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舰载机初始对准综述

2016-11-28谈潇麟+伏思华+姜广文+吴伟

航空兵器 2016年4期

谈潇麟+伏思华+姜广文+吴伟

摘要: 舰载机对准技术由于杆臂较大且未知、 大方位失准角以及紧急情况下的快速对准等问题, 与舰载武器、 机载武器的初始对准都有所不同。 本文针对舰载机的初始对准问题, 阐述了国内外舰载机对准技术的发展, 对舰载机对准问题的关键技术如匹配方式、 误差补偿模型和滤波算法进行了详细的介绍, 最后, 初步分析了舰载机对准技术的研究方向。

关键词: 舰载机; 初始对准; 传递对准

中图分类号: V249.32+2 文献标识码: A文章编号: 1673-5048(2016)04-0018-07

Abstract: Since the large and unknown leverarm, the large azimuth misalignment angle and repaid alignment in the emergency situations, the carrier aircraft alignment technology is different from the initial alignment of shipboard weapons and the airborne weapons. Aiming at the problem of initial alignment, the development of alignment technology for carrier aircraft at home and abroad is described, and the key technologies of this problem, such as matching, error compensation model and filtering algorithms are described in detail. Finally, the trend of the carrier aircraft alignment technology is briefly discussed.

Key words: carrier aircraft; initial alignment; transfer alignment

0引言

现代战争中, 制空权决定着战争的主动性, 是交战双方争夺的重点。 舰载机作为航母战斗群的主要战力, 在远距离作战的制空权争夺中发挥着至关重要的作用。 而舰载机惯导系统的对准精度直接决定着战机生存能力和机载武器的命中率, 同时舰载机惯导系统的对准时间也决定着其战斗效率。 通常当舰艇遇突发情况需要舰载机紧急起飞时, 如潜艇突袭发射反舰导弹情况下, 留给舰载机的反应截击时间一般不超过3 min, 其中包括指挥反应时间、 舰载机和上甲板部门的备战时间、 舰载机的初始对准时间, 以及舰载机弹射(或滑跃)起飞时间等[1], 因而需要机载惯导能在极短时间内完成高精度的初始对准。 因此, 舰载机惯导的快速对准一直受到各国的高度重视。

舰载机的对准方式有初始自对准、 传递对准和空中对准方法。 初始自对准是利用地球自转角速度和重力加速度这些天然基准信息来进行初始对准。 但一般不采用自对准, 主要是因为舰载机对准环境恶劣, 在舰载机本身振动和外界环境的干扰下, 其机载惯性元件测得的地球自转角速度和重力加速度受到严重的干扰。 秦永元等[2-4]提出利用惯性空间中地球重力加速度信息的分量进行自对准, 满足一定的精度要求时, 仿真对准时间达到5 min, 不能满足舰载机对准技术的时间要求。 空中对准技术的GPS信号容易受到屏蔽, 同时考虑到作战效率的问题, 这里不予考虑。 传递对准技术(又称为动基座匹配对准技术)以其时间短、 精度高的优点被广泛应用于舰载机的对准, 自提出以来就受到了各国研究者的密切关注。

1国内外舰载机对准技术的发展

国外舰载机惯导系统的初始对准技术可以根据其使用的惯性导航系统, 将其分为三个阶段:平台式惯导阶段、 捷联式惯导阶段和组合导航式惯导阶段。

航空兵器2016年第4期谈潇麟等: 舰载机初始对准综述20世纪60年代, 美军舰载机开始装备平台式惯导系统。 60年代初期, 由于没有统一的软硬件标准, 机载惯导系统基本是独立设计, 机型兼容性差。 此时的对准技术有移动式及电缆式。 移动式分两种: 一是借助一个便携惯导系统, 将之首先与主惯导进行机电匹配, 然后再装至飞机与机载惯导进行对准; 另一种是将机载惯导系统设计成可拆卸便携式, 需要对准时将其拆卸下来放置在主惯导系统对准平台上实现对准, 对准后再装回飞机。 电缆式则是在主子惯导系统间连接电缆, 将主惯导信息转换成模拟信号传输至子惯导系统实现对准, 现在依然实用[5]。 到60年代末期, 美军第一代制式舰载机惯导系统AN/ASN-92 CAINS I由Litton公司研制成功, 在原有技术的基础上, 新引入了卡尔曼滤波、 数字信号和无线数据传输等技术[6]。 70年代初研制CAINS IA又引入了数据总线技术和I/O接口。 80年代, 美国装入捷联式惯导系统, 舰载机对准技术开始采用传递对准, 其第三代惯导系统CAINS II系统分析舰船惯导、 GPS和雷达等提供的导航数据, 在3~5 min左右即可完成舰载机惯导的初始对准, 对准时间得到大幅度优化[5]。 90年代, 随着GPS技术的发展成熟, 舰载机对准技术进入组合导航阶段。 美军第四代机载惯导系统将环形激光陀螺和嵌入式GPS技术组合, 这种组合对准技术使得该系统能够根据收集的GPS信息, 选择纯惯性导航、 纯GPS或惯导/GPS组合对准三种方式[7], 舰载机的初始对准精度得到较大的提高, 减少了对准时间。 目前, Litton公司的AN/ASN172EGI INS/GPS 导航系统和Honeywell 公司的AN/ASN178 EGI INS/GPS导航系统分别装备于F/A-18A+和AH-1W舰载机[8-9]。 2003年美军又提出开发精确导航系统(ANAV), 该系统在原有技术的基础上又采用了重力补偿等其他提高精度的技术, 其纯惯性导航系统定位精度能达到0.4 nm/h[5]。

国内哈尔滨工程大学自21世纪初就用无线蓝牙传输传递对准数据[10], 接着又就传递对准的观测模型[11-12]、 动基座匹配算法的设计[5,11,13-14]、 大方位失准角下的非线性滤波设计[11,15]和误差模型补偿[13-15]等方面进行了理论推导和仿真研究。 西北工业大学早期提出了舰载直升机动基座对准技术的方案设计, 后来主要就系泊情况和航行情况下的舰载机初始自对准技术进行了研究[2-4,16]。 此外, 海军航空工程学院、 北京航天航空大学和其他相关研究机构也对舰载机惯导系统的初始对准技术进行了一定的研究[17-23]。 目前, 国内对舰载机惯导系统初始对准技术的研究主要集中在非线性滤波、 杆臂效应补偿和舰体动态挠曲变形。 这几个方面是当前研究热点, 也是影响舰载机对准精度的重要因素。

2舰载机对准基本步骤及关键技术

粗略来看, 舰载机的传递对准可分为粗对准和精对准两部分。 粗对准是将舰船主惯导的姿态直接加载到舰载机子惯导上; 精对准将舰船主惯导采集到的导航信息以及其他设备(像雷达、 GPS等)提供的速度、 加速度、 角速率等及两两间的组合信息同舰载机子惯导相对应的参数作匹配, 最后作滤波解算估计出两惯导间的失准角等参数信息, 从而实现舰载机子惯导系统的传递对准[5]。

2.1对准基本步骤

具体可以把传递对准分为以下三步:

(1) 通过误差模型补偿和运动学补偿, 将主、 子惯导系统补偿到一个点。 传递对准中, 舰船主惯导一般安装于甲板下方的舰船摇摆中心, 而舰载机子惯导则可能处于甲板上任何位置, 两者之间的位置差异导致其惯性组件采集到的加速度和角速度信息存在差异。 因此在利用主惯导信息对子惯导进行初始化之前, 必须补偿这种信息差异。 通常通过建立舰、 机之间的传递对准误差模型和各类误差源数学模型, 然后根据主、 子惯导的运动学方程进行补偿。

(2) 对舰机子惯导作姿态加载, 收集两惯导系统的导航信息。 首先, 默认主惯导系统不存在误差, 跟子惯导系统相比, 主惯导精度一般要高好几个量级, 因而其误差可以忽略。 将主惯导的姿态直接加载到子惯导之后, 由于存在由安装误差、 杆臂效应、 舰体动态挠曲变形等因素引起的失准角, 输出的导航信息存在差异。

(3) 根据相应条件, 选用合适的参数组合和滤波算法解算出失准角, 完成初始对准。 理论上, 惯导的导航信息及其组合都能进行匹配(如速度、 角速度、 姿态等)。 通常, 依据所选参数性质, 将传递对准的匹配方法分为测量参数匹配和计算参数匹配。 不同的匹配方法各有优劣, 但组合匹配能克服单一匹配方法的缺点, 因而大多数情况下采用两种方法的组合来进行匹配。 而滤波则是指 Kalman、 UKF、 EKF等利用一定规律, 联系观测数据估计未知信息[24]。

2.2舰载机对准关键技术

舰载机的传递对准技术与舰载武器和机载武器等的传递对准技术存在着共性, 但又与其存在差异, 主要区别在于杆臂较大且未知、 大方位失准角以及紧急情况下的快速传递对准等问题。 因而相比其他的传递对准技术, 舰载机的传递对准技术更侧重于以下三个方面技术的研究:

2.2.1匹配方式的讨论

在传递对准的算法设计中, 测量匹配参数的选择决定着估计算法的结构, 所以, 如何选择测量匹配参数对算法性能有至关重要的影响[25]。 根据所选参数性质, 传递对准的匹配方法分为三类:

(1) 计算参数匹配: 速度匹配; 位置匹配。

(2) 测量参数匹配: 加速度匹配; 角速度匹配; 姿态匹配。

(3) 组合参数匹配: 速度+姿态匹配; 速度+角速度匹配; 加速度+角速度匹配。

一般来说, 计算参数匹配是利用主、 子两惯导系统本身计算的对应导航信息差值为量测量, 因为这些信息不能直接测得, 所以需要用状态方程表示其姿态失准角与速度差值或位置差值的关系。 此外, 状态间的关系又同舰体实时变化的航行条件相关, 因而估计量较大, 所需对准时间较长, 但对准精度较高。 而测量参数匹配则是依靠速度、 角速度等矢量导航信息在惯导测量轴上的分量不同来完成对准[24]。 测量值与姿态失准角相关, 因而对准时间短, 但此方法需要一定的机动条件, 同时舰体的挠曲变形对精度影响较大。

具体而言, 位置匹配需要一定的位置差值, 而由相对失准角产生这一数值的时间较长, 不能满足对准所需的快速性要求, 同时对载体的机动方式的要求也比较高, 不适合舰载条件下的对准[25]。 而加速度匹配、 角速度匹配和加速度+角速度匹配法容易受到杆臂效应和挠曲效应的影响, 对姿态角估计的精度较差。 此外, 由于载体振动和挠曲效应, Kalman滤波器需要很高的状态更新速率来保证对姿态角的准确跟踪估计。 且不能对子惯导系统的惯性器件参数进行有效的估计和校准, 这些因素极大的限制了这三种匹配方式的应用[25]。

基于上面的分析, 在舰载机传递对准技术中本文主要研究以下四种匹配方法:

(1) 速度匹配

速度匹配法以主、 子惯导系统采集的速度差值为滤波器的量测, 对其进行滤波解算估计主、 子惯导系统计算地理坐标系间的失准角, 再借之修正子惯导姿态, 进而实现传递对准[26]。

速度匹配法即使不作任何机动也可以完成传递对准, 但由于没有加速度, 方位失准角收敛较慢。 这是因为载体平直等速航行时, 水平对准靠重力, 方位对准靠罗经效应, 而载体西向航行将减弱罗经效应, 使对准时间变长, 精度降低, 因而速度匹配较为依赖载体的机动方式。 研究表明:舰船匀速直线航行时, 方位失准角的可观测度较低, 导致对其的估计精度降低, 因而对于速度匹配传递对准, 需要设计载体的水平机动[13,24]。 而作适度的机动时, 1 min内姿态失准角的估计精度能到0.5 mrad以下[25]。 考虑到舰体对特殊机动方式的执行能力, 不能得到较为满意的匹配时间和对准精度, 因而在舰载机传递对准中, 一般不会单独采用速度匹配算法。

(2) 姿态匹配

姿态匹配最初是为直升机设计的, 因为直升机的主、 子惯导之间杆臂的刚性相对较好, 能抵抗杆臂挠曲变形对姿态匹配性能的影响。 直到速度+姿态匹配算法的提出, 姿态匹配才变得日益重要。 尽管姿态匹配容易受到杆臂挠曲变形的干扰, 但其以姿态矩阵为基础, 鲁棒性优于角速度匹配, 对外部环境比较恶劣的对准更具优越性。

姿态匹配法主要有姿态角匹配、 姿态矩阵匹配以及量测失准角匹配。 这三种匹配方法的量测都是基于主、 子惯导系统解算得到的姿态矩阵。 姿态角匹配直接比较两惯导的三轴姿态角, 计算思路直接, 但其量测方程复杂, 计算量大; 姿态矩阵匹配则是比较两惯导的姿态矩阵元素, 这样避免了复杂的量测方程, 但又使得量测方程的维数增加, 计算量依然较大; 量测失准角是指两惯导系统载体坐标系的三轴对应夹角, 其匹配的量测是将两惯导的姿态矩阵直接相乘, 量测失准角在对准中既作状态变量又作量测, 这样不仅有较好的可观测性, 其量测方程也比较简单。 对比三种姿态匹配方法, 量测姿态角匹配的量测方程最为简单, 计算量较小, 能更好的观测姿态失准角; 同时在大方位失准角时也较其他两种更为简单, 因而在快速传递对准中一般采用量测失准角匹配[13]。

实际上, 姿态匹配受到惯性器件安装误差和船体挠曲变形等因素影响, 精度差, 常用作粗对准, 更为常见的是跟速度匹配结合进行快速对准。

(3) 速度+姿态匹配

Kain、 Cloutier于1989 年首次提出速度+姿态组合匹配法, 该方案以其传递时间短、 精度高的特点, 快速吸引了全世界科研人员的注意。 其克服了单一速度匹配或是单一姿态匹配的缺点, 结合了速度匹配精度高和姿态匹配对准速度快的优点, 使得载体能在简单的摇摆匀速直线行驶的情况下, 估计速度和精度更为理想。 仿真表明, 精对准时, 舰船作C型或是S型机动, 水平失准角精度能在20 s左右达到0.1 mrad, 方位失准角精度能在30 s内达到0.3 mrad; 而单一匹配方式达到相同量级的精度则分别需要40 s和60 s左右, 且精度更低[13,24]。 美军于1997年利用F16对其进行飞行实验表明, 利用速度+姿态组合参数进行传递对准, 姿态传递精度可在10 s内达到1 mrad [27]。 此外, 速度+姿态匹配的观测量是分别对比力和角速度进行一次积分, 因而受到系统噪声及仪器误差的噪声相对较小, 且还能对安装误差角和挠曲变形角进行有效的估计, 这是其他匹配方法不能实现的。

综合考虑, 速度+姿态匹配法较各种匹配方法, 其估计精度较高, 收敛速度较快, 受系统噪声、 振动噪声的影响较小, 更具优势。 因此, 速度+姿态匹配法在对准领域被广泛应用。

(4) 速度+角速度匹配

受速度+姿态组合的启发, Roger于1991年提出了速度+角速度匹配法。 和前种组合相同, 其克服了单一匹配的缺点, 同时具有了计算匹配精度高和测量匹配速度快的特点。 但与之不同的是采用主、 子惯导系统间的相对角速度作为观测量, 与把量测失准角作为观测量相比更容易敏感船体的挠曲变形, 因而对舰载机传递对准来说, 即使舰船不作特定机动也能较好的观测状态变量, 使得对准时间减少。 但同时如果机动过于剧烈或者外界环境比较恶劣, 将影响这种方法的对准精度, 仿真也证实了这一观点[14-15,28]。

可以说, 没有哪一种匹配方式能在所有情况下都表现得最优。 实际应用时, 应该综合考虑环境因素、 机动方式、 时间和精度要求等等选择最恰当的匹配方法。

2.2.2误差补偿的研究

传递对准技术是一种动基座对准技术, 时刻受到外界的振动、 运动、 环境等干扰, 运行环境恶劣, 影响对准精度的因素较多, 主要的误差源有:

(1) 惯性器件误差和数据传输时延误差

惯性器件误差主要是指安装误差、 刻度系数误差和随机误差。 一般来说, 由于舰载机进行传递对准的时间较少, 器件误差可观测性低, 难以进行有效的补偿, 因此舰载机的传递对准主要对姿态失准角进行估计, 一般也会设置一个针对惯性器件误差的滤波器来完成对准和校正。

而在舰载机传递对准中, 主、 子惯导系统相距较远, 因而在主、 子惯导间的数据传输存在一个时延误差。 研究表明, 10 ms的时间标定误差会产生几毫弧度的方位误差, 因而在舰载机初始对准中, 有必要对时间延迟进行补偿[13]。 目前, 利用滤波器和延迟时间状态增强对传输延迟误差进行补偿还存在一定的研究空间[13-14,29]。

(2) 舰船的挠曲变形

实际应用时, 为保证对准精度, 必须要考虑舰船的弹性形变。 一般把舰船的形变分为三类:一类是永久变形, 这类变形是在舰船出厂之后, 由于舰船所装装备的变化而导致的变形, 没有物质上的变化认为不会改变, 实际一般不予考虑; 一类是静态变形, 这类变形的变化周期比较长, 也称为准静态变形, 如船体在风吹日晒雨淋等环境下导致的材料老化而带来的结构变形; 最后一类是动态挠性变形, 这类变形变化较快, 通常在一次对准中就发生多次变化, 如由温度、 压力、 海况、 船体机动和舰载武器发射等引起的船体变形。 在进行舰载机传递对准时, 对准时间较短, 因而在传递对准中, 一般把静态变形看作是常量, 认为已经包含在姿态误差角内, 不考虑其带来的影响; 而动态挠性变形变化周期短, 如果不对其进行误差补偿, 可能导致姿态失准角的估计不稳而无法完成对准, 因而在舰载机传递对准中必须对其加以补偿[29]。

目前, 补偿挠曲变形的方法主要有模型和噪声补偿法两种。 模型补偿法将挠曲变形角建模成Markov过程, 这种建模扩展了系统的状态位数, 计算量较大。 同时, 此算法对模型的参数准确性有要求, 因而导致鲁棒性也比较差, 不能很好的排除恶劣环境变化带来的干扰, 但种方法有不错工程应用效果[13,23,29-30]。 噪声补偿法是利用噪声强度替代挠曲变形引起的随机干扰, 难以确定噪声方差, 以保证噪声置代的正确性。 Kain提出比较最优误差模型和次优误差模型的滤波结果来确定, 但是计算量太大, 文献[13]分析了这种方法的难点, 但是没有提出好的解决方法。 当前, 国内还提出一种建立杆臂效应与挠曲变形一体化模型的补偿方法, 并做了仿真实验, 结果在同等情况下, 比单一误差补偿精度要高[14-15,23]。

(3) 杆臂效应

杆臂效应是指由于惯性测量组件的安装中心偏离舰船的摇摆中心, 当舰船机动或者受到外界环境干扰引起系统基座摇摆时, 主、 子惯导系统采集到的加速度和速度信息不一致的现象[15,31]。 对于舰载机惯导系统来说, 其与舰船的主惯导系统相距较远, 这种大杆臂情况下, 对于即使摇摆不是很严重的舰船来说, 杆臂效应误差所引起的系统水平对准误差也会达到2°~3°[15]。 因而, 在精度要求较高的舰载机惯导系统中, 有必要补偿杆臂效应带来的误差。

当杆臂长度已知时, 杆臂误差补偿法有杆臂加速度补偿法、 杆臂速度观测量补偿法和数字滤波器补偿法等[14]。 在舰载机传递对准中, 由于大杆臂的存在, 虽然能用无线电测距技术测得杆臂值, 但由于不确定环境因素作用于舰船而产生的动态挠曲变形, 在大杆臂条件下产生一个动态杆臂分量, 极大的影响了传递对准的精度。 针对这个问题, 目前国内学界主要的解决思路有: 将杆臂长度增设为状态变量, 对之作实时在线估计, 然后补偿其产生的误差[31-32]; 将动态杆臂误差视为量测噪声, 利用鲁棒性好的滤波算法进行抑制, 直接求得失准角[29,33-34]。 这两种思路都能较好的解决动态杆臂的误差问题, 达到较高的精度, 但增加了状态量, 且综合考虑舰船挠曲动态杆臂的问题, 由于外界环境影响, 使得收敛速度较慢, 导致收敛时间较长。 这些方法目前还停留在仿真阶段, 距离真正的工程应用还需要很多的实验修改。

其他补偿方法有:对杆臂干扰加速度(或速度/位移)直接补偿、 设置低通滤波器, 根据有用信息和干扰信息频率不同的特点进行数字滤波等[29,35-36]。 这些方法不能有效的跟踪测量动态杆臂的数值, 或不能处理杆臂加速度的常值分量, 导致补偿精度低、 收敛时间长等, 目前一般不采用。

2.2.3滤波算法的研究

滤波是从混有干扰的信号中提取出有用信号过滤掉干扰信号的过程。 在传递对准中, 目标信号中混有随机信号的干扰, 随机信号的变化规律不确定, 不能以常用的滤波方法加以排除, 但随机信号的功率谱是确定的, 能用统计规律描述。 因而, 传递对准中所说的滤波理论是指Kalman、 UKF、 EKF等利用失准角等误差参数的传播规律, 及其与观测量之间的联系, 在采集的观测数据的对照下, 对未知的误差参数作最优估计[24]。

由R. E. Kalamn和R. S. Bucy提出的Kalman滤波是专门用来处理随机信号的递推线性最小方差估计[37]。 因为其算法的递推性和易于在计算机上实现, 在各个领域应用广泛。 但是在使用Kalman滤波器时, 首先要求系统必须是线性的, 除此之外, 还需要知道系统和状态方程、 观测方程、 白噪声激励和观测噪声的统计特性。 当系统有模型误差或者噪声不确定时, Kalman滤波器就可能会发散。 因而传统的Kalman滤波器不适合大方位失准角条件下的舰载机传递对准。

针对舰载机传递对准中存在大方位失准角和对准时间要求短等问题, 学者提出了许多非线性滤波法, 主要有三种:粒子滤波、 扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波。 针对舰载机传递对准中噪声的不确定性、 载体动态干扰等问题, 提出了一些鲁棒性更好的滤波算法, 如自适应滤波和滤波。

粒子滤波对于非线性、 非高斯和多峰分布等复杂情况有极其出色的解决能力, 是当前国内外的研究热点, 但不够成熟, 仍有许多问题需要深入研究[38-39]。 国内, 熊凯结合粒子滤波和EKF, 得到一种精度更高, 计算量更小的滤波[40]; 丁杨斌结合UKF和粒子滤波, 提出一种组合算法, 滤波精度较高且无需处理非线性系统模型[38]; 郭子伟提出了一种改进的采用类高斯和重采样的粒子滤波算法, 在微量增加计算量的同时, 将传递对准精度较传统的粒子滤波算法提高40%[41]; 杨萌对传统UPF算法计算量大和实时性较差的问题进行了改进[42]。 可以预见, 当粒子滤波方法成熟之后, 将是最高效的非线性滤波方法之一。

扩展卡尔曼滤波(EKF)只取Taylor展开式的第一项实现线性化。 这种方法的滤波精度忽略了高阶项, 因而依赖局部的非线性度, 但由于结构简单、 易于实现等优点受到广泛的关注。 EKF存在两个主要问题: 一是局部线性假设, 当Taylor展开式的高阶项不能忽略时, 可能会导致滤波发散; 另一个就是Jacobian 矩阵, Jacobian矩阵是局部线性化的基础, 在求矩阵的基础上才能完成线性化, 但是Jacobian 矩阵计算量非常大, 极大的影响了系统的反应速度[24,42]。 所以, 目前在舰载机传递对准方面一般不采用EKF。

无迹卡尔曼滤波(UKF)利用采样策略实现滤波。 一般UKF的计算量与EKF相当, 但UKF的滤波精度高、 鲁棒性强, 因此在实际应用中常采用UKF代替EKF[15,24]。 文献[15] 仿真比较了UKF和EKF两种非线性滤波技术的性能, 结果表明, 在同等条件下, UKF明显优于EKF。 文献[17]也针对UKF的应用进行了建模仿真, 证明在合适的匹配模型下UKF能在较短时间内达到较高精度。

针对系统的不确定性和随机信息, 自适应滤波有着比传统Kalman滤波更好的适应性和更优的滤波性能, 近年来在舰载机传递对准方面逐渐得到应用。 梁浩提出通过分析状态参数确定各量测参数的可观测性, 然后利用滤波增益衰减法处理观测效果差的状态分量, 达到了更好的滤波估计精度[43]; 王勇军提出了一种结合模糊逻辑控制器与卡尔曼滤波的模糊自适应卡尔曼滤波方法, 对不确定性量测噪声有更好的抑制效果, 对准时间及精度明显优于传统卡尔曼滤波[4]。

针对舰载机传递对准中大杆臂、 动态条件下挠曲杆臂和惯性器件误差等不确定性引起误差问题, 滤波将这些不确定误差看作是一种能量有限的量测噪声, 利用其算法的鲁棒性能很好的排除其干扰, 达到较好的滤波精度[3,34,44]。

除了上述主要的滤波算法之外, 学者还提出了一些效果不错的滤波算法, 如梁浩优化的自适应滤波算法, 精度与传统UKF相当, 但减少了积分点数, 提高了计算效率[45]; 黄湘远结合简化CKF和降维CKF, 减少了计算量, 具有更大的应用范围[46]等。 未来将会有更多更优质的滤波算法提出, 而针对舰载机传递对准, 应综合考虑算法的使用范围、 精确度、 鲁棒性以及实时性等问题, 选择合适的滤波算法。

3总结与展望

本文介绍了舰载机惯导系统初始对准技术, 与其他对准技术相比, 舰载机惯导系统的初始对准技术以其特殊的应用环境和对准要求, 与其他对准技术存在共性也有较大的差别。 国外在舰载机对准领域已经实际应用多年, 但国内在这方面的研究才刚刚起步, 差距十分明显。

随着国内航母战斗编队的逐渐成熟, 舰载机的相关技术将是未来一段时间的研究热点。 基于传递对准的舰载机初始对准技术理论及仿真研究已经较为成熟, 对准时间和对准精度也较为满意。 但在当前滤波和补偿算法的基础上, 计算量无法减少, 限制了对准时间。 进一步的研究对软硬件设施都提出了很高的要求, 难度大、 成本高、 不易普及。 基于此, 可以在以下方面做出努力:

(1) 研究船体变形模型以补偿大杆臂及动态挠曲变形带来的杆臂误差;

(2) 由于误差补偿模型建立困难, 可研究鲁棒性更好、 性能更加优越的滤波算法, 如自适应滤波和粒子滤波技术, 并关注舰体模型的研究;

(3) 基于传递对准时间和精度的矛盾, 可研究其他的对准技术, 如摄像测量技术具有高精度、 非接触和实时性的优点, 在对准测量领域有着非常广阔的应用前景。 当前, 此方面的研究文献较少, 学者可适当关注。

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