CN115900770B - 一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统 - Google Patents

一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115900770B
CN115900770B CN202310107444.4A CN202310107444A CN115900770B CN 115900770 B CN115900770 B CN 115900770B CN 202310107444 A CN202310107444 A CN 202310107444A CN 115900770 B CN115900770 B CN 115900770B
Authority
CN
China
Prior art keywords
magnetic sensor
information
angle
carrier
matrix
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310107444.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115900770A (zh
Inventor
张宝庭
杨东清
刘晓慧
李健
侯晓亚
冯大林
黎光毅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Advanced Technology Research Institute of Beijing Institute of Technology
Original Assignee
Advanced Technology Research Institute of Beijing Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Advanced Technology Research Institute of Beijing Institute of Technology filed Critical Advanced Technology Research Institute of Beijing Institute of Technology
Priority to CN202310107444.4A priority Critical patent/CN115900770B/zh
Publication of CN115900770A publication Critical patent/CN115900770A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115900770B publication Critical patent/CN115900770B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/30—Assessment of water resources

Abstract

本发明提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统，属于磁传感器校正技术领域，该方法包括：获取当前时刻载体的位置、时间和姿态的信息，通过位置和时间的信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；确定卡尔曼滤波方程的观测量和状态量，建立卡尔曼滤波方程，在该方程收敛时完成校正。基于该方法，还提出了校正系统。本发明克服机载环境下电子电器系统产生的磁干扰对磁传感器解算磁航向角的影响，提升航向角解算的稳定性和可靠性。

Description

一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统
技术领域
本发明属于磁传感器校正技术领域，特别涉及一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统。
背景技术
多源导航数据融合定位技术已经成为导航定位领域的主流技术，该技术有效解决了单一传感器误差累积、稳定性差等缺点。多源导航数据融合定位技术基于信息融合技术，将来自不同导航源的同构或者异构的导航信息按照相应的融合算法进行融合，可以得到最佳的效果。相对于传统的单一导航源，多源融合导航可以充分利用每一个导航源的优势，从而提供最好的定位与导航服务。
目前多源融合导航领域应用中以INS/GNSS组成的组合导航系统最为瞩目，将GNSS等外部基准信息成功的引入，可以对惯导系统随时间积累的误差及时修正、放宽对惯性器件苛刻的精度要求、实现惯导系统的快速对准；而惯导系统反馈信息又增强了GNSS的动态性能和系统稳定性。整个系统在惯导和GNSS配合下实现了高效稳定的、连续的、高精度的导航信息。但在一些特殊环境下，GNSS极易受到环境干扰从而无法完成实时导航定位的功能，因此无法对惯导系统产生的时间累积误差和漂移进行及时修正，导致惯导系统随着时间的不断增长，偏离基准位置的角度不断增大，导航精度不断降低。为了提升导航系统的整体稳定性，根据不同的应用场景通过增加多源传感器信息的方式来提升系统性能，如车载场景中，里程计作为一种辅助信息传感器能够有效地改善卫星质量不好情况下组合导航的稳定性，改善惯导单元的发散问题；机载场景中，比较常见的是采用气压计、磁传感器等设备进行多源融合导航，实现辅助定位等。其中磁性传感器在地磁测量、姿态导航等领域有着广泛的应用，利用磁传感器测量地球磁场作为绝对参考信息，结合姿态信息就可以精准的推出算航向角信息，在GNSS失效的情况下辅助惯导进行导航，约束惯导中陀螺仪由于积分误差无法补偿而导致的姿态角发散问题，能够有效的提升系统的稳定性。但实际使用极易受到环境磁场的干扰，导致其输出到导航算法中的数据存在极大偏差，从而造成最终姿态角精度降低。
机载平台能够在各种复杂环境下持续提供自主导航定位功能是实现航空安全的关键基础之一，因此需要导航控制系统具备对环境的适应能力，特别是在环境发生不确定性变化时，要保证导航系统具有自主导航与可控的能力。目前，机载环境主要以INS/GNSS组合导航系统为主，结合多个辅助导航源为主的系统设计思路展开，其中磁传感器作为一个常用的导航源主要是通过计算的磁航向角来辅助INS/GNSS组合导航系统，有效地提升了组合导航系统航向角收敛速度，并且避免了在卫星失效情况下航向角发散的问题。但磁场易受到环境影响，尤其是环境中的电子电气设备以及一些铁磁物质产生的磁干扰，在机载环境下尤其明显，这样就影响了磁传感器在实际应用中的价值。因此，如何解决在机载环境中INS/GNSS组合导航融合磁力计过程中的抗干扰问题是本领域技术人员亟需要解决的问题。
发明内容
本发明提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统，有效克服机载环境下电子电器系统产生的磁干扰对磁传感器解算磁航向角的影响，从而提升航向角解算的稳定性和可靠性。
为了实现上述目的，本发明提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，包括以下步骤：
根据组合导航系统实时定位结果获取当前时刻载体的位置信息、时间信息和姿态信息，通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；
采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；
以所述投影信息与理论地磁场矢量信息的差作为第一观测量，以所述载体真北角信息与组合导航的航向角之间的差作为第二观测量，将预设误差模型中的参数和失准角均作为状态向量，建立用于磁传感器在线校正的卡尔曼滤波方程；随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据；所述预设误差模型为机载环境下磁传感器的误差模型。
进一步的，在执行校正之前还包括：在理想无磁干扰下，利用椭球拟合校正算法对磁传感器自身的误差特征进行标定和校正，并将校正参数补偿到磁传感器输出。
进一步的，所述预设误差模型方程表示为：
Figure SMS_1
；
其中，x、y和z分别表示磁传感器的三个轴，
Figure SMS_4
表示磁传感器所在坐标系/>
Figure SMS_8
下三个轴在/>
Figure SMS_12
时刻测量到的地磁场分量值；/>
Figure SMS_3
=/>
Figure SMS_9
表示/>
Figure SMS_14
时刻的软磁干扰罗差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示软磁在轴与轴之间产生的自干扰和互干扰关系；
Figure SMS_15
表示非对准误差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示由于非对称性造成的轴间干扰；/>
Figure SMS_2
表示载体坐标系/>
Figure SMS_7
下三个轴在/>
Figure SMS_11
时刻测量到的地磁场分量真实值；/>
Figure SMS_13
代表零偏误差；/>
Figure SMS_5
为t时刻x轴的零偏误差；/>
Figure SMS_6
为t时刻y轴的零偏误差；/>
Figure SMS_10
为t时刻z轴的零偏误差；
将预设误差模型简化为
Figure SMS_16
；/>
Figure SMS_17
表示/>
Figure SMS_18
时刻的磁传感器比例项组合项误差矩阵，也称为旋转矩阵；
所以，
Figure SMS_19
。
进一步的，所述通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息的方法包括：通过位置信息和时间信息查询IGRF模型或者查询地磁信息数据库的方式获取当前理论地磁场矢量信息
Figure SMS_20
和当前理论磁偏角信息/>
Figure SMS_21
；
其中当前理论地磁场矢量信息
Figure SMS_22
表示总地磁矢量在地理坐标系/>
Figure SMS_23
中在北(N)、东(E)和地(D)三轴方向的分量信息，分别用/>
Figure SMS_24
、/>
Figure SMS_25
和/>
Figure SMS_26
表示，则/>
Figure SMS_27
。
进一步的，所述通过姿态信息建立姿态转移矩阵的过程包括：根据姿态角与姿态转移矩阵之间的关系，获取姿态转移矩阵
Figure SMS_28
；其中姿态角信息包括俯仰角/>
Figure SMS_29
、横滚角/>
Figure SMS_30
和航向角/>
Figure SMS_31
；
Figure SMS_32
其中，
Figure SMS_48
=/>
Figure SMS_36
；/>
Figure SMS_47
=/>
Figure SMS_34
；
Figure SMS_49
=/>
Figure SMS_43
；/>
Figure SMS_50
=/>
Figure SMS_38
；/>
Figure SMS_41
=/>
Figure SMS_33
；/>
Figure SMS_46
=/>
Figure SMS_39
；/>
Figure SMS_42
=
Figure SMS_37
；/>
Figure SMS_44
=/>
Figure SMS_40
；/>
Figure SMS_45
=/>
Figure SMS_35
。
进一步的，所述采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息的过程包括：
采集磁传感器输出数据
Figure SMS_51
，根据预设误差模型将磁体坐标系下的磁传感器输出/>
Figure SMS_52
矢量转换到载体坐标系/>
Figure SMS_53
)；规定磁传感器的X轴指向前方，Y轴水平向右且与X轴垂直，Z轴方向垂直向下；假设X轴为载体前进的方向，将载体前进的方向与磁北的夹角定义为磁航向角，记为/>
Figure SMS_54
；将载体前进的方向与真北的夹角定义为航向角，记为/>
Figure SMS_55
；所以：/>
Figure SMS_56
；
磁航向角
Figure SMS_57
表示为：/>
Figure SMS_58
；
利用所述姿态角信息将载体坐标系下磁传感器数据进行坐标变换得到地理坐标系下的三轴分量投影
Figure SMS_59
；
Figure SMS_60
；
Figure SMS_61
表示将修正后的磁传感器三轴输出数据投影到地理坐标系下的矢量。
进一步的，所述建立卡尔曼滤波方程为：
确定状态向量
Figure SMS_62
；其中/>
Figure SMS_63
为姿态失准角；系统状态空间模型表示为/>
Figure SMS_64
；
其中，
Figure SMS_65
状态转移矩阵；V为4×1维的量测噪声矩阵；H为量测矩阵；U为/>
Figure SMS_66
维的系统噪声矩阵；
Figure SMS_67
；/>
Figure SMS_68
为陀螺相关漂移；
Figure SMS_69
，表示为15×1维的系统噪声矩阵；
其中，
Figure SMS_70
表示与磁传感器相关的第一零均值白噪声；/>
Figure SMS_71
表示与磁传感器相关的第二零均值白噪声；/>
Figure SMS_72
为陀螺角速率零均值白噪声；
其中，量测矩阵选取磁力计的预测值与根据地磁模型得到的真实地磁场信息的差，具体表示为：
Figure SMS_73
；
Figure SMS_74
为量测转移矩阵；/>
Figure SMS_75
表示为：
Figure SMS_76
；式中/>
Figure SMS_77
为克罗内克积。
进一步的，所述随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据的过程包括：
卡尔曼滤波方程在线迭代计算过程中，不断的更新系统状态矢量信息，利用收敛后的磁传感器校正参数对磁传感器实时输出数据进行校准补偿完成航向角解算；
将航向角解算结果反馈到组合导航系统中，当组合导航系统处于卫导信号失锁情况时，利用磁传感器解算的航向角信息辅助惯导系统的解算，防止超过预设时间卫导信号失锁造成的姿态角发散。
本发明还提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，包括获取数据模块、计算模块和校正模块；
所述获取数据模块用于根据组合导航系统实时定位结果获取当前时刻载体的位置信息、时间信息和姿态信息，通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；
所述计算模块用于采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；
所述校正模块用于以磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息与理论地磁场矢量信息的差作为第一观测量，以所述载体真北角信息与组合导航的航向角之间的差作为第二观测量，将预设误差模型中的参数和失准角作为状态向量，建立用于磁传感器在线校正的卡尔曼滤波方程；随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据；所述预设误差模型为机载环境下磁传感器的误差模型。
进一步的，所述系统还包括标定模块；
所述标定模块用于在理想无磁干扰下，利用椭球拟合校正算法对磁传感器自身的误差特征进行标定和校正，并将校正参数补偿到磁传感器输出。
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
本发明提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统，属于磁传感器校正技术领域，该方法包括以下步骤：根据组合导航系统实时定位结果获取当前时刻载体的位置信息、时间信息和姿态信息，通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；以投影信息与理论地磁场矢量信息的差作为第一观测量，以载体真北角信息与组合导航的航向角之间的差作为第二观测量，将预设误差模型中的参数和失准角均作为状态向量，建立用于磁传感器在线校正的卡尔曼滤波方程；随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据；预设误差模型为机载环境下磁传感器的误差模型。基于一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，还提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，本发明有效克服机载环境下电子电器系统产生的磁干扰对磁传感器解算磁航向角的影响，从而提升航向角解算的稳定性和可靠性。
本发明应用于机载环境下，当载体位于空中时周围磁场相对比较稳定，此时影响磁传感器的误差因素主要是环境因素，即罗差对磁传感器的影响，如果将传感器自身的误差因素提前进行校正，那么在实际校正过程中只需要估计环境误差和安装误差，这样减少了多个误差变量之间的耦合影响，提升了估计的精准度。
本发明利用高精度INS/GNSS组合导航系统解算得到的位置信息和载体姿态信息，解决磁传感器在实际校正过程中，由于无法提供精确的基准地磁场信息、无法进行复杂的操作和在线运行等复杂环境下无法完成校正操作造成的性能和精度的损失。
本发明根据高精度INS/GNSS组合导航系统实时定位信息，通过查询IGRF模型或者查询地磁信息数据库的方式得到当前地磁场信息矢量和磁偏角信息。这样既能够解决磁传感器在实际校正过程中，由于无法提供精确的基准地磁场信息对校正算法造成的性能和精度的损失，同时也解决了实时运行过程中由于地磁环境不断变化造成的对校正算法复杂度的影响。
附图说明
图1为本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法流程图；
图2为本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法中数据流向示意图；
图3为本发明实施例1中磁传感器坐标系示意图；
图4为本发明实施例2提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正系统示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本发明实施例1提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，利用高精度INS/GNSS组合导航系统解算得到的位置信息和姿态信息，解决磁传感器在实际校正过程中，由于无法提供精确的基准地磁场信息、无法进行复杂的操作和在线运行等复杂环境下无法完成校正操作造成的性能和精度的损失。
本发明根据组合导航系统实时定位结果获取当前时刻载体的位置信息、时间信息和姿态信息，通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；以投影信息与理论地磁场矢量信息的差作为第一观测量，以载体真北角信息与组合导航的航向角之间的差作为第二观测量，将预设误差模型中的参数和失准角均作为状态向量，建立用于磁传感器在线校正的卡尔曼滤波方程；随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据；预设误差模型为机载环境下磁传感器的误差模型。
如图1为本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法流程图；如图2为本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法中数据流向示意图；
在步骤S100中，建立机载环境下磁传感器的误差模型。在理想的无磁干扰环境下，利用椭球拟合校正算法对磁传感器初始状态进行校正，将磁传感器中的零偏误差、比例因子误差、非正交误差等器件自身的误差源进行校正，并将校正结果补偿到磁传感器输出；
将磁传感器固定安装在载体环境后，此时待估计校正的误差信息主要是非对准误差(也称安装误差)、罗差(或称环境误差)等因素，因此建模如下：
Figure SMS_78
如图3为本发明实施例1中磁传感器坐标系示意图；其中，x、y和z分别表示磁传感器的三个轴；
Figure SMS_85
表示磁传感器所在坐标系/>
Figure SMS_95
下三个轴在/>
Figure SMS_107
时刻测量到的地磁场分量值；
Figure SMS_82
=/>
Figure SMS_94
表示/>
Figure SMS_86
时刻的软磁干扰罗差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示软磁在轴与轴之间产生的自干扰和互干扰关系；/>
Figure SMS_89
表示/>
Figure SMS_84
时刻x轴的自干扰；/>
Figure SMS_88
表示/>
Figure SMS_81
时刻x轴和y轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_91
表示/>
Figure SMS_80
时刻x轴和z轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_90
表示/>
Figure SMS_96
时刻y轴和x轴之间的互干扰；
Figure SMS_97
表示/>
Figure SMS_98
时刻y轴的自干扰;/>
Figure SMS_103
表示/>
Figure SMS_110
时刻y轴和z轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_113
表示/>
Figure SMS_79
时刻z轴和x轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_92
表示/>
Figure SMS_99
时刻z轴和y轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_104
表示/>
Figure SMS_105
时刻z轴的自干扰；
Figure SMS_109
表示非对准误差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示由于非对称性造成的轴间干扰；/>
Figure SMS_93
表示载体坐标系/>
Figure SMS_101
下三个轴在/>
Figure SMS_102
时刻测量到的地磁场分量真实值；
Figure SMS_106
代表零偏误差；/>
Figure SMS_108
为t时刻x轴的零偏误差；/>
Figure SMS_114
为t时刻y轴的零偏误差；/>
Figure SMS_100
为t时刻z轴的零偏误差；/>
Figure SMS_112
表示/>
Figure SMS_83
时刻的软磁干扰罗差矩阵；/>
Figure SMS_87
表示安装误差；主要是由于磁传感器安装到载体上时，无法保证磁传感器的三轴与载体的三轴完全重合而造成的影响；/>
Figure SMS_111
表示恒定偏差；主要是由于磁传感器所处环境中的硬磁性材料如永磁铁产生的干扰造成此种误差，因此也称为常值误差；/>
Figure SMS_115
代表零偏误差；/>
将误差模型简化为
Figure SMS_116
；/>
Figure SMS_117
表示/>
Figure SMS_118
时刻的磁传感器比例项组合项误差矩阵，也称为旋转矩阵；
所以；
Figure SMS_119
。
在步骤S200中，根据组合导航系统实时定位结果获取当前时刻载体的位置信息、时间信息和姿态信息，通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵。
通过位置信息和时间信息查询IGRF模型或者查询地磁信息数据库的方式获取当前理论地磁场矢量信息
Figure SMS_120
和当前理论磁偏角信息/>
Figure SMS_121
；
其中当前理论地磁场矢量信息
Figure SMS_122
表示总地磁矢量在地理坐标系/>
Figure SMS_123
中在北(N)、东(E)和地(D)三轴方向的分量信息，分别用/>
Figure SMS_124
、/>
Figure SMS_125
和/>
Figure SMS_126
表示，则/>
Figure SMS_127
根据高精度INS/GNSS组合导航系统获取当前时刻载体的姿态角矩阵/>
Figure SMS_128
。
获取当前时刻载体的姿态角信息，包括横滚角(滚动角或横摇角，Roll)、俯仰角(高低角或纵摇角，Pitch/elevation)和航向角(方位角或偏航角，Yaw/azimuth/heading)，记俯仰角为
Figure SMS_130
，横滚角为/>
Figure SMS_134
，航向角/>
Figure SMS_136
。通过姿态角与姿态转移矩阵之间的关系，获取姿态转移矩阵/>
Figure SMS_131
，/>
Figure SMS_132
表示地理坐标系/>
Figure SMS_133
到载体坐标系/>
Figure SMS_135
的方向余弦矩阵。姿态角信息和姿态转移矩阵/>
Figure SMS_129
将作为磁传感器静态校正的关键信息。其中状态转移可以用欧拉角表示如下：
Figure SMS_137
在步骤S300中，采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；
采集磁传感器输出数据
Figure SMS_138
，根据预设误差模型将磁体坐标系下的磁传感器输出/>
Figure SMS_139
矢量转换到载体坐标系/>
Figure SMS_140
)；规定磁传感器的X轴指向前方，Y轴水平向右且与X轴垂直，Z轴方向垂直向下；假设X轴为载体前进的方向，将载体前进的方向与磁北的夹角定义为磁航向角，记为/>
Figure SMS_141
；将载体前进的方向与真北的夹角定义为航向角，记为/>
Figure SMS_142
；所以：/>
Figure SMS_143
；/>
磁航向角
Figure SMS_144
表示为：/>
Figure SMS_145
；
利用姿态角信息将载体坐标系下磁传感器数据进行坐标变换得到地理坐标系下的三轴分量投影
Figure SMS_146
；
Figure SMS_147
；
Figure SMS_148
表示将修正后的磁传感器三轴输出数据投影到地理坐标系下的矢量。
在步骤S400中，以投影信息与理论地磁场矢量信息的差作为第一观测量，以载体真北角信息与组合导航的航向角之间的差作为第二观测量，将预设误差模型中的参数和失准角均作为状态向量，建立用于磁传感器在线校正的卡尔曼滤波方程。
根据步骤S100中对磁传感器的误差模型分析可知，磁传感器校正需要求解的参数主要是比例项项误差
Figure SMS_149
，常值项误差/>
Figure SMS_150
，外加一个用于约束姿态角信息的姿态失准角/>
Figure SMS_151
。其中一共有15个未知参数。
确定状态向量
Figure SMS_152
；其中/>
Figure SMS_153
为姿态失准角；系统状态空间模型表示为/>
Figure SMS_154
；
其中，
Figure SMS_155
状态转移矩阵；V为4×1维的量测噪声矩阵；H为量测矩阵；U为/>
Figure SMS_156
维的系统噪声矩阵；
Figure SMS_157
；/>
Figure SMS_158
为陀螺相关漂移；
Figure SMS_159
，表示为15×1维的系统噪声矩阵；
其中，
Figure SMS_160
表示与磁传感器相关的第一零均值白噪声；/>
Figure SMS_161
表示与磁传感器相关的第二零均值白噪声；/>
Figure SMS_162
为陀螺角速率零均值白噪声；
其中，量测矩阵选取磁力计的预测值与根据地磁模型得到的真实地磁场信息的差，具体表示为：
Figure SMS_163
；
Figure SMS_164
为量测转移矩阵；/>
Figure SMS_165
表示为：
Figure SMS_166
；式中/>
Figure SMS_167
为克罗内克积。
在步骤S500中，随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据。
根据式
Figure SMS_168
；
将偏移量
Figure SMS_169
减去，然后乘以旋转矩阵/>
Figure SMS_170
，即可得到校准后的磁传感器数据，然后根据求解磁航向角的方法即可完成磁航向角解算；
卡尔曼滤波方程在线迭代计算过程中，不断的更新系统状态矢量信息，利用收敛后的磁传感器校正参数对磁传感器实时输出数据进行校准补偿完成航向角解算；
将航向角解算结果反馈到组合导航系统中，当组合导航系统处于卫导信号失锁情况时，利用磁传感器解算的航向角信息辅助惯导系统的解算，防止超过预设时间卫导信号失锁造成的姿态角发散。
本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，有效克服机载环境下电子电器系统产生的磁干扰对磁传感器解算磁航向角的影响，从而提升航向角解算的稳定性和可靠性。
本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，应用于机载环境下，当载体位于空中时周围磁场相对比较稳定，此时影响磁传感器的误差因素主要是环境因素，即罗差对磁传感器的影响，如果将传感器自身的误差因素提前进行校正，那么在实际校正过程中只需要估计环境误差和安装误差，这样减少了多个误差变量之间的耦合影响，提升了估计的精准度。
本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，利用高精度INS/GNSS组合导航系统解算得到的位置信息和载体姿态信息，解决磁传感器在实际校正过程中，由于无法提供精确的基准地磁场信息、无法进行复杂的操作和在线运行等复杂环境下无法完成校正操作造成的性能和精度的损失。
本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，根据高精度INS/GNSS组合导航系统实时定位信息，通过查询IGRF模型或者查询地磁信息数据库的方式得到当前地磁场信息矢量和磁偏角信息。这样既能够解决磁传感器在实际校正过程中，由于无法提供精确的基准地磁场信息对校正算法造成的性能和精度的损失，同时也解决了实时运行过程中由于地磁环境不断变化造成的对校正算法复杂度的影响。
实施例2
基于本发明实施例1提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，本发明实施例2提出了一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，如图4为本发明实施例2提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正系统示意图，该系统包括获取数据模块、计算模块和校正模块；
获取数据模块用于根据组合导航系统实时定位结果获取当前时刻载体的位置信息、时间信息和姿态信息，通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；
计算模块用于采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；
校正模块用于以磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息与理论地磁场矢量信息的差作为第一观测量，以载体真北角信息与组合导航的航向角之间的差作为第二观测量，将预设误差模型中的参数和失准角作为状态向量，建立用于磁传感器在线校正的卡尔曼滤波方程；随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据；预设误差模型为机载环境下磁传感器的误差模型。
该系统还包括标定模块；
标定模块用于用于在理想无磁干扰下，利用椭球拟合校正算法对磁传感器自身的误差特征进行标定和校正，并将校正参数补偿到磁传感器输出。
在理想的无磁干扰环境下，利用椭球拟合校正算法对磁传感器初始状态进行校正，将磁传感器中的零偏误差、比例因子误差、非正交误差等器件自身的误差源进行校正，并将校正结果补偿到磁传感器输出；
将磁传感器固定安装在载体环境后，此时待估计校正的误差信息主要是非对准误差(也称安装误差)、罗差(或称环境误差)等因素，因此建模如下：
Figure SMS_171
如图3为本发明实施例1中磁传感器坐标系示意图；其中，x、y和z分别表示磁传感器的三个轴；
Figure SMS_192
表示磁传感器所在坐标系/>
Figure SMS_197
下三个轴在/>
Figure SMS_207
时刻测量到的地磁场分量值；
Figure SMS_173
=/>
Figure SMS_190
表示/>
Figure SMS_202
时刻的软磁干扰罗差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示软磁在轴与轴之间产生的自干扰和互干扰关系；/>
Figure SMS_205
表示/>
Figure SMS_187
时刻x轴的自干扰；/>
Figure SMS_189
表示/>
Figure SMS_179
时刻x轴和y轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_183
表示/>
Figure SMS_177
时刻x轴和z轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_182
表示/>
Figure SMS_178
时刻y轴和x轴之间的互干扰；
Figure SMS_181
表示/>
Figure SMS_191
时刻y轴的自干扰;/>
Figure SMS_195
表示/>
Figure SMS_200
时刻y轴和z轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_204
表示/>
Figure SMS_172
时刻z轴和x轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_185
表示/>
Figure SMS_194
时刻z轴和y轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_198
表示/>
Figure SMS_193
时刻z轴的自干扰；
Figure SMS_196
表示非对准误差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示由于非对称性造成的轴间干扰；/>
Figure SMS_175
表示载体坐标系/>
Figure SMS_184
下三个轴在/>
Figure SMS_201
时刻测量到的地磁场分量真实值；/>
Figure SMS_203
代表零偏误差；/>
Figure SMS_206
为t时刻x轴的零偏误差；/>
Figure SMS_208
为t时刻y轴的零偏误差；/>
Figure SMS_188
为t时刻z轴的零偏误差；/>
Figure SMS_199
表示/>
Figure SMS_174
时刻的软磁干扰罗差矩阵；/>
Figure SMS_180
表示安装误差；主要是由于磁传感器安装到载体上时，无法保证磁传感器的三轴与载体的三轴完全重合而造成的影响；/>
Figure SMS_176
表示恒定偏差；主要是由于磁传感器所处环境中的硬磁性材料如永磁铁产生的干扰造成此种误差，因此也称为常值误差；/>
Figure SMS_186
代表零偏误差；
将误差模型简化为
Figure SMS_209
；/>
Figure SMS_210
表示/>
Figure SMS_211
时刻的磁传感器比例项组合项误差矩阵，也称为旋转矩阵；
所以；
Figure SMS_212
。
获取数据模块执行的过程包括：将磁传感器固定安装在载体环境后，此时待估计校正的误差信息主要是非对准误差(也称安装误差)、罗差(或称环境误差)等因素，因此建模如下：
Figure SMS_213
如图3为本发明实施例1中磁传感器坐标系示意图；其中，x、y和z分别表示磁传感器的三个轴；
Figure SMS_245
表示磁传感器所在坐标系/>
Figure SMS_246
下三个轴在/>
Figure SMS_248
时刻测量到的地磁场分量值；
Figure SMS_219
=/>
Figure SMS_229
表示/>
Figure SMS_239
时刻的软磁干扰罗差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示软磁在轴与轴之间产生的自干扰和互干扰关系；/>
Figure SMS_243
表示/>
Figure SMS_231
时刻x轴的自干扰；/>
Figure SMS_237
表示/>
Figure SMS_220
时刻x轴和y轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_222
表示/>
Figure SMS_228
时刻x轴和z轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_232
表示/>
Figure SMS_242
时刻y轴和x轴之间的互干扰；
Figure SMS_244
表示/>
Figure SMS_215
时刻y轴的自干扰;/>
Figure SMS_226
表示/>
Figure SMS_235
时刻y轴和z轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_236
表示/>
Figure SMS_214
时刻z轴和x轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_227
表示/>
Figure SMS_218
时刻z轴和y轴之间的互干扰；/>
Figure SMS_225
表示/>
Figure SMS_234
时刻z轴的自干扰；/>
Figure SMS_238
表示非对准误差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示由于非对称性造成的轴间干扰；/>
Figure SMS_217
表示载体坐标系/>
Figure SMS_233
下三个轴在/>
Figure SMS_221
时刻测量到的地磁场分量真实值；
Figure SMS_223
代表零偏误差；/>
Figure SMS_241
为t时刻x轴的零偏误差；/>
Figure SMS_250
为t时刻y轴的零偏误差；/>
Figure SMS_230
为t时刻z轴的零偏误差；/>
Figure SMS_240
表示/>
Figure SMS_216
时刻的软磁干扰罗差矩阵；/>
Figure SMS_224
表示安装误差；主要是由于磁传感器安装到载体上时，无法保证磁传感器的三轴与载体的三轴完全重合而造成的影响；/>
Figure SMS_247
表示恒定偏差；主要是由于磁传感器所处环境中的硬磁性材料如永磁铁产生的干扰造成此种误差，因此也称为常值误差；/>
Figure SMS_249
代表零偏误差；
将误差模型简化为
Figure SMS_251
；/>
Figure SMS_252
表示/>
Figure SMS_253
时刻的磁传感器比例项组合项误差矩阵，也称为旋转矩阵；
所以；
Figure SMS_254
。
通过位置信息和时间信息查询IGRF模型或者查询地磁信息数据库的方式获取当前理论地磁场矢量信息
Figure SMS_255
和当前理论磁偏角信息/>
Figure SMS_256
；
其中当前理论地磁场矢量信息
Figure SMS_257
表示总地磁矢量在地理坐标系/>
Figure SMS_258
中在北(N)、东(E)和地(D)三轴方向的分量信息，分别用/>
Figure SMS_259
、/>
Figure SMS_260
和/>
Figure SMS_261
表示，则/>
Figure SMS_262
根据高精度INS/GNSS组合导航系统获取当前时刻载体的姿态角矩阵/>
Figure SMS_263
。
获取当前时刻载体的姿态角信息，包括横滚角(滚动角或横摇角，Roll)、俯仰角(高低角或纵摇角，Pitch/elevation)和航向角(方位角或偏航角，Yaw/azimuth/heading)，记俯仰角为
Figure SMS_266
，横滚角为/>
Figure SMS_268
，航向角/>
Figure SMS_270
。通过姿态角与姿态转移矩阵之间的关系，获取姿态转移矩阵/>
Figure SMS_265
，/>
Figure SMS_267
表示地理坐标系/>
Figure SMS_269
到载体坐标系/>
Figure SMS_271
的方向余弦矩阵。姿态角信息和姿态转移矩阵/>
Figure SMS_264
将作为磁传感器静态校正的关键信息。其中状态转移可以用欧拉角表示如下：/>
Figure SMS_272
计算模块实现的过程包括：采集磁传感器输出数据
Figure SMS_273
，根据预设误差模型将磁体坐标系下的磁传感器输出/>
Figure SMS_274
矢量转换到载体坐标系
Figure SMS_275
)；规定磁传感器的X轴指向前方，Y轴水平向右且与X轴垂直，Z轴方向垂直向下；假设X轴为载体前进的方向，将载体前进的方向与磁北的夹角定义为磁航向角，记为/>
Figure SMS_276
；将载体前进的方向与真北的夹角定义为航向角，记为/>
Figure SMS_277
；所以：
Figure SMS_278
；
磁航向角
Figure SMS_279
表示为：/>
Figure SMS_280
；
利用姿态角信息将载体坐标系下磁传感器数据进行坐标变换得到地理坐标系下的三轴分量投影
Figure SMS_281
；
Figure SMS_282
；
Figure SMS_283
表示将修正后的磁传感器三轴输出数据投影到地理坐标系下的矢量。
校正模块实现的过程包括：对磁传感器的误差模型分析可知，磁传感器校正需要求解的参数主要是比例项项误差
Figure SMS_284
，常值项误差/>
Figure SMS_285
，外加一个用于约束姿态角信息的姿态失准角/>
Figure SMS_286
。其中一共有15个未知参数。
确定状态向量
Figure SMS_287
；其中/>
Figure SMS_288
为姿态失准角；系统状态空间模型表示为/>
Figure SMS_289
；
其中，
Figure SMS_290
状态转移矩阵；V为4×1维的量测噪声矩阵；H为量测矩阵；U为/>
Figure SMS_291
维的系统噪声矩阵；/>
Figure SMS_292
；/>
Figure SMS_293
为陀螺相关漂移；
Figure SMS_294
，表示为15×1维的系统噪声矩阵；
其中，
Figure SMS_295
表示与磁传感器相关的第一零均值白噪声；/>
Figure SMS_296
表示与磁传感器相关的第二零均值白噪声；/>
Figure SMS_297
为陀螺角速率零均值白噪声；
其中，量测矩阵选取磁力计的预测值与根据地磁模型得到的真实地磁场信息的差，具体表示为：
Figure SMS_298
；
Figure SMS_299
为量测转移矩阵；/>
Figure SMS_300
表示为：
Figure SMS_301
；
式中
Figure SMS_302
为克罗内克积。
随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据。
根据式
Figure SMS_303
将偏移量
Figure SMS_304
减去，然后乘以旋转矩阵/>
Figure SMS_305
，即可得到校准后的磁传感器数据，然后根据求解磁航向角的方法即可完成磁航向角解算。
卡尔曼滤波方程在线迭代计算过程中，不断的更新系统状态矢量信息，利用收敛后的磁传感器校正参数对磁传感器实时输出数据进行校准补偿完成航向角解算；
将航向角解算结果反馈到组合导航系统中，当组合导航系统处于卫导信号失锁情况时，利用磁传感器解算的航向角信息辅助惯导系统的解算，防止超过预设时间卫导信号失锁造成的姿态角发散。
本发明实施例2提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，有效克服机载环境下电子电器系统产生的磁干扰对磁传感器解算磁航向角的影响，从而提升航向角解算的稳定性和可靠性。
本发明实施例2提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，应用于机载环境下，当载体位于空中时周围磁场相对比较稳定，此时影响磁传感器的误差因素主要是环境因素，即罗差对磁传感器的影响，如果将传感器自身的误差因素提前进行校正，那么在实际校正过程中只需要估计环境误差和安装误差，这样减少了多个误差变量之间的耦合影响，提升了估计的精准度。
本发明实施例2提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，利用高精度INS/GNSS组合导航系统解算得到的位置信息和载体姿态信息，解决磁传感器在实际校正过程中，由于无法提供精确的基准地磁场信息、无法进行复杂的操作和在线运行等复杂环境下无法完成校正操作造成的性能和精度的损失。
本发明实施例2提出的一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，根据高精度INS/GNSS组合导航系统实时定位信息，通过查询IGRF模型或者查询地磁信息数据库的方式得到当前地磁场信息矢量和磁偏角信息。这样既能够解决磁传感器在实际校正过程中，由于无法提供精确的基准地磁场信息对校正算法造成的性能和精度的损失，同时也解决了实时运行过程中由于地磁环境不断变化造成的对校正算法复杂度的影响。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本申请实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制。对于所属领域的技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的修改或变形。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (6)

1.一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据组合导航系统实时定位结果获取当前时刻载体的位置信息、时间信息和姿态信息，通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；
采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；
以所述投影信息与理论地磁场矢量信息的差作为第一观测量，以所述载体真北角信息与组合导航的航向角之间的差作为第二观测量，将预设误差模型中的参数和失准角均作为状态向量，建立用于磁传感器在线校正的卡尔曼滤波方程；随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据；所述预设误差模型为机载环境下磁传感器的误差模型；
所述预设误差模型方程表示为：
Figure QLYQS_1
；
其中，x、y和z分别表示磁传感器的三个轴，
Figure QLYQS_3
表示磁传感器所在坐标系/>
Figure QLYQS_8
下三个轴在/>
Figure QLYQS_12
时刻测量到的地磁场分量值；/>
Figure QLYQS_4
=/>
Figure QLYQS_9
表示/>
Figure QLYQS_14
时刻的软磁干扰罗差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示软磁在轴与轴之间产生的自干扰和互干扰关系；
Figure QLYQS_15
表示非对准误差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示由于非对称性造成的轴间干扰；/>
Figure QLYQS_2
表示载体坐标系/>
Figure QLYQS_6
下三个轴在/>
Figure QLYQS_10
时刻测量到的地磁场分量真实值；
Figure QLYQS_13
代表零偏误差；/>
Figure QLYQS_5
为t时刻x轴的零偏误差；/>
Figure QLYQS_7
为t时刻y轴的零偏误差；/>
Figure QLYQS_11
为t时刻z轴的零偏误差；
将预设误差模型简化为
Figure QLYQS_16
；/>
Figure QLYQS_17
表示/>
Figure QLYQS_18
时刻的磁传感器比例项组合项误差矩阵，也称为旋转矩阵；
所以，
Figure QLYQS_19
；
所述通过姿态信息建立姿态转移矩阵的过程包括：根据姿态角与姿态转移矩阵之间的关系，获取姿态转移矩阵
Figure QLYQS_20
；其中姿态角信息包括俯仰角/>
Figure QLYQS_21
、横滚角/>
Figure QLYQS_22
和航向角/>
Figure QLYQS_23
；/>
Figure QLYQS_24
其中，
Figure QLYQS_35
=/>
Figure QLYQS_26
；/>
Figure QLYQS_32
=/>
Figure QLYQS_37
；
Figure QLYQS_40
=/>
Figure QLYQS_39
；/>
Figure QLYQS_41
=/>
Figure QLYQS_33
；/>
Figure QLYQS_36
=/>
Figure QLYQS_25
；/>
Figure QLYQS_29
=/>
Figure QLYQS_28
；/>
Figure QLYQS_30
=
Figure QLYQS_34
；/>
Figure QLYQS_42
=/>
Figure QLYQS_27
；/>
Figure QLYQS_31
=
Figure QLYQS_38
；
所述采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息的过程包括：
采集磁传感器输出数据
Figure QLYQS_43
，根据预设误差模型将磁体坐标系下的磁传感器输出/>
Figure QLYQS_44
矢量转换到载体坐标系/>
Figure QLYQS_45
)；规定磁传感器的X轴指向前方，Y轴水平向右且与X轴垂直，Z轴方向垂直向下；假设X轴为载体前进的方向，将载体前进的方向与磁北的夹角定义为磁航向角，记为/>
Figure QLYQS_46
；将载体前进的方向与真北的夹角定义为航向角，记为/>
Figure QLYQS_47
；所以：/>
Figure QLYQS_48
；
磁航向角
Figure QLYQS_49
表示为：/>
Figure QLYQS_50
；
利用所述姿态角信息将载体坐标系下磁传感器数据进行坐标变换得到地理坐标系下的三轴分量投影
Figure QLYQS_51
；
Figure QLYQS_52
；
Figure QLYQS_53
表示将修正后的磁传感器三轴输出数据投影到地理坐标系下的矢量；
所述建立卡尔曼滤波方程为：
确定状态向量
Figure QLYQS_54
；其中/>
Figure QLYQS_55
为姿态失准角；系统状态空间模型表示为/>
Figure QLYQS_56
；
其中，
Figure QLYQS_57
状态转移矩阵；V为4×1维的量测噪声矩阵；H为量测矩阵；U为/>
Figure QLYQS_58
维的系统噪声矩阵；/>
Figure QLYQS_59
；/>
Figure QLYQS_60
为陀螺相关漂移；
Figure QLYQS_61
，表示为15×1维的系统噪声矩阵；
其中，
Figure QLYQS_62
表示与磁传感器相关的第一零均值白噪声；/>
Figure QLYQS_63
表示与磁传感器相关的第二零均值白噪声；/>
Figure QLYQS_64
为陀螺角速率零均值白噪声；
其中，量测矩阵选取磁力计的预测值与根据地磁模型得到的真实地磁场信息的差，具体表示为：
Figure QLYQS_65
；
Figure QLYQS_66
为量测转移矩阵；/>
Figure QLYQS_67
表示为：
Figure QLYQS_68
；
式中
Figure QLYQS_69
为克罗内克积。
2.根据权利要求1所述的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，其特征在于，在执行校正之前还包括：在理想无磁干扰下，利用椭球拟合校正算法对磁传感器自身的误差特征进行标定和校正，并将校正参数补偿到磁传感器输出。
3.根据权利要求1所述一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，其特征在于，所述通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息的方法包括：通过位置信息和时间信息查询IGRF模型或者查询地磁信息数据库的方式获取当前理论地磁场矢量信息
Figure QLYQS_70
和当前理论磁偏角信息/>
Figure QLYQS_71
；
其中当前理论地磁场矢量信息
Figure QLYQS_72
表示总地磁矢量在地理坐标系/>
Figure QLYQS_73
中在北(N)、东(E)和地(D)三轴方向的分量信息，分别用/>
Figure QLYQS_74
、/>
Figure QLYQS_75
和/>
Figure QLYQS_76
表示，则/>
Figure QLYQS_77
。
4.根据权利要求1所述的一种机载环境下磁传感器的在线校正方法，其特征在于，所述随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据的过程包括：
卡尔曼滤波方程在线迭代计算过程中，不断的更新系统状态矢量信息，利用收敛后的磁传感器校正参数对磁传感器实时输出数据进行校准补偿完成航向角解算；
将航向角解算结果反馈到组合导航系统中，当组合导航系统处于卫导信号失锁情况时，利用磁传感器解算的航向角信息辅助惯导系统的解算，防止超过预设时间卫导信号失锁造成的姿态角发散。
5.一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，其特征在于，包括获取数据模块、计算模块和校正模块；
所述获取数据模块用于根据组合导航系统实时定位结果获取当前时刻载体的位置信息、时间信息和姿态信息，通过位置信息和时间信息获取当前理论地磁场矢量信息和当前理论磁偏角信息，通过姿态信息建立姿态转移矩阵；
所述计算模块用于采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息；
所述校正模块用于以磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息与理论地磁场矢量信息的差作为第一观测量，以所述载体真北角信息与组合导航的航向角之间的差作为第二观测量，将预设误差模型中的参数和失准角作为状态向量，建立用于磁传感器在线校正的卡尔曼滤波方程；随着卡尔曼滤波方程的收敛，将估计得到的参数信息补偿到磁传感器原始数据中，最终得到校正后的磁传感器数据；所述预设误差模型为机载环境下磁传感器的误差模型；
所述预设误差模型方程表示为：
Figure QLYQS_78
；
其中，x、y和z分别表示磁传感器的三个轴，
Figure QLYQS_80
表示磁传感器所在坐标系/>
Figure QLYQS_85
下三个轴在/>
Figure QLYQS_87
时刻测量到的地磁场分量值；/>
Figure QLYQS_82
=/>
Figure QLYQS_88
表示/>
Figure QLYQS_90
时刻的软磁干扰罗差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示软磁在轴与轴之间产生的自干扰和互干扰关系；
Figure QLYQS_92
表示非对准误差矩阵；其中x、y和z不同的组合表示由于非对称性造成的轴间干扰；/>
Figure QLYQS_79
表示载体坐标系/>
Figure QLYQS_84
下三个轴在/>
Figure QLYQS_86
时刻测量到的地磁场分量真实值；
Figure QLYQS_91
代表零偏误差；/>
Figure QLYQS_81
为t时刻x轴的零偏误差；/>
Figure QLYQS_83
为t时刻y轴的零偏误差；/>
Figure QLYQS_89
为t时刻z轴的零偏误差；
将预设误差模型简化为
Figure QLYQS_93
；/>
Figure QLYQS_94
表示/>
Figure QLYQS_95
时刻的磁传感器比例项组合项误差矩阵，也称为旋转矩阵；
所以，
Figure QLYQS_96
；
所述通过姿态信息建立姿态转移矩阵的过程包括：根据姿态角与姿态转移矩阵之间的关系，获取姿态转移矩阵
Figure QLYQS_97
；其中姿态角信息包括俯仰角/>
Figure QLYQS_98
、横滚角/>
Figure QLYQS_99
和航向角/>
Figure QLYQS_100
；/>
Figure QLYQS_101
其中，
Figure QLYQS_114
=/>
Figure QLYQS_103
；/>
Figure QLYQS_109
=/>
Figure QLYQS_115
；
Figure QLYQS_118
=/>
Figure QLYQS_117
；/>
Figure QLYQS_119
=/>
Figure QLYQS_110
；/>
Figure QLYQS_113
=/>
Figure QLYQS_102
；/>
Figure QLYQS_107
=/>
Figure QLYQS_105
；/>
Figure QLYQS_106
=
Figure QLYQS_111
；/>
Figure QLYQS_116
=/>
Figure QLYQS_104
；/>
Figure QLYQS_108
=
Figure QLYQS_112
；
所述采集磁传感器三轴输出数据，结合当前理论磁偏角信息和载体的姿态转移矩阵，计算磁传感器数据在地理坐标系中的投影信息和根据磁传感器解算的载体真北角信息的过程包括：
采集磁传感器输出数据
Figure QLYQS_120
，根据预设误差模型将磁体坐标系下的磁传感器输出/>
Figure QLYQS_121
矢量转换到载体坐标系/>
Figure QLYQS_122
)；规定磁传感器的X轴指向前方，Y轴水平向右且与X轴垂直，Z轴方向垂直向下；假设X轴为载体前进的方向，将载体前进的方向与磁北的夹角定义为磁航向角，记为/>
Figure QLYQS_123
；将载体前进的方向与真北的夹角定义为航向角，记为/>
Figure QLYQS_124
；所以：/>
Figure QLYQS_125
；
磁航向角
Figure QLYQS_126
表示为：/>
Figure QLYQS_127
；
利用所述姿态角信息将载体坐标系下磁传感器数据进行坐标变换得到地理坐标系下的三轴分量投影
Figure QLYQS_128
；
Figure QLYQS_129
；
Figure QLYQS_130
表示将修正后的磁传感器三轴输出数据投影到地理坐标系下的矢量；
所述建立卡尔曼滤波方程为：
确定状态向量
Figure QLYQS_131
；其中/>
Figure QLYQS_132
为姿态失准角；系统状态空间模型表示为/>
Figure QLYQS_133
；
其中，
Figure QLYQS_134
状态转移矩阵；V为4×1维的量测噪声矩阵；H为量测矩阵；U为/>
Figure QLYQS_135
维的系统噪声矩阵；/>
Figure QLYQS_136
；/>
Figure QLYQS_137
为陀螺相关漂移；
Figure QLYQS_138
，表示为15×1维的系统噪声矩阵；
其中，
Figure QLYQS_139
表示与磁传感器相关的第一零均值白噪声；/>
Figure QLYQS_140
表示与磁传感器相关的第二零均值白噪声；/>
Figure QLYQS_141
为陀螺角速率零均值白噪声；
其中，量测矩阵选取磁力计的预测值与根据地磁模型得到的真实地磁场信息的差，具体表示为：
Figure QLYQS_142
；
Figure QLYQS_143
为量测转移矩阵；/>
Figure QLYQS_144
表示为：
Figure QLYQS_145
；
式中
Figure QLYQS_146
为克罗内克积。
6.根据权利要求5所述的一种机载环境下磁传感器的在线校正系统，其特征在于，所述系统还包括标定模块；
所述标定模块用于在理想无磁干扰下，利用椭球拟合校正算法对磁传感器自身的误差特征进行标定和校正，并将校正参数补偿到磁传感器输出。
CN202310107444.4A 2023-02-14 2023-02-14 一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统 Active CN115900770B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310107444.4A CN115900770B (zh) 2023-02-14 2023-02-14 一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310107444.4A CN115900770B (zh) 2023-02-14 2023-02-14 一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115900770A CN115900770A (zh) 2023-04-04
CN115900770B true CN115900770B (zh) 2023-05-23

Family

ID=85739174

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310107444.4A Active CN115900770B (zh) 2023-02-14 2023-02-14 一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115900770B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116165577B (zh) * 2023-04-26 2023-06-27 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 基于量子自主导航的地磁信号平衡方法
CN117268372B (zh) * 2023-11-21 2024-02-20 北京理工大学前沿技术研究院 融合磁导航信息的ins/gnss组合导航方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108050999A (zh) * 2017-11-28 2018-05-18 南京理工大学 一种新息正交性的红外与地磁复合旋转弹体测姿方法
CN111426318A (zh) * 2020-04-22 2020-07-17 中北大学 基于四元数-扩展卡尔曼滤波的低成本ahrs航向角补偿方法
CN113418499A (zh) * 2021-05-13 2021-09-21 青岛杰瑞自动化有限公司 一种旋转飞行器滚转角解算方法及系统

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8275544B1 (en) * 2005-11-21 2012-09-25 Miltec Missiles & Space Magnetically stabilized forward observation platform
US9671226B2 (en) * 2014-12-17 2017-06-06 Honeywell International Inc. Magnetic sensor calibration for aircraft
CN104764451A (zh) * 2015-04-23 2015-07-08 北京理工大学 一种基于惯性和地磁传感器的目标姿态跟踪方法
CN105180968B (zh) * 2015-09-02 2018-06-01 北京天航华创科技股份有限公司 一种imu/磁强计安装失准角在线滤波标定方法
CN108955671B (zh) * 2018-04-25 2020-06-23 珠海全志科技股份有限公司 一种基于磁偏角、磁倾角的卡尔曼滤波导航方法
CN110057354B (zh) * 2019-03-11 2020-12-29 杭州电子科技大学 一种基于磁偏角修正的地磁匹配导航方法
CN110779553A (zh) * 2019-12-03 2020-02-11 中国科学院电子学研究所 磁力计数据的校准方法
CN112945271B (zh) * 2021-01-27 2022-12-06 苏州大学 磁力计信息辅助的mems陀螺仪标定方法及标定系统
CN115507849B (zh) * 2022-11-22 2023-03-10 北京理工大学前沿技术研究院 一种基于ins/gnss组合导航辅助的磁传感器校正方法和系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108050999A (zh) * 2017-11-28 2018-05-18 南京理工大学 一种新息正交性的红外与地磁复合旋转弹体测姿方法
CN111426318A (zh) * 2020-04-22 2020-07-17 中北大学 基于四元数-扩展卡尔曼滤波的低成本ahrs航向角补偿方法
CN113418499A (zh) * 2021-05-13 2021-09-21 青岛杰瑞自动化有限公司 一种旋转飞行器滚转角解算方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN115900770A (zh) 2023-04-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115900770B (zh) 一种机载环境下磁传感器的在线校正方法和系统
CN102692225B (zh) 一种用于低成本小型无人机的姿态航向参考系统
CN103630137B (zh) 一种用于导航系统的姿态及航向角的校正方法
Wang et al. A quasi-Newton quaternions calibration method for DVL error aided GNSS
CN106052716B (zh) 惯性系下基于星光信息辅助的陀螺误差在线标定方法
CN103697894B (zh) 基于滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波方法
Xiong et al. G-VIDO: A vehicle dynamics and intermittent GNSS-aided visual-inertial state estimator for autonomous driving
CN111551175B (zh) 一种航姿参考系统的互补滤波姿态解算方法
CN112146655B (zh) 一种BeiDou/SINS紧组合导航系统弹性模型设计方法
CN105509740A (zh) 一种农业机械车辆姿态测量方法及测量模块
CN115507849B (zh) 一种基于ins/gnss组合导航辅助的磁传感器校正方法和系统
CN109443349A (zh) 一种姿态航向测量系统及其融合方法、存储介质
CN109612460B (zh) 一种基于静止修正的垂线偏差测量方法
CN105737858A (zh) 一种机载惯导系统姿态参数校准方法与装置
CN103299247A (zh) 用于磁近场的动态追踪及补偿的设备和方法
CN116817896B (zh) 一种基于扩展卡尔曼滤波的姿态解算方法
CN115773751B (zh) 一种修正等效天向加计零位造成对准误差的方法
CN102538820B (zh) 一种航空遥感集成系统检校方法
CN104697520A (zh) 一体化无陀螺捷联惯导系统与gps系统组合导航方法
CN113834483A (zh) 一种基于可观测度的惯性/偏振/地磁容错导航方法
Chu et al. Performance comparison of tight and loose INS-Camera integration
CN111220151B (zh) 载体系下考虑温度模型的惯性和里程计组合导航方法
CN115143954B (zh) 一种基于多源信息融合的无人车导航方法
CN114111840B (zh) 一种基于组合导航的dvl误差参数在线标定方法
CN113375693B (zh) 一种地磁航向误差修正方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant