1 西安理工大学, 西安 710000
2 西安飞行自动控制研究所, 西安 710000
采用“位置+速度”传递对准方法,对机体结构变形、基准信息延迟两大因素影响天线相位中心(APC)处惯性测量单元(IMU)实时姿态精度的问题进行了仿真研究。明确了主、子惯导坐标系之间的转换关系; 获得了这两类因素对于传递对准后APC处子惯导实时姿态信息的影响规律。仿真表明: 该匹配算法不适用于机体动态挠曲变形幅值剧烈、变形频率高的情况; 此外, 基准信息延迟会严重影响“位置+速度”传递对准估计时间和精度性能。因此, 在上述两类因素影响严重时, 有必要采取结构变形补偿、延迟补救等措施。
合成孔径雷达 结构变形 信息延迟 传递对准 惯性测量单元 天线相位中心 synthetic aperture radar structural deformation delay of information transfer alignment inertial measurement unit antenna phase center
中国人民解放军 92941 部队 43 分队， 辽宁 葫芦岛 125000
针对全球导航定位系统(GNSS)多径效应明显、信号易受干扰等因素导致的主惯导参考速度信息可靠性差的问题，采用多普勒计程仪(DVL)辅助大型舰载试验平台上搭载的主惯性导航系统进行传递对准。考虑到大海域试验海况复杂，采用“速度+角速度”匹配方式、动态挠曲杆臂模型和DVL地理系系统误差模型构建系统方程。仿真结果表明，DVL辅助对准的结果明显优于没有设备辅助的对准结果，速度快且平稳性好。因此，在大型舰载平台实际试验过程中，DVL是实现平台传递对准技术的理想的外界辅助设备。
惯性导航系统 组合传递对准 多普勒计程仪 “速度+角速度”匹配 动态挠曲杆臂模型 inertial navigation system integrated transfer alignment Doppler velocity log velocity plus angular rate matching method dynamic flexural lever-arm model
中国人民解放军92941部队43分队, 辽宁 葫芦岛 125000
舰船在航行过程中易受风浪等外界环境干扰, 使船体存在明显的挠曲变形。而在传统的建模过程中未考虑挠曲变形对静态杆臂长度的影响, 导致建模不准确, 从而致使对准精度下降。针对这一问题建立了动态挠曲变形和动态杆臂效应一体化的误差模型, 构建了更精确的传递对准误差方程。分别在速度加姿态匹配和速度加角速度匹配两种方式下进行卡尔曼滤波, 比较了这两种匹配方式在不同运动状态下对于动态挠曲变形角和安装误差角的估计效果。仿真结果表明, 相比于速度加姿态匹配, 速度加角速度匹配对于动态挠曲变形角和安装误差角的估计误差精度均得到了明显的提高, 且平稳性更好, 在匀加速运动时优势更明显。因此在实际应用中, 当载体受外界环境干扰严重时, 应首先考虑采用速度加角速度匹配模式进行传递对准。
传递对准 挠曲变形 杆臂效应 速度加姿态匹配 速度加角速度匹配 transfer alignment flexural deformation lever arm effect velocity plus angular velocity matching
1 海军驻中南地区光电系统军事代表室, 湖北 武汉 430223
2 海参信息通信局, 北京 100036
针对系留式定位舱惯性测量单元对动态快速初始对准的需求,展开快速动态传递对准技术研究。设计了适合系留式定位舱惯性测量单元应用环境的传递对准算法,建立传递对准Kalman滤波模型,并进行了算法仿真验证。利用系留式定位舱惯性测量单元原理样机,借助双轴摇摆台进行了传递对准试验验证。统计结果表明,样机传递对准的航向精度优于3.4′,姿态精度优于1.7′。结果证明传递对准技术可用于系留式定位舱惯性测量单元初始姿态的确定,为后期潜艇本体位置归算提供保障。
传递对准 系留式定位舱 惯性测量单元 局部基准 Kalman滤波 transfer alignment mooring localizer inertial measurement unit local base Kalman filter
中国工程物理研究院 电子工程研究所, 四川 绵阳621999
惯性导航具备完全自主、高度隐蔽、数据频率高等优点, 在机载精确制导**中得到广泛应用。由于空中传递对准可能处于恶劣条件下, 初始失准角较大, 传统的线性传递对准模型不能反映系统的真实情况, 线性滤波算法也将导致很大的对准误差, 为实现精确对准, 需要应用非线性模型和非线性滤波算法。而非线性滤波算法如无迹卡尔曼滤波(UKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)等, 在高维情况下, 计算量很大, 在弹载计算机计算资源受限的情况下, 如何降低滤波算法的计算量是一个重要问题。本文将降维容积卡尔曼滤波算法应用在非线性传递对准模型中, 将容积卡尔曼滤波的采样点由30个减少为6个, 大幅减少了所需计算量。
捷联惯导 传递对准 容积卡尔曼滤波 降维容积卡尔曼滤波 strapdown inertial navigation system transfer alignment Cubature Kalman Filter dimension reduced Cubature Kalman filter 太赫兹科学与电子信息学报
2017, 15(5): 740
1 海军航空大学青岛校区，山东 青岛 266041
2 中国人民解放军92514部队，山东 烟台 264007
3 山东省产品质量检验研究院，济南 250102
扼要介绍了UKF和CKF滤波算法，分析总结了两种滤波算法的异同，并基于蒙特卡罗仿真试验，对大方位失准角情形下UKF滤波算法和CKF滤波算法的应用特性进行了对比、分析和总结，指出了UKF滤波算法对角运动和线运动均敏感，角运动和线运动方向的激励均可以加速其收敛，而CKF滤波算法对角运动不敏感，但对线运动敏感，角运动方向的激励无助于其对准精度的提高，而线运动方向的激励可加速其收敛，且收敛精度随激励效果的加强而提高的特性，为该种情形下对准技术的工程化实现提供了针对性建议。
传递对准 大方位失准角 比较 UKF Unscented Kalman Filter (UKF) CKF Cubature Kalman Filter (CKF) transfer alignment large azimuth misalignment comparison
1 国防科学技术大学，长沙 410073
2 中国兵器装备集团公司制导航空弹药研究开发中心，长沙 410100
研究了一种MEMS捷联导航系统弹载条件下的快速传递对准方法,构建了速度+姿态匹配传递对准误差模型，提出了一种便于工程实时性应用的连续系统离散化方法。采用载机振翼机动方式提高方位角估计精度，同时针对MEMS器件零偏漂移大的问题，将陀螺残余零偏作为滤波器状态进行实时估计及补偿，并通过姿态、速度实时反馈修正，有效提高了传递对准精度。飞行试验结果表明，采用该方法导航系统60 s传递对准姿态精度优于0.15°，方位对准精度优于0.2°，达到了战术级**的使用要求。
捷联惯导系统 速度+姿态匹配 传递对准 反馈修正 MEMS MEMS SINS velocity+attitude matching transfer alignment feedback correction
空空导弹应具备随时发射的能力, 因此进入作战空域后如何长时间保持初始对准精度是必须解决的问题。为使传递对准方法应用于实际空空导弹中, 提出了一套全新的包含时间延迟补偿的空中修正方法, 并在一般速度匹配模型的基础上进行了“长时”传递对准的卡尔曼滤波器设计, 之后选取实物惯测和六自由度运动台进行了半实物仿真验证, 最后对仿真的结果进行了统计分析。仿真结果表明该方法能够有效补偿时间延迟误差, 而且在长时间空中修正的过程中保持高精度（0. 2°以内）对准。
空空导弹 传递对准 时间延迟 长时间空中修正 AAM transfer alignment time delay long-time rectification in flight
中国人民解放军92941部队95分队, 辽宁 葫芦岛 125001
提出了一种大失准角情况下的传递对准方法,该方法基于回路对准使子惯导的姿态振荡误差衰减到小角度后进行滤波传递对准,设计了速度加姿态匹配的传递对准滤波模型。与传统传递对准方法相比,该方法无需建立子惯导非线性误差模型,应用经典Kalman滤波即可快速地完成对准。仿真试验表明,在大失准角情况下,子惯导失准角用外部速度可以调平到30′以内,传递对准姿态误差最大为0.5′,方位误差为2′。
传递对准 回路对准 大失准角 速度加姿态 Kalman滤波 transfer alignment loop calibration large misalignment angle velocity plus attitude Kalman filter
针对非线性误差模型的状态估计精度差、收敛时间长、计算量大等缺点,描述了一种基于双模型切换的二次传递对准方法.该方法采用了常用的基于欧拉角的线性误差模型和基于四元数的非线性误差模型.在第一次对准中采用非线性模型与扩展卡尔曼滤波,待子惯导姿态失准角收敛到较小角度后进行模型与滤波切换;在第二次对准中采用线性模型与常规卡尔曼滤波来完成传递对准,从而获取更高的对准精度.通过仿真与跑车试验,证明了该方法能够满足系统的快速性与精确性要求,具有一定的实用性.
传递对准 四元数误差 二次对准 扩展卡尔曼滤波 双模型 transfer alignment quaternion error twice alignment EKF dual model
