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捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)在进行导航解算前需要粗对准提供初始姿态角,载体受多种因素影响和制约,在微幅晃动或运动状态下,需要进行动基座粗对准.从惯性系对准原理出发,讨论了基于比力和速度矢量的两种动基座粗对准解算方案,分析了位置误差、速度误差、杆臂误差对动基座粗对准的影响.结果表明,惯性系对准方法能够满足SINS粗对准的要求,速度误差和杆臂误差是制约对准精度与速度的主要因素,机动性强的轨迹能够加快对准速度,基于速度矢量的解算方案能够有效减弱姿态角收敛过程中的抖动,以提高对准效率. 相似文献
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利用四元数误差方程和非线性滤波技术能较好地解决大失准角下SINS的空中对准问题。迭代滤波比扩展卡尔曼滤波能在更大程度上改善对准精度，但计算量大。针对此不足，本文基于扩展卡尔曼滤波的状态与偏差解耦算法具有较高数值效率和迭代滤波具有较高精度的特点，推导出了一种非线性滤波算法，并对基于加性四元数误差方程的SINS／GPS组合对准进行了数字仿真。仿真结果表明：该算法既具有迭代滤波的精度又比迭代滤波计算量小。 相似文献
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针对低精度SINS的陀螺不能辨识地球自转角速度,难以完成自对准的问题,该文引入GPS的位置观测信息利用5级-CKF简化算法辅助低精度SINS完成初始对准;因为低精度SINS粗对准给出的初始姿态质量很差,不满足小失准角的条件,所以必须采用大失准角非线性误差模型和非线性滤波方法。该文提出5级-CKF算法,并在系统模型噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,对5级-CKF算法进行简化,其需要在kalman滤波的基础上利用5级容积采样点对非线性状态方程的状态及其方差进行预测。设计仿真实验验证了该方法的有效性,并分析了大失准角情况下载体运动状态对航向角估计的影响。 相似文献
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针对大失准角情况下,利用3级-CKF进行SINS初始对准性能不高的问题,提出5级-CKF算法。在系统模型噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,推导了简化5级-CKF算法,步骤需要在Kalman滤波的基础上利用5级容积采样点对非线性状态方程的状态及其方差进行预测。采用SINS静基座初始对准仿真实验验证算法的有效性,结果表明:简化5级-CKF对任意失准角都是有效的,失准角较小时,3级-CKF和简化5级-CKF的对准精度和收敛速度性能相近,但简化5级-CKF的数值稳定性更高;失准角较大时,简化5级-CKF较3级-CKF具有更高的收敛速度和对准精度。 相似文献
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针对SINS／GPS组合导航系统中卡尔曼滤波发散的情况,引入了自适应滤波和H∞滤波,分析了它们各自的特性,最后进行仿真计算,验证了这两种滤波用于SINS／GPS组合导航系统的可行性和有效性,对实际应用中组合导航系统滤波器的设计具有一定的指导意义。 相似文献
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为了系统验证SINS／GPS紧组合系统的性能,基于GPS软件接收机,进行了仿真系统构建。仿真系统由轨迹发生器、GPS中频信号模拟器、IMU信号模拟器、GPS软件接收机、SINS导航解算模块、组合滤波算法和导航性能分析模块等部分构成,其中详细设计了GPS软件接收机中的捕获和跟踪算法、SINS解算以及基于伪距和伪距率的组合滤波算法。仿真结果表明：紧组合导航系统收敛性较好,能够一定程度上抑制惯导系统误差的积累,有较好的导航性能。设计的该系统满足紧组合导航系统性能验证的需要,也为后续的超紧组合研究奠定了良好的基础。 相似文献
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在捷联惯导(SINS)和GPS卫星接收机进行紧耦合的研究中,采用差分定位进行紧耦合的方法比较成熟,而关于精密单点定位(PPP)与捷联惯导紧耦合的研究还比较少。本文对精密单点定位与捷联惯导紧组合系统进行了Matlab仿真,利用数学解析的方法产生机载运动轨迹,通过设置系统的参数,获得仿真SINS和GPS数据;然后,通过PPP/SINS紧组合系统的仿真程序解算,将定位结果与PPP的结果比较,表明PPP/SINS紧组合导航定位的结果比PPP的精度和可靠性好,而且收敛的速度更快,同时也验证了算法的正确性。最后,分析了不同等级惯导对定位精度的影响。 相似文献