行进间粗对准误差分析方法

针对载体行进间粗对准过程中,粗对准失准角受到多方面因素的影响,提出了载体行进间粗对准误差分析方法。该方法在分析基于惯性系行进间粗对准方法的基础上,以里程计作为辅助测量手段,通过微分扰动法,详细分析了载体行驶速度、晃动角速度、加速度计零位偏差和陀螺常值漂移误差与粗对准失准角之间的关系,建立了误差方程。仿真实验表明,惯性系的粗对准误差失准角主要受到对准过程中载体运动速度和惯性器件精度的影响,并且当载体静止时,通过本方法分析的误差结果和解析粗对准分析的误差结果有着相同的极限精度,证明了分析方法的可行性。

载体行进间对准杆臂误差补偿算法

针对载体行进间对准过程中由于杆臂误差所造成的对准结果偏差问题,通过分析杆臂误差的产生机理,提出采用力学方程的方法对杆臂长度进行测量,并将测得的杆臂长度代入到力学方程,同系统的误差模型相结合,组成新的状态量测方程,通过5阶CKF算法,实现了杆臂误差的在线补偿。仿真和实验结果表明:通过此方法,可以实现载体行进间杆臂长度的实时估计,根据估计结果,实现对于杆臂误差的在线补偿,从而提高对准的精度。

自行火炮动基座初始对准综述

自行火炮动基座初始对准过程分为粗对准和精对准过程,粗对准过程是确定姿态矩阵的初始值,精对准过程是进一步修正初始姿态矩阵。对准时间和对准精度是判定初始对准过程的重要标准。本文论述了自行火炮动基座晃动和行进间两个方面的初始对准,介绍了两种情况下粗对准所采用的算法,并针对影响对准精度的误差,分析了不同学者对影响对准精度研究成果的误差。精对准过程总结了罗经法和卡尔曼滤波对于精对准过程中对准精度和对准速度的影响,最后提出现阶段初始对准存在的问题及相应的研究方向,为相关研究者提供参考。

强跟踪五阶CKF算法在初始对准中的应用

针对载体行进间初始对精对准过程易受有色噪声影响,造成对准精度高的问题,提出一种基于高阶球面-径向积分的强跟踪滤波方法,该算法基于里程计辅助下惯性系行进间精对准误差模型,将状态变量的自相关函数进行正交化运算,保证噪声信号的白化,并运用五阶球面-径向准则对于滤波过程中参数的后验概率密度函数进行近似数值计算。仿真实验表明,在方位角为大失准角的条件下,该算法可以有效地保证较高的滤波精度,并且在噪声未知的情况下,滤波器保证很好的鲁棒性。

一种新的行进间初始对准误差模型及其应用

针对载体行进间初始对准精度问题,在里程计辅助惯性系行进间精对准的情况下,推导了精对准误差模型。通过降维处理和状态方程参量的自相关函数的正交化相结合,在降低滤波计算量的基础上,保证了滤波器在非白噪声情况下的滤波器的稳定性。由于在滤波过程中需要对于参量的后验概率密度进行数值解算,为提高解算精度,运用5阶球面-径向准则进行计算。仿真实验表明,在方位角为大失准角的条件下,该算法可以有效保证较高的滤波精度,并且在噪声未知的情况下,滤波器保证很好的鲁棒性。

基于时变ARMA模型的MEMS陀螺随机误差补偿技术

为了提高微机电系统(MEMS)陀螺的测量精度,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘估计的时变自回归滑动平均(ARMA)模型补偿方法.针对实测MEMS陀螺去除趋势项后的随机漂移信号,采用分段检验方式进行了平稳性分析,选取合适的基函数以及子空间维数进行时变ARMA模型建模.采用遗忘因子递推最小二乘估计的方式进行模型参数估计,通过设置遗忘因子,使得更新后的模型参数能够反映信号的动态变化.针对存在轻微波动的时变参数,采用5阶多项式对时变模型参数进行拟合,并提出一种解析法进行参数寻优,从而建立最优随机漂移模型.将建模结果应用于卡尔曼滤波,进行随机漂移补偿,将补偿结果与时不变ARMA模型建模补偿方式的补偿结果进行对比发现,所提方法补偿后的残差方差比时不变ARMA模型补偿后的残差方差降低了近40%,有效提高了MEMS陀螺随机漂移的补偿精度.

基于运动学非完整约束的里程计参数在线辨识

针对里程计标度因数误差以及安装误差对捷联惯导/里程计组合导航精度存在较大影响的问题,提出一种基于运动学非完整约束的里程计参数在线辨识方法。通过建立航位推算误差模型,利用里程计输出,计算车辆的向心加速度,并与捷联惯导的加速度计输出计算的向心加速度做差作为量测之一;将里程计与捷联惯导输出的速度做差作为量测之二;通过卡尔曼滤波实现里程计标度因数误差以及安装误差的在线辨识。仿真结果表明,该方法组合导航相比速度组合导航,当车辆行驶960s,其东向定位精度提高19.6 m,北向定位精度提高14.2 m。仿真和车载试验结果均表明该方法能实现里程计参数的有效辨识以及航向安装偏差角的估计,有助于提高组合导航精度。

弹载捷联惯导简易在线标定方案研究

针对弹载捷联惯导系统在发射前需进行标定的问题,提出一种简易在线标定方案。此方案不需要将惯性器件从弹体上拆下来,且不需要车体进行复杂的机动,而是以车载主惯导提供的精确速度及姿态信息为基准,利用炮车的常规机动方式加上野战行进时沿x轴、y轴方向的俯仰、横摇角运动对器件误差的激励作用,采用系统级标定法对惯性器件误差参数进行在线标定。理论分析及计算机仿真结果表明,该标定方法能够有效完成对弹载捷联惯导系统的在线标定,且方案简单易行,具有较强的现实应用价值。

基于改进自适应滤波算法的在线标定技术研究

考虑到火箭炮工作环境复杂多变,弹载捷联惯导系统的状态噪声及量测噪声难以精确预知,若标定过程中采用标准卡尔曼滤波肯定会影响标定的效果。针对这一问题,在SalychevO自适应滤波算法的基础上提出了一种改进自适应滤波算法。该算法可实时估计和修正系统状态噪声及量测噪声协方差阵,并通过在量测噪声协方差阵估计过程中加入阈值因子,可有效抑制较大量测误差对滤波的影响。通过建立在线标定误差模型、滤波模型及补偿模型,采用改进自适应滤波算法对弹载捷联惯导系统进行在线标定,仿真结果表明,相较于标准卡尔曼滤波及SalychevO自适应滤波算法,采用该算法对惯性器件误差参数的标定效果更好。