飞行器SINS/CNS/SAR组合导航技术与系统误差估计

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科学技术的快速发展,特别是现代高科技信息化战争的要求,对导航系统在精度和可靠性等方面提出了更高更严的要求,任何单一导航系统都难以满足现代化战争对导航系统性能的需求。组合导航系统能达到取长补短、综合发挥各子导航系统优点,提高导航信息精度的目的,更好地满足用户对导航系统性能的要求。因此,导航技术向着组合化、集成化方向发展是一个必然趋势。SINS/CNS/SAR组合系统,吸收了各单一导航子系统的优点,SINS、CNS和SAR三者间相互取长补短,优势弥补、不但可靠性高、而且自主性能好,定位精度高,非常适合飞行器对导航系统高精度、高可靠性的要求,是一种应用广泛、很有发展前景的自主式组合导航系统。本文研究飞行器SINS/CNS/SAR组合导航的关键技术与系统误差估计方法。论文的主要工作和创新性贡献如下:(1)研究了SINS/CNS/SAR组合导航系统的原理,建立了该组合系统的动力学模型;提出了适合于该组合导航解算的滤波方法和信息融合算法,并对SINS/CNS/SAR组合导航系统进行了计算机仿真,结果表明,SINS/CNS/SAR自主组合导航系统具有较高的导航定位精度,可满足大多数飞行器导航定位的需要。(2)为了解决飞行器SINS/SAR组合导航系统中SAR数据输出存在的时延问题,研究了基于多模型预测的卡尔曼(KF)算法及插值预测算法。并将该算法应用到SINS/SAR组合导航系统中进行仿真试验验证,证明所提出算法的有效性;接着,研究了SINS/CNS组合导航系统中CNS导航定位算法、对CNS误差进行了分析,研究了惯导系统姿态误差补偿方法和天文导航定姿算法,对SINS/CNS组合导航系统进行了试验验证。结果表明,SINS/CNS组合导航系统具有较高的定姿精度,采用SINS/CNS组合导航技术能显著提高航向精度。(3)提出了一种可用于SINS/CNS/SAR组合导航误差估计和滤波计算的随机加权方法,用来对该组合系统的状态预报向量及系统模型误差向量的协方差阵进行估计,以控制动力学系统模型误差对状态参数估值的影响,提高导航系统的滤波计算精度。仿真结果表明,提出的算法计算速度快,稳定性好,能提高动态导航解算的精度。(4)提出了一种动态导航系统状态噪声的随机加权估计方法,该方法可根据实际需要对状态噪声向量及其协方差阵进行加权,并随时调整全因子,控制状态噪声异常对状态估值的影响。仿真结果表明,提出的方法能提高动态解算的滤波精度。(5)提出了用新兴的随机加权估计算法,对飞行器组合导航系统观测模型中系统误差进行随机加权估计,证明了观测值中系统误差随机加权估计的无偏性,采用随机加权法对观测误差向量协方差阵进行随机加权,以减小观测误差对状态参数向量的干扰,提高导航系统滤波解算的精度,并进行了计算机仿真研究。本文所做的研究工作和取得的成果,对于航空航天领域飞行器组合导航系统的设计、动力学系统模型误差估计、组合导航滤波解算和信息融合技术的研究都有一定贡献。该研究成果经过推广,也可用于其他领域飞行器组合导航系统的设计、动力学模型误差估计和滤波解算问题的研究。
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