CN103175545A - 惯导系统速度加部分角速度匹配抗干扰快速传递对准方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种载体受变形干扰情况下惯性导航系统的传递对准方法，本方法以主子惯导间三个轴向的速度和部分角速度匹配值作为观测量，利用卡尔曼滤波来估计主子惯导间的失准角，从而完成子惯导的初始化。角速度信息能够提高传递对准的快速性，但是角速度信息直接受载体挠曲变形的影响，从而降低传递对准的精度，通过实际调研分析发现一般情况下载体只是某个轴受挠曲变形的影响较大，理论分析表明去掉某个轴向的角速度信息对系统的可观测性影响有限，所以本发明提出了去掉受挠曲变形影响较大的轴向的角速度信息，既保留了传递对准的快速性又降低了挠曲变形对传递对准精度的影响。

Description

惯导系统速度加部分角速度匹配抗干扰快速传递对准方法

技术领域

本发明涉及的是一种惯性导航系统初始对准方法。

背景技术

随着需求的牵引和科技的发展，惯性导航系统得到了越来越广泛的应用，初始对准是惯导系统使用之前必须完成的工作之一，其精度和时间直接影响着装备使用的准确性和快速反应能力。传递对准利用高精度的主惯导完成子惯导的初始化，由于惯性导航系统“平台”的水平误差会导致克服重力的比力测量值被错误的解算，并作为东向和北向速度误差传递，所以可以利用速度匹配来完成水平对准，但是基于速度匹配的传递对准依赖于载体的机动，而实际应用中又不希望进行机动。载体有时会存在一定的角运动，通过比较角速度的测量数据可以在相当短的时间内完成惯导系统的方位对准，通过分析研究发现载体常常会发生挠曲变形，如舰船在海上航行时会发生挠曲变形。尽管从理论上说在卡尔曼滤波器中能建立准确的挠曲变形模型，进而估计该挠曲变形角速度，然而在实际应用中不可能建立足够精确的模型，另一方面，基于这种模型设计的滤波器对参数变化非常敏感。所以对挠曲变形精确建模的方法在实际使用中受到了很大的限制，通常采用次优滤波器，将挠曲变形表示成一个噪声过程。本发明避开对挠曲变形精确建模及补偿的固定思路，提出了尽量减小挠曲变形影响的速度加部分角速度匹配次优传递对准方法，在传递对准过程中，去除受挠曲变形影响较大的轴向的角速度信息，以最大限度的利用有用的角运动信息并减小挠曲变形对传递对准精度的影响。

发明内容

本发明在于提供一种充分利用载体的角运动信息提高传递对准的快速性，同时通过去除受挠曲变形影响严重的轴向的角速度量测，巧妙的避免挠曲变形对传递对准精度的影响。增强传递算法的抗干扰能力，提高传递对准精度。

本发明的实现方案为：

1)利用主惯导的导航数据对子惯导进行一次装订初始化，使子惯导在此基础上进行导航解算，并能够输出其解算出的导航参数，作为传递对准匹配的信息源之一；

2)建立惯导系统快速传递对准系统误差模型

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\δ}\stackrel{.}{V}=C_{\mathrm{sc}}^n({\mathrm{\ψ}}_m-{\mathrm{\ψ}}_a)\×{\hat{f}}_{\mathrm{sr}}^b+C_{\mathrm{sc}}^n(f_{\mathrm{fb}}^{\mathrm{sr}}+{\▿}^{\mathrm{sr}})\\ {\stackrel{.}{\mathrm{\ψ}}}_m=({\mathrm{\ψ}}_m-{\mathrm{\ψ}}_a)\×{\widehat{\mathrm{\ω}}}_{\mathrm{nb}}^b+{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{fb}}^b+{\mathrm{\ϵ}}^b\\ {\stackrel{.}{\mathrm{\ψ}}}_a=\mathrm{\η}\end{array}\right.$

其中，δV是主子惯导系统之间的速度误差，是从子惯导所在载体坐标系到导航坐标系的方向余弦矩阵，Ψ_m(t)表示计算出的主子惯导系统坐标系之间随时间变化的误差角度，Ψ_a是真实的主子惯导系统坐标系之间的误差角度，

是子惯导测量的载体坐标系内的比力，是干扰加速度，

是子惯导加速度计零偏，

是载体坐标系相对导航坐标系的角速度在载体系内的表示，

是干扰角速度，ε^b是子惯导陀螺仪零偏，η为-白噪声过程。

3)快速传递对准卡尔曼滤波状态向量和量测向量

根据2)中所建立的系统误差模型，选取快速传递对准卡尔曼滤波器的状态向量为：

X＝[δV_x；δV_y；δV_z；ψ_mx；ψ_my；ψ_mz；ψ_ax；ψ_ay；ψ_az]

共九维，分别是三个方向的速度误差，计算姿态误差和真实姿态误差，由于快速传递对准时间很短，一般在20s之内就能完成，在这么短的时间内几乎不可能估计出传感器的误差，所以陀螺仪和加速度计的零偏都没有加入到状态向量中。

速度加角速度匹配时的量测向量为：

Z＝[δV_x；δV_y；δV_z；δW_x；δW_y；δW_z]

分别为三个轴向的速度误差和三个轴向的角速度误差。当x方向的干扰比较剧烈时，去掉受干扰影响剧烈的x轴向的角速度，得到速度加部分角速度匹配快速传递对准量测向量为：

Z_p＝[δV_x；δV_y；δV_z；δW_y；δW_z]

4)快速传递对准卡尔曼滤波器设计

快速传递对准卡尔曼滤波器的系统方程可以表示为：

$\stackrel{.}{X}=\mathrm{AX}+\mathrm{\ΓW}$

X为3)确定的状态向量，A为状态转移矩阵，根据2)中的系统误差模型列写。Γ和W分别是系统噪声转移矩阵和系统噪声。

量测方程可以表示为：

Z＝HX+V

Z即为3)中确定的量测向量，当某个轴向的干扰比较严重时，可以去掉该轴向的量测信息，得到Z_p，V为量测噪声，量测矩阵H可以表示为：

H＝[H_v；H_ω]

其中H_v是速度量测矩阵，可以表示为：

H_v＝[I_3×3，O_3×6]

H_ω是全角速度量测，可以表示为：

$H_{\mathrm{\ω}}=\left[\begin{array}{c}{0}_{3\×6}\end{array}\begin{array}{ccc}0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m\\ {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& 0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m\\ -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m& 0\end{array}\right]$

当某个轴向的干扰严重时，可以去掉该轴线的角速度量测，如去掉x轴向的角速度量测可以得到：

$H_{\mathrm{\ωxp}}=\left[\begin{array}{c}{O}_{2\×6}\begin{array}{ccc}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& 0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m\\ -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m& 0\end{array}\end{array}\right]$

附图说明

图1载体坐标系

图2主子惯导敏感角速度关系图

图3失准角估计值

图4失准角估计误差

具体实施方式

在传递对准过程中，当没有主/子惯导对准误差、没有主/子惯性器件误差的理想情况下，主惯导相对导航坐标系的方向余弦矩阵(DCM)和子惯导相对导航坐标系的方向余弦矩阵

应该是一致的，于是在直观上这两个方向余弦矩阵之间的差别就表示对准误差与器件误差的测量结果。所以定义：

$C_n^{\mathrm{sc}}\left(t\right)C_m^n\left(t\right)=I-[{\mathrm{\ψ}}_m\left(t\right)\×]$

其中Ψ_m(t)表示主/子惯导系统坐标系之间随时间变化的误差角度。因为在传递对准的开始时刻，用主惯导的数据对子惯导进行一次装订完成粗对准，所以我们有

即在初始时刻，子惯导的方向余弦矩阵与主惯导的方向余弦矩阵相等，因此：

Ψ_m(0)＝0

在此基础上，采用如下的速度误差和姿态误差传播微分方程：

$\mathrm{\δ}\stackrel{.}{V}=C_{\mathrm{sc}}^n({\mathrm{\ψ}}_m-{\mathrm{\ψ}}_a)\×{\hat{f}}_{\mathrm{sr}}^b+C_{\mathrm{sc}}^n(f_{\mathrm{fb}}^{\mathrm{sr}}+{\▿}^{\mathrm{sr}})$

${\stackrel{.}{\mathrm{\ψ}}}_m=({\mathrm{\ψ}}_m-{\mathrm{\ψ}}_a)\×{\widehat{\mathrm{\ω}}}_{\mathrm{nb}}^b+{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{fb}}^b+{\mathrm{\ϵ}}^b$

${\stackrel{.}{\mathrm{\ψ}}}_a=\mathrm{\η}$

快速传递对准的系统模型表示为：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{.}{X}=\mathrm{AX}+\mathrm{\ΓW}\\ Z=\mathrm{HX}+V\end{array}\right.$

相对于只有几十秒的快速传递对准而言，不考虑陀螺仪的漂移和加速度计的偏置，这样状态向量可以表示为：X＝[δV_x；δV_y；δV_z；ψ_mx；ψ_my；ψ_mz；ψ_ax；ψ_ay；ψ_az]，状态一步转移矩阵A根据系统误差方程列写，观测向量Z由不同的匹配方法决定，观测矩阵H也相应的根据相应的匹配方法来列写。

角速度量测可以表示为：

$\mathrm{\δ}{Z}_{\mathrm{\ω}}={\mathrm{\ω}}_{\mathrm{im}}^m\×{\mathrm{\ψ}}_a+{\mathrm{\ω}}_f^s+{\mathrm{\ϵ}}^s$

可以用状态向量的形式表示如下：δZ_ω＝H_ωX+v_ω，其中

$H_{\mathrm{\ω}}=\left[\begin{array}{c}{O}_{3\×6}\end{array}\begin{array}{ccc}0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m\\ {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& 0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m\\ -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m& 0\end{array}\right]$

速度加部分角速度匹配快速传递对准的量测向量为：

Z＝[δV_x；δV_y；δV_z；δW_x；δW_yδW_z]

量测矩阵为：

H＝[H_v；H_ω]

其中H_v为速度量测：

H_v＝[I_3×3，O_3×6]

当某个轴向挠曲变形比较严重时，可以去除该轴向的角速度量测。

对该方法进行仿真分析，并和速度加角速度快速传递对准方法对比，具体的仿真条件如下：导航解算周期10ms，初始对准滤波周期50ms，仿真总时间10s，子惯导陀螺仪随机漂移为1°/h，加速度计常值偏置100μg。初始时刻载体所在纬度为34deg，经度为108deg，杆臂长度为[8；18；5]m，载体纵摇周期9s，幅度为8deg，横摇周期4s，幅度为10deg，，艏摇周期12s，幅度为6deg，挠曲变形均方差[0.05；0.25；0.05]deg，主子惯导间的固定安装误差[1；1；2]deg。两种快速传递对准方法的失准角估计值见图3，估计误差见图4。

从图3和图4可以看出，去掉受干扰严重的某个轴向的量测信息的速度加部分角速度匹配快速传递对准，能够降低干扰对传递对准的影响，有效提高传递对准的精度。

Claims (3)

1.一种速度加部分角速度抗干扰快速传递对准方法，其特征是：

1)分别启动主惯导系统和子惯导系统

根据主惯导陀螺仪和加速度计的输出得到主惯导的姿态、位置及速度导航数据；

2)子惯导初始化

将步骤1)中测量得到的主惯导的姿态、位置及速度导航数据装订到子惯导系统，对子惯导进行初始化，使子惯导在此基础上进行导航解算，并将其解算出的速度和部分角速度作为传递对准匹配的信息源之一；

3)建立模型

将主惯导系统输出的速度与子惯导系统输出的速度相减可以得到速度误差δV，子惯导解算出的姿态与主惯导的姿态之差为Ψ_m(t)，子惯导真实姿态与主惯导的姿态之差为Ψ_a(t)，建立惯导系统快速传递对准系统误差模型

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\δ}\stackrel{.}{V}=C_{\mathrm{sc}}^n({\mathrm{\ψ}}_m-{\mathrm{\ψ}}_a)\×{\hat{f}}_{\mathrm{sr}}^b+C_{\mathrm{sc}}^n(f_{\mathrm{fb}}^{\mathrm{sr}}+{\▿}^{\mathrm{sr}})\\ {\stackrel{.}{\mathrm{\ψ}}}_m=({\mathrm{\ψ}}_m-{\mathrm{\ψ}}_a)\×{\widehat{\mathrm{\ω}}}_{\mathrm{nb}}^b+{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{fb}}^b+{\mathrm{\ϵ}}^b\\ {\stackrel{.}{\mathrm{\ψ}}}_a=\mathrm{\η}\end{array}\right.$

根据子惯导加速度计的输出可以得到比力

是从子惯导所在载体坐标系到导航坐标系的方向余弦矩阵，

是干扰加速度，

是子惯导加速度计零偏，是载体坐标系相对导航坐标系的角速度在载体系内的表示，

是干扰角速度，ε^b是子惯导陀螺仪零偏，η为白噪声过程；

4)确定状态向量和量测向量

根据3)中所建立的系统误差模型，选取快速传递对准卡尔曼滤波器的状态向量为：

X＝[δV_x；δV_y；δV_z；ψ_mx；Ψ_my；ψ_mz；ψ_ax；Ψ_ay；Ψ_az]

共九维，分别是三个方向的速度误差，计算姿态误差和真实姿态误差，

速度加角速度匹配时的量测向量为：

Z＝[δV_x；δV_y；δV_z；δW_x；δW_y；δW_z]

分别为三个轴向的速度误差和三个轴向的角速度误差，当x方向的干扰比较剧烈时，去掉受干扰影响剧烈的x轴向的角速度，得到速度加部分角速度匹配快速传递对准量测向量为：

Z_xp＝[δV_x；δV_y；δV_z；δW_y；δW_z]

当然，如果y或z轴向的干扰比较剧烈时，也可以单独去掉y或z轴向的角速度量测。

5)设计快速传递对准卡尔曼滤波器

快速传递对准卡尔曼滤波器的系统方程表示为：

$\stackrel{.}{X}=\mathrm{AX}+\mathrm{\ΓW}$

X为4)确定的状态向量，A为状态转移矩阵，根据3)中的系统误差模型列写，Γ和W分别是系统噪声转移矩阵和系统噪声，

量测方程表示为：

Z＝HX+V

Z即为4)中确定的量测向量，当某个轴向的干扰比较严重时，去掉该轴向的量测信息，得到Z_p，V为量测噪声，量测矩阵H表示为：

H＝[H_v；H_ω]

其中H_v是速度量测矩阵，表示为：

H_v＝[I_3×3，O_3×6]

H_ω是全角速度量测，表示为：

$H_{\mathrm{\ω}}=\left[\begin{array}{c}{0}_{3\×6}\end{array}\begin{array}{ccc}0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m\\ {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& 0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m\\ -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m& 0\end{array}\right].$

2.根据权利要求1所述的速度加部分角速度抗干扰快速传递对准方法，其中，当某个轴向的干扰严重时，去掉该轴向的角速度量测。

3.根据权利要求2所述的速度加部分角速度抗干扰快速传递对准方法，其中，去掉x轴向的角速度量测得到：

$H_{\mathrm{\ωxp}}=\left[\begin{array}{c}{O}_{2\×6}\begin{array}{ccc}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& 0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m\\ -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m& 0\end{array}\end{array}\right]$

去掉y轴向的角速度量测得到：

$H_{\mathrm{\ωyp}}=\left[\begin{array}{c}{O}_{2\×6}\end{array}\begin{array}{ccc}0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m\\ -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m& 0\end{array}\right]$

去掉z轴向的角速度量测得到：

$H_{\mathrm{\ωzp}}=\left[\begin{array}{c}{O}_{2\×6}\end{array},\begin{array}{ccc}0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imy}}^m\\ {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imz}}^m& 0& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{imx}}^m\end{array}\right].$

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