組合導(dǎo)航技術(shù)

1、1、簡答題：（1）為什么說組合導(dǎo)航系統(tǒng)是導(dǎo)航發(fā)展的方向？gps/慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)有何特點？答：組合導(dǎo)航系統(tǒng)是指用gps、無線電導(dǎo)航、天文導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航等系統(tǒng)中的一個或幾個與慣導(dǎo)組合在一起，形成的綜合導(dǎo)航系統(tǒng)。組合導(dǎo)航是近代導(dǎo)航理論和技術(shù)發(fā)展的結(jié)果。每種單一導(dǎo)航系統(tǒng)都有各自的獨特性能和局限性，傳統(tǒng)的單一導(dǎo)航系統(tǒng)由于自身存在各種缺陷已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實需求。慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)的特點如下：1. gps/ins 組合對改善系統(tǒng)精度有利。2. gps/ins組合加強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力。3. 慣性系統(tǒng)提高 gps接收機(jī)的跟蹤能力。4. 慣性系統(tǒng)可以解決周跳問題，而且降低對慣導(dǎo)系統(tǒng)的要求。（2）說明組合導(dǎo)航系統(tǒng)的基

2、本原理和不同校正方式的優(yōu)缺點。答： 組合導(dǎo)航是將過去單獨使用的各種導(dǎo)航設(shè)備通過計算機(jī)有機(jī)地組合在一起，應(yīng)用卡爾曼濾波等數(shù)據(jù)處理技術(shù)，發(fā)揮各自特點，取長補短，使系統(tǒng)導(dǎo)航的精度、可靠性和自動化程度都大為提高，它的實質(zhì)就是以計算機(jī)為中心，將各個導(dǎo)航傳感器送來的信息加以綜合和最優(yōu)化處理，然后對導(dǎo)航參數(shù)進(jìn)行綜合顯示或輸出。校正方式分為輸出校正和反饋校正。利用各導(dǎo)航系統(tǒng)誤差的估計值去分別校正各導(dǎo)航系統(tǒng)相應(yīng)的輸出導(dǎo)航參數(shù)，以得到導(dǎo)航參數(shù)的最優(yōu)估計，這種方法稱為開環(huán)方法，也稱為輸出校正；利用導(dǎo)航系統(tǒng)誤差值的估計值去校正導(dǎo)航系統(tǒng)力學(xué)編排中相應(yīng)的導(dǎo)航參數(shù)，即將誤差估計值反饋到各導(dǎo)航系統(tǒng)的內(nèi)部，將導(dǎo)航系統(tǒng)中相應(yīng)的誤

3、差量校正掉，這種方法稱為閉環(huán)法，也稱為反饋校正。輸出校正和反饋校正特點如下：1 輸出校正中的誤差狀態(tài)是未經(jīng)校正的誤差量，而反饋校正的誤差狀態(tài)已經(jīng)過校正，因此反饋校正能更接近的反映系統(tǒng)誤差狀態(tài)的真實動態(tài)過程。一般情況下，輸出校正要得到與反饋校正相同的精度，應(yīng)該采用更復(fù)雜的模型系統(tǒng)方程。2 輸出校正方式中各導(dǎo)航分系統(tǒng)相互獨立工作，互不影響，因此系統(tǒng)可靠性較高；反饋校正屬于深度組合，如果某一導(dǎo)航分系統(tǒng)不能正常工作，那么將影響其他導(dǎo)航分系統(tǒng)，因此可靠性相對輸出校正較差。（3）說明 gps/慣性組合有哪幾種組合模式，各有何特點？答：gps和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的組合根據(jù)不同的應(yīng)用要求可以有不同的組合方式。按照組

4、合深度可以把導(dǎo)航系統(tǒng)大體分為3 類：1 松組合，主要特點是 gps接收機(jī)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)仍獨立工作，組合作用僅表現(xiàn)在用 gps接收機(jī)輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。2 緊組合，是組合程度較深的組合方式， 主要特點是 gps接收機(jī)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)相互輔助。 為了更好的實現(xiàn)相互輔助的作用，通常是把 gps接收機(jī)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)按組合的要求進(jìn)行一體化設(shè)計。3 深組合（超緊組合） ，與松組合和緊組合相比，深組合導(dǎo)航系統(tǒng)采用一個組合濾波器將 gps 接收機(jī)對衛(wèi)星信號的跟蹤和gps/慣性的組合功能集成于一體，這一組合體制上的改進(jìn)可以提高gps 接收機(jī)的信號跟蹤性能，尤其是在因為信號衰減、偶然干擾或有意干擾等因素導(dǎo)致的信噪比降

5、低的環(huán)境中可以改善衛(wèi)星接收機(jī)的性能。此外，將慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的信息引入gps接收機(jī)可以提高衛(wèi)星接收機(jī)對高速動態(tài)運載體的適應(yīng)性。（4）什么是信息融合？ kalman 濾波理論在信息融合中有哪些應(yīng)用？答： 信息融合是在一定準(zhǔn)則下完成對多源信息的分析和綜合，以便獲得準(zhǔn)確的狀態(tài)和身份估計，以完成所需的決策與控制任務(wù)的信息處理技術(shù)。信息融合是由多種信息源進(jìn)行濾波、相關(guān)和集成，從而形成一個表示構(gòu)架，這種構(gòu)架有助于完成對信息的解釋、達(dá)到系統(tǒng)目標(biāo)、傳感器管理和系統(tǒng)控制等?？柭鼮V波理論廣泛應(yīng)用于需要進(jìn)行信息融合的領(lǐng)域中，它是研究多傳感器綜合跟蹤和多傳感器信息融合估計的基礎(chǔ)，例如卡爾曼濾波理論在信息與信號處理中的應(yīng)

6、用，在組合導(dǎo)航領(lǐng)域中的應(yīng)用 （慣導(dǎo) /gps中濾波器的設(shè)計、 捷聯(lián)式最優(yōu)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的卡爾曼濾波器設(shè)計）等。（5）分別解釋集中式kalman 濾波和聯(lián)邦 kalman 濾波，并說明聯(lián)邦濾波相對于集中式 kalman 濾波有哪些優(yōu)勢？答：集中式卡爾曼濾波器是將各子系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)輸入到信息融合中心，利用卡爾曼濾波進(jìn)行處理，得到關(guān)于狀態(tài)量的最優(yōu)估計。聯(lián)邦卡爾曼濾波器是一種分布式結(jié)構(gòu)，它采用兩級濾波器結(jié)構(gòu)，由若干個子濾波器和一個主濾波器組成，利用信息守恒原理在各子濾波器和主濾波器之間進(jìn)行信息分配。首先由各子濾波器處理來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，然后由主濾波器對各個子濾波器的結(jié)果進(jìn)行融合處理。聯(lián)邦濾波相對于集

7、中式kalman 濾波有以下優(yōu)勢： 1.濾波器的容錯性能要好，即當(dāng)一個或幾個導(dǎo)航子系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，能容易的檢測并分離故障，并能很快的將剩下的正常的導(dǎo)航子系統(tǒng)重新組合起來，繼續(xù)給出所需的濾波解；2.濾波的精度要高；3.由于聯(lián)邦濾波采用了“信息分配”原則，由局部濾波到全局濾波的融合算法要簡單，計算量要小，數(shù)據(jù)通信少。2、給定隨機(jī)線性連續(xù)定常系統(tǒng)0,1020102121tuxxxx（1）設(shè)采樣周期 t=0.1s，試建立其時間離散化模型。解：隨機(jī)線性連續(xù)定常系統(tǒng)的離散化方程：kkkkkkuxx, 11，其中atikk,1，kktb又由題目得：2010a，1.0t，10kb即0=0. 1kktb，1,1

8、0.1=00.8kkiat故得時間離散化模型為：kkkuxx1.008.001.011。3、試證明，在離散kalman 濾波中，若kq ，kr 和0p 均擴(kuò)大倍，則在 kalman 濾波基本方程中的增益矩陣kk 不變。證明： 離散卡爾曼濾波基本方程如下：1,1,1,kkkkkkxx)(1,1,kkkkkkkkxhzkxx11,1,)(ktkkkktkkkkrhphhpktkkkkkktkkkkkkkqpp1,1,1,1,11,1,1,)(kkkkkphkip其增益計算回路如下圖所示：p1k1kqkrkp1ktkkkkktkkkkkkkqpp1,11,1,11,1,11,1,)(ktkkkktk

9、kkkrhphhpk1,)(kkkkkphkip當(dāng)1kq，kr 和0p 均擴(kuò)大倍，從1k開始計算。ttqpp0,100,10, 100, 10, 1，1110, 1110, 11)(rhphhpktt0, 1111)(phkip將0, 1p表達(dá)式代入1k表達(dá)式中可得：1110, 1110, 100, 10,100, 11)()(rhphhqpktttt與1kq，kr 和0p 均未擴(kuò)大倍且1k時的計算表達(dá)式一致，由于此增益計算回路是一個循環(huán)過程，當(dāng)k取不同值時，同理可得如上結(jié)論。所以在離散kalman 濾波中，若1kq，0p和kr 擴(kuò)大倍，則在 kalman 濾波基本方程中的增益矩陣kk 不變。

10、4、指北慣導(dǎo)系統(tǒng)在靜基座下進(jìn)行初始對準(zhǔn)，取北-西-天地理坐標(biāo)系為導(dǎo)航坐標(biāo)系，經(jīng)過粗對準(zhǔn)，北向通道可簡化為ww（1）式中w為西向陀螺漂移，w為平臺沿西向軸的水平姿態(tài)誤差，w由北向加速度計測量。量測方程為：nwngz（2）假設(shè)有色噪聲w包括高頻、低頻和隨機(jī)常值三種分量，它們可分別用白噪聲w、一階馬爾科夫過程m和隨機(jī)常數(shù)b近似描述；n為零均值白噪聲，試寫出適用于kalman 濾波的狀態(tài)方程和量測方程。解：西向陀螺漂移中的高頻、低頻和隨機(jī)常值三種分量可分別用白噪聲w、一階馬爾科夫過程m和隨機(jī)常數(shù)b近似描述，即：wmb.0.bmma.將b和m也擴(kuò)增為狀態(tài)，則狀態(tài)方程為：000000110.mbwmba測

11、量方程為：nmbwngz005、考慮一個線性欠阻尼二階系統(tǒng)的連續(xù)動態(tài)方程)(u(t)()(2)(2twtytyty（1）其中，阻尼比2. 0，自然頻率5rad/s，控制輸入信號 u(t)=12，系統(tǒng)噪聲)(tw為零均值白噪聲，方差強(qiáng)度為q。試求：（1）試用表示位移的狀態(tài)變量)(1tx，表示速度的狀態(tài)變量)(2tx來列出系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型。（2）設(shè)系統(tǒng)的量測方程為)()()(1tvtxtz（2）其中量測噪聲)(tv為零均值白噪聲，方差強(qiáng)度為r。已知采樣周期 t=1s，試將連續(xù)系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型離散化。（3）當(dāng)系統(tǒng)噪聲)(tw和量測噪聲)(tv都為零時，利用系統(tǒng)模型產(chǎn)生100個測量數(shù)據(jù)z，給定初始條件為：初始狀態(tài)smmxx/000()0(21），誤差方差陣2002p0，2)/(47. 4smq，2)(01.0mr其中系統(tǒng)噪聲)(tw和量測噪聲)(tv是相互獨立的，試用 matlab編寫離散系統(tǒng)的 kalman濾波程序，并畫出狀態(tài)變量)(1tx和)(2tx的估計曲線。解： （ 1）代入已知條件可得系統(tǒng)方程如下：)()()(25)(2)(twtutytyty?。?22211252)()(252)()(xxtwtuyytwtuyxxyxyx則系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型