简介：针对带有末端多约束的三维非线性制导问题,设计了一种通用模型预测静态规划制导算法。该制导算法通过向后迭代求解权矩阵微分方程对控制量进行更新,将动态优化问题转化为静态优化问题,计算效率得以提高。阐述了通用模型预测静态规划制导算法的基本原理,详细给出了基于通用模型预测静态规划算法的制导律设计过程。所设计的制导律满足末端法向加速度约束,因此,间接满足末端弹体姿态角约束。仿真时考虑目标的机动方式和落角约束,仿真结果表明,末端位移偏差小于0.5m,末端落角可控制在0.01°范围内,末端法向加速度小于0.01m/s^2,该制导律能够很好地满足末端位移、落角和法向加速度约束。

简介：针对车载捷联惯导系统怠速条件下的初始对准问题,提出了一种基于罗德里格参数的线性最优估计自对准算法。利用姿态阵分解和凯莱变换,将任意姿态下的无初值初始对准问题简化为罗德里格参数的无约束线性最优估计问题。讨论了算法的有效性,推导了算法的对准误差公式,并设计了一种简洁的工程实现方案。利用车载捷联惯导系统进行了四位置对准试验,每个位置对准六次,结果表明,在发动机振动及外界随机扰动下,新算法可以在5min内完成对准,统计方位均方差（1σ）不超过3′。

简介：针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法（GF）,并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器（CKF-RDCN）。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及容积卡尔曼滤波算法（CKF）,CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

简介：为了实现水下潜器长时间高精度导航定位,同时考虑到传统地形辅助导航系统在先验地形图不可得或者是地形变化不明显的海域（地形不可匹配区域）,无法用来修正惯性导航位置误差的问题,提出了一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法。在先验地形图可得且地形高程变化明显的可匹配区域,采用地形辅助导航系统来修正惯导位置误差,在先验地形图不可得或者是地形高程变化不明显的不可匹配区域,采用基于海洋环境特征的同步定位与构图算法来修正惯导位置误差。仿真结果表明,该方法在地形可匹配区域以及地形不可匹配区域得到的航迹都比纯惯导得到的轨迹更接近于理想航迹,因此可以用来修正惯导位置误差。

简介：基于单轴旋转SINS的多位置对准方法通常要求旋转轴和方位轴重合,轴重合误差会影响多位置对准精度。针对这一问题,提出了一种可绕任意轴旋转的多位置初始对准方法,几何分析指出,该旋转轴可沿任意方向,不需要与方位轴重合,它只需绕某任意旋转轴转过两个已知角度即可解算出IMU的零偏,提高对准精度。仿真实验显示,提出的绕任意轴旋转的多位置对准方法相比单个位置下的解析粗对准方法的对准精度显著提高,航向角误差由5＇降低到0.2＇以下。