SINS-GPS組合測(cè)量中的捷聯(lián)算法與組合濾波技術(shù)研究.pdf

1、面向復(fù)雜環(huán)境下的高精度導(dǎo)航應(yīng)用需求，本文提出兩個(gè)方面的研究目標(biāo):一是探索面向復(fù)雜環(huán)境下的高效率高精度的SINS導(dǎo)航算法的設(shè)計(jì)問(wèn)題，重點(diǎn)研究在強(qiáng)振動(dòng)、大機(jī)動(dòng)等復(fù)雜環(huán)境下的SINS導(dǎo)航參數(shù)解算過(guò)程中的不可交換誤差的補(bǔ)償方法;二是研究SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的非線性數(shù)據(jù)融合問(wèn)題，尋找適用于復(fù)雜環(huán)境下的SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的具有高精度和強(qiáng)魯棒性的非線性濾波算法和數(shù)據(jù)融合策略，為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的高精度導(dǎo)航定位提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。<

2、br>　　為此，本文從分析傳統(tǒng)的捷聯(lián)姿態(tài)解算算法結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)方法入手，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)捷聯(lián)姿態(tài)圓錐補(bǔ)償算法在算法結(jié)構(gòu)上存在明顯不足:基于傳統(tǒng)的非壓縮或壓縮圓錐補(bǔ)償形式設(shè)計(jì)的圓錐算法，在面向復(fù)雜環(huán)境下的高精度應(yīng)用時(shí)，要么精度不足，要么效率低下。于是，本文以優(yōu)化圓錐補(bǔ)償結(jié)構(gòu)為突破口，尋求實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的高精度、高效率的捷聯(lián)姿態(tài)圓錐補(bǔ)償算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
　　本文首先提出一種約束形式的圓錐補(bǔ)償結(jié)構(gòu)，該圓錐補(bǔ)償形式可以被看作是在非壓縮圓錐補(bǔ)償形式

3、上施加一種約束關(guān)系后簡(jiǎn)化而來(lái)?；诓煌膬?yōu)化設(shè)計(jì)準(zhǔn)則（在某種意義上，使圓錐補(bǔ)償殘余項(xiàng)分別在經(jīng)典圓錐運(yùn)動(dòng)、期望的離散圓錐運(yùn)動(dòng)、期望的振動(dòng)或機(jī)動(dòng)條件下盡可能?。?，對(duì)約束圓錐補(bǔ)償結(jié)構(gòu)中的系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并給出優(yōu)化后的約束圓錐補(bǔ)償算法。相對(duì)于非壓縮圓錐補(bǔ)償算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)，約束圓錐補(bǔ)償算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)中需要增加額外的約束關(guān)系。在理論上，相同計(jì)算量的約束算法與非壓縮算法相比，前者具有更高的算法精度。
　　同時(shí)，本文還提出一種半壓縮形式的圓錐補(bǔ)

4、償結(jié)構(gòu)，該圓錐補(bǔ)償形式可以被看作是在非壓縮圓錐補(bǔ)償形式上施加一種更強(qiáng)的約束關(guān)系后簡(jiǎn)化而來(lái)。半壓縮算法結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的壓縮算法結(jié)構(gòu)的系數(shù)具有相同的自由度，二者之間存在某種簡(jiǎn)單的關(guān)系，這使得半壓縮圓錐補(bǔ)償算法系數(shù)可以由已有的壓縮圓錐補(bǔ)償算法系數(shù)直接導(dǎo)出，簡(jiǎn)化了半壓縮圓錐補(bǔ)償算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程。與壓縮圓錐算法和非壓縮圓錐算法相比，半壓縮圓錐算法在機(jī)動(dòng)精度和算法計(jì)算量上比較適中。
　　針對(duì)基于速率陀螺的捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)，本文提出一種新的角速率輸入

5、的圓錐補(bǔ)償形式，該圓錐補(bǔ)償形式中包含角速率子樣叉乘項(xiàng)、角增量子樣叉乘項(xiàng)以及角速率與角增量子樣的叉乘項(xiàng)?；谠撗a(bǔ)償形式，在經(jīng)典圓錐運(yùn)動(dòng)、離散圓錐運(yùn)動(dòng)和振動(dòng)條件下，采用頻域泰勒方法或最小二乘方法設(shè)計(jì)了一類新的角速率輸入的圓錐補(bǔ)償算法，與傳統(tǒng)角速率輸入的壓縮算法相比，無(wú)論在圓錐環(huán)境還是在機(jī)動(dòng)環(huán)境下，新的圓錐算法均具有更高的精度。
　　針對(duì)捷聯(lián)慣導(dǎo)速度解算問(wèn)題，根據(jù)圓錐算法和劃槳算法之間的對(duì)偶性原理，采用一種等價(jià)轉(zhuǎn)換方法，從所設(shè)計(jì)的約束圓

6、錐補(bǔ)償算法和半壓縮圓錐補(bǔ)償算法，直接設(shè)計(jì)出約束劃槳補(bǔ)償算法和半壓縮劃槳補(bǔ)償算法;針對(duì)捷聯(lián)慣導(dǎo)位置解算問(wèn)題，本文提出一種約束形式的旋轉(zhuǎn)和渦卷補(bǔ)償結(jié)構(gòu)，基于該約束旋轉(zhuǎn)和渦卷補(bǔ)償形式，采用頻域泰勒方法設(shè)計(jì)了一種約束旋轉(zhuǎn)和渦卷補(bǔ)償算法，與傳統(tǒng)壓縮旋轉(zhuǎn)和渦卷補(bǔ)償算法相比，新的約束算法具有更高的機(jī)動(dòng)性能和更少的算法計(jì)算量。
　　針對(duì)SINS/GPS組合導(dǎo)航信息融合、組合系統(tǒng)誤差分析、SINS初始對(duì)準(zhǔn)和SINS標(biāo)定等應(yīng)用需要，本文從分析SINS

7、/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)各部分誤差源引入系統(tǒng)的方式入手，研究并建立了SINS高階多源誤差耦合傳播模型，以及SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程。
　　通過(guò)分析EKF、SHKF和STKF算法與IMM數(shù)據(jù)融合策略的基本特性，提出一種基于IMM數(shù)據(jù)融合策略的SINS/GPS緊組合導(dǎo)航濾波算法，其中包括三個(gè)子濾波器:一個(gè)STKF和兩個(gè)次優(yōu)SHKF，每個(gè)子濾波器基于一個(gè)獨(dú)立的模型，與EKF、SHKF和STKF算法相比，在不確定條件