捷联式惯导系统初始对准方法研究

【摘要】：初始对准是捷联式惯导系统关键技术之一。初始对准精度直接影响捷联式惯导系统的工作精度，初始对准时间也是反映武器系统快速反应能力的重要战术指标。卡尔曼滤波器在捷联式初始对准的实现中有着卓有成效的应用。捷联式惯导系统初始对准的主要目的是建立姿态矩阵的初始值，初始对准中应用卡尔曼滤波，就是通过初始对准状态空间模型，利用卡尔曼滤波将初始失准角状态估计出来并用以校正姿态矩阵。 卡尔曼滤波的估计精度和估计收敛速度与状态变量的可观测性和状态空间模型的准确性密切相关。初始对准观测方程通常以速度误差作为观测量，其主要缺点是系统的可观测性不理想。初始对准状态方程通常采用基于初始失准角均为小角度假设建立的线性方程，而当实际系统中初始方位失准角为大角度时，导致线性的初始对准状态方程不能准确描述系统误差传播特性。本文主要以上述两个问题作为研究重点，对不同的初始对准方法进行了分析和比较。 在初始失准角均为小角度情况下，提出利用双天线GPS载波相位辅助对准方法改善系统的可观测性。推导了以GPS载波相位单差误差为观测量的线性观测方程，将速度误差和载波相位单差误差同时作为初始对准观测量。对于以速度误差为观测量的自对准和增加载相单差误差的GPS辅助对准两种对准方法，应用基于奇异值分解的可观测性分析方法进行了可观测性分析和仿真比较。本文对已有的可观测度计算方法进行了简化，提出直接利用奇异值分解右阵向量判断各状态变量所对应的奇异值，从而计算各状态变量的可观测度。 在初始方位失准角为大角度情况下，研究了非线性对准方法。首先，研究了UKF(Unscented Kalman Filter)非线性滤波方法，对加性噪声系统UKF递推算法进行了改进，在UKF时间更新阶段增加了变换点重采样过程，从而引入了系统噪声的影响，提高了UKF状态估计收敛速度和精度；其次，推导了以失准角表示的初始对准非线性状态方程，对于线性状态方程和非线性状态方程，通过数值仿真比较了二者在方位大失准角情况下的准确性；最后，