捷联惯导系统性能分析

捷联惯导系统性能分析

摘要

本文简要介绍捷联式惯性导航系统的各种分析技术,对捷联惯导系统算法验证的过程进行了讨论。封闭形式分析仿真驱动程序，可以用来锻炼/验证捷联算法方程。分析的精度捷联络筒，划船和分析方法位置融合算法（包括位置算法的折叠效果）函数的算法重复率和系统振动输入。包括的是一个简化的分析模型，该模型描述可用于翻译系统到惯性传感器作为传感器组件的函数的输入的振动安装失衡。捷联系统静态漂移和的旋转测试程序/方程描述捷联式传感器的校准系数确定。该文件概述了卡尔曼滤波器的设计和协方差分析技术，并介绍了验证辅助捷联惯导系统的一般步骤卡尔曼滤波器的配置。最后，论述了系统集成测试的一般过程验证所有的硬件，软件，系统功能操作进行正确和准确和界面元素。

坐标框架

在本文中，使用一个坐标系是一个分析性的抽象定义的三个相互垂直单位矢量。一个坐标系可以看作一组三个相互垂直的线（轴）通过一个共同的点（原点）与来自沿着坐标轴的原点上的单位向量。在本文中，每个坐标系的原点的物理位置是任意的。主坐标帧利用有以下几种：

B帧=“身体”捷联式惯性传感器轴平行的坐标系。

N帧=“导航”的坐标系在当地具有Z轴平行地垂直向上定位。A“漂移方位”N帧有水平的X，Y轴旋转相对于非旋转的惯性空间在本地地球的速度的垂直分量绕Z轴。“自由方位”N帧的转动惯量为零率X，Y轴的Z轴周围。“地理”N帧的X，Y轴绕Z轴旋转，以维持当地的真北Y轴平行。

E型=“地球”的引用与固定角几何相对于地球坐标系。

I帧=“惯性”非旋转坐标系。

符号

V =向量没有特定的坐标系指定。向量是一个有长度的参数和方向。纸中使用的载体，被分类为“免费的矢量”，因此，没有坐标框架中，他们分析描述的理想地点。

V A =列矩阵的元素等于V的坐标系A轴的投影。“

投影V对每个Frame A轴等于与坐标框架的V的点积A轴的单位向量。

V A×=斜对称的（或跨产品）的形式表示的正方形矩阵的V A

0 - VZA VYA

VZA 0 - VXA

- VYA VXA 0

VXA，VYA，VZA是V A的组成部分。“

另一种框架向量V A×矩阵乘积等于跨产品的V A用该载体在A帧。

CA2

A1 =方向余弦矩阵，将一个向量的坐标系A2投影

形成坐标系A1投影形式。

ωA1A2的坐标系相对坐标系A1 A2 =角速率。当A1是非

旋转，ωA1A2是将角速度传感器测量的角速率安装在A2帧。

=

ð

DT

=相对于时间的导数。

t =时间。

一、简介

捷联惯性导航系统（INS）的一个重要组成部分，分析处理性能评估特定技术元素。其中最常见的是协方差仿真分析根据统计估计这决定了预期的系统错误。本文讨论性能分析的方法，虽然很少报道，这是一个基本组成部分的设计和精度评估的资助和独立的惯性导航系统惯性的计算算法验证，系统振动影响的分析，系统测试的惯性传感器的校准误差，卡尔曼滤波器验证。

在捷联式惯性导航系统包括集成的主要计算元素计算姿态，速度和位置的导航参数的操作采用捷联式角速率比力加速进行输入。这些操作驻留在系统中的计算机和由计算算法执行所需的数字集成业务。一个的算法设计的重要组成部分，是用来保证的验证过程，所述数字积分操作准确地创建对应的持续集成的态度，速度，位置历史时间率微分方程的导航参数。构建这样的算法确切的封闭形式的解决方案主要是基于微分方程，大大简化了验证过程，允许它执行的封闭形式的精确解参考真相模式，是独立于应用程序。本文提供的例子，这样的真理模型使用验证代表的捷联算法。

结构良好的捷联式计算算法的精确度，最终靠自己的能力有限执行其指定的功能中存在的传感器的振动。算法的重复率是一个在这方面，必须选择足够小，以满足特定的软件精度的决定因素的要求。本文介绍了一些简单的分析技术，预测捷联式惯性传感器的动态运动和角度/线性惯性传感器存在所得算法错误振动。包括描述的一个简单的sensor-assembly/mount的结构动态分析INS输入振动转换成捷联式传感器输入的模型。

惯性传感器校准和捷联式惯性系统的最终组装，系统必须进行测试，以验证适当的性能，并在此过程中，评估的剩余的校准误差，残留在惯性传感器补偿系数。本文介绍两种常用的系统级测试中，捷联的漂移试验（用于测量角速度传感器偏置残差），和捷联旋转测试（用于测量angular-rate-sensor/accelerometer不对/比例因子误差和加速度计偏置）。这两种测试结构的基础上测量一个稳定的“平台”软件操作捷联传感器信号。此方法大大降低了转动的精度要求试验中所用的测试夹具。

卡尔曼滤波已经成为惯性系统导航参数（和更新的标准方法传感器补偿系数）在操作过程中（即惯性导航系统的“辅助”配置）。卡尔曼滤波器是在平行于处理一组复杂的软件操作正常的捷联式惯性导航融合算法。正确操作的辅助惯性导航系统依赖于彻底的验证了卡尔曼滤波器软件。这样的验证过程中描述的纸的基础上的实时卡尔曼滤波的通用模型。包括协方差分析的概述技术评估辅助系统和独立的表现在统计的基础上。

本文的结论进行了一般性讨论系统集成程序，以确保所有的系统硬件，软件和相关的界面元素的正常运作，并准确。这是一个浓缩版的材料，最初出版的两卷的教科书捷联Google Analytics（分析）（参考文献6），它提供了广阔的详细的论述分析方面的捷联惯性导航技术。方程的文件是没有证据的。他们的推导是在整个文件所划定的参考文献6节数（或参考文献的参考文献67，参考文献7中，也引用第6参考其推导的公式编号源）。

二、捷联算法验证

捷联式惯性导航软件的设计过程中的一个重要方面是验证数字集成的算法。在一般的操作集成在一台测试计算机算法他们指定的重复率与惯性传感器输入提供的“真理模型”，具有相应的导航参数配置文件（例如，姿态，速度，位置）。导航参数解决方案捷联算法，根据测试数值进行比较，对相当于真相模式配置文件来验证该算法的参数。成功验证的真相导航参考模型解决方案的准确性取决于伴随着真理模型的轮廓传感器的数据。在理想的情况下，参比溶液，应完全错误的态度，速度，位置参数错误集成的真相模型的惯性传感器信号。此外，参比溶液更新（s）应旨在行使受测试的计算算法的所有元素。在一般情况下，这决定了参考配置文件（S），不能代表正常的导航系统使用中遇到的现实条件。它也通常涉及模拟配置文件，分别采取不同的计算算法分组设计下测试通过。

在一般情况下，两种方法都可以被认为是为真理模型1。数字集成方法其中的道理模型融合