基于MIMU的拖拽線列陣聲納姿態(tài)確定算法研究.pdf

1、拖拽線列陣聲納是一種將水下傳聲器安裝在拖攬上形成的線列陣，可探測潛艇輻射的噪音，實現(xiàn)對潛艇的遠程監(jiān)控。然而，只有首先獲得線列陣聲納的姿態(tài)，才能確定潛艇所處的位置，因此對拖拽線列陣聲納姿態(tài)確定算法的研究具有巨大軍事價值和意義。
　　基于MEMS技術的微慣性傳感器測量單元(MIMU)集成了微加速度計和微陀螺，具有微型化、集成度高、成本低等優(yōu)點，因此基于MIMU的姿態(tài)確定系統(tǒng)已成為熱門研究領域。然而，MIMU也存在固有的缺陷，其系統(tǒng)誤差

2、隨時間的積累較快。因此，MIMU還不能夠長時間、獨立的完成測量工作，本研究在MIMU的基礎上以磁強計為輔助，利用信息融合技術組成姿態(tài)確定系統(tǒng)。論文的主要工作有：
　　首先分析幾種非線性濾波算法的基本原理以及各自的優(yōu)缺點；分析對比幾種姿態(tài)描述方法，針對工程應用的角度選取四元數(shù)描述姿態(tài)；深入研究容積卡爾曼濾波算法(Cubature Kalman Filter,CKF)，并推導CKF算法的濾波迭代過程。
　　陀螺隨機漂移是影響ME

3、MS陀螺精度的重要指標，為了減小MEMS陀螺的隨機漂移誤差，提出利用小波閾值去噪法提高MEMS陀螺的使用性能。為此，建立了MEMS陀螺輸出信號數(shù)學模型，深入分析了小波閾值去噪方法的基本原理。針對傳統(tǒng)閾值函數(shù)去噪法的缺陷，構造了一種改進的閾值函數(shù)。應用該方法對MEMS陀螺實測數(shù)據進行去噪，結果表明該方法能夠改善去噪效果。
　　大方位失準角微慣導系統(tǒng)(MINS)誤差方程是非線性的，為改善非線性模型下初始對準的精度，提出將四元數(shù)平方根容

4、積卡爾曼濾波(SR-CKF)應用于初始對準中。為此建立了乘性四元數(shù)姿態(tài)誤差方程，選取速度信息作為外部觀測量。針對四元數(shù)加權均值計算問題，提出應用拉格朗日代價函數(shù)法求解均值四元數(shù)，該方法將四元數(shù)均值計算問題轉化為代價函數(shù)最小時的向量求解問題。進而給出初始對準算法的具體實現(xiàn)過程，仿真結果表明該方法相比于EKF，航向對準精度顯著提高。
　　針對拖船能夠提供位置信息的情況，提出一種MEMS陀螺/磁強計姿態(tài)確定算法。為此，深入分析了地磁場模

5、型以及利用位置信息確定地理系下磁場強度的方法。分析了磁干擾的主要來源及其特點，在此基礎上提出磁干擾補償算法。根據地磁場強度誤差與姿態(tài)四元數(shù)誤差的聯(lián)系，建立了線性狀態(tài)空間模型，應用卡爾曼濾波(Kalman Filter,KF)估計最優(yōu)狀態(tài)。實驗結果表明，該算法能夠為拖拽線列陣聲納提供穩(wěn)定的姿態(tài)信息。
　　針對拖拽線列陣聲納裝載有多普勒計程儀(DVL)的情況，提出一種MEMS陀螺/加速度計/磁強計姿態(tài)確定算法。為了提高MEMS加速度計