HCV的SINS杠杆臂效应的动态校准方法

在航空航天领域，高超音速巡航飞行器（Hypersonic Cruise Vehicles, HCVs）对于导航系统的精度和可靠性提出了非常高的要求。 Strap-Down Inertial Navigation System（SINS）是这类飞行器中广泛使用的一种惯性导航系统，然而，SINS的杠杆臂效应（lever-arm effect）对其导航精度产生了显著影响。所谓杠杆臂效应，指的是由于SINS安装位置与飞行器质心不重合，导致测量的加速度包含了由该距离造成的附加加速度。这种效应会在飞行器进行机动飞行时造成显著误差，进而影响导航的准确性。 本文提出了一种动态校准方法，旨在解决HCVs上SINS的杠杆臂效应问题。该方法的关键之处在于，它将杠杆臂长度作为一个状态变量扩展到卡尔曼滤波器中。通过建立杠杆臂效应的模型，并进行可观测性分析，可以使得校准工作更加精准。 具体而言，校准过程首先需要构建杠杆臂效应的数学模型。模型的建立依赖于对飞行器动力学行为的理解以及SINS的测量误差特性分析。然后，通过收集飞行数据和SINS输出数据，利用卡尔曼滤波等算法进行状态估计。在此过程中，杠杆臂长度作为待估计的未知参数，通过数据融合的方式逐步校准。 文章中指出，校准得到的杠杆臂长度结果被用于补偿SINS的测量值，从而提高整个导航系统的准确性。文章还提到，对于杠杆臂效应模型的选择和观测系统的设计需要根据实际情况仔细考量，以确保模型能够反映实际飞行中出现的效应。 模拟结果显示，本文提出的动态校准方法能够有效地校准出杠杆臂长度。通过补偿该效应，SINS的导航精度得到了提高。文章最后指出，为了使该方法得到实际应用，未来还需要进行大量的实机测试和改进，以适应各种复杂的飞行条件和环境。 本文的作者包括来自南京航空航天大学、北京航天飞行器研究所等机构的学者。文章也得到了中国国家自然科学基金等多个项目的资助，表明了该研究课题在学术界和工业界的重要性。 本文为解决HCVs上SINS的杠杆臂效应提供了新的思路和方法，这对于提高高超音速飞行器的导航精度具有重要的理论和实际意义。然而，由于航空飞行器运行环境的复杂性，该方法的实际应用效果还需要在飞行器的实际运行中进行验证。同时，由于航空技术日新月异，该校准方法在未来的使用中仍需要不断的技术更新和优化。