惯性导航系统优化对准改进算法

针对优化对准过程中姿态更新环节的引入误差,提出了逆向优化对准改进算法。基于逆向导航原理对初始对准结束时刻载体姿态进行直接解析,避免了传统算法中姿态更新环节引入的误差,有效减少了惯性器件误差对初始对准结果的影响。仿真和试验结果表明:该改进算法可有效提高惯性导航系统优化对准的精度。     

惯导系统摇摆扰动基座对准技术

摇摆扰动基座上惯导系统初始对准扰动干扰信号强度较大,有用量测信号强度小,系统信噪比弱,对准过程滤波收敛慢.为提高惯导系统在摇摆扰动基座上的对准精度及对准快速性,设计了基于马尔科夫递推滤波参数估计的对准方案,通过开路粗对准及闭路精对准,实现游移方位惯导系统在扰动基座上的平台调平、航向确定及陀螺漂移测定,试验结果表明,所设计的方案达到了较好的效果.     

浮球式惯性平台连续翻滚自标定自对准方法

针对浮球式惯性平台系统的标定与初始对准问题,提出了一种基于姿态角的连续翻滚自标定自对准方法。根据浮球平台工作原理,建立了惯性器件误差模型,推导了浮球平台的姿态动力学方程;设计了平台在重力场连续翻滚的施矩方案;利用分段线性定常系统和输出灵敏度理论分析了系统的可观性。仿真结果表明,该方法可以同时实现平台系统42项误差系数的高精度标定与初始对准,有效地提高了系统的测量精度。     

战术导弹初始对准误差的一种空中估测方法

采用直接装订的方法来完成捷联惯导系统的初始对准,虽然可以提高战术导弹的快速反应性,但是也引入了初始对准误差.该误差虽然较小,但造成导弹命中精度的影响不可忽略.为了补偿这种影响,研究了一种借助地面雷达站提供导弹的导航信息,把初始对准误差给分离出来的方法.     

惯性航向姿态系统初始对准仿真

惯性导航系统在使用前要进行初始对准,即建立导航坐标系.分别对粗对准和精对准进行了研究.粗对准就是由三个姿态角来得到初始姿态矩阵的过程.精对准就是卡尔曼滤波法.在静基座下对陀螺和磁罗盘组合的系统建立了十一维状态的模型,采用改进卡尔曼滤波方法进行精对准仿真研究,采取渐消记忆卡尔曼滤波以克服滤波发散.仿真结果表明,该滤波方法用于航向姿态系统对准具有较好效果.     

自适应算法在捷联惯导初始对准中的应用

针对传统的卡尔曼滤波在捷联惯导初始对准中由于系统噪声和量测嗓声方差阵未知时,滤波的精度和快速性不能达到要求,甚至导致发散的问题.提出了一种改进的sage-Husa自适应滤波新算法,建立了捷联惯导系统初始对准误差模型,并在对捷联惯导系统误差模型进行简化的基础上,利用所设计的算法进行了仿真研究.仿真结果表明,改进的滤波算法使对准过程所需时间大大缩短,具有跟踪能力强、稳定性好和精确性高等特点,验证了该方法的有效性和正确性.     

自适应遗传算法捷联惯导系统初始对准

在基本遗传算法的基础上给出了一种适合于捷联惯导系统初始对准问题研究的自适应遗传算法,该算法适时调整遗传空间大小,以保证对准的速度.在选择操作中采用最优解保存策略.交叉概率和变异概率的适时变化使姿态信息具备更强的环境适应性.根据初始对准的特点,用地球重力加速度和自转角速度信息构造适应度函数.仿真结果证实了该算法在捷联惯导系统初始对准问题研究中的有效性.     

采用捷联惯性导航系统的战术导弹初始对准误差分离方法研究

捷联惯性导航系统的初始对准误差是战术地空导弹精度分配中的主要误差源之一 ,研究在外场条件下初始对准误差的快速分离方法对于提高导弹制导精度具有积极意义。     

精确制导火箭弹传递对准研究

以常规火箭弹制导化改造过程中弹载捷联惯导的初始对准为背景,研究了利用发射车车载高精度定位定向系统作为主惯导,对火箭弹捷联惯导进行传递对准的速度加姿态匹配方案,介绍了在三轴转台上进行实验验证的方法、过程和结果。实验结果表明,该方案对准精度高、对准时间短、对准机动要求简单,可以有效完成制导火箭弹捷联惯导的初始对准。     

晃动基座下捷联惯导的初始对准研究

为了降低车体振动对惯性器件输出的影响,运用小波域阈值滤波对信号进行预滤波,介绍一种初始对准非线性误差模型,并运用H∞滤波完成初始对准。针对坦克发动的情况,分别在固定怠速和不同怠速的情况下进行大量重复实验,实验结果表明：该方法能够有效完成坦克发动下初始对准,具有良好的重复性和稳定性。     

一种低精度捷联式惯导系统初始对准方法

捷联式惯导系统的对准,是指在系统进入工作前建立姿态矩阵的初始值。针对低精度捷联式惯导的初始对准,提出了基于捷联式惯导系统和双天线GPS测向系统组合的初始对准方案,并着重推导了失准角和陀螺常值漂移的计算过程,最后利用最小二乘法进行了实验验证,结果表明方法可行。     

基于Kalman滤波的飞行中对准技术研究

对于要求快速反应能力的导弹武器系统,初始对准难以满足武器系统对快速性的要求.这种情况下,发射平台只提供简单的初始化,对准过程在导弹飞行过程中完成,这种方法称为飞行中对准.建立了飞行中对准的数学模型,通过仿真计算研究飞行中对准的性能以及影响对准性能的因素.     

捷联惯性+星光修正组合导航研究

针对捷联惯性导航系统的初始对准误差所造成的导航误差,提出了捷联惯性+星光修正组合导航方案。利用光学导引头得到的星体观测值,估计初始对准误差,进而修正捷联惯性导航的姿态角、速度和位置。推导了捷联惯性+星光修正组合导航算法,得到了初始对准误差的估计公式和速度、位置的修正矩阵,并通过仿真分析证实了方案的可行性和算法的有效性。     

基于全信息的捷联惯导初始对准方法

经典的基于速度误差信息观测捷联惯导初始对准在静止基座情况下,存在着对方位信息观测性差,对加速度计常值零偏无法观测等问题。从粗对准的思想出发,提出增加等效陀螺仪信息作为观测量的全信息初始对准方法。给出了观测量增息的方法及观测方程。采用逐步增息的方法,通过观察可观测性矩阵秩及奇异值分析方法对三种量测方法的观测性和观测度进行了对比分析。分析表明引入陀螺仪信息量测后,系统的方位误差观测性和加速度计常值偏置的观测性得到了提高。仿真结果表明该方法相对常规方法,对方位误差的估计精度及估计速度的提高效果显著。这对于在静止基座下缩短初始对准时间和提高对准精度具有十分重要的意义。     

车载激光捷联惯导系统的快速初始对准方法

首先建立了捷联惯导系统的误差模型,并对系统的误差模型进行了可观测性分析,然后针对车载激光捷联惯导系统的特点,采用卡尔曼滤波方法,对姿态误差角进行了估计,给出了方差仿真曲线.通过计算机仿真结果的分析,提出了一种快速估计方位失准角的方法,从而大大缩短了初始对准时间.仿真结果表明将该方法应用于车载激光捷联惯导系统初始对准中是有效的.     

基于PWCS理论的单轴旋转惯导系统初始对准的可观测性分析

针对旋转惯导系统的初始对准模型时变特点,基于单轴旋转惯导系统的误差方程分析了不同旋转方案中对准模型的区别主要表现为旋转变换矩阵不同,并进一步推导了绕3个不同轴向的单轴二位置转停方案的旋转变换矩阵,建立了不同旋转方案的卡尔曼滤波对准模型.而后,忽略转停方案中的旋转过程,基于PWCS理论对不同位置的对准模型进行研究,分析了不同时段内系统的总观测性矩阵和提取观测性矩阵,根据矩阵的秩确定了系统的可观测性.分析表明:IMU绕X轴二位置转停方案的可观测状态数由7增加为8;绕y和Z轴二位置转停方案的可观测状态数由7增加为10,系统完全可观测.     

Butterworth低通滤波器的舰载RLG PINS初始对准精度分析

系泊状态下,用Butterworth低通滤波器解决舰载RLG PINS初始对准中杆臂效应问题时,对准的精度受安装误差、杆臂长度和舰船摇摆等因素的影响。通过仿真分析,认为Butterworth低通滤波器适于解决风浪干扰下的舰载平台系统初始对准中的杆臂效应问题,且安装误差、安装位置是影响对准精度的主要因素,提高系统标定精度,并尽量使系统安装在船体对称面内,可以提高对准精度。     

舰载捷联惯导动基座 F-QUEST 初始对准方法

针对目前基于惯性系的捷联惯导动基座对准方法信息利用率不高及矢量观测选取不确定性导致对准精度下降的问题,提出了一种新的舰载捷联惯导动基座滤波四元数估计（filter quaternion estimation,F-QUEST）对准方法。构建了捷联惯导动基座初始对准模型,并利用姿态矩阵链式法则将惯导初始对准转化为姿态确定问题,进而采用 F-QUEST 算法求取姿态矩阵以实现捷联惯导动基座对准。车载试验结果表明：相比传统方法,新方法具有更高的对准精度和更快的收敛速度,水平姿态角误差只需3 s 即可收敛到0．01°。     

LMI的鲁棒H∞滤波在惯导初始对准中的应用

给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞滤波器的设计过程,该方法克服了传统的代数Riccati方程方法诸多条件的限制.当把系统模型不确定性用多胞型表示时,只需求解线性矩阵不等式组,可以方便的设计滤波器.在惯性导航系统(INS)初始对准中的应用表明,基于LMI的鲁棒H∞状态估计器在系统参数具有不确定性时,仍能保证较短的对准时间,并可使估计失准角收敛,具有良好的鲁棒性.     

捷联惯导初始对准中H_∞滤波器参数优化研究

对H∞滤波在捷联导航系统初始对准中的应用进行了研究。通过仿真和实验验证了滤波器在初始对准中的性能,并对如何设置参数进行了研究。结果表明,H∞滤波在参数选取合适的情况下方位角收敛速度比卡尔曼滤波快。当参数选取不合适的时候,H∞滤波会发散。虽然H∞滤波可能提高方位角收敛速度,但它自身的鲁棒性可能被削弱。因此,在实际系统中,必须选取合适的参数以保证滤波器的稳定性和初始对准的速度。实际使用过程中,先把参数设置为一个很小的值,再逐步调大以寻找临界值来获得最优的性能。