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在较强晃动条件下完成初始对准是当前作战任务的要求。本文着重研究了车载捷联惯导系统在晃动基座条件下的初始自对准中的关键技术。主要内容为: 1、本文阐述了捷联惯导初始对准的基本原理、线性卡尔曼滤波算法和捷联惯导系统的误差模型。重点给出了晃动基座的基本概念,定性、定量的分析了陀螺仪和加速度计信号的特点,总结了国内外晃动基座初始对准的研究现状。为后文初始自对准的实现提供了理论依据。 2、深入研究了SINS抗晃动粗自对准技术。首先介绍了传统直接解析粗对准原理,并指出在大晃动条件下已不能满足粗对准要求;其次详细推导了基于惯性系的解析粗对准算法,该算法有效解决了角运动干扰环境中难以完成粗对准的问题;然后针对该算法对抗线晃动干扰的能力较弱,又指出了常规数字滤波方法在对抗线晃动干扰时的优势和不足,并提出了对参考矢量测量值先用两次积分再用跟踪微分器提取原二次积分信号的处理方法来消减线晃动干扰的方案;最后用车载实测数据实验结果验证了新方案的有效性,结果表明基于惯性系粗对准改进方案可以有效地消除角运动干扰和线运动干扰对对准精度的影响,可获得正确的粗对准结果。 3、研究了SINS抗晃动精自对准技术。首先提出了要把精对准过程中的晃动信息作为有用信号看待的思想,因此把强跟踪滤波思想运用到精对准中,以期得到晃动时载车的真实姿态。又采用超球体采样的平方根UKF,来降低UKF算法的计算量,提高计算效率,提高数值稳定性,故以超球体采样的强跟踪平方根UKF滤波算法来估计姿态,在改进的UKF滤波算法基础上,论文建立了捷联惯导系统的精对准误差模型。最后通过实验验证了精对准所采用的滤波方法的有效性。 4、为了验证理论和方法的正确性,设计了一个更符合实际情况的实验方案。通过该验证性实验证明本文提出的方案既保证了对准速度,又提高了初始对准精度。