第五章 惯性-天文-卫星组合导航技术

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时间:2018-07-22

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1、卡尔曼滤波与组合导航房建成教授主讲:TheoryofKalmanfilterandIntegratedNavigation010-82339487电话:fangjiancheng@buaa.edu.cnEMAIL:课件下载:kalman_filter@sina.com密码:123456第五章最优滤波在惯性/天文/卫星组合导航系统中的应用5.1概述5.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航方法5.3基于联邦滤波的SINS/CNS/GPS组合导航方法5.4SINS/CNS/GPS半物理仿真系统5.1概述我国对新一代战略导弹的命中精度要求进入100米级导

2、航制导系统(其误差占命中误差的70%)我国现役战略武器命中精度比要求值低5~10倍惯性导航与组合导航核心技术陆、海、空、天武器系统广泛应用于精确打击新军事变革迫切需要精确打击——赢得现代战争胜利的重要保障!瓶颈导致弹道导弹5.1概述精确打击——赢得现代战争胜利的重要保障!弹道导弹巡航导弹地空导弹远程空空导弹惯性导航与组合导航核心技术陆、海、空、天武器系统广泛应用于精确打击新军事变革迫切需要制导炸弹1991年:精确制导弹药比例仅为20%;16~18架次/目标2004年:上升到60%~70%;1个架次/目标提高导航系统性能、同时降低成本关键组合导航5.1概述优点

3、:★完全自主、运动参数完备★短时精度高★广泛应用于武器装备缺点:误差积累、成本较高优点:★全天候、高精度★误差不积累缺点:缺姿态信息、易被干扰优点:★自主、高精度★误差不积累缺点:无位置速度、气候受限位置速度姿态位置速度姿态提供卫星导航系统提供天文定姿系统特点特点惯性导航系统提供特点几种常用的导航系统的优缺点5.1概述卫星导航系统惯性导航系统优点:★综合惯性和卫星的优点★位置、速度不随时间发散部分姿态角和惯性器件误差可观测度低长时间工作姿态精度下降信息融合特点SINS/GPS组合导航的优缺点5.1概述天文定姿系统惯性导航系统优点:★完全自主、实时★运动参数完

4、备★姿态误差不随时间发散缺点:位置、速度误差随时间积累信息融合特点SINS/CNS组合导航的优缺点优势互补!惯性/卫星/天文组合导航系统5.1概述取长补短!最理想的组合导航系统卫星导航系统天文定姿系统惯性导航系统是SINS/CNS/GPS组合导航的优缺点5.1概述卫星导航系统天文定姿系统SINS/CNS/GPS组合导航基本原理最优滤波惯性导航系统位置、速度和姿态各子系统误差位置速度观测量姿态观测量5.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航利用卡尔曼滤波技术对组合导航系统进行最优估计组合有两种途径:集中式滤波分散化滤波利用一个卡尔曼滤波器来集中地处理

5、所有导航子系统的信息5.2.1集中滤波概述(1)集中式滤波器结构滤波器子系统1参考系统时间更新最优融合子系统2子系统25.2.1集中滤波概述(2)集中式滤波器优点(1)可以给出最优的误差估计;(2)只有一个滤波器,结构简单,工程中容易实现。(3)目前国内采用的仍然主要是集中式滤波。5.2.1集中滤波概述(3)集中式滤波器缺点集中式滤波理论上可以给出误差估计的最优估计,但存在着如下缺点:(1)状态维数高,计算负担重,不利于滤波实时运行,状态维数高会带来“维数灾难”;(2)容错性能差,不利于故障诊断,信息污染问题。5.2.1集中滤波概述(1)基于集中滤波器的SI

6、NS/CNS/GPS组合导航系统结构5.2.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航卫星导航系统天文定姿系统最优滤波惯性导航系统位置、速度和姿态各子系统误差-位置速度+-姿态观测量+(3)系统误差模型5.2.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航加速度误差方程(3)系统误差模型5.2.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航速度误差方程(3)系统误差模型5.2.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航平台失准角误差方程(4)SINS/CNS/GPS集中滤波器设计系统状态方程5.2.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合

7、导航X系统状态向量(4)SINS/CNS/GPS集中滤波器设计系统状态方程5.2.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航平台误差角速度误差位置误差陀螺随机常值漂移加计随机常值偏置不是姿态误差角为了简化此处未将CNS和GPS的误差建为系统状态(4)SINS/CNS/GPS集中滤波器设计系统状态方程5.2.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航W系统噪声向量陀螺随机漂移加计随机误差(4)SINS/CNS/GPS集中滤波器设计系统状态方程5.2.2基于集中滤波的SINS/CNS/GPS组合导航状态转移矩阵(4)SINS/CNS/GPS集中滤波器

8、设计系统状态方程5.2.2基于集中滤波的SINS/C

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