高动态捷联惯性导航系统的高可信嵌入式计算研究

高动态捷联惯性导航系统的可信实时计算问题至今没有解决，约束特殊环境飞行器的导航应用。高动态捷联惯性导航系统是一种复杂的信息物理系统(CPS), 高可信计算是CPS的关键理论基础。本课题研究高动态条件下基于FPGA平台的高可信捷联惯导系统硬件超高速解算实现所需要解决的关键理论问题，主要研究内容如下：高动态条件下捷联式惯导系统姿态更新算法的适用性定量分析；捷联式惯导系统姿态、导航计算的并行化处理方法；适用于FPGA的并行处理的捷联式惯导系统姿态、导航并行算法；基于FPGA硬件平台的超高声速飞行器捷联式惯导系统姿态、导航算法并行处理的高可信设计和实现。利用仿真和实验平台对在不同锥运动频率下，满足姿态更新算法漂移精度要求的多子样高可信优化算法实现能力进行验证研究。并最终发展成一套适应于航空航天领域的CPS的高可信计算方法体系，为航空航天领域复杂计算问题的高可信实时计算提供有效的解决方案。

本项目研究高动态下的捷联惯导系统并行实现方法，通过PFGA计算平台，实现导航计算的高可信计算。研究的内容涉及初始对准算法、并行卡尔曼滤波器设计、捷联解算算法、并行捷联解算算法设计以及FPGA实现技术，以及基于SINS/GPS的组合导航信息融合算法。取得了以下学术成果：.1. 类似于组合导航中的耦合机制，在对捷联惯导系统导航计算机的功能需求以及性能需求进行分析的基础上，提出了深并行体系架构和全并行体系架构，在全并行体系架构中，所有的计算均是并行化执行的，因此就需要设计全新的捷联惯导系统初始对准和捷联解算算法，即并行初始对准算法和并行捷联解算算法等。 .2. 针对提高卡尔曼滤波对准算法实时跟踪运载体真实姿态变化的局限性，提出了一种基于法捷耶夫算法的卡尔曼滤波器并行脉动阵列结构实现。可将卡尔曼滤波器表示为一些列矩阵运算形式，然后基于法捷耶夫算法将其映射为并行脉冲阵列结构来实现。 .3. 针对高超声速巡航导弹的高速高机动运动特性，提出了一种适合高动态的捷联惯导系统捷联解算算法。提出了一种新的广义优化圆锥补偿算法和划桨补偿算法。其相对于现有的圆锥和划桨补偿算法，当惯性器件的输出采样速率恒定时，圆锥和划桨补偿算法的更新速率与惯性器件的输出采样个数无关，即在圆锥和划桨补偿算法的高更新速率下可采用高阶更新算法。 .4. 考虑到姿态更新算法是捷联解算算法的核心，也是影响系统精度的主要因素，特别是对作高速高机动运动的高超声速巡航导弹等运载体，定量分析了圆锥补偿算法的阶次以及更新周期对算法误差的影响大小。 .5. 针对捷联惯导系统减小更新周期(即提高更新速率) 可提高其精度的特点，特别是对作高速高机动的高超声速巡航导弹，提出了一种并行捷联解算算法结构。根据并行算法的设计技术(即分治策略和流水线技术)，对捷联解算算法进行了并行化设计，且进行了定量分析。为研究提高高动态环境下的捷联惯导系统精度提供了重要基础。 .6. 针对捷联惯导系统的并行捷联解算算法和并行卡尔曼滤波初始对准算法的FPGA实现，分别从系统的角度进行了详细分析。其中，利用Xilinx嵌入式软核MicroBlaze控制和调度并行捷联解算算法和并行卡尔曼滤波初始对准算法中的各模块执行。通过车载试验验证了这种捷联惯导系统FPGA硬件实现的可行性。