02 ins背景圖冷淡風海(誰知道ins是什么？)

統為軍事偵察行動提供高精度定位信號

偵察的目的在于發現目標，確定目標的位置和評估武器的打擊效果。對目標的命中率取決于武器制導的精度、發現目標的能力和對目標定位的精度。目前，很多國家正在利用高空成像技術建立全球地理信息數據庫。高空成像系統主要由高空偵察機、低軌和中軌衛星組成，該系統就使用了GPS/INS組合制導系統，利用其提供的無人偵察機實時位置和炮彈所放出的偵察降落傘的實時位置將連同圖像一并發送基地，進而確定目標的位置。

三、GPS/INS組合制導技術的發展趨勢

1． 提高GPS系統的抗干擾性能，從而提高GPS/INS組合制導的可靠性

美國計劃通過增強衛星發布信號的功率、增強星上處理能力、改進星上原子鐘和星歷外推算法來提高衛星自主工作能力。增加發射3個新的信號：一是高功率點波束軍用M碼，信號的增益將比GPS發射機當前采用的增益高得多，具備比P碼更強的安全保密性；二是將C/ A碼加載在L2載波上，原來加載在L1載波上的C/ A碼繼續保留；三是L5碼，用作生命安全信號，僅供民用。未來的GPS衛星能用兩個頻段發布兩種軍用導航碼，在實戰中可以構成4種工作模式，從而可以大大提高抗干擾的能力。同時，衛星能在短時間內自主運行120天。另外，根據美國空軍公布的2025年長期規劃，美國還計劃在GPS衛星上安裝后向天線，用于向高軌空間發布導航定位信息和使高軌衛星自主運行。目前，美國軍方的GPS聯合計劃辦公室正在研究GPS 3型衛星的設計方案。

為了進一步提高性能，今后美國還將在飛機、船只、地面車輛和武器上使用更復雜的GPS接收機。現役C/A碼的長度只有1023比特，以50比/秒的速度進行逐個搜索，僅需20.5秒，易被敵方破譯。P碼長度約為2. 35×1014比特，需267天才重復一次，完成一次捕獲時間較長，安全性較好。但是，現役軍用P碼接收機是通過C/A碼引導才完成P碼捕獲的，因而容易受C/A碼狀態的影響。為此，美軍方正在研制能獨立捕獲P碼的軍用接收機。此外，美國軍方還在研制空間分集型接收機、調零型接收機和波束成形型接收機等抗干擾軍用碼接收機，以通過改進接收機的性能來提高接收機的抗干擾能力。

美國當前在GPS接收機方面的兩項最為重要的技術是GPS接收機應用組件（GRAM）和選擇可用性反欺騙模塊（SAASM）。其中GRAM是一種標準電子插件，可將其加在未來的飛機、艦艇、導彈和各種武器中，目的是確保安全性和互通性。所有的GRAM將采用開放式系統結構，能靈活地增加、替代或取消系統中的某些元件。SAASM是第二代的GPS技術產品安全模塊，用于保護保密的GPS算法、數據和校準。它將集成到接收機應用模塊中，從而可提高GPS系統的安全性，使GPS接收機更易于維護，降低其費用。

2． 研制新型INS系統，從而提高GPS/INS組合制導的精度

目前已經發展出撓性慣導、光纖慣導、激光慣導、微固態慣性儀表等多種方式的慣導系統。利用激光來作為方位測向器的陀螺將逐漸取代傳統的機械陀螺。激光陀螺慣導系統的定位精度高，隨機漂移小，并能快速進入作戰狀態，于20世紀80年代初開始成功地應用于飛機及地面車輛的導航和艦炮等方面，以后又應用于導彈和運載火箭等領域。但是，環形激光陀螺的諧振腔必須嚴格密封，并保證其中的氦氖混合氣體組分濃度恒定，反射鏡鍍膜工藝要求高，制造成本高，而且會有“閉鎖現象”等問題產生，因此還有待于改進。目前，許多科研單位正致力于固體環形激光陀螺儀的研究。

光纖陀螺的基本工作原理與環形激光陀螺相似，除了具有激光陀螺所有的優點外，還不需要精密加工、嚴格密封的光學諧振腔和高質量的反射鏡，所以減少了復雜性，降低了成本，具有更強的市場競爭力。日本在TR1和M5火箭上率先使用了光纖陀螺。美國研制的光纖陀螺已應用于飛機俯沖、橫滾和航向基準的慣性測量系統中。但目前的光纖陀螺會出現角度隨機游動、零偏不穩定等缺陷，其性能有待提高。

隨著現代微機電系統（MEMS）的飛速發展，近年來硅微陀螺（俗稱芯片陀螺）和硅加速度計的研制工作進展很快。據報道，這種新的固態陀螺的零偏穩定性已能達到1 度/小時（溫控條件下）。現在美國已開始小批量生產由硅微陀螺和硅加速度計構成的微型慣性測量裝置，其低成本、低功耗及體積小、質量輕的特點很適于戰術應用，在航空上最先的應用場合將是戰術導彈和無人機。

高精度的慣導裝置需要先進的精密加工工藝作為基礎。隨著關鍵理論和技術的突破，會有多種類型的慣性陀螺應用在軍事領域，發揮出日益顯著的作用。

3． 數據融合技術將進一步提高GPS/INS組合制導的性能

GPS/INS兩者組合的關鍵器件是作為兩者的接口并起數據融合作用的卡爾曼濾波器。為了提高導航精度，目前普遍應用卡爾曼濾波技術來最優地組合各導航系統的信息，估計出導航系統的誤差狀態，再用誤差狀態的最優估計值去校正系統。但是，系統的狀態方程是時變的，而且狀態轉移矩陣中含有導航信息及慣性元件測量值，這些含有誤差的參數使得濾波器模型不準確。另外，很難精確地估計或測定系統噪聲與觀測噪聲，所以采用常規卡爾曼濾波器時常常會發散。為了解決這個問題，研究人員正在研究新的數據融合技術。例如采用自適應濾波技術，在進行濾波的同時，利用觀測數據帶來的信息，不斷地在線估計和修正模型參數、噪聲統計特性和狀態增益矩陣，以提高濾波精度，得到對象狀態的最優估計值。

此外，如何將神經網絡人工智能、小波變換等各種信息處理方法引入以GPS/INS組合制導為核心的信息融合技術正在引起人們的高度重視。這些新技術一旦研制成功，必將進一步提高GPS/INS組合制導的綜合性能。

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