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为研究垂线偏差对静基座捷联惯导精对准的影响,建立了考虑垂线偏差的捷联惯导误差方程,将重力扰动项分为引起比力测量偏差的部分g■和用于重力模型修正的部分δg~n,提出等效零偏■;基于考虑垂线偏差的静基座下Kalman滤波对准模型推导了姿态的极限对准精度,并给出提高水平姿态对准精度的最优垂线偏差补偿的表达式。仿真结果表明:垂线偏差主要影响惯导系统初始对准的姿态精度,尤其是水平姿态精度;但对捷联惯导系统进行垂线偏差补偿并不一定能提高姿态对准的极限精度,要根据垂线偏差的大小、方向具体分析;当按照最优垂线偏差补偿公式进行补偿时,能够最大程度地提高水平姿态对准精度。仿真结果与理论分析一致。 相似文献
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系泊状态下舰船发生三轴摇摆,使惯性元件中附加摇摆信息,严重影响对准精度。给出了较为完整的对准办案:在粗对准阶段,将惯性元件输出数据进行预处理以实现姿态矩阵的粗略估计;住精对准阶段,采用参数辨识法计算角速度和角加速度以实时估算杆臂K度,实现对杆臂误差的补偿,并通过卡尔曼滤波完成对姿态的精确估计。仿真结果表明:粗对准方案能够较准确地实现水平姿态跟踪,参数辨识法避免了对角增最二次微分引入的误差,验证了方案的可行性。 相似文献
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针对飞机进近着陆对捷联惯导系统空中重新对准功能的需求,提出一种基于四元数的解析粗对准方法,该方法对飞行动态和飞行平稳性没有要求.推导了利用GNSS测量的速度信息和惯导系统的输出信息对载体姿态进行解算的方法,对精度的影响因素进行了分析.仿真结果表明,该方法可在较宽的动态范围内保持较高的对准精度,计算量较小,速度较快,满足空中粗对准对速度和精度的要求. 相似文献
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在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分. 相似文献
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Nonlinear initial alignment is a significant research topic for strapdown inertial navigation system(SINS).Cubature Kalman filter(CKF)is a popular tool for nonlinear initial alignment.Standard CKF assumes that the statics of the observation noise are pre-given before the filtering process.Therefore,any unpredicted outliers in observation noise will decrease the stability of the filter.In view of this problem,improved CKF method with robustness is proposed.Multiple fading factors are introduced to rescale the obser-vation noise covariance.Then the update stage of the filter can be autonomously tuned,and if there are outliers exist in the observations,the update should be less weighted.Under the Gaussian assumption of KF,the Mahalanobis distance of the innovation vector is supposed to be Chi-square distributed.Therefore a judging index based on Chi-square test is designed to detect the noise outliers,determining whether the fading tune are required.The proposed method is applied in the nonlinear alignment of SINS,and vehicle experiment proves the effective of the proposed method. 相似文献
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针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。 相似文献
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针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法。将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤波增益的调整值;将利用集员滤波得到的状态统计量以及两类噪声信息和调整后的滤波增益代入卡尔曼滤波体系,得到改进后的滤波算法。将提出的改进方法应用于不确定车辆导航系统中进行解算,仿真结果表明:改进滤波方法能够有效克服异类噪声的干扰,性能优于扩展卡尔曼滤波方法,对异类噪声具有较好的抵抗能力。 相似文献
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北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度. 相似文献
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由于无人机相对导航系统具有非线性强、噪声非高斯的特点,传统的基于卡尔曼滤波算法设计的相对导航滤波器存在估计失准甚至发散的问题。考虑到高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法分别在解决非线性问题和非高斯问题时的优势,利用最大熵滤波的量测更新方法对高阶容积卡尔曼滤波的测量更新方程进行了改进,将传统的量测更新问题转换成了线性衰退的求解问题,避免了对测量噪声进行高斯假设,同时解决了系统非线性和量测噪声非高斯的问题。进行了相应的数学仿真,仿真结果表明:所提算法的估计精度超过了高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法的,验证了算法的有效性。 相似文献