高动态环境下SINS姿态更新的改进等效旋转矢量算法

高动态环境下捷联惯导系统的姿态算法是提高系统精度的关键技术.通过研究SINS高动态姿态更新方法,分析姿态矩阵解算的四元数及等效旋转矢量算法,使等效旋转矢量算法在高动态环境下的应用问题得以完善.为改善等效旋转矢量算法对于高动态飞行环境的适应性,以圆锥运动作为环境条件,对等效旋转矢量算法进行改进,推导改进算法的误差.通过与单子样和三子样等效旋转矢量算法进行仿真对比,验证了改进算法的有效性.

捷联惯导姿态算法中的圆锥误差与量化误差

对捷联惯导系统的误差源进行了研究,利用几何方法分析了不可交换性误差和量化误差的形成机理,以及它们的相互影响。针对工程应用中激光陀螺输出脉冲采样量化条件,就多子样算法进行了讨论,并设计了基于MATLAB/Simulink的仿真。研究结果表明,当考虑量化误差的影响时,选取适当的量化因子,三子样等效旋转矢量算法比其它算法具有更好的综合性能。

一种求解姿态不可交换误差补偿系数的通用方法

针对捷联惯导姿态更新算法中的不可交换误差补偿系数求解问题,论文在多项式角运动条件下建立了角速度多项式、角增量多项式与多子样角增量采样之间的线性关系,根据等效旋转矢量微分方程中不可交换误差多项式的向量叉乘特点,将叉乘转化为多项式系数的卷积运算,推导给出了计算任意子样数不可交换误差补偿系数的数值方法,新方法易于软件编程实现。最后,通过仿真计算给出了2~6子样误差补偿系数,其中2~4子样结果与已有文献完全相同,而5、6子样为首次给出。

一种角速率激光陀螺惯导系统高精度姿态算法

在分析圆锥误差补偿通式的基础上,提出了利用角速率求取角增量的拟合算法,并给出了该算法的数学证明.详细推导了基于纯角速率输入的圆锥误差补偿算法的补偿系数和误差主项通式,并从理论上对精度进行了分析.结合激光陀螺频谱特性的仿真对比结果表明,纯角速率输入圆锥误差补偿算法优于常规的四阶龙格库塔算法,能够提高纯角速率输出的捷联惯性导航系统的姿态精度.

捷联惯导姿态更新的四子样旋转矢量优化算法研究

介绍了捷联惯导姿态更新算法中的旋转矢量算法,分析了锥运动环境下数学平台的算法漂移,提出了通过求解矛盾方程组实现四子样旋转矢量算法优化处理的新方法,并对单子样、双子样、三子样、四子样的算法漂移作了对比计算。

捷联惯导姿态更新的双子样二次迭代优化算法研究

推导了捷联惯导姿态更新算法中双子样迭代算法,提出以锥误差最小为优化标准的双子样迭代优化算法,并对双子样、三子样、双子样迭代算法在锥运动条件下的情况做了仿真分析。

船用捷联惯导系统的姿态算法研究

本文研究了在船舶摇摆运动下的捷联惯导系统姿态算法问题，对于不同的采样周期，姿态误差不同的情况，得出了船用捷联系统应该采用等效转动矢量法消除不可交换性误差，以提高姿态精度的结论，仿真结果表明在不减小采样周期的前提下，等效转动矢量法能大大提高姿态精度。

捷联惯导系统算法比较研究

运用四子样圆锥补偿现代捷联惯导系统姿态算法,针对船舶的摇摆运动在数字信号处理芯片(DSPs)上进行了仿真,并与三子样圆锥补偿算法、三子样等效转动矢量法和单子样毕卡逼近法的仿真结果进行了比较。结果表明:四子样圆锥补偿能更有效地抑制不可交换误差,提高姿态精度,且整个导航算法在TMS320C6211 EVM仿真器上运行,所花时间为5.3 毫秒。

一种新的捷联惯导系统圆锥误差补偿算法研究

鉴于传统圆锥误差补偿算法中忽略圆锥运动的幅值特性,并且存在泰勒级数高阶项截断误差的问题,基于传统圆锥误差补偿算法公式,通过载体不同的机动性能指标确定圆锥运动幅值特性,并利用最小二乘方法估计一组圆锥补偿算法的加权系数,从而得到一种新的捷联惯导系统圆锥误差补偿算法,仿真结果表明,文中算法对圆锥误差补偿效果优于传统算法。

旋转矢量航姿算法的一种新的表达式

传统的旋转矢量航姿算法一般采用陀螺的角增量输出来构造积分算法 ,本文将光纤陀螺输出的角速率信号再引入航姿计算 ,提出一种新的航姿算法表达式 ,并分析了此算法在圆锥运动输入下的误差。与传统的旋转矢量法比较 ,新算法具有较高的精度 。

高动态环境下的捷联惯导系统姿态算法的研究

捷联姿态算法性能的优劣直接影响捷联系统的导航精度,文中以精确弹药为应用对象,对高动态环境下的四元数的四阶-龙格库塔法和三子样旋转矢量法通过仿真进行了比较。以典型圆锥运动为输入信号,以圆锥漂移为检验算法的基准,应用simulink建立的仿真模型给出了姿态角误差仿真的结果,并对结果进行了分析。仿真结果表明,等效旋转矢量法对提高高动态环境下的导航精度更具有实用价值。

激光陀螺惯导系统硬件增强角速率输入圆锥算法

根据机械抖动式激光陀螺捷联惯性系统的角速率以及角增量输出原理,提出了一类利用角速率及其硬件积分角增量输入的新圆锥误差补偿算法,即硬件增强角速率输入圆锥算法.在分析经典圆锥运动误差基础上,给出了新算法的旋转矢量通式,并推导了这类圆锥补偿基本算法及其优化算法补偿系数通式.对新算法误差主项和补偿系数的规律性分析以及进一步的仿真结果表明,硬件增强角速率输入算法具有较高的精度,是提高角速率输出捷联惯导系统姿态算法精度的一种新思路.

激光捷联惯导系统角增量输入姿态算法

在对经典理想角增量输入的圆锥算法分析总结基础上,提出并推导了更为合适的经典角增量输入圆锥算法通式。在对经典理想角增量与实际工程滤波角增量的圆锥响应对比分析基础上,推导了滤波角增量输入圆锥补偿算法的补偿系数和误差主项通式。最后,利用文中讨论的理想角增量输入和滤波角增量输入圆锥补偿算法,结合激光陀螺惯性导航系统的频谱特性进行了大量的仿真验证。仿真结果表明,文中讨论的角增量圆锥算法有效,能显著提高激光陀螺捷联惯性导航系统的姿态精度。

捷联惯导飞行器旋转矢量姿态优化仿真研究

在捷联惯导飞行器姿态优化的研究中,为了克服不可交换误差对计算精度的影响,目前常采用基于旋转矢量的姿态算法,利用陀螺仪的多次采样数据对不可交换误差进行补偿。因此采样的子样数越多,姿态计算精度越高。但是随着子样数目的增加,运算量及数据采集处理的复杂度也提高了,从而降低了工程实用性。为了既能够满足工程应用对运算量的限制,又能够保持姿态计算的精度,就需要对旋转矢量的姿态算法进行优化。优化算法的主要内容就是如何在低子样情况下提高姿态计算的精度,因此如何运用陀螺的子样数据就成为优化算法的主要难点。根据对子样的不同运用方式,将旋转矢量优化算法归纳为利用多阶叉乘项和利用前周期采样值的两类算法优化途径。采用双子样采样方式,对上述两类算法表达式进行了推导;采用仿真圆锥运动的方法,分析比较了两类优化算法的误差水平。仿真结果表明,同利用多阶叉乘项优化算法相比,利用前周期采样值的双子样优化算法精度更高,已经达到了传统三子样算法的精度水平,且运算量增加不多,因此上述优化方法具有较较高的工程应用价值。

滤波角速率输入的圆锥误差补偿

为了提高光纤陀螺捷联惯性导航系统精度，提出了滤波角速率输入的圆锥误差补偿方法．根据滤波前后物理量圆锥效应的不同，分析滤波圆锥误差准则，并依据滤波角速率求取滤波角增量的算法，推导了滤波角速率输入的捷联惯性导航系统圆锥误差补偿中的误差补偿系数和误差主项．结合光纤陀螺特性的对比仿真结果表明，滤波角速率输入圆锥误差补偿算法的精度比传统姿态算法的精度高2—3个数量级．滤波角速率输入圆锥误差补偿算法更贴近工程，对提高角速率陀螺构建的捷联惯性系统精度具有重要的理论和工程意义．

一种改进的扩展旋转矢量姿态算法

在分析扩展旋转矢量姿态算法的基础上,基于典型圆锥运动理论以及迭代算法的思想推导了一种面向四子样的改进扩展旋转矢量优化算法。给出了较为详细的算法推导过程和具体公式。为检验改进算法的有效性,先后采用传统的四元数法、扩展旋转矢量法以及改进算法,对载体的典型圆锥运动进行了计算机仿真研究。结果表明,该优化算法不仅改变了捷联惯性导航系统中陀螺子样的利用方式,而且提高了系统旋转矢量的计算精度以及姿态算法的实时性。

高精度捷联惯导姿态更新优化算法研究

介绍了捷联惯导姿态更新算法中的旋转矢量算法。在传统的旋转矢量算法的基础上,提出一种新的航姿算法,并分析了此算法在典型圆锥运动输入下的误差。新航姿算法是利用增加一个角速度拟合参数来估算算法误差,进而优化姿态更新的方法。与传统的旋转矢量算法比较,算法无需计算误差四元素,新算法更为简单明了,为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。

捷联姿态解算五子样等效旋转矢量算法研究

为了抑制高动态环境下捷联惯导姿态解算时的误差,对五子样等效旋转矢量算法进行了推导;并在锥运动环境下进行了仿真验证。通过与四子样算法误差的对比,表明五子样算法可以有效减小动态误差,具有很高的实用价值。

基于非等间距采样输出的旋转矢量姿态算法

基于实际系统中陀螺的输出为非等间隔的角增量信号,重点研究了采样时刻的变化对捷联姿态算法的影响,并推导出旋转矢量三子样算法和二子样算法的通用表达式及其误差方程。传统的Miller算法已被证明是本算法的特例。研究发现,算法误差与由采样时刻构成的误差系数阵密切相关,Miller算法中的等间距采样使得该矩阵奇异,而改变采样间距可使其满秩,从而降低算法误差。然而对角增量输出的二子样算法而言,等间隔采样比非等间距采样具有更小的算法漂移。仿真及试验结果证明了本文的观点。

一种求解等效旋转矢量高阶误差补偿系数的新方法

在传统等效旋转矢量多子样算法中,仅考虑了二阶不可交换误差的补偿而忽略了高阶项的影响,算法精度有限。高阶误差补偿算法在一定程度上提高了等效旋转矢量的计算精度,但是其系数求解方法比较烦琐。针对以上问题,提出一种采用数值仿真方法进行误差补偿算法系数的求解方法,将等效旋转矢量方程(Bortz方程)分解为互不相关的不同重数的角速度叉乘积的形式,随机仿真生成高阶误差期望值和一组角增量的叉乘积,建立量测方程组,通过角增量矩阵秩的计算化简消除叉乘积之间的相关性,最终求得所有误差补偿系数,所提方法具有操作简单和易于推广的突出优点。在大锥角圆锥运动和大角度机动环境下进行了对比仿真验证,与传统算法相比新的高阶算法的精度提高了2~3个数量级。