CN111623771A - 一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法 - Google Patents

一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,涉及偏振组合导航系统技术领域,用于解决现有的偏振组合导航系统抗干扰能力较低的技术问题。本发明所述的基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,包括:以三维姿态失准角,三维陀螺随机漂移,偏振度作为状态量,建立偏振惯导紧组合状态方程;根据载体系下,偏振矢量垂直于太阳矢量及观测矢量的关系,建立偏振角与三维姿态失准角的相关关系;通过偏振传感器模型,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程;采用非线性卡尔曼滤波的滤波方法估计状态量中的三维姿态失准角及偏振度。本发明主要应用于导航系统中。

Description

一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法
技术领域
本发明涉及偏振组合导航系统技术领域,尤其涉及一种基于光强 的偏振惯导紧组合导航方法,能够用于估计GPS(Global Positioning System-全球定位系统)拒止、地磁干扰环境下组合导航系统的航向 与姿态角,提高系统的抗干扰能力与导航精度。
背景技术
自然界中的生物具备出色的自主导航能力,可以利用多器官对外 界信息进行感知和融合。经过研究发现许多生物,例如:沙蚁、蜜蜂、 蝴蝶等均可以利用偏振罗盘和自身的平衡棒来获取航向和姿态信息。 因此,人们研究生物的导航融合机制,发展了基于偏振的自主导航方 法。由于仿生偏振导航具有自主性高、抗干扰能力强、误差不随时间 累积的优点,为GNSS(Global Navigation Satellite System-全球导航 卫星系统)拒止、地磁干扰环境下的自主导航提供了新的解决方案。 近几年受到国内外广泛的关注,如何更好的利用偏振信息与惯导信息 进行融合,得到更高精度的航向与姿态信息成为偏振导航系统的核心 部分。
近几年,基于偏振的组合导航模型成为研究热点,论文“Method andImplementation of a Bioinspired Polarization-Based Attitude and HeadingReference System Aided by Inertial Sensors(基于仿生极化的 惯性传感器姿态航向参考系统的实现与方法)”及专利“一种基于偏 振信息的组合导航方法”(申请号:201611062735.2)均使用偏振传 感器的解算信息即偏振角信息,然后利用偏振矢量与太阳矢量及观测 矢量垂直的关系,建立偏振量测模型。专利“一种基于太阳矢量的偏 振辅助导航方法”(申请号:201510295505.X)利用偏振传感器先解 算出偏振角信息,然后得到偏振矢量,最后利用不同坐标系下的单位 太阳矢量建立偏振导航线性模型。专利“一种基于偏振-地磁矢量紧 组合的导航方法”(申请号:201811336222.5)利用偏振传感器先解 算得到偏振角,然后根据偏振矢量与太阳矢量的垂直关系,提取出载 体系下的太阳矢量,最后建立基于地磁矢量和太阳矢量的组合导航模 型。
上述论文及专利的组合模型中,均未使用偏振传感器的原始光强 信息,都是根据光强信息先解算出偏振角信息,然后利用偏振矢量或 者太阳矢量建立组合导航模型。偏振传感器的噪声经过了多次相加、 相乘等运算,使得噪声类型复杂,难以分析及补偿,并且这种方法至 少需要两组对立通道才能够解算出偏振角信息,对偏振传感器通道数 依赖性较大,降低了系统本身的抗干扰能力。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方 法,用于解决现有的偏振组合导航系统抗干扰能力较低的技术问题。
为达到上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,包括:以三维姿态失 准角ψENU,三维陀螺随机漂移εENU,偏振度d,作为状态量x, x=[ψE ψN ψU εE εN εU d]T,建立偏振惯导紧组合状态方程;其中, 三维姿态失准角、三维陀螺随机漂移的下标E、N、U分别表示东、北、天;
将载体所在的坐标系称为载体系,根据载体系下,偏振矢量Pb垂 直于太阳矢量Sn及观测矢量Ob的关系,建立偏振角φ与三维姿态失准 角ψENU的相关关系;
通过对立通道光强、传感器标定参数、量测噪声建立的偏振传感 器模型,并结合建立的偏振角φ与三维姿态失准角ψENU的相关关 系,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程;
建立完偏振惯导紧组合状态方程,以及基于对立双通道光强的偏 振惯导紧组合量测方程后,采用非线性卡尔曼滤波的滤波方法估计状 态量中的三维姿态失准角及偏振度。
实际应用时,以三维姿态失准角ψENU,三维陀螺随机漂移 εENU,偏振度d,作为状态量x,x=[ψE ψN ψU εE εN εU d]T,建 立偏振惯导紧组合状态方程,具体包括:
Figure BDA0002528719580000031
Figure BDA0002528719580000032
其中,A是状态转移矩阵,w是系统状态噪声,
Figure BDA0002528719580000033
是地理系相 对于惯性系在地理系下表示的角速度,
Figure BDA0002528719580000034
Figure BDA0002528719580000035
的反对称阵,
Figure BDA0002528719580000036
是 上一时刻估计的姿态转换矩阵。
进一步地,根据载体系下,偏振矢量Pb垂直于太阳矢量Sn及观 测矢量Ob的关系,建立偏振角φ与三维姿态失准角ψENU的相关关 系,具体包括:
由于Pb垂直于Sn与Ob构成的散射平面,因此:
Figure BDA0002528719580000041
其中,ψ×表示三维姿态失准角反对称阵;
Figure BDA0002528719580000042
Figure BDA0002528719580000043
且由于偏振矢量 Pb=[cosφ sinφ 0]T,因此
Figure BDA0002528719580000044
能够表示为:
Figure BDA0002528719580000045
其中,Gi1ENU)(i=1,2,3)表示G(ψENU)的第i行,第 1列;
最后,得到偏振方位角φ与三维姿态失准角ψENU的关系:
Figure BDA0002528719580000046
Figure BDA0002528719580000047
再进一步地,通过偏振传感器模型,采用偏振传感器对立通道解 算方法,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程中,基 于对立通道的偏振传感器模型具体为:
Figure BDA0002528719580000051
其中,Iout1,Iout2表示对立通道的光强,k1,k2,ε1为已知的传 感器标定参数,v表示量测噪声;
由于
Figure BDA0002528719580000052
因此:
Figure BDA0002528719580000053
Figure BDA0002528719580000054
最终,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程:
Figure BDA0002528719580000055
相对于现有技术,本发明所述的一种基于光强的偏振惯导紧组合 导航方法具有以下优势:
本发明提供的一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法中,首 先,以三维姿态失准角,三维陀螺随机漂移,偏振度作为状态量,建 立偏振惯导紧组合状态方程;其次,根据载体系下,偏振矢量垂直于 太阳矢量及观测矢量的关系,建立偏振角与三维姿态失准角的相关关 系;然后,通过偏振传感器模型,建立基于对立双通道光强的偏振惯 导紧组合量测方程;最后,采用非线性卡尔曼滤波的滤波方法估计状 态量中的三维姿态失准角及偏振度。因此,本发明提供的一种基于光 强的偏振惯导紧组合导航方法,提出的紧组合模型能够仅利用偏振传 感器对立双通道的光强信息,有效减少了对偏振传感器通道数的依 赖,提高了系统的抗干扰能力,并且能够直接利用偏振传感器的直接 输出量即光强信息作为量测,量测噪声类型易于确定,能够有效提高 对导航信息的估计精度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于光强的偏振惯导紧组合导 航方法的流程示意图。
具体实施方式
为了便于理解,下面结合说明书附图,对本发明实施例提供的一 种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法进行详细描述。
本发明实施例提供一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,如 图1所示,包括:
以三维姿态失准角ψENU,三维陀螺随机漂移εENU,偏振 度d,作为状态量x,x=[ψE ψN ψU εE εN εU d]T,建立偏振惯导紧 组合状态方程;其中,三维姿态失准角、三维陀螺随机漂移的下标E、 N、U分别表示东、北、天;
将载体所在的坐标系称为载体系,根据载体系下,偏振矢量Pb垂 直于太阳矢量Sn及观测矢量Ob的关系,建立偏振角φ与三维姿态失准 角ψENU的相关关系;
通过对立通道光强、传感器标定参数、量测噪声建立的偏振传感 器模型,并结合建立的偏振角φ与三维姿态失准角ψENU的相关关 系,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程;
建立完偏振惯导紧组合状态方程,以及基于对立双通道光强的偏 振惯导紧组合量测方程后,采用非线性卡尔曼滤波(UKF)的滤波方 法估计状态量中的三维姿态失准角及偏振度。
相对于现有技术,本发明所述的一种基于光强的偏振惯导紧组合 导航方法具有以下优势:
本发明实施例提供的一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法 中,首先,以三维姿态失准角,三维陀螺随机漂移,偏振度作为状态 量,建立偏振惯导紧组合状态方程;其次,根据载体系下,偏振矢量 垂直于太阳矢量及观测矢量的关系,建立偏振角与三维姿态失准角的 相关关系;然后,通过偏振传感器模型,建立基于对立双通道光强的 偏振惯导紧组合量测方程;最后,采用非线性卡尔曼滤波的滤波方法 估计状态量中的三维姿态失准角及偏振度。因此,本发明实施例提供 的一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,提出的紧组合模型能够 仅利用偏振传感器对立双通道的光强信息,有效减少了对偏振传感器 通道数的依赖,提高了系统的抗干扰能力,并且能够直接利用偏振传 感器的直接输出量即光强信息作为量测,量测噪声类型易于确定,能 够有效提高对导航信息的估计精度。
此处需要补充说明的是,卡尔曼滤波(Kalman filtering)是一种 利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进 行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影 响,所以最优估计也可看作是滤波过程。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的 数据中,估计动态系统的状态。由于它便于计算机编程实现,并能够 对现场采集的数据进行实时的更新和处理,Kalman滤波是目前应用 最为广泛的滤波方法,在通信,导航,制导与控制等多领域得到了较 好的应用。
实际应用时,以三维姿态失准角ψENU,三维陀螺随机漂移 εENU,偏振度d,作为状态量x,x=[ψE ψN ψU εE εN εU d]T,建 立偏振惯导紧组合状态方程,具体包括:
Figure BDA0002528719580000081
其中,A是状态转移矩阵,w是系统状态噪声,
Figure BDA0002528719580000082
是地理系相 对于惯性系在地理系下表示的角速度,
Figure BDA0002528719580000083
Figure BDA0002528719580000084
的反对称阵,
Figure BDA0002528719580000085
是 上一时刻估计的姿态转换矩阵。
进一步地,根据载体系下,偏振矢量Pb垂直于太阳矢量Sn及观 测矢量Ob的关系,建立偏振角φ与三维姿态失准角ψENU的相关关 系,具体包括:
由于Pb垂直于Sn与Ob构成的散射平面,因此:
Figure BDA0002528719580000091
其中,ψ×表示三维姿态失准角反对称阵;
Figure BDA0002528719580000092
Figure BDA0002528719580000093
将其展开:
Figure BDA0002528719580000094
其中,
Figure BDA0002528719580000095
表示
Figure BDA0002528719580000096
的第i行,第j列;
Figure BDA0002528719580000097
则G(ψENU)可表示为:
Figure BDA0002528719580000098
其中,M(i,j)(i=1,2,3;j=1,2,3)表示M的第i行,第j列;Sn(i,1) (i=1,2,3)表示Sn的第i行,第1列;
并且,由于偏振矢量Pb=[cosφ sinφ 0]T,因此
Figure RE-GDA0002603347460000099
能够表示为:
Figure BDA00025287195800000910
其中,Gi1ENU)(i=1,2,3)表示G(ψENU)的第i行,第 1列;
最后,得到偏振方位角φ与三维姿态失准角ψENU的关系:
Figure BDA0002528719580000101
Figure BDA0002528719580000102
再进一步地,通过偏振传感器模型,采用偏振传感器对立通道解 算方法,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程中,基 于对立通道的偏振传感器模型具体为:
Figure BDA0002528719580000103
其中,Iout1,Iout2表示对立通道的光强,k1,k2,ε1为已知的传 感器标定参数,v表示量测噪声;
由于
Figure BDA0002528719580000104
因此:
Figure BDA0002528719580000105
Figure BDA0002528719580000106
最终,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程:
Figure BDA0002528719580000107
本发明实施例提供的一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法 主要具有以下几点优势:
一、能够用于估计GPS(Global Positioning System-全球定位系统) 拒止、地磁干扰环境下组合导航系统的航向与姿态角,提高系统的抗 干扰能力与导航精度;
二、提出的紧组合模型能够仅利用偏振传感器对立双通道的光强 信息,有效减少了对偏振传感器通道数的依赖,提高了系统的抗干扰 能力;
三、能够直接利用偏振传感器的直接输出量即光强信息作为量 测,量测噪声类型易于确定,能够有效提高对导航信息的估计精度;
四、能够有效提高组合导航系统的航向与姿态精度,增强系统的 抗干扰能力。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,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,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,其特征在于,包括:
以三维姿态失准角ψENU,三维陀螺随机漂移εENU,偏振度d,作为状态量x,x=[ψEψN ψU εE εN εU d]T,建立偏振惯导紧组合状态方程;其中,三维姿态失准角、三维陀螺随机漂移的下标E、N、U分别表示东、北、天;
将载体所在的坐标系称为载体系,根据载体系下,偏振矢量Pb垂直于太阳矢量Sn及观测矢量Ob的关系,建立偏振角φ与三维姿态失准角ψENU的相关关系;
通过对立通道光强、传感器标定参数、量测噪声建立的偏振传感器模型,并结合建立的偏振角φ与三维姿态失准角ψENU的相关关系,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程;
建立完偏振惯导紧组合状态方程,以及基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程后,采用非线性卡尔曼滤波的滤波方法估计状态量中的三维姿态失准角及偏振度。
2.根据权利要求1所述的一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,其特征在于,以三维姿态失准角ψENU,三维陀螺随机漂移εENU,偏振度d,作为状态量x,x=[ψE ψN ψUεE εN εU d]T,建立偏振惯导紧组合状态方程,具体包括:
Figure FDA0002528719570000011
Figure FDA0002528719570000012
其中,A是状态转移矩阵,w是系统状态噪声,
Figure FDA0002528719570000021
是地理系相对于惯性系在地理系下表示的角速度,
Figure FDA0002528719570000022
Figure FDA0002528719570000023
的反对称阵,
Figure FDA0002528719570000024
是上一时刻估计的姿态转换矩阵。
3.根据权利要求2所述的一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,其特征在于,根据载体系下,偏振矢量Pb垂直于太阳矢量Sn及观测矢量Ob的关系,建立偏振角φ与三维姿态失准角ψENU的相关关系,具体包括:
由于Pb垂直于Sn与Ob构成的散射平面,因此:
Figure FDA0002528719570000025
其中,ψ×表示三维姿态失准角反对称阵;
Figure FDA0002528719570000026
Figure FDA0002528719570000027
且由于偏振矢量Pb=[cosφ sinφ 0]T,因此
Figure FDA0002528719570000028
能够表示为:
Figure FDA0002528719570000029
最后,得到偏振方位角φ与三维姿态失准角ψENU的关系:
Figure FDA0002528719570000031
Figure FDA0002528719570000032
4.根据权利要求3所述的一种基于光强的偏振惯导紧组合导航方法,其特征在于,通过偏振传感器模型,采用偏振传感器对立通道解算方法,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程中,基于对立通道的偏振传感器模型具体为:
Figure FDA0002528719570000033
其中,Iout1,Iout2表示对立通道的光强,k1,k2,ε1为已知的传感器标定参数,v表示量测噪声;
由于
Figure FDA0002528719570000034
因此:
Figure FDA0002528719570000035
Figure FDA0002528719570000036
最终,建立基于对立双通道光强的偏振惯导紧组合量测方程:
Figure FDA0002528719570000037
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113834487A (zh) * 2021-11-23 2021-12-24 北京航空航天大学 一种偏振传感器光强谐波干扰估计及补偿方法
CN114018258A (zh) * 2021-11-05 2022-02-08 北京航空航天大学杭州创新研究院 基于偏振量测噪声方差自适应估计的仿生组合导航方法
CN114018242A (zh) * 2021-11-05 2022-02-08 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种基于偏振/太阳/惯性信息智能匹配的自主定姿方法
CN114459474A (zh) * 2022-02-16 2022-05-10 北方工业大学 一种基于因子图的惯性/偏振/雷达/光流紧组合导航的方法
CN116222580A (zh) * 2023-05-09 2023-06-06 北京航空航天大学 一种基于跨介质折射干扰补偿修正的水下偏振定向方法
CN116242350A (zh) * 2023-05-12 2023-06-09 北京航空航天大学 一种空间分布式偏振/惯导协同定位方法
CN114018242B (zh) * 2021-11-05 2024-05-24 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种基于偏振/太阳/惯性信息智能匹配的自主定姿方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103217699A (zh) * 2013-03-06 2013-07-24 郭雷 一种基于偏振信息的组合导航系统递推优化初始对准方法
CN108375381A (zh) * 2018-02-08 2018-08-07 北方工业大学 一种基于扩展卡尔曼滤波的仿生偏振传感器多源误差标定方法
CN109556633A (zh) * 2018-11-26 2019-04-02 北方工业大学 一种基于自适应ekf的仿生偏振传感器多源误差标定方法
CN110672130A (zh) * 2019-11-19 2020-01-10 北方工业大学 一种大失准角下惯性/偏振光组合导航系统ekf对准方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103217699A (zh) * 2013-03-06 2013-07-24 郭雷 一种基于偏振信息的组合导航系统递推优化初始对准方法
CN108375381A (zh) * 2018-02-08 2018-08-07 北方工业大学 一种基于扩展卡尔曼滤波的仿生偏振传感器多源误差标定方法
CN109556633A (zh) * 2018-11-26 2019-04-02 北方工业大学 一种基于自适应ekf的仿生偏振传感器多源误差标定方法
CN110672130A (zh) * 2019-11-19 2020-01-10 北方工业大学 一种大失准角下惯性/偏振光组合导航系统ekf对准方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王岩等: "一种多光谱仿生偏振导航传感器设计方法", 《2017中国自动化大会》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114018258A (zh) * 2021-11-05 2022-02-08 北京航空航天大学杭州创新研究院 基于偏振量测噪声方差自适应估计的仿生组合导航方法
CN114018242A (zh) * 2021-11-05 2022-02-08 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种基于偏振/太阳/惯性信息智能匹配的自主定姿方法
CN114018242B (zh) * 2021-11-05 2024-05-24 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种基于偏振/太阳/惯性信息智能匹配的自主定姿方法
CN113834487A (zh) * 2021-11-23 2021-12-24 北京航空航天大学 一种偏振传感器光强谐波干扰估计及补偿方法
CN114459474A (zh) * 2022-02-16 2022-05-10 北方工业大学 一种基于因子图的惯性/偏振/雷达/光流紧组合导航的方法
CN114459474B (zh) * 2022-02-16 2023-11-24 北方工业大学 一种基于因子图的惯性/偏振/雷达/光流紧组合导航的方法
CN116222580A (zh) * 2023-05-09 2023-06-06 北京航空航天大学 一种基于跨介质折射干扰补偿修正的水下偏振定向方法
CN116222580B (zh) * 2023-05-09 2023-07-25 北京航空航天大学 一种基于跨介质折射干扰补偿修正的水下偏振定向方法
CN116242350A (zh) * 2023-05-12 2023-06-09 北京航空航天大学 一种空间分布式偏振/惯导协同定位方法

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