简介：为解决舰载主惯导与机载子惯导之间大失准角问题,同时满足对准快速性的需求,提出了从舰载机进入弹射位置开始,到舰载机飞离甲板时间内,基于虚拟惯导（VINS）,综合利用舰载主惯导信息、跑道航向信息以及激光多普勒测速仪（LDV）信息,利用速度匹配方法实现舰/机惯导传递对准的方法,并建立了传递对准误差模型.该模型利用舰艇坐标系与跑道坐标系之间的方向余弦矩阵,将舰载坐标系与机载坐标系之间的大失准角问题,转化为机载坐标系与跑道坐标系之间的小方位失准角问题.考虑弹射过程舰艇及舰载机的运动模型,利用数学仿真对传递对准误差模型进行了验证,并与UKF滤波方法进行了对比.仿真结果表明,该方法可以在8s内实现舰/机惯导的传递对准,对准性能与UKF滤波方法相当,且对准过程不需要舰艇进行任何机动运动.

简介：捷联惯性导航系统静基座初始对准时一般先进行粗对准,使失准角缩小到一定范围内从而满足小失准角假设下的线性误差模型,然后再进行精对准。在不进行粗对准时失准角一般为大角度,需要采用复杂的非线性误差模型和非线性滤波方法。研究发现通过设置合理的误差协方差矩阵初值,采用反馈校正滤波结构,并引入强跟踪滤波算法可以在大失准角情况下既无需粗对准,又无需采用非线性模型来实现精对准。仿真结果表明,该方法可以实现大失准角初始对准,鲁棒性好,在任意姿态初值下都可以使航向角在300s内收敛到0.05°的理论极限精度,与小失准角精对准方法的速度和精度相当但省去了粗对准因而耗时更短,与无迹卡尔曼滤波在600s时才收敛到0.5°的速度相比大为改善。

简介：传统地形辅助导航适配区选择主要根据某一个地形特征参数的大小决定,因此不可避免地存在对地形适配性评判的不全面性。为了克服传统方法的缺点,提出了一种基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择方法,该方法综合考虑了地形标准差、粗糙度、地形高度熵及相关系数对适配区选择的影响。首先,利用计算得到的各特征参数值构建灰色决策矩阵;其次,对决策矩阵进行极差变换以及归一化处理得到灰色关联判断矩阵;最后,采用熵值赋权法客观计算各决策属性的权重,得到地形适配性综合评价指标。仿真结果表明,在评价值高的区域进行地形辅助导航,其匹配误差将更小。

简介：针对自主驾驶车辆长时间导航精度要求难以满足的问题,建立了GPS与微惯性导航系统的组合导航滤波模型,在位置观测的同时引入姿态信息,提高了导航精度。在此基础上提出了基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波算法,该算法通过模糊控制器自适应地改变每个观测量的权值,得到权值矩阵引入卡尔曼滤波器实现自适应滤波。仿真和实验结果表明,所提出的权值矩阵模糊卡尔曼滤波性能优于衰减因子自适应卡尔曼滤波,特别是在GPS信号失真及噪声先验统计特性不可知的情况下,其定位精度能够保证在1m之内。