慣性基容錯組合導航系統(tǒng)設計理論研究.pdf

1、本文以基于捷聯(lián)慣導的多源信息組合導航系統(tǒng)為研究對象，研究了高精度捷聯(lián)算法設計、高精度容錯組合導航聯(lián)邦濾波設計、基于魯棒濾波的聯(lián)邦濾波設計以及多源信息組合導航系統(tǒng)的容錯設計等問題。主要的研究內容可概述如下： 1．研究了捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的誤差特性以及高精度捷聯(lián)算法。推導了捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的姿念更新算法、速度更新算法和位置更新算法，研究了姿態(tài)更新中高動態(tài)補償項的高精度多子樣等效旋轉矢量算法及其算法優(yōu)化，速度更新中高動態(tài)補償項的高精度多子樣算法

2、及其算法優(yōu)化，位置更新中高動態(tài)補償項的高精度多子樣算法及其算法優(yōu)化；并通過軌跡仿真驗證了算法的有效性。 2．研究了多源信息組合導航系統(tǒng)的信息融合技術。建立了GPS、北斗雙星(RDSS)、羅蘭 C (LC)和多普勒測速系統(tǒng)(DVS)的誤差模型；設計了一種基于局部反饋校正的無重置聯(lián)邦濾波器，推導了基于該濾波器的信息融合算法；對SINS/GPS/RDSS/LC/DVS組合導航系統(tǒng)基于局部反饋校正的無重置聯(lián)邦濾波器進行了設計，并分別采用

3、Carlson提出的無重置聯(lián)郯濾波器和基于局部反饋校正無重置聯(lián)邦濾波器進行了仿真比較分析。 3．研究了基于極大似然準則的自適應卡爾曼濾波及其在組合導航系統(tǒng)中的應用。首先介紹了利用極大似然估計準則提出的一種自適應卡爾曼濾波算法。該算法的特點是利用極大似然準則對系統(tǒng)和量測噪聲方差陣進行實時調整來反映噪聲特性的變化，使得濾波器能更好地適應噪聲統(tǒng)計特性的變化。最后設計了基于此算法的SINS/GPS/RDSS/LC/DVS組合導航系統(tǒng)無

4、重置聯(lián)邦濾波器，并進行了仿真分析。 4．研究了H<,∞>濾波及其在組合導航系統(tǒng)中的應用。首先針對系統(tǒng)模型參數(shù)及噪聲統(tǒng)計特性的不確定性問題，給出了一種具有較強魯棒性的Ⅳ。次優(yōu)濾波算法，并對其存在的條件及遞推形式進行了理論分析。最后針對系統(tǒng)噪聲和量測噪聲協(xié)方差陣未知的情況設計了基于此算法的SINS/GPS/RDSS/LC/DVS組合導航系統(tǒng)基于局部反饋校正的無重置聯(lián)邦濾波器，并進行了仿真分析。 5.研究了多源信息組合導航系統(tǒng)

5、的容錯設計技術。在基于局部反饋校正的無重置聯(lián)邦濾波器中，研究了在子系統(tǒng)采用反饋校正情況下的系統(tǒng)故障檢測的狀態(tài)x<'2>和殘差X<'2>檢驗法；并針對SINS/GPS/RDSS/LC/DVS組合導航系統(tǒng)進行了故障檢測仿真分析。 本文研究的創(chuàng)新點主要有以下幾個方面： 1.針對Carlson提出的無重置聯(lián)邦濾波器由于長時間濾波而系統(tǒng)出現(xiàn)非線性導致濾波發(fā)散的問題，提出了一種基于局部反饋校正的無重置聯(lián)邦濾波器，并推導了基于該濾波器

6、的信息融合算法：該聯(lián)邦濾波器與Carlson提出的無重置聯(lián)邦濾波器相比，兩者具有相同的容錯性能而該聯(lián)邦濾波器的濾波精度更高。 2．研究了基于極大似然準則條件下的自適應卡爾曼濾波，針對系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣和量測噪聲協(xié)方差陣不確切知道的情況，設計了基于此自適應卡爾曼濾波的無重置聯(lián)邦濾波器并進行了仿真分析，證明了其比基于常規(guī)卡爾曼濾波的無重置聯(lián)邦濾波器具有更好的適用范圍和更高的濾波精度。 3．研究了H<,∞>濾波算法，針對系統(tǒng)噪聲