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原文传递船用捷联惯导系统动基座初始对准方法研究

论文题名：	船用捷联惯导系统动基座初始对准方法研究
关键词：	惯性导航系统;初始对准;惯性系粗对准;卡尔曼滤波精对准
摘要：	捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）初始对准为SINS工作提供初始姿态信息，是影响导航系统性能的关键技术之一。SINS动基座初始对准技术的研究，一方面可以保证载体运动条件下的对准性能，一方面能够消除对准过程中对载体运动条件的约束，因此具有十分重要的工程价值。动基座对准相比于静基座对准面临多种形式的误差干扰，原理与方案也更为复杂，目前仍存在技术难点与不足有待解决。其中，惯性系粗对准和卡尔曼滤波精对准因其性能优越得到广泛的应用与研究。本文针对这两种动基座对准技术开展深入研究，旨在进一步提升SINS动基座对准的综合性能。　　惯性系粗对准中的关键技术是重力矢量导数的解算，现有的基于数值微分的重力求导方法对数据误差具有高度敏感性，致使对准精度降低，给对准可靠性和稳定性带来不良影响。为解决上述问题，本文提出基于重力数据曲线拟合的惯性系粗对准方法。根据重力数据的空间分布特征对空间圆线的拟合方法展开研究，提出线性约束最小二乘法的拟合方案。基于拟合结果，推导空间圆线上任意一点的切向量表达式，将重力数据代入切向量表达式中实现重力导数的解算，利用重力及其导数实现惯性系粗对准。本文提出的惯性系粗对准改进方案，算法简明直观且不依赖外部信息，能够有效地解决数值微分求导存在的不适定问题，提高粗对准精度及稳定性。　　在惯性系粗对准改进方法中，重力数据误差将降低空间圆线的拟合精度，进而给对准结果带来不良影响。为进一步提高粗对准的性能和实用性，本文考虑惯性器件误差和舰船摇摆对重力数据造成的影响，对惯性系粗对准改进方法进行全面的误差分析，并对重力数据误差的预处理方法展开研究：设计小波阈值去噪方法对重力数据随机噪声进行去噪处理；针对摇摆条件下杆臂效应和加速度计零偏引起的重力数据振荡误差，分别采用杆臂加速度力学公式和滑动平均滤波器进行误差补偿与滤波。本文提出的重力数据预处理方法能够有效地消除由惯性器件和舰船摇摆引起的重力数据误差，从而保证实际SINS的对准精度。　　卡尔曼滤波动基座对准的系统可观测性分析是设计精对准方案的必要前提。系统可观测性分析结果能够反映卡尔曼滤波对SINS失准角的估计效果，为精对准方案的应用与改进提供理论依据。本文采用基于分段线性定常系统的奇异值分解方法，考虑不同载体运动状态和观测量条件对精对准性能的影响，对不同条件下的精对准进行系统可观测性定性与定量分析，并进行对应条件下的精对准仿真实验，验证可观测性分析结果，为确定精对准的最佳方案提供较为全面的理论依据。　　卡尔曼滤波工作的前提是系统模型和噪声统计特性精确已知。然而，实际中存在器件误差、环境干扰和操作失误等因素，给系统模型和噪声统计特性带来不确定性，此时，卡尔曼滤波将出现精度下降甚至发散的问题，给精对准结果带来不良影响。实际中，上述两种不确定性往往是同时存在的。基于此，本文提出一种自适应鲁棒卡尔曼滤波算法，分别对鲁棒卡尔曼滤波和Sage-Husa自适应卡尔曼滤波进行研究，根据两者的结构特点进行改进并完成有效结合，同时解决系统模型和测量噪声的不确定性问题。自适应鲁棒卡尔曼滤波，能够在系统模型存在不确定性的情况下，将滤波估计误差的方差限制在最优方差上界以内，同时通过对噪声进行在线估计，能够消除测量误差干扰和野值对滤波结果的不良影响，将其应用至SINS精对准中，能够全面提升对准结果的精度、稳定性以及鲁棒性。　　本文分别对SINS动基座粗对准方法和精对准方法进行改进与提升，详细说明了方案设计及实现细节，并利用仿真实验和实测数据实验对提出的改进方法进行验证与分析。实验结果表明：本文提出的基于重力数据曲线拟合的粗对准改进方法适用于各种海况条件下，能够在5分钟以内实现高精度（航向失准角误差在1?以内）的粗对准结果；本文提出的自适应鲁棒卡尔曼滤波精对准，相比于传统的卡尔曼滤波精对准，具有更优越的稳定性和精度性能，而且该对准方法具有抵抗测量噪声干扰和野值的能力，具有很高的可靠性和工程应用价值。
作者：	管冬雪
专业：	导航、制导与控制
导师：	赵琳
授予学位：	博士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2017
正文语种：	中文