简介: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。
简介:基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器与通过其它方法建立的鲁棒Kalman滤波器相比有较高稳态精度。文中将基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波方法用于导弹捷联惯导系统动基座传递对准,并与标准Kalman滤波进行了比较。仿真结果表明,在垂直比力参数存在摄动的情况下,如果基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器的参数选取适当,它的精度鲁棒性优于标准Kalman滤波。
简介:针对SAR图像匹配及定位需要耗用不等的计算时间而造成的量测不等间隔输出和量测信息滞后问题,提出一种新的SAR时延补偿算法。该算法在标准卡尔曼滤波(KF)基础上,当SAR有量测信息生成时,根据多模型方法进行量测预测,利用预测值修正SINS状态;而SAR无量测信息输出时,通过插值方法生成量测信息来改善系统滤波精度。仿真结果表明,采用基于多模型量测预测的KF算法可以将位置误差由45m减小到10m以内,航向角稳态误差值小于5.8";而在此基础上叠加插值预测算法可以将位置误差进一步控制在6m以内,航向角稳态误差小于4.7",证明了本文提出的算法能够有效补偿SAR的随机时延并提高组合导航系统的解算精度。
简介:在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法.针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。
简介:惯性导航系统(INS)以其自主的工作能力广泛应用于军事武备的导航、制导与控制系统和国民经济的诸多领域.它的主要缺点是定位误差随其工作时间的增长而增大.对惯导系统的误差进行估计和补偿是在保证性能价格比的前提下,提高惯性导航系统精度的有效途径.目前,对惯导系统的误差修正均采用外信息(如GPS的输出信息)校正,即在INS工作的全部时间内,定期地利用GPS输出的速度和位置信息与INS输出的相应信息的差值作为观测量,对INS误差进行估计和补偿.Kalman滤波的方法广泛地应用于惯导系统的误差修正初始对准.本文研究了当地水平惯导系统的的误差估计和补偿问题.分析结果表明,采用Kalman滤波的方法,可以精确地估计惯导系统的误差(包括陀螺漂移和加速度计零偏),误差估计的精度高,并且估计的方差阵收敛快.