CN114396938B - 一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法 - Google Patents

一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法，包括：建立舰船捷联惯导系统的初始对准模型；基于卡尔曼滤波法对初始对准模型进行估计，其中，通过调整系统状态协方差矩阵的维数，对初始对准模型的一部分误差量进行优先迭代估计；在一部分误差量优先估计的基础上，对初始对准模型的其余误差量进行迭代估计；其中，在迭代估计的过程中，通过调整系统状态协方差矩阵的大小，来优化系统状态协方差矩阵。本发明通过调整状态协方差矩阵来实现状态误差量降维和收敛慢的状态误差量的持续激励，实现状态误差量的高精度估计尤其是惯性器件误差的高精度估计，最大化的提高系统的对准精度。

Description

一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法
技术领域
本发明涉及惯性导航领域，更具体地，涉及一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法。
背景技术
初始对准对舰船捷联惯导系统来说至关重要，其为舰船导航提供初始的航向和姿态。对准精度和对准时间是惯导系统进行初始对准的两项重要指标，初始对准的精度直接影响惯导系统长航时的精度性能。所以在所规定的对准时间内，提高惯导系统初始对准的精度是设计高精度导航系统的重要一环。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法，能够解决现有传统的卡尔曼滤波精对准算法，对准时间慢，规定对准时间内无法达到最优的对准性能，不能发挥惯性器件真正性能的问题。
本发明提供了一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法，包括：基于舰船捷联惯导系统各项误差量传播规律与外界高精度定位设备提供的精确位置和速度参考，建立舰船捷联惯导系统的初始对准模型，建立舰船捷联惯导系统的初始对准模型；基于卡尔曼滤波法对所述初始对准模型进行估计，其中，通过调整系统状态协方差矩阵的维数，优化系统状态协方差矩阵，对所述初始对准模型的一部分误差量进行优先迭代估计；在所述一部分误差量优先估计的基础上，对所述初始对准模型的其余误差量进行迭代估计；其中，在迭代估计的过程中，通过调整系统状态协方差矩阵的大小，来优化系统状态协方差矩阵。
本发明提供的一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法，通过调整状态协方差矩阵来实现状态误差量降维和收敛慢的状态误差量的持续激励，实现状态误差量的高精度估计尤其是惯性器件误差的高精度估计，最大化的提高系统的对准精度。
附图说明
图1为本发明提供的一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
针对初始对准过程中，卡尔曼滤波估计惯性器件常值零偏收敛较慢的问题，本发明提出一种基于状态协方差矩阵动态调整的高精度初始对准方法，涉及惯性导航领域，其可以用于惯导系统误差的高精度估计，在所设计的对准时间内提高系统的对准精度，以确保惯导系统长航时保精度工作。
实施例一
一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法，参见图1，该方法包括：基于舰船捷联惯导系统各项误差量传播规律与外界高精度定位设备提供的精确位置和速度参考，建立舰船捷联惯导系统的初始对准模型；基于卡尔曼滤波法对所述初始对准模型进行估计，其中，通过调整系统状态协方差矩阵的维数，优化系统状态协方差矩阵，对所述初始对准模型的一部分误差量进行优先迭代估计；在所述一部分误差量优先估计的基础上，对所述初始对准模型的其余误差量进行迭代估计；其中，在迭代估计的过程中，通过调整系统状态协方差矩阵的大小，来优化系统状态协方差矩阵。
其中，本发明提供了用于舰船捷联惯导系统的一种基于状态协方差矩阵动态调整的高精度初始对准方法，用于利用惯性器件采集的角速度和加速度信号，采用卡尔曼滤波算法完成惯导系统的初始对准，实现惯导系统的高精度对准。
具体的，该方法在现有以姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺零偏误差和加速度计零偏误差为状态量的基础上，根据对准时长对卡尔曼滤波状态协方差矩阵进行动态调整，一方面通过对状态协方差矩阵的调整来对状态估计的维数进行删减，另一方面通过对与惯性器件零偏相关的协方差的大小进行实时监测并对其值进行动态调整，既能实现卡尔曼滤波器的降维，保证其中一部分状态量的快速估计，进而加速整个滤波估计的进程，又能不断激励未估计的残余零偏误差，保证卡尔曼滤波的准确性。
实施例二
一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法，该方法主要包括以下步骤：
S1，基于舰船捷联惯导系统各项误差量传播规律与外界高精度定位设备提供的精确位置和速度参考，建立舰船捷联惯导系统的初始对准模型。
具体的，根据惯导误差传播规律建立和惯导设备自身的技术状态建立所述初始对准模型可表示为：
(1)；
其中，、/>、/>为东向、北向、方位姿态角误差，/>、/>、/>为东向、北向和天向速度误差，/>、/>为纬度、经度误差，/>、/>、/>为陀螺漂移，/>、/>、/>为加速度计零偏，且/>；
其状态方程可表示为：
(2)。
其中，所述初始对准模型的观测量为舰船捷联惯导系统与外界高精度定位设备的速度和位置之差，表示为：
(3)；
式中，为舰船捷联惯导系统和外界高精度定位设备之间的位置差和速度差，/>为量测矩阵，/>是量测噪声；
(4)；
(5)；
其中，和/>分别表示舰船捷联惯导系统和外界高精度定位设备提供的位置，和/>分别表示舰船捷联惯导系统和外界高精度定位设备提供的速度。
S2，基于卡尔曼滤波法对所述初始对准模型进行估计，其中，通过调整系统状态协方差矩阵的维数，优化系统状态协方差矩阵，对所述初始对准模型的一部分误差量进行优先迭代估计。
可以理解的是，基于卡尔曼滤波法对所述初始对准模型进行估计的过程具体为：
对式(2)和式(3)离散化如下：
(6)；
式中，是14维的状态向量，/>是4维的量测向量；/>、/>和/>是已知的系统结构参数，分别称为14维的状态一步转移矩阵、/>维的系统噪声分配矩阵、/>维的量测矩阵；/>是6维的系统噪声向量，/>是4维的量测噪声向量；
对式（6）采用如下的卡尔曼滤波法进行迭代更新，对所述初始对准模型的各个误差量进行估计，具体包括：
根据前一时刻的状态量预测下一时刻的状态量：
(7);
下一时刻的预测状态协方差矩阵：
(8)；
滤波增益：
(9)；
下一时刻的状态估计值：
(10);
下一时刻的状态估计协方差矩阵：
(11)。
通过公式(7)-(11)的卡尔曼滤波算法对初始对准模型的各个误差量进行估计，本发明实施例考虑到估计速度，通过调整初始的系统状态协方差矩阵的维数，来对初始对准模型的误差量进行降维，对初始对准模型降维后的误差量进行估计，可提高估计速度。
由于舰船捷联惯导系统的陀螺和加速度计所测量的角速度和加速度中存在常值零偏误差，该误差随导航时间进行累积导致舰船捷联惯导系统位置和速度误差发散，当在外界高精度定位设备提供位置和速度参考的条件下，由陀螺和加速度计零偏误差引起的位置和速度误差可被量测，则通过多次迭代更新可以计算出陀螺和加速度计本身包含的零偏误差。
在对舰船捷联惯导系统的陀螺零偏误差和加速度计零偏误差进行估计时，由于陀螺零偏误差的估计需要较长的时间，而加速度计零偏误差的估计所花费的时间短一些，因此，先通过调整初始的系统状态协方差矩阵的维数，对估计的误差量进行降维。在本发明实施例中，先在规定的对准时间的小部分时间内，先对加速度计零偏误差进行估计，然后再对陀螺零偏误差进行估计。例如，根据所规定的对准时间，对准前六分之一的时间内不估计陀螺的零偏，只对加速度计的零偏进行估计，直到加速度计的零偏闭环。
S3，在所述一部分误差量优先估计的基础上，对所述初始对准模型的其余误差量进行迭代估计。
作为实施例，所述在所述一部分误差量优先估计的基础上，对所述初始对准模型的其余误差量进行迭代估计，包括：在所述加速度计的零偏估计的基础上，调整初始的系统状态协方差矩阵的维数，使得在规定的对准时间的后六分之五的时间内，对所述初始对准模块的陀螺零偏误差和加速度计零偏误差进一步迭代估计，其中，此次迭代估计，是对所述初始对准模块中的原始加速度计零偏误差扣除在规定的对准时间的前六分之一的时间内优先迭代估计的加速度计零偏误差的剩余加速度计零偏误差和陀螺零偏误差进行迭代估计。
可以理解的是，当通过调整初始状态协方差矩阵P0降低维数优先对加速度计零偏误差进行迭代估计后，再次调整初始状态协方差矩阵P0，将需要估计的误差量的维数进行还原，对初始对准模型的陀螺零偏误差进行估计，也就是对初始对准模型的全状态量进行估计。具体的，在全状态误差量的卡尔曼滤波精对准期间，将上一阶段估计的加速度计常值零偏误差进行扣除后，再继续对剩余的加速度计常值零偏误差和陀螺零偏误差进行估计，陀螺零偏误差从此刻开始一直估计到对准结束，对准结束时刻再对陀螺和加速度计零偏进行同时闭环，完成对初始对准模型中的陀螺零偏误差和加速度计零偏误差的估计。
需要说明的是，为保证全状态下卡尔曼滤波的精度，在迭代估计的过程中，包括上一阶段加速度计零偏误差的估计过程，和下一阶段对剩余加速度计零偏误差和陀螺零偏误差的估计过程，通过调整系统状态协方差矩阵的大小，来优化系统状态协方差矩阵。比如，对其中的状态协方差矩阵的大小一小时调整一次，调整的原则为：
当此时迭代的陀螺和加速度计零偏误差对应的当前系统协方差矩阵的值大于初始的系统状态协方差矩阵时，保持当前系统状态协方差矩阵的值不变；当此时迭代的陀螺和加速度计零偏误差对应的当前系统协方差矩阵的值小于初始的系统状态协方差矩阵时，将当前系统协方差矩阵的值重新设置为初始的系统状态协方差矩阵/>。
本发明提供的舰船搞到系统的高精度初始对准方法，根据惯导误差传播规律建立和惯导设备自身的技术状态建立初始对准模型；利据所规定的对准时间，通过调整系统状态协方差矩阵的维数，优化系统状态误差矩阵，实现一部分误差量的优先估计；在一部分误差量已经估计的前提下，通过监测状态协方差矩阵的大小，对协方差矩阵进行不断重置，保证残余误差量的持续估计。由于利用所规定的对准时间,对状态协方差矩阵的维数和大小进行了动态调整， 既能加速度计粗大误差的快速估计，也能实现陀螺零偏的快速收敛，以确保惯导系统初始对准的高精度。可以有效实现规定时间内，惯导系统高精度初始对准，充分发挥惯性器件的最大优势。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种舰船捷联惯导系统的高精度初始对准方法，其特征在于，包括：
基于舰船捷联惯导系统各项误差量传播规律与外界高精度定位设备提供的精确位置和速度参考，建立舰船捷联惯导系统的初始对准模型；
基于卡尔曼滤波法对所述初始对准模型进行估计，其中，通过调整系统状态协方差矩阵的维数，优化系统状态协方差矩阵，对所述初始对准模型的一部分误差量进行优先迭代估计；
在所述一部分误差量优先估计的基础上，对所述初始对准模型的其余误差量进行迭代估计；
其中，在迭代估计的过程中，通过调整系统状态协方差矩阵的大小，来优化系统状态协方差矩阵；
所述基于舰船捷联惯导系统各项误差量传播规律与外界高精度定位设备提供的精确位置和速度参考，建立舰船捷联惯导系统的初始对准模型，包括：
(1)；
其中，、/>、/>为东向、北向、方位姿态角误差，/>、/>、/>为东向、北向和天向速度误差，/>、/>为纬度、经度误差，/>、/>、/>为陀螺漂移，/>、/>、/>为加速度计零偏，且/>；
其状态方程可表示为：
（2）；
其中表示14×14维的状态系数矩阵，/>表示14×6的状态噪声系数矩阵，/>表示6×1维的陀螺和加速度计的噪声矩阵。
2.根据权利要求1所述的高精度初始对准方法，其特征在于，所述初始对准模型的观测量为舰船捷联惯导系统与外界高精度定位设备的速度和位置之差，表示为：
(3)；
式中，为舰船捷联惯导系统和外界高精度定位设备之间的位置差和速度差，/>为量测矩阵，/>是量测噪声；
(4)；
(5)；
其中，和/>分别表示舰船捷联惯导系统和外界高精度定位设备提供的位置，/>和/>分别表示舰船捷联惯导系统和外界高精度定位设备提供的速度。
3.根据权利要求2所述的高精度初始对准方法，其特征在于，所述基于卡尔曼滤波法对所述初始对准模型进行估计，其中，通过调整系统状态协方差矩阵的维数，优化系统状态协方差矩阵，包括：
对式(2)和式(3)离散化如下：
(6)；
式中，是14维的状态向量，/>是4维的量测向量；/>、/>和/>是已知的系统结构参数，分别称为14维的状态一步转移矩阵、/>维的系统噪声分配矩阵、/>维的量测矩阵；/>是6维的系统噪声向量，/>是4维的量测噪声向量；
对式（6）采用如下的卡尔曼滤波法进行迭代更新，对所述初始对准模型的各个误差量进行估计：
根据前一时刻的状态量预测下一时刻的状态量：
(7);
下一时刻的预测状态协方差矩阵：
(8)；
滤波增益：
(9)；
下一时刻的状态估计值：
(10);
下一时刻的状态估计协方差矩阵：
(11);
通过调整初始的系统状态协方差矩阵的维数，来对所述初始对准模型的误差量进行降维。
4.根据权利要求3所述的高精度初始对准方法，其特征在于，所述对所述初始对准模型的一部分误差量进行优先迭代估计，包括：
通过调整初始的系统状态协方差矩阵的维数，使得在规定的对准时间的前六分之一的时间内，只对加速度计的零偏进行迭代估计，直到加速度计的零偏闭环。
5.根据权利要求4所述的高精度初始对准方法，其特征在于，所述在所述一部分误差量优先估计的基础上，对所述初始对准模型的其余误差量进行迭代估计，包括：
在所述加速度计的零偏估计的基础上，调整初始的系统状态协方差矩阵的维数，使得在规定的对准时间的后六分之五的时间内，对所述初始对准模型的陀螺零偏误差和加速度计零偏误差进一步迭代估计，其中，此次迭代估计，是对所述初始对准模型中的原始加速度计零偏误差扣除在规定的对准时间的前六分之一的时间内优先迭代估计的加速度计零偏误差的剩余加速度计零偏误差和陀螺零偏误差进行迭代估计。
6.根据权利要求5所述的高精度初始对准方法，其特征在于，所述在迭代估计的过程中，通过调整系统状态协方差矩阵的大小，来优化系统状态协方差矩阵，包括：
按照设定时间间隔对系统状态协方差矩阵的大小进行调整，其调整方法包括：
当此时迭代的陀螺和加速度计零偏误差对应的当前系统协方差矩阵的值大于初始的系统状态协方差矩阵时，保持当前系统状态协方差矩阵的值不变；
当此时迭代的陀螺和加速度计零偏误差对应的当前系统协方差矩阵的值小于初始的系统状态协方差矩阵时，将当前系统协方差矩阵的值重新设置为初始的系统状态协方差矩阵/>。
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