CN114061575A - 大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法及系统 - Google Patents

大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法及系统，包括：步骤S1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；步骤S2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；步骤S3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；步骤S4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。本发明基于大失准角条件下的惯导系统误差模型，对卫星导航信息和捷联惯导信息进行融合，建立了扩展卡尔曼滤波模型，估计出准确的姿态角误差进行修正，可以在大失准角情况下，完成导弹的姿态角精对准。

Description

大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法及系统
技术领域
本发明涉及大失准角条件下导弹的初始对准技术，具体地，涉及大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法及系统。
可以在大失准角条件下，利用弹上卫星导航系统信息和捷联惯导解算信息，对导弹的姿态误差角进行快速滤波估计和补偿，使导弹可以快速获取精度较高的姿态信息
背景技术
捷联惯导系统可以实时解算载体的姿态、速度和位置信息，是导弹制导控制系统不可或缺的组成部分。捷联惯导系统在开始解算之前必须进行初始对准，即获取捷联惯导系统的姿态、速度和位置初始信息。
目前常用的初始对准方法有，利用定位定向设备直接装订对准、地面静态下自对准和利用外部运载体导航信息进行动基座传递对准等。对于定位定向设备装订对准方法，当主惯导的精度较差或主、子惯导安装误差角不能保证小角度时，初始对准误差会较差；对于地面静基座自对准方法，低精度的弹上惯导系统或系泊状态下的舰载惯导系统粗对准误差会很大，且对准时间较长，不便于快速发射；对于动基座传递对准方法，要保证对准精度，需要运载体作规定的机动动作，且对准时间也较长，不利于作战。本发明所设计的大失准角下的导弹姿态角精对准方法，不需要外部装订信息有很高的精度，也不需要规定运载体的机动动作，只需要粗略的给定导弹的初始姿态角，即可进行导弹发射，在发射后进行弹上精对准过程，精对准完成后可以使导弹获取精度较高的姿态信息，便于快速响应作战。
专利文献CN108759864A(申请号：201810475573.8)公开了一种基于单应答器的水下捷联惯导系统初始对准方法，其过程为：根据单应答器和捷联惯导系统输出的导航参数进行导航机械编排，确定捷联惯导系统的状态量和观测量，建立大失准角条件下的卡尔曼滤波模型，由卡尔曼滤波模型得到导航坐标系下捷联惯导系统的 x轴、y轴和z轴的欧拉平台误差角；将得到的x轴、y轴和z轴的欧拉平台误差角引入到捷联惯导系统初始对准中，完成捷联惯导系统在水下的初始对准。该专利建模未考虑天向速度误差与高度误差，且速度观测量来源于多普勒计程仪，位置观测量来源于单应答器，不易同步观测信息，滤波精度可能较差。本发明将天向速度误差与高度误差建立到惯导系统的非线性误差模型中，提高了建模的准确；且本发明速度和位置观测量均来源于卫星导航，可以保证观测信息的同步性，因此，本发明建立的惯导系统非线性误差模型更加准确。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法及系统。
根据本发明提供的一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，包括：
步骤S1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；
步骤S2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；
步骤S3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；
步骤S4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。
优选地，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；
所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；
捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。
优选地，所述步骤S2采用：将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。
优选地，所述步骤S3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。
优选地，所述步骤S4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。
根据本发明提供的一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，包括：
模块M1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；
模块M2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；
模块M3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；
模块M4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。
优选地，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；
所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；
捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。
优选地，所述模块M2采用：将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。
优选地，所述模块M3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。
优选地，所述模块M4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：本发明通过捷联惯导信息和卫星导航信息融合，利用非线性惯导误差方程设计状态方程和量测方程，设计扩展卡尔曼滤波器对惯导系统失准角进行滤波估计，可以在大失准角下有效估计出惯导系统的姿态失准角并进行校正，快速精确地获得导弹的姿态角。在实际应用中，可以在只给导弹粗略装订一个初始姿态信息的条件下快速发射，后续使用本发明的精对准方法快速精确地获取导弹的精确姿态角，可以有效节约导弹的发射时间，提高武器系统的作战效能。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法流程图。
图2为滤波器估计的弹上失准角曲线。
图3为校正前后的弹体姿态角曲线。
图4为校正后的弹体姿态角误差曲线。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例1
根据本发明提供的一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，包括：在大失准角条件下，导弹捷联惯导系统解算的姿态、速度和位置信息与真实值有很大误差，通过卫星导航系统的速度、位置信息和捷联惯导系统的速度、位置信息融合，结合大失准角下的惯导非线性误差模型设计扩展卡尔曼滤波器，可以有效估计出导弹的三轴失准角，在大失准角条件下可以有效对导弹的姿态角进行准确校正。
具体地，包括如下步骤：
步骤S1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；
步骤S2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；
步骤S3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；
步骤S4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。
具体地，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；
所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；
捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。
具体地，所述步骤S2采用：弹上捷联惯导系统在进行捷联解算时，由于姿态角误差引起的捷联解算误差会体现在弹体速度和弹体位置误差上，由于弹上存在卫星导航系统，所以惯导输出的速度和位置误差是可知的，其中包含有姿态角误差信息，将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。
具体地，所述步骤S3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，传统卡尔曼线性滤波算法无法使用，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。
具体地，所述步骤S4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。
根据本发明提供的一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，包括：在大失准角条件下，导弹捷联惯导系统解算的姿态、速度和位置信息与真实值有很大误差，通过卫星导航系统的速度、位置信息和捷联惯导系统的速度、位置信息融合，结合大失准角下的惯导非线性误差模型设计扩展卡尔曼滤波器，可以有效估计出导弹的三轴失准角，在大失准角条件下可以有效对导弹的姿态角进行准确校正。
具体地，包括如下步骤：
模块M1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；
模块M2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；
模块M3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；
模块M4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。
具体地，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；
所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；
捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。
具体地，所述模块M2采用：弹上捷联惯导系统在进行捷联解算时，由于姿态角误差引起的捷联解算误差会体现在弹体速度和弹体位置误差上，由于弹上存在卫星导航系统，所以惯导输出的速度和位置误差是可知的，其中包含有姿态角误差信息，将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。
具体地，所述模块M3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，传统卡尔曼线性滤波算法无法使用，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。
具体地，所述模块M4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。
实施例2
实施例2是实施例1的优选例
本发明解决的技术问题是：如何在导弹大失准角条件下快速精确地获取导弹的姿态角问题。本发明在分析大失准角条件下捷联惯导系统非线性误差传播特性的基础上，提出引入卫星导航的速度和位置信息与弹上捷联惯导系统的速度和位置信息进行信息融合，结合非线性扩展卡尔曼滤波器，对导弹三轴失准角进行滤波估计与校正补偿。可以在只给导弹粗略装订一个初始姿态信息的条件下，快速精确地完成导弹姿态角的精对准。
根据本发明提供的一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，如图1所示，包括：
步骤S1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；
步骤S2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；
步骤S3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；
步骤S4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。
具体地，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；
所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；
理想情况下，方向余弦矩阵微分方程为：
Figure BDA0003378007910000071
其中，
Figure BDA0003378007910000072
表示理想姿态矩阵的变化率，
Figure BDA0003378007910000073
表示理想姿态矩阵，
Figure BDA0003378007910000074
表示体坐标系相较于理想导航系的角速度在体坐标系的投影，×表示叉乘运算，b表示体坐标系，n表示理想导航系；
实际情况下，方向余弦矩阵微分方程为：
Figure BDA0003378007910000075
其中，
Figure BDA0003378007910000076
表示真实姿态矩阵的变化率，
Figure BDA0003378007910000077
表示真实姿态矩阵，
Figure BDA0003378007910000078
表示体坐标系相较于真实导航系的角速度在体坐标系的投影，p表示真实导航系；
计算过程中，有：
Figure BDA0003378007910000079
Figure BDA00033780079100000710
其中，
Figure BDA00033780079100000711
表示理想陀螺输出，
Figure BDA00033780079100000712
表示理想姿态矩阵，
Figure BDA00033780079100000713
表示理想导航系相对惯性系的角速度在理想导航系的投影，
Figure BDA00033780079100000714
表示真实陀螺输出，
Figure BDA00033780079100000715
表示真实姿态矩阵，
Figure BDA00033780079100000716
表示真实导航系相对惯性系的角速度在真实导航系的投影，δ表示角速度误差，
Figure BDA00033780079100000717
表示真实导航系到理想导航系的转换矩阵；
可得：
Figure BDA00033780079100000718
其中，
Figure BDA00033780079100000719
表示真实导航系相较理想导航系的角速度在真实导航系的投影；
由矢量旋转关系可得：
Figure BDA0003378007910000081
其中，
Figure BDA0003378007910000082
表示真实导航系到理想导航系的转换矩阵的变化率；
推导得到大失准角捷联惯导姿态误差方程为：
Figure BDA0003378007910000083
式中，
Figure BDA0003378007910000084
其中，I3×3表示，εb表示，φ表示，
Figure BDA0003378007910000085
表示，φ＝[φe φn φu]T为惯导系统的三轴失准角，上标T表示，εb＝[εx εy εz]T表示陀螺仪的常值零偏。
捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。
根据比力方程式，在理想情况下，不考虑任何误差时，弹体速度由下式确定：
Figure BDA0003378007910000086
其中，
Figure BDA0003378007910000087
表示弹体在理想导航系的加速度，fb表示理想加表输出，
Figure BDA0003378007910000088
表示地球系相对惯性系的角速度在理想导航系的投影，
Figure BDA0003378007910000089
表示理想导航系相对地球系的角速度在理想导航系的投影，Vn表示弹体在理想导航系的速度，gn表示重力在理想导航系的投影；
实际情况下，弹体速度由下式确定：
Figure BDA00033780079100000810
其中，
Figure BDA00033780079100000811
表示弹体在真实导航系的加速度，
Figure BDA00033780079100000812
表示真实加表输出，
Figure BDA00033780079100000813
表示地球系相对惯性系的角速度在真实导航系的投影，
Figure BDA00033780079100000814
表示真实导航系相对地球系的角速度在真实导航系的投影，Vp表示弹体在真实导航系的速度，gp表示重力在真实导航系的投影；
式中：
Figure BDA0003378007910000091
其中，δ表示真实值与理性值之间的误差，
Figure BDA0003378007910000092
表示理想导航系到真实导航系的转换矩阵，
Figure BDA0003378007910000093
为加速度计的常值零偏。
认为δgn＝0，推导得到大失准角捷联惯导速度误差方程为：
Figure BDA0003378007910000094
具体地，所述步骤S2采用：弹上捷联惯导系统在进行捷联解算时，由于姿态角误差引起的捷联解算误差会体现在弹体速度和弹体位置误差上，由于弹上存在卫星导航系统，所以惯导输出的速度和位置误差是可知的，其中包含有姿态角误差信息，将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。
具体地，所述步骤S3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。
状态变量为惯导系统三轴失准角φ＝[φe φn φu]T、三方向速度误差δVn＝[δVeδVn δVu]T、位置误差δP＝[δL δλ δh]T、陀螺零偏εb＝[εx εy εz]T和加速度计零偏
Figure BDA0003378007910000095
即：
Figure BDA0003378007910000096
结合捷联惯导的非线性误差模型，可得状态方程为：
Figure BDA0003378007910000097
式中，
Figure BDA0003378007910000101
其中，RM表示地球卯酉圈半径，h表示弹体高度，RN表示地球子午圈半径，sec表示正割函数，L表示弹体纬度，
卫星导航系统可以提供弹体的实时速度和实时位置信息，所以量测信息采用卫星导航与惯导系统的速度之差和位置之差，即：
h(X)＝[δVe δVn δVu δL δλ δh]T
量测方程为：
Z＝h(X)+v
其中，Z表示观测量，v表示观测噪声，
选取典型理论弹道进行仿真分析，仿真初始条件设置如下：导弹精对准初始姿态信息真值为偏航-31.5°、俯仰23.8°、滚转30.8°，加入参数装订误差后，代入精对准滤波器的姿态信息为偏航-61.5°、俯仰-13.8°、滚转0.8°。利用扩展卡尔曼滤波模型对三轴失准角进行滤波估计，估计出的三轴失准角曲线如图2所示。
扩展卡尔曼滤波算法如下：
Figure BDA0003378007910000102
P(k+1|k)＝Φ(k+1|k)*P(k)*ΦT(k+1|k)+Q(k+1)
K(k+1)＝P(k+1|k)*HT(k+1)*[H(k+1)*P(k+1|k)*HT(k+1)+R(k+1)]-1
Figure 1
P(k+1)＝[I15×15-K(k+1)*H(k+1)]*P(k+1|k)*[I15×15-K(k+1)*H(k+1)]T +K(k+1)*R(k+1)*KT(k+1)
式中，
Figure BDA0003378007910000104
表示状态量的一步预测，
Figure BDA0003378007910000105
表示当前拍的状态量，T表示滤波周期，P(k+1|k)表示协方差矩阵的一步预测，Φ(k+1|k)表示f(X)在
Figure BDA0003378007910000106
处的雅克比矩阵的离散化形式，P(k)表示当前的协方差矩阵，Q(k+1)表示状态噪声矩阵，K(k+1) 表示滤波增益矩阵，H(k+1)表示观测矩阵，上标T表示矩阵转置，R(k+1)表示观测噪声矩阵，
Figure BDA0003378007910000111
表示状态量的一步估计，Z(k+1)表示状态量，I15×15表示15维单位矩阵；k表示当前拍的数据。
具体地，所述步骤S4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。
滤波估计的三轴失准角为φ＝[φe φn φu]T，姿态校正矩阵为：
Figure BDA0003378007910000112
惯导系统的姿态矩阵为：
Figure BDA0003378007910000113
式中，θ、ψ和γ为分别为校正前的弹体姿态角。
使用姿态校正矩阵校正惯导系统的姿态矩阵，得到校正后的姿态矩阵为：
Figure BDA0003378007910000114
式中，
Figure BDA0003378007910000115
得到校正后的惯导姿态矩阵后，再使用传统的姿态矩阵计算姿态角方法得到校正后的导弹姿态角。校正前后的导弹姿态角曲线如图3所示，校正后的导弹姿态角误差曲线如图4所示。
综合上述分析，本发明设计了一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准技术，该方法可以在大失准角下有效估计出惯导系统的姿态失准角并进行校正，快速精确地获得导弹的姿态角。实际应用中，可以在只给导弹粗略装订一个初始姿态信息的条件下快速发射，再使用本发明的精对准方法快速精确地获取导弹的精确姿态角，可以有效节约导弹的发射时间，提高武器系统的作战效能。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，包括：
步骤S1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；
步骤S2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；
步骤S3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；
步骤S4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。
2.根据权利要求1所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；
所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；
捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。
3.根据权利要求1所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，所述步骤S2采用：将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。
4.根据权利要求1所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，所述步骤S3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。
5.根据权利要求1所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，所述步骤S4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。
6.一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，包括：
模块M1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；
模块M2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；
模块M3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；
模块M4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。
7.根据权利要求6所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；
所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；
捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。
8.根据权利要求6所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，所述模块M2采用：将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。
9.根据权利要求6所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，所述模块M3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。
10.根据权利要求6所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，所述模块M4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。
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