車載慣性-衛(wèi)星組合系統(tǒng)對(duì)準(zhǔn)算法研究及其系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、車載武器系統(tǒng)的對(duì)準(zhǔn)技術(shù)、組合導(dǎo)航技術(shù)等是精確制導(dǎo)武器系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)，受到相關(guān)研究人員的高度關(guān)注。動(dòng)基座對(duì)準(zhǔn)技術(shù)主要有利用主慣導(dǎo)信息的傳遞對(duì)準(zhǔn)和利用導(dǎo)航衛(wèi)星信息的GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)準(zhǔn)。本文分別對(duì)多星座組合導(dǎo)航、慣性器件標(biāo)定、車載慣導(dǎo)對(duì)準(zhǔn)算法、物理系統(tǒng)搭建仿真和復(fù)現(xiàn)進(jìn)行了研究。
　　針對(duì)多星座組合導(dǎo)航系統(tǒng)，論文首先研究了動(dòng)態(tài)載體改進(jìn)加權(quán)系數(shù)自適應(yīng)卡爾曼濾波組合導(dǎo)航算法和改進(jìn)多參數(shù)信息分配因子聯(lián)邦濾波器算法，前者有效地降低了

2、載體機(jī)動(dòng)對(duì)性能輸出的影響，后者根據(jù)多參數(shù)信息調(diào)節(jié)分配因子，有效實(shí)現(xiàn)故障隔離，兩種算法均提高了組合系統(tǒng)的定位測速精度。
　　在車載慣性器件標(biāo)定方面，論文研究了一種基于數(shù)據(jù)融合車載捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)級(jí)在線標(biāo)定方法，建立了系統(tǒng)級(jí)33維Kalman濾波模型，能夠?qū)す馔勇軮MU的各項(xiàng)誤差參數(shù)進(jìn)行有效地標(biāo)定。完成了非室內(nèi)非靜態(tài)條件下的，慣性傳感器件的標(biāo)定和導(dǎo)航系統(tǒng)的補(bǔ)償。
　　論文研究了車載動(dòng)基座對(duì)準(zhǔn)技術(shù)理論，分析對(duì)比研究了速度、位置、姿態(tài)

3、、比力積分和角速度的多信息匹配傳遞對(duì)準(zhǔn)算法及其誤差模型方程，并建立算法濾波器的數(shù)學(xué)模型。通過對(duì)比分析不同類型車載機(jī)動(dòng)航跡，對(duì)上述傳遞對(duì)準(zhǔn)算法進(jìn)行了數(shù)字仿真，為半物理仿真和實(shí)物車載實(shí)驗(yàn)提供了理論依據(jù)。
　　搭建了基于PC104&PC機(jī)的對(duì)準(zhǔn)半物理仿真平臺(tái)，從硬件、軟件和仿真3個(gè)方面進(jìn)行研究。在第三章數(shù)字仿真的基礎(chǔ)上，對(duì)速度&位置&姿態(tài)匹配和比力積分&角速度匹配兩種動(dòng)基座傳遞對(duì)準(zhǔn)算法的降階卡爾曼模型進(jìn)行了數(shù)字仿真和對(duì)比分析，進(jìn)一步提高