CN106979781B - 基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法 - Google Patents

Abstract

本发明公布了基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，属于惯性导航、传递对准技术领域的应用范畴。本发明根据需求和实际情况建立分布式惯性网络，将多个惯性系统系统配置在载体(如飞行器、舰船等)不同部位，以获得多个惯性节点的信息。通过故障检测与隔离保证惯性器件数据输出的可靠性；根据转移矩阵将所有节点信息转移到某一个子节点处进行数据融合，得到了该子节点处的惯性测量信息。在误差建模的基础上，建立滤波方程进而实现主、子惯导节点之间的传递对准。该方案无需增加外部设备，能够为载体提供有效的冗余惯性信息，为载体设备如雷达跟踪、武器载荷等提供局部测量，保障传递对准精度和可靠性，具有成本低、自主性强等特点。

Description

基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法

技术领域：

本发明涉及一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，其属于惯性导航、传递对准领域。

背景技术：

传递对准即采用主惯导系统提供的参考信息和子惯导系统输出的相应信息进行匹配，从而获取子惯导所需的初始姿态信息，实现子惯导系统的初始初始对准。它是新一代快速反应、机动发射武器系统的关键技术，可以极大的提高武器系统的反应速度和防区外攻击能力。但是由于载体发生挠曲变形和子惯导安装误差的存在，动基座传递对准的性能和品质会受到很大影响。

近年来，机上高速数据通讯网络使机载电子设备分布集成结构引入到现代战机系统。再加上现代作战飞行器对惯性信息更强的依赖和更高可靠性需求促成了惯性网络系统的研究和发展。为了确保作战飞行器安全飞行和顺利完成指定任务需要载体多个位置如飞行器重心、飞行器前身、机载武器和瞄准设备等的可靠的惯导信息。网络化作为惯性技术的新型应用，极具发展和应用的前景。美国科学家Kelly首次提出了在航空电子设备中采用惯性网络的概念，采用差分惯性滤波器来估计战机变形，随后美国军方莱特实验室资助建立了改进型惯性网络。孙昌跃在传递对准发展趋势中明确提出构建惯性网络的思想，借助计算机通信和数据处理能力，采用先进惯性导航器件误差估计和补偿技术确保各个惯导系统提供准确实时的惯性信息，以解决结构挠曲变形和振动的不利影响。并指出低成本惯性器件的应用和先进信息融合技术开发与使用为该种网络的实现提供可能。

目前，主流的传递对准理论研究主要通过改进主子惯导的匹配参数和对挠曲误差、杆臂误差进行建模来实现对准精度的提高。对于惯性传感器网络概念的明确阐述和相关算法研究，在舰船变形测量和组合导航的研究中采用类似技术，但对利用分布式惯性传感器网络的进行传递对准还鲜有研究。考虑到以上情况，将基于分布式惯性网络研究传递对准理论以进一步提高对准的精度和快速性。

发明内容：

本发明是为了解决上述现有技术存在的问题而提供一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，克服主子惯导系统传递对准精度不足的问题，利用载体不同位置配置的惯性导航系统构建分布式惯性网络。

本发明所采用的技术方案有：一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，包括如下步骤：

第一步：构建分布式惯性网络，分布式惯性网络由主惯性节点以及若干个子惯性节点构成，将多个惯性节点配置在载体的不同部位构成分布式惯性网络；

第二步：将第一步构建的所有惯性节点量测信息由转移矩阵转换到某一个子惯性节点处，利用所有冗余惯性量测信息，采用广义似然比方法对惯性网络中的各个惯性节点进行故障检测与隔离；

第三步：根据第二步得到某一个子惯性节点处的有效冗余惯性量测信息，进行数据融合以得到该子惯性节点的量测信息，提高子惯性节点的量测精度；

第四步：利用主惯性节点和经过第二步、第三部故障检测和数据融合后的任意子惯性节点的信息，建立滤波方程从而实现主子惯导的传递对准；

第五步：将第四步滤波后得到的参数对子惯性节点的失准角误差以及安装误差角进行校正，从而修正了第二步测量得到的转移矩阵。

本发明具有如下有益效果：

(1)本发明基于载体(如飞行器、舰船等)配置的多个惯性测量单元，构成分布式惯性网络，利用各个惯性节点获取得到的惯性量测信息进行故障检测和数据融合，充分利用了惯性网络的优势，实现信息共享，不仅能够提高主子惯导传递对准的精度，还能提供用于局部惯性信息，从而进一步提高对准性能和容错水平；

(2)本发明中不需要增加额外设备，具有使用成本低、自主性强等特点，是一种较好的利用惯性网络进行传递对准的方法。

附图说明：

图1为本发明基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法结构框图。

图2是分布式惯性网络组成示意图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

本发明基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法结构框图如图1所示，其具体步骤如下：

第一步：构建分布式惯性网络，将多个惯性系统配置在载体(如飞行器、舰船等)不同部位，主惯导系统配置在重心cg处。如图2所示，以飞机为例，在其载体上的不同部位配置6个不同精度的惯导系统，并将每个惯导系统看作一个节点，分别命名为I,J,K,L,M,N。采集每个惯性节点输出的惯性器件数据。陀螺和加速度计的输出分别为

记任一节点t的惯性器件输出为：

各惯性节点间的初始转移矩阵可以在装订之前事先进行测量确定。根据转移矩阵得到惯性网络器件输出在节点I坐标系下对应的惯性器件输出，采用全局最优估计实现节点I处的信息融合及状态估计。假设节点间的转移矩阵为T，例如从节点J转移到节点I的转移矩阵记为

节点间的状态转换关系可以表示如下：

上式中，

表示经过转移矩阵

节点J在I节点坐标系下对应的惯性器件输出。同理，还可以得到节点K,L,M,N在节点I坐标系下对应的惯性器件输出

第二步：将第一步构建的所有惯性节点量测信息(包括主、子惯性节点的全部量测信息)由转移矩阵转换到某一个子惯性节点处，利用所有冗余惯性量测信息，采用广义似然比方法对惯性网络中的各个惯性节点进行故障检测与隔离；

假定余度传感器的配置有m个传感器，其量测方程中仅含噪声干扰作用，即

Z_imu＝H_imuX_ins+ε (3)

式中，X_ins∈Rⁿ为待测的导航状态(加速度或角速率)；Z_imu∈R^m为m个传感器的量测值，并且m≥n，H_imu为传感器配置的几何矩阵，ε为高斯白噪声。

定义如下奇偶方程：

p＝V_imuZ_imu (4)

式中，p为奇偶向量，V_imu为待定的行满秩矩阵。显然，p＝V_imuH_imuX+Vε,为使其独立于待测状态X而仅与噪声或可能的故障有关，应使：

V_imuH_imu＝0 (5)

根据广义似然比监测的故障检测及隔离方法，奇偶向量p在无故障假设H₀及有故障假设H₁情况下的统计特性为：

为确定假设的合理性，定义如下对数似然比：

式中，p_r(·/·)表示正态条件概率密度函数，由式(6)可以得到：

式中，μ是未知向量，由式(8)可得其极大似然估计为：

因此，式(8)可得

故障检测函数DF_D可以定义为

DF_D＝p^T(V_imuV_imu ^T)^-1p (11)

故则障检测准则为：

故障判决函数

为：

式中，v_j表示矩阵V_imu的第j列。若

则表明第k个传感器极有可能发生故障。

第三步：根据第二步得到某一个惯性子节点处的有效冗余惯性量测信息，进行数据融合以得到该子惯性节点的量测信息，从而提高了子惯性节点的量测精度。

首先考虑两个节点的情况。将节点I处的节点惯性器件输出

和J在节点I坐标系下对应的惯性器件输出

考虑为局部状态估计。相应的估计误差方差阵为P₁、P₂。考虑融合后的全局状态估计

为局部状态估计的线性组合，即：

式中，W₁和W₂为待定的加权阵。

全局状态估计应该满足无偏估计和误差协方差阵最小两个条件。即：

式中，

为真实状态。由此可得：

即：

由于

均为最优无偏估计，因此有

1-W₁-W₂＝0 (18)

将式(18)带入式(14)得：

那么，

因此，

式中，

为了使

为最小，选择合适的W₂就等价于使

为最小。由式(20)可得

由此求出：

W₂＝P₁(P₁+P₂)^-1 (23)

带入式(19)和式(21)得

利用数学归纳法将该结果推广到有6个节点的情况。将节点I处的节点惯性器件输出

和节点J,K,L,M,N在节点I坐标系下对应的惯性器件输出

考虑为局部状态估计。相应的估计误差方差阵为P₁、P₂、P₃、P₄、P₅、P₆。则全局最优估计可表示为：

式中，

因此，利用惯性网络中所有节点的惯性器件输出即可得到节点I处融合后的惯性器件状态估计。

第四步：利用主惯性参考节点和经过第二步、第三部故障检测和数据融合后的任意子惯性节点的信息，建立滤波方程从而实现主子惯导的传递对准。

根据融合后的惯性器件状态估计

利用惯性导航系统解算模型，求解得到该节点处的子惯性导航系统的姿态、速度和位置。由机体坐标系到导航坐标系的姿态转移矩阵可以用欧拉角法求解。

当载体坐标系绕天向轴、东向轴、北向轴分别转过-ψ、θ、γ时，由导航坐标系到载体坐标系的变换矩阵

为：

在捷联惯性导航系统中，陀螺仪实际输出为

即安装在机体系的陀螺仪相对于惯性空间的角速率在机体系上的投影。

的表达式为：

式中，

为b系(机体坐标系)相对于n系(导航坐标系)的角速度在机体坐标系轴向的分量构成的列矢量。

是转移矩阵。

是地球角速率在地理坐标系上的投影，

是由于载体在地球圆表面运动后的角速率。

和姿态角速率的关系如下：

因此，可以得到欧拉角微分方程：

利用第三步得到了融合后的陀螺仪状态估计

可以直接求解θ、γ、ψ这三个欧拉角后即获得更新后的转移矩阵。

在捷联惯性导航系统中，加速度计实际输出为

由比力的转换关系得：

由比力方程可知：

载体在地理系中的速度微分方程为：

式中，L是当地的纬度，R_n为地球子午面内的曲率半径，R_m为垂直于子午面的法线平面内的曲率半径，由上式可求得载体在地理坐标系中的东向、北向和地向速度V_e,V_n,V_d。

由载体在导航坐标系的速度与载体位置的关系，考虑地球曲率的影响，可以得到纬度、经度和高度的微分方程：

式中，L、λ、h分别为载体的经度、纬度和高度。利用第二步得到了融合后的加速度计状态估计

可以进一步求解惯性导航系统输出的位置、速度信息。

因此，利用节点I处融合后的惯性器件状态估计

可以根据上述公式求解该节点处的子惯性导航系统的姿态、速度和位置。主惯导系统配置在飞机重心cg处，也可以根据上述公式求解主惯导系统的姿态、速度和位置。

第五步：将第四步滤波后得到的参数对子惯性节点的失准角误差以及安装误差角进行校正，从而修正了第二步测量得到的转移矩阵。通过这样的过程可以提高传递对准的精度和可靠性。

根据主惯导系统的导航解算结果和子惯性导航系统的导航解算结果，选取合适的状态量。此处考虑采用速度+加速度匹配传递对准，状态方程和量测方程为：

式中：X(t)为状态向量，F(t)为状态转移矩阵，G(t)为系统噪声系数矩阵，W(t)为系统噪声向量。H(t)为观测向量，V(t)为量测噪声向量。

状态变量取为：

式中，φⁿ为姿态失准角，δVⁿ为速度误差，ε为陀螺仪漂移，

为加速度计零偏，μ为安装误差角。

系统状态矩阵为：

量测量为主、子惯导输出的速度之差与加速度之差。同时，考虑到子惯导加速度计零偏对加速度量测量的影响，取量测矩阵为：

至此，可以通过分布式惯性网络精确估算出主、子惯导之间的失准角误差和安装角误差，从而修正了第一步测量得到的转移矩阵。至此，通过这样的过程可以得到一种高精度的传递对准方法。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，其特征在于：包括如下步骤

第一步：构建分布式惯性网络，分布式惯性网络由主惯性节点以及若干个子惯性节点构成，将多个惯性节点配置在载体的不同部位构成分布式惯性网络；

在飞机载体上的不同部位配置6个不同精度的惯导系统，并将每个惯导系统看作一个节点，分别命名为I,J,K,L,M,N，采集每个惯性节点输出的惯性器件数据，陀螺和加速度计的输出分别为

记任一节点t的惯性器件输出为：

根据转移矩阵得到惯性网络器件输出在节点I坐标系下对应的惯性器件输出，采用全局最优估计实现节点I处的信息融合及状态估计，假设节点间的转移矩阵为T，从节点J转移到节点I的转移矩阵记为

节点间的状态转换关系可以表示如下：

上式中，

表示经过转移矩阵

节点J在I节点坐标系下对应的惯性器件输出，同理，得到节点K,L,M,N在节点I坐标系下对应的惯性器件输出

第二步：将第一步构建的所有惯性节点量测信息由转移矩阵转换到某一个子惯性节点处，利用所有冗余惯性量测信息，采用广义似然比方法对惯性网络中的各个惯性节点进行故障检测与隔离；

假定余度传感器的配置有m个传感器，其量测方程中仅含噪声干扰作用，即

Z_imu＝H_imuX_ins+ε (3)

式中，X_ins∈Rⁿ为待测的导航状态；Z_imu∈R^m为m个传感器的量测值，并且m≥n，H_imu为传感器配置的几何矩阵，ε为高斯白噪声，根据广义似然比监测的故障检测及隔离方法，奇偶向量p在无故障假设H₀及有故障假设H₁情况下的统计特性为：

第三步：根据第二步得到某一个子惯性节点处的有效冗余惯性量测信息，进行数据融合以得到该子惯性节点的量测信息，提高子惯性节点的量测精度；

利用数学归纳法推广到有6个节点的情况，将节点I处的节点惯性器件输出

和节点J,K,L,M,N在节点I坐标系下对应的惯性器件输出

考虑为局部状态估计，相应的估计误差方差阵为P₁、P₂、P₃、P₄、P₅、P₆，则全局最优估计可表示为：

式中，

因此，利用惯性网络中所有节点的惯性器件输出即可得到节点I处融合后的惯性器件状态估计；

第四步：利用主惯性节点和经过第二步、第三部故障检测和数据融合后的任意子惯性节点的信息，建立滤波方程从而实现主子惯导的传递对准；

利用节点I处融合后的惯性器件状态估计：

求解该节点处的子惯性导航系统的姿态、速度和位置，主惯导系统配置在飞机重心cg处，根据惯性导航算法求解主惯导系统的姿态、速度和位置；

第五步：将第四步滤波后得到的参数对子惯性节点的失准角误差以及安装误差角进行校正，从而修正了第二步测量得到的转移矩阵；

根据主惯导系统的导航解算结果和子惯性导航系统的导航解算结果，采用速度+加速度匹配传递对准，量测量为主、子惯导输出的速度之差与加速度之差，同时，考虑到子惯导加速度计零偏对加速度量测量的影响，量测矩阵为：

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