大失准角的SINS/GPS组合对准算法研究

利用四元数误差方程和非线性滤波技术能较好地解决大失准角下SINS的空中对准问题。迭代滤波比扩展卡尔曼滤波能在更大程度上改善对准精度,但计算量大。针对此不足,本文基于扩展卡尔曼滤波的状态与偏差解耦算法具有较高数值效率和迭代滤波具有较高精度的特点,推导出了一种非线性滤波算法,并对基于加性四元数误差方程的SINS/GPS组合对准进行了数字仿真。仿真结果表明:该算法既具有迭代滤波的精度又比迭代滤波计算量小。

Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法在SINS初始对准中的应用研究

Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法是解决系统模型发生变化的捷联惯导系统初始对准的一种有效工具,但对未知的系统噪声方差阵和观测噪声方差阵进行同时估计将会造成滤波发散.本文将在选择最佳遗忘因子的基础上,选取仅对观测噪声方差阵和均值进行估计的改造Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法进行捷联惯导系统的初始对准.计算机仿真试验结果表明:该方法在收敛速度和精度上都有很大改进.

载波相位差分辅助的船载SINS动态对准

GPS/SINS松组合采用位置差分法获取实时速度时,其测速精度难以满足快速初始对准及姿态更新的要求。针对此问题,提出一种基于历元间载波相位差分TDCP(Time Differenced Carrier Phase)的速度确定方法,并应用于船舰的SINS实时动态对准。为验证算法的有效性,采集了实测的船载GPS/SINS动态数据,对比了位置差分测速与TDCP测速进行初始对准解算的精度。实验结果表明:位置差分测速精度可达dm/s,TDCP测速精度可达cm/s;基于TDCP测速的初始对准能够快速收敛,其横滚角和俯仰角误差约在0.1°以内,航偏角误差约在1°以内,该方法能使SINS姿态测量保持较高精度。