仿真结果表明通过10min的测量可达到0.1m估计精度量级.     

战略导弹惯性/星光复合制导技术研究

以Kalman滤波为基础,研究了惯性/星光复合制导系统的原理和特点,并对系统进行了计算机仿真。通过将惯导系统和星敏感器所测得的战略导弹相关姿态信息进行数据融合,估计出复合制导系统的误差状态量,进而修正惯导系统的位置、速度和姿态角误差。仿真结果表明,采用惯性/星光复合制导可以有效地提高战略导弹的姿态精度。     

机载SAR惯性导航误差快速估计方法

为了实现机载SAR图像高精度定位,提出了一种利用子图像BP成像的惯导误差快速估计方法。详细推导了惯导位置和速度误差与BP成像模型定位误差的关系,通过线性近似得到定位误差观测方程,利用最小二乘法得到惯导位置和速度误差的估计。在相同均值和方差的高斯观测噪声下进行蒙特卡罗实验,结果表明该方法与传统距离-多普勒模型估计方法相比具有更小的估计均方误差。     

双伪卫星辅助的惯导误差校正新方法

针对某些条件下GPS和北斗可能会由于受干扰而不可用的问题,提出一种双伪卫星辅助的惯导误差校正新方法。在伪卫星数目只有两颗时,该方法仍可利用伪卫星的伪距测量序列将惯导的位置误差和接收机钟差估计出来。仿真结果表明,在两颗伪卫星处于载体异侧的条件下,如果惯导的初始位置误差为280m,则对钟差的估计精度优于110ns(1σ),对惯导位置误差的估计精度优于70m(1σ)。     

未知环境下飞行器视觉/惯导组合测速测高方法

针对未知环境下飞行器导航问题,提出一种基于视觉/惯导组合的测速测高方法。该方法构建包含前若干个成像时刻飞行器位置的惯导扩展状态方程,并采用一种基于摄像机两视图对极几何约束的线性视觉量测方程,通过卡尔曼滤波进行惯导速度修正,在此基础上利用多帧成像的立体视觉交会估计地面特征点坐标,进而得到飞行器相对高度。以飞行器典型巡航轨迹进行的仿真实验表明,该方法能够有效修正飞行器速度和相对高度误差,给出不随时间漂移的速度和相对高度测量结果,并很好地抑制飞行器位置误差的发散。     

一种高超声速飞行器组合导航新方法

针对传统INS/CNS/GNSS组合导航3个异质传感器进行信息融合主滤波器易发散以及高超声速飞行器的特性,设计了由惯导与卫星导航深组合构成子滤波器1、惯导与间接敏感地平天文导航构成子滤波器2的SINS/CNS/GNSS组合导航新方法;详细推导了基于联邦滤波的位置、速度、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,该方法实现了精度和可靠性的有效一致,位置、速度和姿态精度较高,而且滤波器比较稳定.     

基于惯导和雷达导引头的再入复合末制导方法研究

对基于惯导系统和雷达导引头的再入复合末制导方法进行了探讨研究。提出了通过利用雷达导引头测量信息 ,估计并修正惯导系统给出的战术弹道导弹再入飞行状态参数偏差 ,然后按其具有终端位置和角度约束的制导律实时进行导引控制的再入复合末制导方法。并通过数学仿真分析验证了方法的可行性。     

惯导信息辅助的匹配模板校正方法

面向飞行器对地面目标的匹配系统应用,提出一种惯导信息辅助的模板校正方法.根据目标位置以及摄像机位姿信息,建立目标透视成像模型以及不同摄像机位姿下的模板校正方程;通过分析目标任意点与形心的景深关系,对校正方程进行转化并给出完整的模板校正算法.最后通过基于视景仿真技术搭建的目标模拟平台,截取不同摄像机位姿下的目标成像,并与...     

反辐射导弹目标视线角解算抗关机制导方案

提出了一种被动雷达导引头与捷联惯导系统相结合的复合抗关机制导方案。该方案利用捷联惯导系统提供的导弹运动信息及目标雷达关机时导引头的观测信息,对目标视线角进行解算,从而保证导弹在目标雷达关机后仍能继续沿预定弹道飞行,同时保证目标雷达再次开机时导引头对目标的可靠捕获。     

基于最小误差模型估计的地空导弹飞行试验数据相容性检验

提出了基于递推最小模型误差估计(RMMEE)的地空导弹飞行试验数据相容性检验的方法,该方法采用导弹位置和弹体角位移测量,不仅能在线重构六自由度弹道参数,而且能估计捷联惯导的动态误差,从根本上克服了Klein模型的局限性。该方法对导弹速度、位置估值的初值不敏感,即使存在较大的捷联惯导动态误差,仍具有良好的收敛性和稳健性。     

组合导航中SAR匹配位置参数传递过程

飞行器INS/SAR组合导航中SAR匹配位置参数作为组合滤波器的输入之前需经过多个传递环节的转换.研究了从地面SAR匹配位置到载体主惯导中心位置所涉及各环节间的相互关系及诸参数在各环节中的传递过程,包括地面SAR匹配位置参数向飞行器上SAR相位中心的传递,SAR相位中心参数向辅助惯导中心的传递以及辅助惯导中心位置参数向主惯导位置中心的传递,以此为基础建立测量参数传递过程数学模型.基于传递模型惯导修正及传递误差分析实验结果与实际相符,验证了参数传递模型的正确性与可行性.     

基于遗传算法的陆基导航布站方法研究

陆基导航是一种通过高精度的测距进行定位、定速的系统,其定位、定速精度与布站有密切关系.为优化陆基导航的布站结果,提高惯性+陆基复合导航精度,提出了一种基于遗传算法的陆基导航布站方法.推导了使用惯性+陆基复合导航的Cramer-Rao下界(CRLB),并以其作为遗传算法布站寻优的适应性函数,再结合其他影响布站的因素作为约束条件,形成了基于遗传算法的布站方法.数学仿真表明,通过该方法的布站可得到较为满意的复合导航的精度,在实际工程应用中具有重要意义.     

基于多传感器信息融合理论的无人机相对导航状态估计方法

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,本文以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究了容积信息滤波算法。此外,还采用了多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。论文还进行了相应的数学仿真,仿真结果表明该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

多传感器信息融合理论在无人机相对导航中的应用

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究容积信息滤波算法。此外,还采用多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。数学仿真结果表明,该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

基于景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现了SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配,计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;再使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行了分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,平台定位精度较高,具备一定工程实用价值。     

基于等值线约束的地磁匹配定位技术

地磁匹配定位是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯导系统的误差积累.介绍了地磁辅助导航的原理和发展现状,并重点研究了地磁匹配定位技术.提出了一种基于等值线约束的改进的相关匹配算法,能有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯导系统的积累误差.仿真实验证明该算法能有效地提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.算法对航向误差具有一定的适应性.     

结合景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配;计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的平台定位精度,具备一定工程实用价值。     

基于联邦卡尔曼滤波的组合导航定位算法

在传统的GPS/INS紧耦合组合导航系统中,由于伪距和多普勒频移误差的存在,系统存在一定的误差偏移。针对这种误差偏移,设计了一种联邦卡尔曼滤波组合导航算法,该算法采用二级卡尔曼滤波器,将卫星接收模块解算出的伪距信息和多普勒频移信息在第一级卡尔曼滤波后,与INS模块结算出的信息进行修正处理,再通过主滤波器得到紧耦合算法的INS解算结果校正量和定位位置最优估计。通过计算机仿真结果分析表明,该方法相对于传统的紧耦合组合导航算法可以有效减小误差,具有一定的理论价值和实用价值。