CN104880191A - 一种基于太阳矢量的偏振辅助导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于太阳矢量的偏振辅助导航方法，首先利用载体上携带的偏振传感器阵列得到模块坐标系下的单位太阳矢量S^m，然后根据天文年历值，依据载体所在的地理位置及时间信息计算出地理坐标系下单位太阳矢量S^t。最后利用得到的不同坐标系下的单位太阳矢量建立偏振导航线性模型，通过卡尔曼滤波器对导航参数进行估计。该方法利用大气偏振模式得到太阳矢量进行辅助导航，精度高，不受外界其他干扰，能够实现无源、无辐射、全自主导航。

Description

一种基于太阳矢量的偏振辅助导航方法

技术领域

本发明涉及一种基于太阳矢量的偏振辅助导航方法，属于组合导航领域。

背景技术

阳光在进入大气层之后，受到大气分子的散射作用产生了不同的偏振状态。1871年英国著名物理学家瑞利提出了瑞利散射定律，揭示了光线散射特性，随后人们基于瑞利散射定律获得了全空域大气偏振分布模式。大气偏振分布模式相对稳定，其中蕴涵着丰富的导航信息，自然界中很多生物都能够利用天空偏振光进行导航或辅助导航。偏振导航机制是一种非常有效的导航手段，具有无源、无辐射、隐蔽性好等特点，能够为复杂环境下的导航任务提供新的解决途径，如火星表面探测、火星着陆等，如何能像其它生物一样完美利用偏振光实现精确导航，是21世纪导航技术发展的一个新方向。

传统偏振辅助导航仅利用偏振传感器提供的航向信息进行姿态信息的修正，未能充分利用大气中的偏振信息。现有偏振导航定位方法多采用基于偏振分布模式匹配方法，受外界环境气象影响较大。一种SINS/GPS/偏振光组合导航系统建模及动基座初始对准方法，专利号：201310069511.4，仅利用偏振传感器输出的偏振方位角信息建立量测方程，未充分利用大气偏振信息，且建立非线性模型，在解算难度大，计算量大。一种基于天空偏振光分布模式的导航定位方法，专利号：201410012966.7，提出一种基于偏振分布模式的导航定位方法，利用测试的全天空分布模式与建立的模型进行数据匹配，但建立天空偏振光分布模式受外界环境影响大，且不同地区数据库不全，匹配数据量大，在线计算存在困难。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供基于太阳矢量的偏振辅助组合导航方法，利用载体上携带的偏振传感器得到模块坐标系下的单位太阳矢量S^m，然后根据天文年历值，依据载体所在的地理位置及时间信息计算出地理坐标系下单位太阳矢量S^t。最后利用得到的不同坐标系下的单位太阳矢量建立偏振导航线性模型，通过卡尔曼滤波器对导航参数进行估计。

本发明的技术解决方案为：一种基于太阳矢量的偏振辅助导航方法，其实现步骤如下：

(1)利用主偏振传感器获取偏振方位角，即可获得传感器模块下的方位角然后利用三传感器测量天空中三个观测点，利用三个观测点的偏振信息即可获得太阳高度角进而得到模块坐标系下单位太阳矢量S^m；

(2)利用天文年历根据载体所在的地理位置信息和时间信息确定太阳矢量方向在地理系下的方位角和高度角进而得到地理系下单位太阳矢量S^t；

(3)利用偏振光观测姿态误差，计算出太阳矢量在地理坐标系下投影通过惯性器件得到载体状态方程，偏振观测得到载体观测方程，建立偏振导航线性模型；

(4)利用步骤(3)得到的线性模型，通过卡尔曼滤波器对导航参数进行估计。

所述步骤(1)具体实现如下：

利用主偏振传感器获取偏振方位角则单位太阳矢量在模块坐标系下的方位角可表示为：

利用三传感器获取散射角θ，则单位太阳矢量在模块坐标系下的方位角可表示为：

$h_s^m=\mathrm{\π}/2-\mathrm{\θ}$

模块坐标系下单位太阳矢量可表示为：

所述步骤(2)利用载体位置信息和时间信息根据天文年历计算出地理系下的单位太阳矢量，具体实现如下：

根据天文年历，地理系下太阳高度角可由下式计算得到：

$\sin h_s^t=\sin L\sin \mathrm{\δ}+\cos L\cos \mathrm{\δ}\cos \mathrm{\Ω}$

其中，为地理系下太阳高度角，L为地理纬度，δ为太阳赤纬，Ω为太阳时角；

地理系下太阳方位角可由以下公式计算得到：

$\sin A_s^t=\frac{\cos \mathrm{\δ}}{\cos h_s^t}\sin \mathrm{\Ω}$ 或

$\cos A_s^t=\frac{\sin h_s^t\sin L-\sin \mathrm{\δ}}{\cos h_s^t\cos L}$

其中，正南方向为0，向西偏为正，向东偏为负；

则地理系下的单位太阳矢量可表示为：

$\begin{array}{c}{S}^t={\left[\begin{array}{ccc}\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+A_s^t)\cos h_s^t& -\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}+A_s^t)\cos h_s^t& \sin h_s^t\end{array}\right]}^T\\ ={\left[\begin{array}{ccc}-\sin A_s^t\cos h_s^t& -\cos A_s^t\cos h_s^t& \sin h_s^t\end{array}\right]}^T\end{array}$

所述步骤(3)所建立的偏振线性模型具体实现如下：

由于姿态误差的存在，载体系和地理系之间存在一个坐标变换阵，由平台误差角φ＝[φ_x φ_y φ_z]^T引起。

$C_b^t=(I-{\mathrm{\φ}}^{\×})C_b^{t^{\′}}=(I-{\mathrm{\φ}}^{\×}){\tilde{C}}_b^t$

其中，为单位阵，是的名义值，为姿态转移矩阵， ${\mathrm{\φ}}^{\×}=\left[\begin{array}{ccc}0& -{\mathrm{\φ}}_z& {\mathrm{\φ}}_y\\ {\mathrm{\φ}}_z& 0& -{\mathrm{\φ}}_x\\ -{\mathrm{\φ}}_y& {\mathrm{\φ}}_x& 0\end{array}\right]$

$\begin{array}{c}{S}^t=C_b^t{C}_m^b{S}^m=(I-{\mathrm{\φ}}^{\×}){\tilde{C}}_b^t{C}_m^b{s}^m={\tilde{C}}_b^t{C}_m^b{s}^m-{\mathrm{\φ}}^{\×}{\tilde{C}}_b^t{C}_m^b{s}^m\\ ={\tilde{s}}^t-{\mathrm{\φ}}^{\×}{\tilde{s}}^t\end{array}$

由得到的S^t和S^m可以建立线性量测模型，即：

其中为载体姿态矩阵的名义值。

所述的步骤(4)采用卡尔曼滤波器，以SINS误差方程作为状态方程，以SINS和GPS提供的速度位置信息作为量测量，同时以偏振模型和天文年历得到的太阳矢量信息作为另一个量测量，通过组合导航滤波器得到载体的导航参数估计值。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)本发明提出了一种基于太阳矢量的偏振辅助导航方法，通过偏振传感器得到模块系下太阳矢量，结合地理系下太阳矢量，建立偏振辅助导航线性模型，成功实现导航解算，可以成功的实现三维导航，为载体提供快速、精确的导航信息，与惯导结合，实现对导航信息的修正，提高载体的导航精度。

(2)本发明采用的偏振传感器为自主导航传感器，不受外界干扰，可以在复杂环境下实现无源、无辐射导航工作，且误差不随时间的积累，在应用过程中具有隐蔽性和自主性。

(3)本发明提出的基于太阳矢量的偏振辅助导航方法建立的偏振导航模型为线性模型，具有较低的算法复杂度和解算度，可以有效的减小数据的计算量，实现在线快速导航。

附图说明

图1为本发明的设计流程图；

图2为本发明涉及模块系下单位太阳矢量S^m；

图3为本发明涉及当地地理坐标系下单位太阳矢量S^t。

具体实施方式

如图1所示，本发明的具体实现步骤如下：

(1)利用主偏振传感器获取偏振方位角，即可获得传感器模块下的方位角然后利用三传感器测量天空中三个观测点，利用三个观测点的偏振信息即可获得太阳高度角进而得到模块坐标系下单位太阳矢量S^m；

(2)利用天文年历根据载体所在的地理位置信息和时间信息确定太阳矢量方向在地理系下的方位角和高度角进而得到地理系下单位太阳矢量S^t；

(3)利用偏振光观测姿态误差，计算出太阳矢量在地理坐标系下投影通过惯性器件得到载体状态方程，偏振观测得到载体观测方程，建立偏振导航线性模型；

(4)利用步骤(3)得到的线性模型，通过卡尔曼滤波器对导航参数进行估计。

所述步骤(1)具体实现如下：在图2所示的偏振传感器安装在载体上，以偏振传感器为基准建立模块坐标系M，模块坐标系x轴沿载体横轴指向右侧，y轴沿载体纵轴指向载体前方，z轴沿载体竖轴指向载体上方，S^m为模块坐标系下单位太阳矢量，为模块坐标系下太阳方位角，为偏振方位角。利用主偏振传感器获取偏振方位角则单位太阳矢量在模块坐标系下的方位角可表示为：

利用传感器阵列获取散射角θ，则单位太阳矢量在模块坐标系下的方位角可表示为：

$h_s^m=\mathrm{\π}/2-\mathrm{\θ}$

模块坐标系下单位太阳矢量可表示为：

所述步骤(2)利用载体位置信息和时间信息根据天文年历计算出地理系下的单位太阳矢量，具体实现如下：

如图3所示，以载体所在位置为坐标原点，并以O点为球心构造单位天球，太阳矢量方向与单位天球的交点为S，由O点指向S点的向量即为地理系下的单位太阳矢量S^t。根据天文年历，地理系下太阳高度角可由下式计算得到：

$\sin h_s^t=\sin L\sin \mathrm{\δ}+\cos L\cos \mathrm{\δ}\cos \mathrm{\Ω}$

其中，为地理系下太阳高度角，L为地理纬度，δ为太阳赤纬，Ω为太阳时角；

地理系下太阳方位角可由以下公式计算得到：

$\sin A_s^t=\frac{\cos \mathrm{\δ}}{\cos h_s^t}\sin \mathrm{\Ω}$ 或

$\cos A_s^t=\frac{\sin h_s^t\sin L-\sin \mathrm{\δ}}{\cos h_s^t\cos L}$

其中，正南方向为0，向西偏为正，向东偏为负；

则地理系下的单位太阳矢量可表示为：

$\begin{array}{c}{S}^t={\left[\begin{array}{ccc}\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+A_s^t)\cos h_s^t& -\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}+A_s^t)\cos h_s^t& \sin h_s^t\end{array}\right]}^T\\ ={\left[\begin{array}{ccc}-\sin A_s^t\cos h_s^t& -\cos A_s^t\cos h_s^t& \sin h_s^t\end{array}\right]}^T\end{array}$

所述步骤(3)利用坐标转换所建立的偏振线性模型具体实现如下：

由于姿态误差的存在，载体系和地理系之间存在一个坐标变换阵，由平台误差角φ＝[φ_x φ_y φ_z]^T引起。

$C_b^t=(I-{\mathrm{\φ}}^{\×})C_b^{t^{\′}}=(I-{\mathrm{\φ}}^{\×}){\tilde{C}}_b^t$

其中，为单位阵，是的名义值，为地理系和载体系的姿态转移矩阵，

${\mathrm{\φ}}^{\×}=\left[\begin{array}{ccc}0& -{\mathrm{\φ}}_z& {\mathrm{\φ}}_y\\ {\mathrm{\φ}}_z& 0& -{\mathrm{\φ}}_x\\ -{\mathrm{\φ}}_y& {\mathrm{\φ}}_x& 0\end{array}\right]$

$\begin{array}{c}{S}^t=C_b^t{C}_m^b{S}^m=(I-{\mathrm{\φ}}^{\×}){\tilde{C}}_b^t{C}_m^b{s}^m={\tilde{C}}_b^t{C}_m^b{s}^m-{\mathrm{\φ}}^{\×}{\tilde{C}}_b^t{C}_m^b{s}^m\\ ={\tilde{s}}^t-{\mathrm{\φ}}^{\×}{\tilde{s}}^t\end{array}$

由得到的S^t和S^m可以建立线性量测模型，即：

所述的步骤(4)采用卡尔曼滤波器，以SINS误差方程作为状态方程，以SINS和GPS提供的速度位置信息作为量测量，同时以偏振模型和天文年历得到的太阳矢量信息作为另一个量测量，通过组合导航滤波器得到载体的导航参数估计值。

状态方程为：

$\stackrel{\·}{X}\left(t\right)=F\left(t\right)X\left(t\right)+G\left(t\right)W\left(t\right)$

其中 $X={\left[\begin{array}{ccccccccccccccc}{\mathrm{\φ}}_E& {\mathrm{\φ}}_N& {\mathrm{\φ}}_U& {\mathrm{\δV}}_E& {\mathrm{\δV}}_N& {\mathrm{\δV}}_U& \mathrm{\δL}& \mathrm{\δ\λ}& \mathrm{\δh}& {\mathrm{\ϵ}}_x& {\mathrm{\ϵ}}_y& {\mathrm{\ϵ}}_z& {\▿}_x& {\▿}_y& {\▿}_z\end{array}\right]}^T,$ F(t)为状态转移矩阵，G(t)为噪声转移矩阵，W(t)为系统干扰。

量测方程为：

$Z\left(t\right)=\left[\begin{array}{c}{H}_v\left(t\right)\\ H_p\left(t\right)\\ H_s\left(t\right)\end{array}\right]X\left(t\right)+\left[\begin{array}{c}{V}_v\left(t\right)\\ V_p\left(t\right)\\ V_s\left(t\right)\end{array}\right]$

其中Z(t)为量测向量，H_v(t)为速度量测矩阵，H_p(t)为位置量测矩阵，H_s(t)为姿态量测矩阵，V_v(t)为速度误差，V_p(t)为位置误差，V_s(t)为姿态误差。

采用卡尔曼滤波方法对所述的偏振辅助导航状态方程和量测方程进行滤波处理，得到载体的速度、位置和姿态的估计值，即得到所述载体的导航信息。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

Claims (4)

1.一种基于太阳矢量的偏振辅助导航方法，其特征在于，实现步骤如下：

(1)利用偏振传感器阵列主偏振传感器获取偏振方位角，即可获得传感器模块下的方位角然后利用偏振传感器阵列测量天空中三个观测点，利用三个观测点的偏振信息即可获得太阳高度角进而得到模块坐标系下单位太阳矢量S^m；

(2)利用天文年历根据载体所在的地理位置信息和时间信息确定太阳矢量方向在地理系下的方位角和高度角进而得到地理系下单位太阳矢量S^t；

(3)利用偏振光观测姿态误差，计算出太阳矢量在地理坐标系下投影通过惯性器件得到载体状态方程，偏振观测得到载体观测方程，建立偏振导航线性模型；

(4)利用步骤(3)得到的线性模型，采用卡尔曼滤波器得到载体位置、姿态、速度及惯性器件误差的估计值。

2.根据权利要求1所述的基于太阳矢量的偏振辅助导航方法，其特征在于：所述步骤(1)具体实现如下：

利用主偏振传感器获取偏振方位角则单位太阳矢量在模块坐标系下的方位角可表示为：

利用偏振传感器阵列获取散射角θ，则单位太阳矢量在模块坐标系下的方位角可表示为：

$h_s^m=\mathrm{\π}/2-\mathrm{\θ}$

模块坐标系下单位太阳矢量可表示为：

3.根据权利要求1所述的基于太阳矢量的偏振辅助导航方法，其特征在于：所述步骤(2)利用载体位置信息和时间信息根据天文年历计算出地理系下的单位太阳矢量，具体实现如下：

根据天文年历，地理系下太阳高度角可由下式计算得到：

${\sinh }_s^t=\sin L\sin \mathrm{\δ}+\cos L\cos \mathrm{\δ}\cos \mathrm{\Ω}$

其中，为地理系下太阳高度角，L为地理纬度，δ为太阳赤纬，Ω为太阳时角；

地理系下太阳方位角可由以下公式计算得到：

$\sin A_s^t=\frac{\cos \mathrm{\δ}}{\cos h_s^t}\sin \mathrm{\Ω}$ 或

$\cos A_s^t=\frac{\sin h_s^t\sin L-\sin \mathrm{\δ}}{\cos h_s^t\cos L}$

其中，正南方向为0，向西偏为正，向东偏为负；

则地理系下的单位太阳矢量可表示为：

$\begin{array}{c}{S}^t={\left[\begin{array}{ccc}\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+A_s^t)\cos h_s^t& -\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}+A_s^t)\cos h_s^t& \sin h_s^t\end{array}\right]}^T\\ ={\left[\begin{array}{ccc}-\sin A_s^t\cos h_s^t& -\cos A_s^t\cos h_s^t& \sin h_s^t\end{array}\right]}^T\end{array}.$

4.根据权利要求1所述的基于太阳矢量的偏振辅助导航方法，其特征在于：所述步骤(3)所建立的偏振线性模型具体实现如下：

由于姿态误差的存在，载体坐标系和地理系之间存在一个坐标变换阵，由平台误差角φ＝[φ_x φ_y φ_z]^T引起，φ_x,φ_y,φ_z分别为x轴，y轴，z轴的平台误差角；

由S^t和S^m可以建立线性量测模型，即：

其中为载体姿态矩阵的名义值。