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基于H∞的传递对准方法的深度剖析与创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

惯性导航系统（INS）凭借其自主性强、隐蔽性好、能够连续提供载体的位置、速度和姿态等信息的优势，在航空、航天、航海以及陆地车辆导航等众多领域中都扮演着举足轻重的角色。初始对准作为惯性导航系统投入使用前的关键环节，其对准精度和速度直接决定了惯性导航系统能否正常且高效地工作。在众多初始对准技术中，传递对准技术脱颖而出，成为动基座条件下实现快速高精度初始对准的重要手段。

传递对准是指在动基座上，借助高精度的主惯导系统（MINS）所提供的导航信息，来校准低精度的子惯导系统（SINS），进而快速且准确地确定子惯导系统的初始状态。相较于传统的静基座对准方式，传递对准具备显著优势。它能够有效克服动基座环境下的复杂干扰，极大地缩短对准时间，显著提高对准精度，有力地满足了现代武器装备以及各类高速移动平台对快速反应和精确导航的迫切需求。在军事领域，对于舰载导弹、机载导弹等武器系统而言，传递对准的快速性和准确性直接关乎作战的成败。在民用领域，航空航天飞行器、自动驾驶车辆等同样对传递对准技术有着极高的依赖。

在过去几十年里，传递对准技术得到了广泛而深入的研究，取得了一系列重要成果。经典的卡尔曼滤波算法在传递对准中曾经占据主导地位，它基于最小均方误差准则，通过对系统状态的最优估计来实现传递对准。然而，卡尔曼滤波算法对系统模型的准确性和噪声统计特性有着严格的要求。在实际应用中，由于载体运动的复杂性、传感器误差的不确定性以及外界环境干扰的多样性，系统模型往往难以精确建立，噪声统计特性也难以准确获取，这就导致卡尔曼滤波算法在面对这些不确定性时，其滤波性能会显著下降，甚至出现滤波器发散的情况，从而无法满足传递对准的高精度要求。

为了应对这些挑战，H∞滤波算法应运而生。H∞滤波基于控制理论中的H∞范数概念，它将系统中的噪声和不确定性视为能量有限的干扰信号，通过最小化从干扰输入到系统输出的最坏情况下的增益，来实现对系统状态的估计。与卡尔曼滤波相比，H∞滤波具有更强的鲁棒性，能够有效抑制系统中的各种不确定性因素对估计结果的影响，从而在复杂环境下依然能够保持较高的估计精度。

H∞滤波在处理模型不确定性和噪声不确定性方面具有独特的优势。当系统模型存在误差或者噪声统计特性发生变化时，H∞滤波能够通过调整其增益矩阵，自动适应这些变化，确保估计结果的稳定性和准确性。这种特性使得H∞滤波在传递对准领域展现出巨大的应用潜力。

随着现代科技的飞速发展，对惯性导航系统传递对准精度和鲁棒性的要求日益提高。研究基于H∞的传递对准方法具有至关重要的现实意义。在军事领域，它能够显著提升武器装备的打击精度和作战效能，增强军队的战斗力和威慑力。在民用领域，它可以推动航空航天、智能交通等行业的技术进步，为人们的生活带来更多便利和安全保障。

通过深入研究基于H∞的传递对准方法，有望解决传统传递对准方法在面对复杂环境和不确定性因素时所面临的难题，进一步提高传递对准的精度和鲁棒性，为惯性导航系统的广泛应用提供更加坚实的技术支撑。

1.2国内外研究现状

传递对准技术自提出以来，一直是惯性导航领域的研究热点，国内外众多学者和科研机构围绕该技术展开了广泛而深入的研究。早期的传递对准研究主要集中在基于卡尔曼滤波的方法上。卡尔曼滤波凭借其在处理线性系统和高斯噪声时的最优估计特性，在传递对准中得到了大量应用。通过建立精确的系统状态方程和观测方程，卡尔曼滤波能够有效地估计子惯导系统的初始误差状态，从而实现高精度的传递对准。然而，随着应用场景的日益复杂和对系统鲁棒性要求的不断提高，卡尔曼滤波的局限性逐渐凸显。

针对卡尔曼滤波的不足，H∞滤波作为一种具有强鲁棒性的滤波方法，逐渐被引入到传递对准研究中。国外在H∞滤波理论及其在惯性导航系统中的应用研究起步较早，取得了一系列具有代表性的成果。一些学者通过深入研究H∞滤波的理论基础，提出了多种基于H∞滤波的传递对准算法，并在仿真和实验中验证了这些算法在抑制不确定性干扰方面的有效性。他们通过优化H∞滤波器的设计参数，提高了滤波器对系统模型误差和噪声不确定性的适应能力，从而显著提升了传递对准的精度和稳定性。

在国内，近年来对基于H∞的传递对准方法的研究也呈现出快速发展的趋势。众多高校和科研机构针对不同的应用背景和需求，开展了相关的研究工作。文献[具体文献1]提出了一种基于H∞次优滤波的“速度＋角速度”匹配传递对准方法，针对舰船机动性能差以及高频振颤等不确定性干扰因素影响惯导系统传递对准滤波效果的问题，通过分析影响传递对准性能的关键要素，确定了适用于弱机动特性舰船的惯导系统传递对准方案，并设计了相应的H∞次优滤波器。仿真结果表明，该方法对于不确定性有色噪声干扰具有很强的鲁棒