光纖捷聯(lián)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)建模及濾波技術(shù)研究.pdf

1、我國(guó)國(guó)防事業(yè)的迅速發(fā)展，對(duì)現(xiàn)代高性能飛行器的應(yīng)用效能提出了更高的要求，如何提高飛行器的導(dǎo)航精度已成為導(dǎo)航領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和關(guān)鍵。本文以提高現(xiàn)代高性能飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)精度為目的，對(duì)高精度光纖捷聯(lián)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究，分別從慣性傳感器誤差的分析和補(bǔ)償，以及組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波算法的改進(jìn)這兩個(gè)方面進(jìn)行研究。
　　陀螺是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的核心元件之一，其輸出噪聲直接影響慣導(dǎo)系統(tǒng)的精度。本文對(duì)光纖陀螺信號(hào)的去噪算法進(jìn)行了研究。首先提出了

2、小波動(dòng)態(tài)閾值去噪算法，根據(jù)小波分解后各頻帶噪聲分量的不同選擇動(dòng)態(tài)閾值對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，能夠有效地提高陀螺輸出信號(hào)的精度。其次，研究了基于偽 Wigner-Ville分布基本理論的時(shí)頻峰值濾波算法，并此基礎(chǔ)上提出了自適應(yīng)時(shí)頻峰值濾波算法，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)的偽 Wigner-Ville分布最優(yōu)窗長(zhǎng)獲取準(zhǔn)則，通過(guò)局部峰值搜索實(shí)現(xiàn)編碼信號(hào)的瞬時(shí)頻率估計(jì)，進(jìn)而還原有用信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了減小噪聲和增強(qiáng)有用信號(hào)的目的。
　　此外，本文對(duì)陀螺隨機(jī)誤差特性分析

3、方法進(jìn)行了研究，通過(guò)分析陀螺誤差模型和參數(shù)，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航系統(tǒng)誤差的準(zhǔn)確分析。首先研究了Allan方差分析法和動(dòng)態(tài)Allan方差分析法的基本原理。其次，提出了基于模糊控制的時(shí)變窗長(zhǎng)動(dòng)態(tài) Allan方差分析方法，根據(jù)光纖陀螺輸出信號(hào)的變化特征設(shè)計(jì)了模糊控制器，實(shí)時(shí)選擇合適長(zhǎng)度的窗函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài) Allan方差分析，提高對(duì)光纖陀螺信號(hào)動(dòng)態(tài)Allan方差分析的準(zhǔn)確性。接著，提出了基于雷達(dá)圖的動(dòng)態(tài)Allan方差算法性能評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)態(tài) Allan方差

4、算法的定量評(píng)估。最后，提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的陀螺隨機(jī)信號(hào)的Allan方差分析方法，可針對(duì)不同種類陀螺信號(hào)直觀反映陀螺噪聲在時(shí)頻域上的分布規(guī)律和信號(hào)的誤差特征。
　　卡爾曼濾波算法是一種常用的組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波方法，精確卡爾曼濾波參數(shù)的獲得有利于提高濾波效果。為此，本文對(duì)組合導(dǎo)航卡爾曼濾波參數(shù)的精確獲取方法進(jìn)行了研究，提出了一種基于精確建模的卡爾曼濾波組合導(dǎo)航算法。首先，建立了基于 Allan方差系數(shù)的光纖陀螺和加速度計(jì)誤差模型。其

5、次，推導(dǎo)了 Allan方差系數(shù)與慣性傳感器模型參數(shù)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。最后，推導(dǎo)了基于量化噪聲增強(qiáng)的慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差方程，建立了基于精確建模的卡爾曼濾波方程，高效地獲得了較精確的卡爾曼濾波參數(shù)。仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明，基于該方法的組合導(dǎo)航精度優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
　　同時(shí)，本文研究了一種人工蜂群粒子濾波組合導(dǎo)航算法。首先，分析了粒子濾波和人工蜂群算法的基本原理。其次，針對(duì)粒子濾波算法存在的粒子退化和貧化的問(wèn)題，采用人工蜂群算法對(duì)粒子的建議分布進(jìn)

6、行優(yōu)化，改善了粒子的多樣性，提高了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。
　　最后，本文基于 MATLAB軟件搭建了光纖捷聯(lián)慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)軟件平臺(tái)，分別對(duì)基于小波動(dòng)態(tài)閾值的光纖陀螺去噪算法、基于ATFPF的光纖陀螺去噪算法、基于模糊控制的時(shí)變窗長(zhǎng)DAVAR分析方法、基于EMD的光纖陀螺信號(hào)Allan方差分析方法、基于精確建模的卡爾曼濾波算法和人工蜂群粒子濾波算法這六種算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。最后，結(jié)合跑車實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)基于精確建模的卡爾曼濾波算法和人工蜂群粒