SINS制導(dǎo)工具誤差補償研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展和制導(dǎo)技術(shù)的不斷完善，捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤差成為當(dāng)前影響導(dǎo)彈制導(dǎo)精度的主要因素。而受加工水平和制造工藝的限制，單純依靠提高陀螺儀和加速度計的加工精度來減小捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤差的代價變得愈發(fā)昂貴。相比之下，采用儀表級或者系統(tǒng)級的捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤差補償方法，則是一種更為經(jīng)濟而有效的途徑。但是，捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤差補償?shù)挠行灾饕Q于慣性儀表誤差模型的準(zhǔn)確性、誤差系數(shù)的穩(wěn)定性和補償方法的完善性。因此，本文從理論和實際兩個方面深入系統(tǒng)

2、地研究了捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤差分離與補償中的一系列問題，在試驗設(shè)計、模型結(jié)構(gòu)確定、辨識算法、天地檢驗、誤差補償?shù)葞讉€方面做出了一系列細(xì)致而富有成效的工作：
　　首先，建立了捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤差模型。根據(jù)干擾力拒的類型和剛體轉(zhuǎn)動的動力學(xué)原理，推導(dǎo)了陀螺儀和加速度計的靜態(tài)和動態(tài)誤差模型?；诮萋?lián)導(dǎo)航原理，推導(dǎo)出捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤差模型。該模型物理意義明確，可根據(jù)仿真研究和工程應(yīng)用的需要進行擴充或簡化處理；
　　其次，為了提供高精度的遙、外測速

3、度差數(shù)據(jù)以作為捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤差模型估計的觀測量，本文結(jié)合載體具有高動態(tài)、高過載的飛行特性，深入研究了高動態(tài)環(huán)境下的捷聯(lián)導(dǎo)航算法，重點考慮位置解算中的渦卷效應(yīng)補償算法、速度解算中的劃槳效應(yīng)補償算法和姿態(tài)解算中的圓錐效應(yīng)補償算法，從而大大減小了捷聯(lián)導(dǎo)航算法誤差?？紤]到在對導(dǎo)航數(shù)據(jù)的野值鑒別過程中容易出現(xiàn)“誤判”和“漏判”的情形，本文提出了利用基于模糊聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊預(yù)測系統(tǒng)來檢測野值和濾除野值的方法，該方法能夠克服常用野值識別和剔除方法

4、效果差的缺點。這樣，根據(jù)靶場提供的慣性測量元件脈沖輸出能夠進行真實彈道復(fù)現(xiàn)，從而為誤差系數(shù)分離提供精確的遙測數(shù)據(jù)；
　　接著，考慮到SINS制導(dǎo)工具誤差模型階次高、復(fù)共線性嚴(yán)重的特點，本文采用先結(jié)構(gòu)辨識、后參數(shù)估計的序貫辨識方案。在結(jié)構(gòu)辨識中，常用的方法由于將模型中的強相關(guān)項全部剔除而給工程應(yīng)用帶來損失，因此，本文提出了新的有益思想，即在保留一定相關(guān)性的基礎(chǔ)上進行辨識：將輸出向量ΔW與環(huán)境函數(shù)矩陣S構(gòu)成增廣矩陣A，然后采用“比定階

5、行列式”來剔除相關(guān)向量的方法，這樣既可以盡可能多地保留了對落點影響大的強相關(guān)參數(shù)，又可以對落點影響小的強相關(guān)參數(shù)給予剔除；在參數(shù)估計中，改進了特征根估計中特征根和特征向量的篩選方法，提出“近零”準(zhǔn)則，從而大大提高了參數(shù)估計的精度；
　　再者，鑒于天地模型“一致性”檢驗是飛行試驗和SINS制導(dǎo)工具誤差系數(shù)分離的主要目的，因此，本文又深入分析了造成天地模型不一致的原因，提出了采用基于F統(tǒng)計的線性回歸模型假設(shè)檢驗方法來進行捷聯(lián)制導(dǎo)工具誤