旋转式捷联惯导系统晃动基座自对准方法研究

发布时间：2017-05-09 16:21

  本文关键词：旋转式捷联惯导系统晃动基座自对准方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：旋转式捷联惯导系统通过稳定的机械旋转来消除惯性器件慢变误差(陀螺漂移和加速度计零偏)对惯导系统性能的影响,缓解了惯性器件发展水平对惯导系统精度的制约,在国防领域具有重大意义。但是,旋转式捷联惯导系统无法补偿初始对准误差,而初始对准恰恰又是惯导系统的一项关键技术,其决定了惯导系统的工作精度和快速反应能力,因此研究旋转式捷联惯导系统的初始对准技术非常必要。针对晃动基座环境中,由于干扰加速度和干扰角速度的存在,传统解析对准方法不能满足对准精度要求的问题,本论文以双轴旋转式捷联惯导系统为研究平台,对旋转式捷联惯导系统晃动基座的自对准问题展开研究。研究工作主要包括以下几个方面:首先,从旋转式捷联惯导系统初始对准的基本原理出发,利用重力加速度在惯性空间方向的改变包含地球北向信息这一特性,研究了旋转式捷联惯导系统惯性系粗对准方法,该方法可以有效地隔离载体线运动和角运动的影响,实现晃动基座下的粗对准。在粗对准基础上,建立了惯性系下的精对准误差模型,并利用分段线性定常系统(PWCS)分析理论和奇异值分解(SVD)的可观测度分析方法,对误差模型进行了可观测性分析,证明该系统是完全可观测的。然后,针对精对准误差模型中测量噪声不确定的特点,分别提出了改进的多渐消因子自适应滤波算法和量测噪声协方差估计的自适应滤波算法,并将两种改进算法应用于晃动基座下的精对准过程,实时地估计和修正系统噪声和量测噪声,实现姿态误差角的精确估计。通过仿真试验将本文提出的两种自适应算法与已有的自适应滤波算法进行对比分析,验证了本文提出算法的精度和性能。最后,借鉴最优姿态对准的思想,建立初始对准问题与最优姿态确定问题之间的联系,运用Wahba姿态确定问题的四元数算法将对准问题转化为最优化求解问题。结合初始姿态的最优估计值得到载体导航前的初始姿态,实现晃动基座情况下的快速、高精度自对准。对基于最优姿态对准的方法进行了仿真验证,并与基于惯性系的初始对准方法进行了对比分析,验证了方法的有效性和可行性。
【关键词】：初始对准 惯性坐标系 自适应卡尔曼滤波 可观测性 最优姿态对准
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN96
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状概述10-15
• 1.2.1 旋转式捷联惯导系统的研究现状10-12
• 1.2.2 初始对准技术的研究现状12-13
• 1.2.3 晃动干扰条件下初始对准的研究13-15
• 1.3 研究内容及论文安排15-17
• 第2章 旋转式捷联惯导系统的基本原理17-35
• 2.1 引言17
• 2.2 旋转式捷联惯导系统的原理概述17-21
• 2.2.1 旋转式捷联惯导系统的结构18
• 2.2.2 常用坐标系定义18-19
• 2.2.3 坐标系之间的变换19-21
• 2.3 旋转式捷联惯导系统的误差方程21-25
• 2.3.1 随机误差模型21-22
• 2.3.2 姿态误差方程22-23
• 2.3.3 速度误差方程23-25
• 2.3.4 位置误差方程25
• 2.4 旋转式捷联惯导系统的误差补偿原理25-32
• 2.4.1 单轴旋转误差自补偿原理26-28
• 2.4.2 双轴旋转误差自补偿原理28
• 2.4.3 双轴连续旋转补偿方案28-30
• 2.4.4 双轴转动仿真结果分析30-32
• 2.5 初始对准误差对Rotary SINS导航精度的影响32-34
• 2.6 本章小结34-35
• 第3章 惯性系下Rotary SINS的误差建模与可观测性分析35-49
• 3.1 引言35
• 3.2 惯性系下Rotary SINS的粗对准算法35-39
• 3.2.1 惯性系下Rotary SINS的粗对准方案35-37
• 3.2.2 惯性系下Rotary SINS的粗对准仿真37-39
• 3.3 惯性系下Rotary SINS的误差建模与可观测性分析39-44
• 3.3.1 惯性系下Rotary SINS的精对准误差模型39-40
• 3.3.2 PWCS可观测性分析方法40-42
• 3.3.3 基于奇异值分解的系统可观测度分析42-44
• 3.4 可观测性计算结果与分析44-47
• 3.4.1 奇异值分解的结果与分析44-45
• 3.4.2 状态变量可观测度的计算与分析45-47
• 3.5 本章小结47-49
• 第4章 惯性系下Rotary SINS的精对准方法研究49-67
• 4.1 引言49
• 4.2 基于多渐消因子的自适应Kalman滤波算法49-59
• 4.2.1 渐消自适应Kalman滤波原理49-50
• 4.2.2 多渐消因子自适应Kalman滤波算法的研究50-52
• 4.2.3 仿真结果及分析52-59
• 4.3 基于量测噪声协方差的自适应Kalman滤波算法59-64
• 4.3.1 基于量测噪声协方差的自适应Kalman滤波算法的研究59-62
• 4.3.2 仿真结果及分析62-64
• 4.4 两种算法的比较64-65
• 4.5 本章小结65-67
• 第5章 Rotary SINS最优姿态对准方法研究67-77
• 5.1 引言67
• 5.2 最优姿态对准的数学方程研究67-71
• 5.2.1 姿态积分方程67-68
• 5.2.2 速度积分方程68-69
• 5.2.3 积分迭代算法69-71
• 5.3 最优姿态对准的递归算法71-73
• 5.3.1 四元数姿态更新算法71-72
• 5.3.2 最优姿态对准递归算法72-73
• 5.4 仿真结果及分析73-75
• 5.5 本章小结75-77
• 结论77-79
• 参考文献79-85
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文85-87
• 致谢87

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 刘准,陈哲;条件数在系统可观测性分析中的应用研究[J];系统仿真学报;2004年07期

2 孙枫;曹通;;基于重力信息的惯性系粗对准精度分析[J];仪器仪表学报;2011年11期

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本文编号：352844