本文選題：旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導系統(tǒng) + 初始對準�。� 參考：《自動化學報》2014年09期

【摘要】：針對角晃動與線晃動等動態(tài)干擾條件下,旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導系統(tǒng)(Rotary strapdown inertial navigation system,Rotary SINS)難以實現(xiàn)自對準的問題,提出了一種基于慣性系的自對準新算法.首先,基于慣性系下粗對準的結(jié)果,推導了雙軸轉(zhuǎn)動調(diào)制捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的慣性系精對準誤差模型;然后,針對觀測模型的噪聲不確定性問題,通過改變漸消因子陣的嵌入方式,提出了一種改進的多漸消因子自適應Kalman濾波方法.最后,仿真實驗證明該方法能夠有效解決動態(tài)干擾條件下旋轉(zhuǎn)式捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的自對準問題,實現(xiàn)快速自主高精度對準.
[Abstract]:A new self-alignment algorithm based on inertial system is proposed to solve the problem that it is difficult to realize self-alignment of Rotary strapdown inertial navigation Rotary sins under dynamic disturbance such as angular sloshing and line sloshing.Firstly, based on the results of coarse alignment under inertial frame, the precision alignment error model of inertial system with biaxial rotation modulation is derived, and then, aiming at the noise uncertainty of observation model, the embedding method of fading factor matrix is changed.An improved adaptive Kalman filter with multiple fading factors is proposed.Finally, the simulation results show that this method can effectively solve the self-alignment problem of rotary strapdown inertial navigation system under dynamic interference, and realize fast autonomous and high-precision alignment.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學電子信息與控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(60975065) 北京市青年拔尖人才培育計劃(CITTCD201304046)資助~~
【分類號】：TN966

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本文編號：1761263