简介:受欺骗的卫星导航信息与惯导系统组合滤波,会导致错误的惯性器件误差修正量,最终组合导航系统也会被欺骗干扰影响。针对这一问题,提出了一种基于MEDLL算法的改进的GNSS/INS组合导航模式,能够实现欺骗信号的辨识和抑制,保证组合导航信息的可靠性。GNSS接收机通过MEDLL算法同时估计接收的全部卫星信号参数,当欺骗干扰存在时,MEDLL算法可同时估计出两路信号参数,并判定欺骗干扰存在;MEDLL估计的信号参数生成两组输出伪距信息与惯导系统定位信息提供的参考伪距进行比较,实现欺骗信号的辨识。在200次实验测试中,对于牵引速率大于2m/s的牵引式欺骗信号,4s内成功辨识的次数为200次。同时,与传统的GNSS/INS组合导航系统相比,提出的MEDLL辅助的组合导航模式能够有效减小欺骗信号的影响,定位结果稳定在真实位置附近。
简介:为提高光电平台的控制性能和稳定性,以平台反馈回路所用的光纤陀螺传感器为研究对象,对光纤陀螺角速率的历史输出、当前量测以及随机漂移进行融合补偿。采用双自回归模型确定了光纤陀螺时间序列输出的自回归多项式和光纤陀螺随机漂移的自回归关系。以陀螺当前输出为量测量,结合卡尔曼滤波算法将陀螺历史输出和历史随机漂移融合进状态方程,并进行随机漂移在线估计补偿。实验结果表明,光纤陀螺随机漂移的AR模型能达到90%拟合效果,经卡尔曼滤波补偿后随机漂移能降到1/10。该方法能很好地抑制光电平台三个框架轴光纤陀螺的随机漂移,补偿率为80%~90%。
简介:舰载机进行紧急作战任务时,可能会先快速起飞,然后再进行空中对准。为了保证对准结束进入惯性导航模式后,惯导系统能够达到一定精度指标,对准结束时刻的姿态信息需要达到一定的精度要求。空中对准过程一般可分为粗对准和精对准两部分,对准结束时刻的姿态精度由粗对准结束时刻的导航误差、惯性器件误差、重力场模型误差和对准过程中的飞行机动等多个因素决定。首先利用设计的协方差分析方法,对两种不同空中对准方案进行误差分配,并通过Monte-Carlo仿真技术对误差分配结果进行了验证。仿真结果说明了提出的误差分析方法是正确的,为空中对准方案的改进方向提供了借鉴作用。
简介:由于液浮陀螺仪常规测试方法偏重于正常陀螺性能参数的测试以及试验条件脱离实际使用状态,常使存在缺陷的陀螺无法准确筛选出来。为了弥补液浮陀螺仪常规测试方法不足,提高陀螺仪的检测可靠性,在常规试验的基础上增加了浮子迟滞试验。对浮子迟滞试验检测技术从试验机理和技术实现上进行了较为详细的分析和研究。在力矩反馈测试系统反馈放大器的输入端施加高精度三角波信号,在陀螺仪浮子沿输出轴在选定的角度范围内周期性缓慢匀速摆动过程中完成了陀螺力矩、阻尼力矩、角弹性力矩、常值干扰力矩及摩擦型干扰力矩的检测。利用浮子迟滞试验技术在液浮陀螺仪多余物检测以及最佳工作温度优选方面取得了很好的实用效果,是提高陀螺仪性能检测可靠性和故障定位准确性的一种关键检测技术。
简介:制导炮弹控制系统要求炮弹飞行姿态测量信息具有良好的准确性和实时性。为解决制导炮弹飞行姿态的高精度滤波估计问题,根据外弹道攻角运动方程和MEMS角速度陀螺测量方程分别建立姿态角滤波系统状态模型和量测模型。考虑实际陀螺随机白噪声的影响,结合弹载全球定位系统信息及地面弹道试验数据,并利用非线性卡尔曼滤波估计方法,对制导炮弹飞行姿态进行了滤波估计。为提高滤波估计效率,对比了Unscented卡尔曼滤波和一种混合卡尔曼滤波两种非线性滤波估计方法,滤波估计结果表明两种方法得到的姿态精度均能满足测量要求,而运算效率后者相对前者可提高约6%,稳定性也较好,因此在工程上更实用。
简介:以小型无人机航姿测量系统的微小型化为背景,利用MEMS惯性测量元件研制了一种低成本微型航姿测量系统。针对MEMS器件用于载体航姿测量时精度低、易发散的问题,提出一种计算量小、实时性强的加速度信息、磁场强度信息、陀螺信息的融合方法。采用卡尔曼滤波器对系统的俯仰角、滚转角和航向角的误差进行最优估计;设计数据融合的判别准则,并根据判据的判断结果调整卡尔曼滤波器中的量测信息,使系统可用于小型无人机的定高自主飞行。实验结果表明,系统输出航姿的更新频率可达100Hz,航姿测量误差小于0.6°,航姿标准差小于0.09°;将其应用于某小型固定翼飞行器的飞行控制系统中进行自主飞行实验,完成了预定的飞行任务。
简介:传递对准是机载主惯导对子惯导进行初始化的过程,机翼变形对快速传递对准滤波精度有显著影响.讨论了传递对准中机翼变形的不同估计方法,通过分析建模过程比较了各种方法的特点及其适用范围.然后建立快速传递对准仿真环境,用“速度加姿态”匹配方式进行仿真,比较了不同方法所能达到的精度.最终从对准精度、快速性、模型依赖度、计算量等方面,对各种传递对准中机翼弹性变形的处理方法进行了比较总结,结果表明,将弹性变形当作有色噪声且使用卡尔曼滤波量测扩增法进行传递对准滤波器设计时,在估计精度和计算量方面达到最好折衷.所得结论为快速传递对准弹性变形的处理提供了工程应用参考.
简介:行进间对准技术能够使惯导在运动状态下完成系统初始化,它对于提高载体机动能力具有重要作用。与静基座对准不同,行进间对准通常需要利用外部设备(在陆用导航领域,通常使用GPS或里程计)提供载体运动信息对惯性导航系统输出进行补偿和修正。由于里程计辅助的行进间对准具有全自主的特点,因而被广泛采用。本文通过对里程计误差进行合理建模,并采用位移增量匹配方法实现了里程计和惯导系统的组合。同时,针对复杂路面环境下由于车体侧滑、空转等造成里程计测量失准等故障现象进行有效诊断,以此提高了组合导航系统的可靠性。通过行进间对准试验,结果表明由里程计辅助的惯导系统经过10min初始对准,航向误差小于0.05°,精度和静基座相当。
简介:临近空间位于航天器人轨与返回的必经区域,也是临近空间髙超声速飞行器长航时飞行空域,空间环境的特殊性决定了飞行器在穿越时必须考虑稀薄大气环境对飞行器气动力防隔热通讯及控制的影响.Boltzmann方程作为描述气体分子速度分布函数演化规律的微分一积分形式,在一定条件下能够描述从自由分子流到连续流全流域流动现象.作为Boltzmann方程的宏观表达形式,矩方程这一经典流体力学方程形式涵盖了Euler方程N-S方程Burnett方程SuperBumett方程及近年来发展的广义流体力学方程一非线性本构关系模型等.由于成熟的CFD数值计算理论及有限矩方程较髙的计算效率,滑移过渡流矩方法相比粒子仿真与Boltzmann模型方程方法具有十分显著的优势和巨大的工程应用潜力.因此,对近年来传统及新型矩方法研究所取得的进展进行归纳总结,并针对关键科学问题开展理论与数值计算方法研究,具有十分重要的理论与工程应用价值.
简介:大视角图像匹配算法的鲁棒性与实时性直接影响飞行器对远距离目标定位的性能。针对目前仿射不变图像匹配算法实时性较差的问题,提出一种惯性信息辅助的快速大视角图像匹配方法。该方法对现有的快速图像匹配算法进行改进,避免了构建高斯金字塔,提高了算法效率。然后利用机载惯性导航信息求解实时图与参考图之间的单应性矩阵,并对实时图进行模拟视角变换以此减小图像间视角差异,克服了现有的大视角图像匹配算法盲目多次的匹配计算,实现了大视角图像的快速匹配。实验结果表明,惯性信息辅助的大视角图像匹配算法与现有的快速仿射不变性匹配算法相比,匹配效率提高了至少2倍。
简介:利用粒子成像测速技术(particleimagevelocimetry,PIV),在水槽中探究缝隙对圆柱流场结构的影响,应用频谱分析和本征正交分解(properorthogonaldecomposition,POD)方法,研究了开缝圆柱流场相干结构.实验Reynolds数范围内,缝隙的“吹吸”作用从根本上改变了圆柱绕流近区尾流结构,前6阶模态形态是流场中最主要的相干结构.第1,2阶模态形态控制着圆柱绕流流场涡街相继脱落过程,1或2阶模态系数为尾迹涡的固有频率;第3,4阶模态形态控制着脱落旋涡沿流向方向能量运输;第5,6阶模态形态中的同向涡旋结构作用于旋涡缓慢脱离柱体这-过程,并对旋涡能量起着衰减作用.
简介:针对惯性器件输出噪声引起高精度机载POS(PositionandOrientationSystem)地面双位置对准精度较差的问题,提出基于小波滤波和隐马尔科夫建模的数据预处理方法结合自适应卡尔曼滤波的双位置对准方法。首先分析惯性敏感器原始信息的频率特性,利用小波滤波算法,消除惯性器件测量中的高频噪声;综合分析器件的随机游走特性,通过建立隐马尔科夫模型削弱惯性敏感器输出随机游走的影响;并针对降噪处理、电源波动及环境因素等引起的系统噪声统计规律不确定性问题,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现POS高精度初始对准。试验结果表明,采用本文所提方法的对准结果,可使对准结束后600s纯捷联解算的水平速度误差由1.278m/s减小至0.6061m/s,水平位置误差由274.6m减小至128.2m,水平速度和位置误差均减小了50%左右。
简介:针对传统基于g信息的粗对准的捷联惯导系统中,受传感器噪声的影响,存在效视运动无法提取和双向量共线的缺点,提出了一种基于改良Kalman滤波的参数辨识粗对准方法。该方法通过构建视在重力在初始载体系中的映射模型,利用改良Kalman滤波进行模型参数辨识,然后通过识别参数重新构建视在重力在初始载体系中的映射,解决了由于传感器噪声导致有效视运动无法正常提取的缺点。利用识别参数具有随估计次数增多得到优化的特点,构造初始时刻和最终时刻向量,避免双向量共线问题。利用改良Kalman滤波算法的自适应特点,优化参数识别精度与速度。转台实验表明,采用改良Kalman滤波方法航向对准精度为-0.0414°,标准差为0.041°,而传统RLS方法得到的航向精度为-0.0738°,标准差为0.128°。由此可知,本文提出的方法性能更优。
简介:Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,将其引入到GPS/DR系统的滤波中,并针对系统模型的特点对原UKF算法进行了简化,建立了新的滤波方法.仿真结果表明,同EKF相比,UKF的滤波精度和稳定性都显著提高了,还可避免计算烦琐的Jacobi矩阵,真正实现了低成本、高精度的导航定位要求.
简介:针对Kalman滤波器在捷联惯导系统(SINS)初始对准中的应用,系统分析了Kalman滤波器参数(包括估计误差协方差阵初值P0,模型噪声方差阵Q和量测噪声方差阵R)选取对系统状态变量的估计精度和收敛速度的影响。采用协方差性能分析法,进行了Kalman滤波器参数优化仿真,仿真结果表明:调整扁的取值可改变状态变量估计的收敛速度,调整Q或R的取值,既可改变状态变量(尤其是陀螺误差)的收敛速度又可改变它们的估计精度。综合考虑时,局的取值要比真实值大一些,Q和R的取值要比真实值小一些,这样既可缩短陀螺误差和加速度计偏置误差的估计时间,又可提高它们的估计精度。文中还给出了使滤波器正常可靠工作的P0、Q和R参数的范围。