两种双矢量SINS粗对准方法大俯仰角适应性研究

大俯仰角下捷联惯导粗对准双矢量定姿中,不同矢量组合下,姿态角尤其是方位角对准精确度相差很大,必须慎重选择。对此,给出了2种最常用的粗对准矢量组合模式误差方程,对其主要误差影响因素进行分析。综合传感器误差,利用蒙特卡洛随机打靶方法对全姿态角下粗对准精确度进行仿真,并开展了80°俯仰角转台静态粗对准试验。转台试验中,在惯导陀螺误差约1°/h,加速度计误差约0.1mg情况下,第1种、第2种组合模式方位角粗对准最大误差值分别为20°、7.5°,第2种组合模式约为第1种的1/3;仿真测试中,在惯导陀螺误差约0.1°/h,加速度计误差约1mg,80°俯仰角下,第1种、第2种组合模式下方位角粗对准最大误差值分别为11°与2.2°,前者约为后者的5倍。仿真与试验结果表明,大俯仰角下矢量组合模式是影响惯导姿态角与姿态矩阵粗对准精确度的最主要因素。

微捷联姿态系统的一种扩展卡尔曼滤波方法

采用低精度的微惯性陀螺和加速度计作为微惯性捷联姿态确定系统元件,首先分析了捷联惯性姿态解算的非线性问题和误差累积的原因;根据姿态三角函数关系引入横滚、俯仰角的3个替换变量作为状态变量,并根据状态变量之间的约束方程和运动体前向速度测量,建立了捷联惯性姿态的一种扩展卡尔曼滤波模型;采用MTi微惯性捷联测量组合进行实验,将该扩展卡尔曼滤波方法解算载体姿态结果与捷联姿态解算结果相比较,验证了该方法抑制惯性姿态解算累积误差的能力.

未知纬度条件下基于重力视运动与小波去噪的SINS自对准方法

基于惯性系的双矢量定姿方法选择惯性系中的两个重力视运动向量作为不共线矢量,解决了传统双矢量定姿方法在晃动基座条件下易受载体角运动干扰而无法实现对准的问题,但该方法仍需要精确的地理纬度信息以参与对准计算。针对未知纬度条件下的SINS抗晃动自对准问题,提出了一种基于重力视运动的三矢量自对准方法。该方法将初始对准问题归结为求解当前时刻导航系相对于初始时刻载体系的姿态矩阵问题,并利用矢量运算进行求解,仿真结果表明:加速度计随机测量噪声会映射为重力视运动随机噪声,降低对准精度;当加速度计随机噪声量级较大时,会带来对准计算失败。针对噪声问题,引入Daubechies(db4)小波进行5层分解来实现对重力视运动的降噪,并选择去噪后的重力视运动向量参与三矢量定姿解算,仿真结果表明:db4小波具有良好的去噪效果,基于小波去噪的三矢量自对准方法可以有效完成未知纬度条件下的SINS初始对准。

基于最优三轴姿态测定算法的舰载惯导粗对准方法

针对舰载条件的捷联惯导粗对准问题,提出了一种简单可行的最优粗对准方法。根据双矢量定姿的原理,分别将两个观测矢量之一作为基准,通过两次三轴姿态测定算法得到两个姿态矩阵,然后根据观测矢量的方差特性加权得到精度最优的姿态阵。阐述了三轴姿态测定算法的基本原理,分析了最优三轴姿态测定算法与基于高斯马尔科夫估计的三轴姿态测定算法的统一性,解析了基于最优三轴姿态测定算法的舰载惯导系统粗对准方案,并对传统三轴姿态测定算法和最优三轴姿态测定算法进行了应用比较。蒙特卡洛50个样本的仿真结果表明,采用最优三轴姿态测定算法明显优于传统三轴姿态测定算法,可使得东向、北向和天向姿态误差角均值分别为4.78,9.21和0.29,标准差分别为0.11,0.07和1.08,水平失准角最大值9.37,方位失准角最大值2.8,能够有效确定出载体的粗略姿态,在此基础上能更好实现该状态下的舰载惯导精对准。

舰载捷联惯导动基座F-QUEST初始对准方法

针对目前基于惯性系的捷联惯导动基座对准方法信息利用率不高及矢量观测选取不确定性导致对准精度下降的问题,提出了一种新的舰载捷联惯导动基座滤波四元数估计(filter quaternion estimation,FQUEST)对准方法。构建了捷联惯导动基座初始对准模型,并利用姿态矩阵链式法则将惯导初始对准转化为姿态确定问题,进而采用F-QUEST算法求取姿态矩阵以实现捷联惯导动基座对准。车载试验结果表明:相比传统方法,新方法具有更高的对准精度和更快的收敛速度,水平姿态角误差只需3s即可收敛到0.01°。

基于捷联式电子罗盘的舰船姿态及姿态速率估计

捷联式电子罗盘正被大量应用,根据其自身观测能力,提出了一种新的姿态及姿态速率估计方法,该优化估计方法采用加权统计线性回归技术,与经典的对非线性系统方程的线性化的方法相比具有更高的精度和稳定性。仿真结果表明,该方法可以明显提高捷联式电子罗盘的姿态测量精度,并能同步完成对姿态速率的估计,直接扩展捷联式电子罗盘的功能。

基于北斗差分定位的炮载惯导外场标定

针对炮载惯导设备在外场标定过程中依赖固定基准点的问题,提出了一种基于卫星差分定位的误差标定新方法。该方法将北斗天线的安装误差、惯性器件的失准角以及安装误差等角度误差统一归为非对准误差。首先利用北斗测姿技术提供姿态基准,粗标出上述误差;精标阶段采用卫星差分技术来提供高精度位置信息,完成误差角的精确标定。多组标定结果与传统工厂标定方法结果相差均在0.3mil以内,达到了较高的精度。该方法不仅回避了对固定基准点的依赖,而且避免了滤波带来的繁琐过程,即能保证长时导航的精度,又提高了标定的实时性。

加速度计辅助模糊混合捷联姿态确定算法研究

利用模糊逻辑法判断载体运动状态、融合加速度计和捷联姿态解算结果,设计了基于模糊逻辑的加速度计辅助混合捷联姿态确定算法,跑车实验与高精度组合导航系统姿态输出相比,结果表明,该算法能有效抑制捷联姿态解算误差的积累,为低精度微惯性测量元件实现可靠的的姿态确定系统提供了技术解决途径。

基于参数识别视速度的双矢量粗对准方法(英文)

针对传统基于视速度双矢量粗对准中,由于传感器随机噪声的影响,存在对准精度差,收敛速度慢的缺点,提出了一种新型自适应Kalman滤波的参数识别粗对准方法。该方法通过对视速度运动进行建模,设计采用自适应Kalman滤波对模型参数进行参数识别,从而有效地消除视运动中的随机噪声,提高粗对准的精度和收敛速度。由于自适应滤波的特点,新方法不需要对传感器误差进行统计,使其在实际系统中具有更加广泛的应用价值。针对双矢量粗对准的计算特点,设计了一种矢量重构算法,从而尽可能地规避双矢量共线性问题,加快了粗对准的收敛过程。仿真与转台实验表明,与传统方法对比,新方法在相同的对准时间内具有更高的对准精度,在相同的对准精度下,具有更高的收敛速度。转台实验的最终对准精度为-0.1391°,标准差为0.012°。

多矢量定姿的SVD和QUEST算法等价性分析

针对姿态确定的Wahba问题,证明了姿态矩阵的奇异值分解(SVD)算法与三种四元数特征向量求解(QUEST)算法之间的等价性,给出了一种快速奇异值分解算法,其计算量接近于传统的ESOQ2快速算法,对几种算法进行了仿真验证。理论分析和仿真实验表明,就当前计算机的运算能力而言,各种算法之间的数值计算精度和计算量并无显著差别,均可满足实际使用需求。对于多矢量定姿或捷联惯导的惯性系初始对准问题,建议采用姿态矩阵优化和奇异值求解的方法进行描述,更加简洁和直观。

双矢量定姿算法提高海参捕捞装置捷联惯导系统粗对准精度

针对传统解析粗对准算法中水平对准精度同时受陀螺仪和加速度计测量误差影响的问题,提出一种双矢量定姿粗对准算法,该算法在选定重力矢量为主参考矢量的前提下,预先对参与姿态解算的矢量作单位正交化处理。理论分析表明,所述算法使得水平对准精度只受加速度计水平测量误差影响,提高了捷联惯导系统粗对准精度;实测数据的试验结果表明,所述粗对准算法的水平误差角的大小不超过1°,方位误差角的大小不超过3°,在粗对准所要求的误差范围之内,为后续利用滤波方法进行精对准提供了有效的初始条件。

舰载捷联式电子罗盘航姿估计新算法

捷联式电子罗盘以其低成本、固态化、小型化、数字化等特点正在获得越来越广泛的应用。本文针对舰载捷联式电子罗盘现有算法的不足,在保持自主测量的前提下,提出了一种新的航姿优化递推估计算法。该算法采用卡尔曼滤波框架,利用Unscented变换(UT)传递随机变量经非线性变换后的统计特征量以实现测量更新。与传统的捷联式电子罗盘航姿测量方法相比,本文所提方法可以明显提高捷联式电子罗盘的航向姿态测量精度,并能同步提供姿态速率信息。

基于粒子群优化的舰船捷联惯导初始对准方法

为了实现舰船摇摆基座下捷联惯导系统的快速对准,提出一种基于粒子群优化的初始对准方法。首先通过多矢量定姿法得到舰船的水平姿态,然后引入基于惯性系的粒子群算法优化方法快速估计出舰船航向角。为了验证粒子群优化算法的优越性,进行了转台摇摆试验验证和对比分析。试验结果表明,基于自研的0.01°/h的光纤陀螺惯导系统,基于粒子群优化的对准方法用时172 s,达到稳定对准精度。对准时间较以速度作为参考矢量和以重力加速度作为参考矢量的多矢量定姿对准方法,分别缩短了44%和56%。在保证航向姿态精度的同时,所提出的算法可以有效地提高航向角误差的收敛速度,缩短初始对准时间。

基于SINS/GPS组合导航的新技术研究

随着GPS姿态测量技术的发展,提出将捷联惯导系统和GPS输出的飞行器姿态信息也可以作为组合导航系统的测量值参与滤波算法.以Kalman滤波为基础,将两个导航子系统测得的飞行器位置、速度和姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的导航参数.详细推导了这种组合导航方式的测量方程,并将该组合导航技术应用于某飞行器进行仿真.通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性,具有实际应用价值.

海洋重力辅助导航系统的系泊对准算法

捷联惯导系统在系泊条件下的初始对准是海洋重力辅助导航实用化的关键问题之一,本质上属于三轴姿态确定问题。基于惯性凝固假设,构建了船载捷联惯导系泊对准模型,研究了传统三轴姿态确定双矢量算法。对双矢量算法进行改进,提出了一种基于加权矢量和三轴姿态确定的系泊对准算法,该算法利用两个观测矢量的误差标准差构建加权系数,生成了精度更高的基准矢量,从而提高系泊对准的精度,并且该算法只需进行一次三轴姿态解算,保持了计算量小、耗时短的特点。数值仿真和船载试验结果表明,改进后的系泊对准算法在保证初始对准快速性的前提下有效提高了对准精度,两个水平姿态角误差小于4′,航向角误差在10′左右,满足海洋重力辅助导航系统的应用需求。

改进粒子滤波在捷联惯导系统姿态确定中的应用

捷联惯导系统姿态确定问题本质上是一个非线性滤波估计问题。针对传统的扩展卡尔曼滤波不再适用于非线性和非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在粒子退化和粒子耗尽等问题,提出了将马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)正则粒子滤波算法应用于捷联惯导系统的姿态确定中。计算机仿真表明了该方法在加快收敛速度、提高姿态精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性。

两种SINS惯性系四元数粗对准算法等价性分析

针对捷联惯导系统惯性系粗对准两种四元数算法的等价性进行了详细分析。首先,根据姿态矩阵的分解原理将初始对准问题转化为多矢量定姿的Wahba问题,并根据重力矢量连续变化的特点建立了积分形式的优化目标函数。然后,根据基于四元数的坐标变换原理,将目标函数变换为关于姿态四元数的函数,进而根据四元数运算性质分别导出最优四元数的两种求解形式,并根据矩阵特征值和特征向量的性质证明了两种算法的等价性。最后,通过仿真和试验数据进一步验证了理论分析的正确性。

激光捷联惯导多矢量定姿法晃动基座粗对准

针对激光捷联惯导晃动基座下受载体运动干扰难以实现粗对准这一问题,提出了一种惯性系下基于多矢量定姿的粗对准方法。首先分析了基于双矢量定姿的惯性系粗对准算法的原理和不足,在此基础上推导了基于多矢量定姿的粗对准模型,并对新方法进行了仿真验证。结果表明,与传统双矢量定姿惯性系对准方法相比,采用多矢量定姿能更充分利用观测信息,有效抑制干扰运动对对准精度的影响,建立更准确的捷联矩阵,同时使对准结果具有更好的稳定性。

采煤机采区定位定姿技术

介绍了采煤机采区的定位定姿技术,分析了每种系统的优缺点,提出了采用捷联惯导技术与无线传感器网络定位技术组合进行采煤机的定位定姿,综合两者的优点,提出了基于信赖度因子的组合定位算法。该技术克服了单系统的缺点,增加了系统冗余度,提高了系统的可靠性与实用性。

SINS的SRC-KF姿态估计算法

基于飞行器载体SINS姿态计算精度要求,提出了一种SINS(strap-down inertial navigation system)的球面径向容积卡尔曼(spherical-radial cubature Kalman filtering,SRC-KF)姿态确定算法。该算法把笛卡尔坐标系中状态向量变换到球坐标系中,通过Gauss-Hermite求积计算获得2n个球面径向容积点及其权值系数来逼近计算系统状态估计及其方差矩阵,其计算精度可达到三阶;采用四元数姿态建模方法构建新型SINS状态变量与噪声向量相关的姿态方程模型,利用伪观测向量构建观测噪声与四元数相关的观测方程模型,设计系统噪声方差分离计算算法进行系统噪声方差计算,引入拉格朗日乘子算法计算四元数估计均值,最后利用SINS/CCD姿态估计仿真系统开展的SINS的SRC-KF姿态模型算法进行仿真验证。通过与中心差滤波(CDKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法计算结果进行对比,可以看出SRC-KF算法具有计算精度高以及数值计算稳定等特点。