CN110553642B - 一种提高惯性制导精度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种提高惯性制导精度的方法：(1)、根据惯性制导遥外测观测量以及飞行环境函数，构建制导工具误差模型，所述的制导工具误差模型满足线性关系；(2)对所述的制导工具误差模型进行处理，确定多维观测量最小二乘法递推公式；(3)进行递推初始化，即设置(m+1)×(m+1)维信息逆矩阵P(n)的初值以及(m+1)×1维参数
Figure DDA0002145925980000011
的初值，所述参数
Figure DDA0002145925980000012
为制导工具误差模型中的工具误差系数；(4)实时根据当前的惯性制导遥外测观测量y结合所述的递推公式，确定每个递推时刻对应的工具误差系数，利用该工具误差系数对惯性制导遥外测观测量进行补偿。

Description

一种提高惯性制导精度的方法
技术领域
本发明涉及一种提高惯性制导精度的方法，属于惯性导航技术领域。
背景技术
当前航天飞行器的惯性导航主要采用陀螺仪和加速度计构成的捷联系统或平台系统。在实弹飞行前，需要在地面对陀螺仪和加速度计的误差系数进行标定，根据标定的结果通过误差补偿可有效提高惯性导航的使用精度。目前，经过地面标定的惯性器件，在实际飞行导航试验中，根据遥测数据计算的速度和位置的理论值仍与外测获得的真实飞行速度和位置值之间存在较大的偏差，出现所谓的“天地不一致”的情况。经分析，出现“天地不一致”的原因是地面标定方法和数据处理方法的精度不足，造成实际飞行过程中误差积累，导致飞行精度变差，因此需要对地面标定时的误差模型和数据处理方法进行修正。
目前常用的处理方式为采用最小二乘法进行参数辨识，其中离线辨识过程优点是一次计算就可得到，但缺点是计算量大。为减小计算量，可采用递推最小二乘法，当现有递推最小二乘法，在每次递推时只能取下一时刻的一个观测量yn+1，这就限制了最小二乘递推的实时性。比如，在一个采样周期内同时有3个观测量，则需要重复计算3次，耗时长，满足不了实时性的要求。
发明内容
本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种可满足观测量维数变化时的递推情况，解决了实时性的问题提高了惯性制导精度。
本发明的技术方案是：一种提高惯性制导精度的方法，包括如下步骤：
(1)、根据惯性制导遥外测观测量以及飞行环境函数，构建制导工具误差模型，所述的制导工具误差模型满足线性关系；
(2)对所述的制导工具误差模型进行处理，确定多维观测量最小二乘法递推公式；
(3)进行递推初始化，即设置(m+1)×(m+1)维信息逆矩阵P(n)的初值以及(m+1)×1维参数
Figure BDA0002145925960000021
的初值，所述参数
Figure BDA0002145925960000022
为制导工具误差模型中的工具误差系数；
(4)实时根据当前的惯性制导遥外测观测量y结合所述的递推公式，确定每个递推时刻对应的工具误差系数，利用该工具误差系数对惯性制导遥外测观测量进行补偿。
优选的，所述步骤(1)中的制导工具误差模型
Figure BDA0002145925960000023
式中，
Figure BDA0002145925960000024
为k×(m+1)维飞行环境函数矩阵。
优选的，所述的制导工具误差模型包括由陀螺误差和加速度计误差组成的遥外测速度误差模型或者遥外测位置误差模型。
优选的，所述步骤(2)的递推公式如下：
Figure BDA0002145925960000025
Figure BDA0002145925960000026
Figure BDA0002145925960000027
其中，yn+1为n+1递推时刻的k维观测量，
Figure BDA0002145925960000028
为飞行环境函数矩阵，Ik为k维单位阵。
优选的，所述步骤(3)中的初始化为P(n)＝P(0)，
Figure BDA0002145925960000029
优选的，所述的观测量的维度大于1。
优选的，所述步骤(4)中的补偿为直接对遥外测观测量进行修正，公式为
Figure BDA00021459259600000210
优选的，所述步骤(4)中的补偿为在每个递推时刻，利用确定的工具误差系数对工具误差的装订值进行修正，进而实现对惯性制导遥外测观测量的补偿。
优选的，在每个递推时刻确定工具误差系数前，判断当前的惯性制导遥外测观测量是否异常，若无异常，则继续处理，否则，则用前一递推时刻的遥外测观测量代替当前递推的遥外测观测量执行后续处理。
优选的，在每个递推时刻确定工具误差系数前，判断当前的惯性制导遥外测观测量是否异常，若无异常，则继续后续处理，否则，则进一步判断发生异常的数据所处的维度，在当前递推时刻将该维度的相关递推从步骤(2)中的递推公式中隔离，其余维度继续后续处理。
本发明与现有技术相比具有如下有益效果：
(1)、本发明给出了一种提高惯性制导精度的方法通过多维观测量递推最小二乘法，克服了传统的递推最小二乘法只能处理一维观测量的缺点，提高了在一个采样周期内的递推效率，并简化了递推算法，提高了数据处理的实时性。
(2)、本发明方法不要求在每个递推周期内的观测量维数固定不变，可根据实际数据情况实时改变观测量的维数，有利于在数据异常情况下的递推容错能力。
(3)、本发明给出了一种多维观测量递推最小二乘法，能够覆盖传统的一维观测量时递推最小二乘法，也就是说，传统的递推最小二乘法是本发明的一种特殊情况，本发明具有更广的应用范围和工程价值。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为一维观测量递推最小二乘法计算结果；
图3为本发明计算结果。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的描述：
一种提高惯性制导精度的方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)根据惯性制导遥外测观测量y以及飞行环境函数u1,u2,…,um，构建制导工具误差模型，所述的制导工具误差模型满足线性关系；
设变量y与m个自变量u1,u2,…,um之间存在相关关系，满足线性方程
Figure BDA0002145925960000041
式中，
Figure BDA0002145925960000042
是与
Figure BDA0002145925960000043
无关的未知参数。
(2)对所述的制导工具误差模型进行处理，确定多维观测量最小二乘法递推公式：
Figure BDA0002145925960000044
Figure BDA0002145925960000045
Figure BDA0002145925960000046
yn+1为n+1递推时刻的k维观测量，
Figure BDA0002145925960000047
为飞行环境函数矩阵，Ik为k维单位阵。
(3)进行递推初始化，即设置(m+1)×(m+1)维信息逆矩阵P(n)的初值以及(m+1)×1维参数
Figure BDA0002145925960000048
的初值，所述参数
Figure BDA0002145925960000049
为制导工具误差模型中的工具误差系数；
给出n＝0时的递推初值，包括：(m+1)×(m+1)维信息逆矩阵初值P(n)＝P(0)和(m+1)×1维参数
Figure BDA00021459259600000410
的初值
Figure BDA00021459259600000411
(4)实时根据当前的惯性制导遥外测观测量y结合所述的递推公式，确定每个递推时刻对应的工具误差系数，利用该工具误差系数对惯性制导遥外测观测量进行补偿。
上述补偿有两种方式，一种为直接对遥外测观测量进行修正，公式为
Figure BDA00021459259600000412
另一种为在每个递推时刻，利用确定的工具误差系数对工具误差的装订值进行修正，进而实现对惯性制导遥外测观测量的补偿。
本发明适用观测量yn+1的维数k≥1，尤其适用于k大于1的情况。
本发明方法不要求在每个递推周期内的观测量维数固定不变，可根据实际数据情况实时改变观测量的维数，有利于在数据异常情况下的递推容错能力。具体可以在每个递推时刻确定工具误差系数前，判断当前的惯性制导遥外测观测量是否异常，若无异常，则继续处理，否则，则用前一递推时刻的遥外测观测量代替当前递推的遥外测观测量执行后续处理。或者采用下述方式进行处理：
在每个递推时刻确定工具误差系数前，判断当前的惯性制导遥外测观测量是否异常，若无异常，则继续后续处理，否则，则进一步判断发生异常的数据所处的维度，在当前递推时刻将该维度的相关递推从步骤(2)中的递推公式中隔离，其余维度继续后续处理。
实施例1
弹道导弹利用遥外测数据分离工具误差时，由于在每个外测周期有一组数，分别是X、Y、Z轴方向的速度误差δvx、δvy、δvz，采用递推最小二乘法分离误差系数。
首先，确定三个正交方向安装的加速度计误差模型为
Figure BDA0002145925960000051
式中，δfx、δfy、δfz为X、Y、Z轴加速度计的测量误差；k0x、k0y、k0z为X、Y、Z轴加速度计的零偏；δky、kyz为Y、Z轴加速度计的一次项误差系数；ay为Y轴的视加速度。
陀螺仪误差模型为
Figure BDA0002145925960000052
式中，δεx、δεz为X、Z轴陀螺仪的测量误差；DFz为Z轴陀螺仪的零次项漂移；D1x、D1z为X、Z轴陀螺仪的一次项漂移；ax、az为X、Z轴的视加速度。
由此可确定速度误差方程的模型结构为
Figure BDA0002145925960000061
式中，
Figure BDA0002145925960000062
为X轴速度误差的环境函数；
Figure BDA0002145925960000063
为Y轴速度误差的环境函数；
Figure BDA0002145925960000064
为Z轴速度误差的环境函数。
在利用递推最小二乘法分离误差系数时，首先给出初值，设P(0)＝104×I8，以及
Figure BDA0002145925960000065
观测量为遥外测速度误差共有36000组数，每一组数包含X、Y、Z轴的3个速度误差。同时，也有对应的速度环境函数计算值。按照上述方法介绍可以计算出制导工具误差系数，进而对惯性制导遥外测观测量进行补偿。
如果采用传统的一维递推最小二乘法，则需迭代36000×3＝108000次，如附图2所示。图中，左上角图中的“k0x”代表本发明中的“k0x”，右上角图中的“k0y”代表本发明中的“k0y”；右上中图中的“dky”代表本发明中的“δky”，右上中图中的“k0z”代表本发明中的“k0z”，左下中图中的“kyz”代表本发明中的“kyz”，右下中图中的“Dfz”代表本发明中的“DFz”，左下角图中的“D1x”代表本发明中的“D1x”，右下角图中的“D1z”代表本发明中的“D1z”。
但在采用本发明的多维递推最小二乘法后，取k＝3，则只需迭代36000次，如附图3所示。图中，左上角图中的“k0x”代表本发明中的“k0x”，右上角图中的“k0y”代表本发明中的“k0y”；右上中图中的“dky”代表本发明中的“δky”，右上中图中的“k0z”代表本发明中的“k0z”，左下中图中的“kyz”代表本发明中的“kyz”，右下中图中的“Dfz”代表本发明中的“DFz”，左下角图中的“D1x”代表本发明中的“D1x”，右下角图中的“D1z”代表本发明中的“D1z”。
以上所述，仅为本发明一个具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (9)

1.一种提高惯性制导精度的方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)根据惯性制导遥外测观测量以及飞行环境函数，构建制导工具误差模型，所述的制导工具误差模型满足线性关系；
(2)对所述的制导工具误差模型进行处理，确定多维观测量最小二乘法递推公式；所述步骤(2)的递推公式如下：
Figure FDA0002832257660000011
Figure FDA0002832257660000012
Figure FDA0002832257660000013
其中，yn+1为n+1递推时刻的k维观测量，
Figure FDA0002832257660000014
为飞行环境函数矩阵，Ik为k维单位阵；
(3)进行递推初始化，即设置(m+1)×(m+1)维信息逆矩阵P(n)的初值以及(m+1)×1维参数
Figure FDA0002832257660000015
的初值，所述参数
Figure FDA0002832257660000016
为制导工具误差模型中的工具误差系数；
(4)实时根据当前的惯性制导遥外测观测量y结合所述的递推公式，确定每个递推时刻对应的工具误差系数，利用该工具误差系数对惯性制导遥外测观测量进行补偿。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中的制导工具误差模型
Figure FDA0002832257660000017
式中，
Figure FDA0002832257660000018
为k×(m+1)维飞行环境函数矩阵。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述的制导工具误差模型包括由陀螺误差和加速度计误差组成的遥外测速度误差模型或者遥外测位置误差模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(3)中的初始化为P(n)＝P(0)，
Figure FDA0002832257660000019
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的观测量的维度大于1。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(4)中的补偿为直接对遥外测观测量进行修正，公式为
Figure FDA0002832257660000021
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(4)中的补偿为在每个递推时刻，利用确定的工具误差系数对工具误差的装订值进行修正，进而实现对惯性制导遥外测观测量的补偿。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在每个递推时刻确定工具误差系数前，判断当前的惯性制导遥外测观测量是否异常，若无异常，则继续处理，否则，则用前一递推时刻的遥外测观测量代替当前递推的遥外测观测量执行后续处理。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在每个递推时刻确定工具误差系数前，判断当前的惯性制导遥外测观测量是否异常，若无异常，则继续后续处理，否则，则进一步判断发生异常的数据所处的维度，在当前递推时刻将该维度的相关递推从步骤(2)中的递推公式中隔离，其余维度继续后续处理。
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