基于SINS/DVL/GPS的AUV组合导航技术

为了提高自主水下航行器组合导航系统的精度,选择了捷联式惯性导航系统(SINS)和多普勒速度声纳(DVL)导航为主、GPS卫星导航系统为辅的组合导航方法.通过Kalman滤波技术对组合导航的误差状态进行了估计,并采用反馈校正的方法修正SINS的导航误差.仿真结果表明SINS/DVL/GPS的组合导航可以有效地提高水下航行器SINS/DVL组合导航系统的导航精度,满足AUV远距离航行的精度需求.     

针对GPS/SINS深组合模型的U滤波及其运用

很多文献都证明了在解决非线性系统问题时,UKF(Unscented Kalman Filter)是比EKF(Extended Kalman Filter)更好的选择,但计算的复杂度限制了其运用。针对GPS/SINS深组合的模型提出了全新简化的U滤波算法UTCUKF(Ultra Tight Coupling Unscented Kalman Filter)。这是一种专门针对具有加性噪声、线性状态方程和非线性量测方程的系统设计的滤波器。首先介绍了GPS/SINS深组合系统在导航解算时的模型,然后针对模型具有加性噪声的特点运用AUKF(Additive Unscented Kalman Filter)对UKF进行了简化,为了实现UKF在GPS/SINS深组合系统中的实际运用,又由系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特征,进一步提出了UTCUKF,并做了分析和仿真。     

UKF在MEMS陀螺随机噪声补偿的应用

论述了MEMS陀螺静态随机噪声与动态随机噪声的特点;系统分析了无迹卡尔曼滤波(UKF)的特点,将UKF用于MEMS陀螺随机噪声估计;针对MEMS陀螺静态噪声与动态噪声补偿用同一方法处理达不到一定性能的难题,提出了一种由阈值决策静态和动态滤波的工程方法;指出将时间序列用于建立随机噪声的数学模型的缺陷,指出欧美等使用的MEMS陀螺随机噪声补偿的优点与缺点.     

传递对准中机翼弹性变形处理

提出利用载机不同飞行状态下弹载子惯导陀螺仪与机载主惯导陀螺仪输出角速度差异对机翼弹性变形的AR模型参数进行在线辨识,采用一种改进的卡尔曼滤波算法对模型参数进行估计,利用信息对准模型的适应性进行检验.结合速度加姿态传递对准模型,建立了考虑机翼弹性变形的传递对准模型.仿真试验验证了该在线建模方法的有效性,在传递对准中考虑机翼弹性变形模型,可以有效地降低机翼弹性变形对传递对准的影响.     

冗余捷联惯组信息容错管理算法

对于单机多表斜置冗余捷联惯组的故障诊断、隔离和重构,提出无迹卡尔曼滤波结合三交叉容错融合方法。考虑各误差项,对不同的冗余配置建立统一数学模型。通过三交叉重构模型的设计可快速隔离一度故障并输出正确结果,对被隔离的故障表各误差系数采用无迹卡尔曼滤波方法标定,可辨识因误差系数改变而引起的软故障。以单机五陀螺的两种误差系数软故障为例仿真验证了冗余捷联惯组信息容错管理算法的正确性。     

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。     

道路约束条件下的地面运动目标跟踪

有效使用道路信息能显著提高地面运动目标跟踪性能。基于卡尔曼滤波理论,提出了道路约束条件下的滤波方法。首先建立了描述道路网中路段的数学模型,给出了将目标分配于道路的定位算法;然后推导了道路约束条件下的过程噪声矩阵;提出了路段切换时状态修正公式;在道路约束最大后验概率估计准则下,根据道路参数修正状态与协方差。蒙特卡洛仿真结果证明了该算法的优越性能,且定量分析表明其计算量是可接受的。     

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。     

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Kalman预测的自适应线性化信号的生成方法

自旋弹体的姿态通常采用单通道控制方法进行控制。该方法中采用线性化信号对控制信号进行调制,而线性化信号采用固定频率随机相位的信号发生器产生,这就会对弹体控制产生不良的影响。提出了一种基于Kalman预测的自适应线性化信号的实现方法。该方法通过弹旋频率测定、频率的Kalman预测和信号发生器实现了线性化信号对弹旋信号的同步、自适应倍频、定步长、定幅度的信号发生功能。仿真实验证明了方的正确性,为更加合理的控制自旋导弹的姿态提供了一种有效的方法。