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降维CKF算法在大失准角传递对准中的应用

Dimension reduced CKF algorithm for transfer alignment with large misalignment angle

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摘要

惯性导航具备完全自主、高度隐蔽、数据频率高等优点, 在机载精确制导武器中得到广泛应用。由于空中传递对准可能处于恶劣条件下, 初始失准角较大, 传统的线性传递对准模型不能反映系统的真实情况, 线性滤波算法也将导致很大的对准误差, 为实现精确对准, 需要应用非线性模型和非线性滤波算法。而非线性滤波算法如无迹卡尔曼滤波(UKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)等, 在高维情况下, 计算量很大, 在弹载计算机计算资源受限的情况下, 如何降低滤波算法的计算量是一个重要问题。本文将降维容积卡尔曼滤波算法应用在非线性传递对准模型中, 将容积卡尔曼滤波的采样点由30个减少为6个, 大幅减少了所需计算量。

Abstract

Inertial navigation is completely autonomous, highly covert and has a high data frequency, which is widely used in airborne guided weapons. As the condition for transfer alignment may be bad during the flight, and the misalignment angle may be large, so that traditional linear model cannot accurately reflect the real situation of the system. To achieve a high alignment accuracy, nonlinear model and filter are utilized. Because nonlinear filter has a large calculation quantity and the computing power of on-board computer is limited, it is very important to reduce the calculated quantity of the filter. A dimension reduced Cubature Kalman Filter(CKF) algorithm is adopted in nonlinear transfer alignment model, and the sampling points are reduced from 30 to 6, significantly reducing the calculation quantity.

补充资料

中图分类号:TN965

DOI:

所属栏目:探测制导、测控通信与电子对抗

收稿日期:2016-04-19

修改稿日期:2016-08-11

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作者单位    点击查看

宋嘉钰:中国工程物理研究院 电子工程研究所, 四川 绵阳621999
杨黎明:中国工程物理研究院 电子工程研究所, 四川 绵阳621999
李东杰:中国工程物理研究院 电子工程研究所, 四川 绵阳621999

联系人作者:宋嘉钰(songjiayu1988@126.com)

备注:宋嘉钰(1988-), 男, 四川省南充市人, 硕士, 主要从事惯性导航传递对准技术研究.

【1】KAIN J E,CLOUTIER J R。 Rapid transfer alignment for tactical weapon applications[C]// AIAA Guidance,Navigation and Control Conference。 Boston:[s。n。], 1989:1290-1300。

【2】SHORTELLE K J,GRAHAM W R,RABOUM C. F-16 flight tests of a rapid transfer alignment procedure[C]// IEEE Position Location and Navigation Symposium. [S.l.]:IEEE, 1998:379-386.

【3】LYOU J,LIM Y C。 Transfer alignment considering measurement time delay and ship body flexure[J]。 Journal of Mechanical Science and Technology, 2009,23(1):195-203。

【4】熊芝兰,郝燕玲,孙枫。 基于四元数的惯导系统快速匹配对准算法[J]。 哈尔滨工程大学学报, 2008,29(1):28-34。 (XIONG Zhilan,HAO Yanling,SUN Feng。 Rapid matching alignment algorithm of inertial navigation system based on quaternion[J]。 Journal of Harbin Engineering University, 2008,29(1):28-34。)

【5】周卫东,吉宇人,乔向伟. 四元数扩维无迹卡尔曼滤波算法及其在大失准角快速传递对准中的应用[J]. 控制理论与应用, 2011,28(11):1583-1588. (ZHOU Weidong,JI Yuren,QIAO Xiangwei. Quaternion augmented unscented Kalman filter and its application to rapid transfer alignment under large misalignment[J]. Control Theory & Applications, 2011,28(11): 1583-1588.)

【6】ARASARATNAM I,HAYKIN S。 Cubature Kalman filter[J]。 IEEE Transactions on Automatic Control, 2009,54(6):1254-1269。

【7】ARASARATNAM I,HAYKIN S,THOMAS R H. Cubature Kalman Filtering for continuous-discrete systems:theory and simulations[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2010,58(10):4977-4993.

【8】王跃钢,杨家胜,文超斌. 捷联惯导大失准角下传递对准的鲁棒算法[J]. 现代防御技术, 2013(6):32-37. (WANG Yuegang, YANG Jiasheng,WEN Chaobin. Robust algorithm of transfer alignment for SINS under large misalignment[J]. Modern Defence Technology, 2013(6):32-37.)

【9】陈雨,赵焱,李群生。 基于QCKF的大失准角快速传递对准[J]。 北京航空航天大学学报, 2013(12):1624-1628。 (CHEN Yu,ZHAO Yan,LI Qunsheng。 QCKF based rapid transfer alignment for large misalignment angles[J]。 Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2013(12):1624-1628。)

【10】钱华明,葛磊,黄蔚,等。 降维CKF算法及其在SINS初始对准中的应用[J]。 系统工程与电子技术, 2013,35(7):1492- 1497。 (QIAN Huaming,GE Lei,HUANG Wei,et al。 Reduced dimension CKF algorithm and its application in SINS initial alignment[J]。 Systems Engineering and Electronics, 2013,35(7):1492-1497。)

引用该论文

SONG Jiayu,YANG Liming,LI Dongjie。 Dimension reduced CKF algorithm for transfer alignment with large misalignment angle[J]。 Thz, 2017, 15(5): 740-744

宋嘉钰,杨黎明,李东杰。 降维CKF算法在大失准角传递对准中的应用[J]。 太赫兹科学与电子信息学报, 2017, 15(5): 740-744

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