CN115993134A - 一种基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其步骤包括：步骤S1：根据主惯导系统和子惯导系统的输出，通过飞行器飞行状态检测器得到飞行器的飞行状态；步骤S2：在飞行器变速飞行、转向或振翼飞行时，通过主惯导系统和子惯导系统构建第一卡尔曼滤波器进行误差校正并估计主惯导系统和子惯导系统航向角安装误差；在飞行器匀速飞行时，直接按照航向角安装误差，并利用主子惯导系统的输出信息构建第二卡尔曼滤波器进行误差校正并估计陀螺零偏。本发明具有原理简单、精确度高、对准速度快等优点。
Description
技术领域
本发明主要涉及到惯性导航技术领域，特指一种基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法。
背景技术
惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)传递对准是通过将子惯导的输出信息与作为基准的高精度主惯导输出信息进行比较，进而通过滤波算法估计出子惯导的误差参数并对其进行补偿，从而减小失准角误差带来的影响。传递对准是快速反应、机动发射系统的关键技术。传递对准在对准的精确性、快速性和抗扰动能力上具有极大的优势。传递对准在精确制导系统中的成功运用可以极大地提高各类系统的快速反应速度和反应能力，在精确制导系统中得到了广泛应用。
在不同的飞行器和不同的飞行状态(如匀速、加减速、拐弯或振翼)下，由于外界扰动，系统模型存在不同程度的不确定性。在传递对准过程中，飞行器的发动机始终处于高速运转状态中，具有较强的振动，那么载机在飞行的过程中容易受阵风影响发生摇摆，系统在振动和摇摆等环境下，将产生较大误差。能否快速准确地完成精确制导系统惯导系统的初始对准，在很大程度上决定了制导系统的效能和精确处理能力。
由此可见，虽然飞行器的机动能够提高系统的可观测性，进而缩短对准时间，提高估计精度。但飞行器机动运动的同时也会影响系统的线性，对kalman滤波器的估计效果产生一定的负面影响；同时特定的机动方式对系统和飞行员的综合素质都提出了更高的要求。因此如何有效规避特定的机动方式并利用飞行器不同的飞行状态来完成传递对准具有重要意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种原理简单、精确度高、对准速度快的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其步骤包括：
步骤S1：根据主惯导系统和子惯导系统的输出，通过飞行器飞行状态检测器得到飞行器的飞行状态；
步骤S2：在飞行器变速飞行、转向或振翼飞行时，通过主惯导系统和子惯导系统构建第一卡尔曼滤波器进行误差校正并估计主惯导系统和子惯导系统航向角安装误差；在飞行器匀速飞行时，直接按照航向角安装误差，并利用主子惯导系统的输出信息构建第二卡尔曼滤波器进行误差校正并估计陀螺零偏。
作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S1包括以下步骤：
步骤S11:根据子惯导系统的航向角速率信息，计算航向角速率的变化率；
步骤S12：对航向角速度率变化率|δωz|0进行中值滤波得|δωz|；
步骤S13：根据主惯导系统的北向和东向速率计算北向和东向的速率变化率|δvN|0和|δvE|0；
步骤S14：对北向和东向的速率变化率进行中值滤波得|δvN|和|δvE|；
步骤S15：根据主惯导的滚动角γ计算滚动角的变化|δγ|0和子惯导的滚动角速率|ωx|；
步骤S16：对滚动角的变化|δγ|0和子惯导的滚动角速率|ωx|进行中值滤波得|δγ|和|δωx|；
步骤S17：对飞行器的飞行状态进行判别。
作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S11中，航向角速率的变化率|δωz|0为：
其中T为窗口时间，N为窗口时间内的数据总量，ωz(i)为Z轴陀螺的输出数据。
作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S13中：
作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S17中，判别流程如下：
匀速飞行：|δvN|<K1,|δvE|<K2,|δωz|<K3；
加速飞行：|δvN|>K1或|δvE|>K2；
拐弯飞行：|δωz|>K3；
振翼飞行：|δωx|>K4；
其中，K1，K2分别为北向和东向速率变化率阈值，K3为航向角速率变化率阈值，K4为滚动角速率变化率阈值。
作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21:在飞行器变速飞行、转向或振翼飞行时，选取第一卡尔曼滤波器的状态变量；
步骤S22:在飞行器匀速飞行时，选取第二卡尔曼滤波器的状态变量；
步骤S23:基于所述的卡尔曼滤波器，将连续的状态方程离散化，然后使用卡尔曼滤波对状态变量进行估计，得到状态变量的估计值，最终得到子惯导传递对准后的实时导航信息。
作为本发明方法的进一步改进：建立第一卡尔曼滤波器的数学模型，状态方程如下：
其中，F1为卡尔曼滤波器的状态转移矩阵，G1为卡尔曼滤波器的系统噪声驱动阵，X1为卡尔曼滤波器的状态变量向量，W1为卡尔曼滤波器的系统噪声向量。
作为本发明方法的进一步改进：建立第二卡尔曼滤波器的数学模型，状态方程如下：
第二卡尔曼滤波器的量测方程如下：
作为本发明方法的进一步改进：所述主惯导系统为在飞行器上安装的高精度惯性导航系统，所述子惯导系统为在传递对准方法的设备上安装的惯性导航系统或惯性测量单元；所述高精度惯性导航系统包括飞行状态检测器和传递对准滤波器；所述飞行状态检测器用于接收主惯导系统和子惯导系统的输出数据并检测飞行器的飞行状态；所述传递对准滤波器用于接收主惯导系统和子惯导系统的输出数据并计算出子惯导系统反馈基准修正参数。
作为本发明方法的进一步改进：所述飞行状态检测器包括飞行状态检测器和微处理器；所述的飞行状态检测器用于接收主惯导系统和子惯导系统的输出信息，并通过微处理器对信息进行处理得出飞行器的飞行状态；所述基于飞行器飞行状态检测的传递对准滤波器包括卡尔曼滤波器和微处理器；所述卡尔曼滤波器用于对主子惯导三轴速度信息和航向角信息作滤波处理、信号增强和微分处理，所述微处理器用于接收主子惯导的输出信息，并解算出基准修正参数。
与现有技术相比，本发明的优点就在于：
1、本发明的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，原理简单、精确度高、对准速度快，本发明能够有效检测飞行器常规的飞行状态，并利用飞行器常规的飞行状态完成传递对准，从而有效避免特定的机动方式对飞行器、制导系统和飞行员所造成的影响。本发明将飞行器的飞行状态检测与传递对准相结合，通过对飞行器飞行状态的检测来完成飞行器常规飞行状态下的传递对准。
2、本发明的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，通过所述飞行器飞行状态的检测并根据飞行状态的不同采取对应的对准策略，在飞行器变速飞行、转向或振翼飞行时，通过构建第一卡尔曼滤波器进行误差校正并估计子惯导系统航向角安装误差；在飞行器匀速飞行时，直接装订方位角安装误差，并通过主子惯导系统的航向角与速度信息构建第二卡尔曼滤波器进行误差校正并估计陀螺零偏，从而缩短了传递对准的时间，提高了传递对准的精度。本发明步骤简单、易于实现，飞行器无需进行高难度的机动，能够有效避免机动对飞行器、制导系统和飞行员所造成的影响，在不增加额外的硬件成本的条件下可有效提高制导系统的快速反应能力和处理精度。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图。
图2是本发明在具体应用实例中详细流程图。
具体实施方式
以下将结合说明书附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
如图1和图2所示，本发明的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其步骤包括：
步骤S1：根据主子惯导系统输出，通过飞行器飞行状态检测器得到飞行器的飞行状态；
步骤S2：在飞行器变速飞行、转向或振翼飞行时，通过主子惯导系统构建第一卡尔曼滤波器进行误差校正并估计主子惯导系统航向角安装误差；在飞行器匀速飞行时，直接装订航向角安装误差，并进一步利用主子惯导系统的输出信息构建第二卡尔曼滤波器进行误差校正并估计陀螺零偏。
在具体应用实例中，所述步骤S1包括以下步骤：
步骤S11:根据子惯导系统的航向角速率信息，计算航向角速率的变化率|δωz|0：
其中T为窗口时间，N为窗口时间内的数据总量，ωz(i)为Z轴陀螺的输出数据。
步骤S12：对航向角速度率变化率|δωz|0进行中值滤波得|δωz|；
步骤S13：根据主惯导系统的北向和东向速率计算北向和东向的速率变化率|δvN|0和|δvE|0，其中：
步骤S14：对北向和东向的速率变化率进行中值滤波得|δvN|和|δvE|；
步骤S15：根据主惯导的滚动角γ计算滚动角的变化|δγ|0和子惯导的滚动角速率|ωx|，其中：
步骤S16：对滚动角的变化|δγ|0和子惯导的滚动角速率|ωx|进行中值滤波得|δγ|和|δωx|；
步骤S17：对飞行器的飞行状态进行判别：
匀速飞行：|δvN|<K1,|δvE|<K2,|δωz|<K3；
加速飞行：|δvN|>K1或|δvE|>K2；
拐弯飞行：|δωz|>K3；
振翼飞行：|δωx|>K4；
其中，K1，K2分别为北向和东向速率变化率阈值，K3为航向角速率变化率阈值，K4为滚动角速率变化率阈值。
在具体应用实例中，所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21:在飞行器变速飞行、转向或振翼飞行时，选取第一卡尔曼滤波器的状态变量：
X1＝[δvNδvE(φn)Tμz(εb)T]T,
其中，δvN和δvE分别为子惯导的北向和东向速度误差，(φn)T为子惯导系统的失准角，μz为子惯导z轴方向安装角误差，(εb)T为子惯导系统中陀螺的常值漂移，(Wa)T为子惯导系统中加速度计噪声，(Wg)T为子惯导系统中陀螺仪噪声，
为子惯导系统z轴方向的安装角噪声。
通过卡尔曼滤波器状态变量的选择可知，卡尔曼滤波器的误差方程包括速度误差方程、姿态误差方程、安装角误差方程和惯性仪器误差方程。分别为:
其中，fn为导航坐标系下加速度计输出，
为导航系下的地球自转角速度，
为载体运动导致的相对地球的角速度在导航系上的投影，vn为导航系下的速度，
为地理坐标系上的旋转角速度在导航系上的投影，
为陀螺输出，fb为载体系下加速度计输出，
为方向余弦矩阵。
选取主子惯导北向和东向速度差，以及航向角之差作为观测量建立量测方程。
建立第一卡尔曼滤波器的数学模型：
状态方程如下：
其中，F1为卡尔曼滤波器的状态转移矩阵，G1为卡尔曼滤波器的系统噪声驱动阵，X1为卡尔曼滤波器的状态变量向量，W1为卡尔曼滤波器的系统噪声向量。
其中：
第一卡尔曼滤波器的量测方程如下：
步骤S22:在飞行器匀速飞行时，选取第二卡尔曼滤波器的状态变量为：
X2＝[δvNδvE(φn)T(εb)T]T,W2＝[(Wa)T(Wg)T]T
建立第二卡尔曼滤波器的数学模型：
状态方程如下：
第二卡尔曼滤波器的量测方程如下：
步骤S23:基于所述的卡尔曼滤波器，将连续的状态方程离散化，然后使用卡尔曼滤波对状态变量进行估计，得到状态变量的估计值，最终得到子惯导传递对准后的实时导航信息。
本发明的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，是在该飞行器上安装有作为主惯导的高精度惯性导航系统，且采用该传递对准方法的设备上安装有作为子惯导的惯性导航系统或惯性测量单元；该高精度惯性导航系统包括飞行状态检测器和传递对准滤波器。所述的飞行状态检测器用于接收主子惯导的输出数据并检测飞行器的飞行状态；所述的传递对准滤波器用于接收主子惯导的输出数据并计算出子惯导系统反馈基准修正参数。
本发明中，所述的主惯导信息包含位置、速度、姿态等信息。所述子惯导包括三轴MEMS陀螺仪和加速度计，所述的三轴MEMS陀螺仪用于敏感飞行器的三维角速率信息，所述的三轴MEMS加速度计用于敏感飞行器的三维加速度信息。飞行器的飞行状态检测器依据所述的位置、速度姿态、三维角速度信息和所述运动加速度信息对所述飞行器的飞行状态进行检测。
在本发明中，所述飞行状态检测器包括飞行状态检测器和微处理器；所述的飞行状态检测器用于接收主子惯导系统的输出信息，并通过微处理器对信息进行处理得出飞行器的飞行状态。
在本发明中，所述基于飞行器飞行状态检测的传递对准滤波器包括卡尔曼滤波器和微处理器；所述卡尔曼滤波器用于对主子惯导三轴速度信息和航向角信息作滤波处理、信号增强和微分处理，所述微处理器用于接收主子惯导的输出信息，并解算出基准修正参数。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，其步骤包括：
步骤S1：根据主惯导系统和子惯导系统的输出，通过飞行器飞行状态检测器得到飞行器的飞行状态；
步骤S2：在飞行器变速飞行、转向或振翼飞行时，通过主惯导系统和子惯导系统构建第一卡尔曼滤波器进行误差校正并估计主惯导系统和子惯导系统航向角安装误差；在飞行器匀速飞行时，直接按照航向角安装误差，并利用主子惯导系统的输出信息构建第二卡尔曼滤波器进行误差校正并估计陀螺零偏。
2.根据权利要求1所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
步骤S11:根据子惯导系统的航向角速率信息，计算航向角速率的变化率；
步骤S12：对航向角速度率变化率|δωz|0进行中值滤波得|δωz|；
步骤S13：根据主惯导系统的北向和东向速率计算北向和东向的速率变化率|δvN|0和|δvE|0；
步骤S14：对北向和东向的速率变化率进行中值滤波得|δvN|和|δvE|；
步骤S15：根据主惯导的滚动角γ计算滚动角的变化|δγ|0和子惯导的滚动角速率|ωx|；
步骤S16：对滚动角的变化|δγ|0和子惯导的滚动角速率|ωx|进行中值滤波得|δγ|和|δωx|；
步骤S17：对飞行器的飞行状态进行判别。
3.根据权利要求2所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，所述步骤S11中，航向角速率的变化率|δωz|0为：
其中T为窗口时间，N为窗口时间内的数据总量，ωz(i)为Z轴陀螺的输出数据。
4.根据权利要求2所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，所述步骤S13中：
5.根据权利要求2所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，所述步骤S17中，判别流程如下：
匀速飞行：|δvN|<K1,|δvE|<K2,|δωz|<K3；
加速飞行：|δvN|>K1或|δvE|>K2；
拐弯飞行：|δωz|>K3；
振翼飞行：|δωx|>K4；
其中，K1，K2分别为北向和东向速率变化率阈值，K3为航向角速率变化率阈值，K4为滚动角速率变化率阈值。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21:在飞行器变速飞行、转向或振翼飞行时，选取第一卡尔曼滤波器的状态变量；
步骤S22:在飞行器匀速飞行时，选取第二卡尔曼滤波器的状态变量；
步骤S23:基于所述的卡尔曼滤波器，将连续的状态方程离散化，然后使用卡尔曼滤波对状态变量进行估计，得到状态变量的估计值，最终得到子惯导传递对准后的实时导航信息。
7.根据权利要求6所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，建立第一卡尔曼滤波器的数学模型，状态方程如下：
其中，F1为卡尔曼滤波器的状态转移矩阵，G1为卡尔曼滤波器的系统噪声驱动阵，X1为卡尔曼滤波器的状态变量向量，W1为卡尔曼滤波器的系统噪声向量。
8.根据权利要求6所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，建立第二卡尔曼滤波器的数学模型，状态方程如下：
第二卡尔曼滤波器的量测方程如下：
9.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，所述主惯导系统为在飞行器上安装的高精度惯性导航系统，所述子惯导系统为在传递对准方法的设备上安装的惯性导航系统或惯性测量单元；所述高精度惯性导航系统包括飞行状态检测器和传递对准滤波器；所述飞行状态检测器用于接收主惯导系统和子惯导系统的输出数据并检测飞行器的飞行状态；所述传递对准滤波器用于接收主惯导系统和子惯导系统的输出数据并计算出子惯导系统反馈基准修正参数。
10.根据权利要求9所述的基于飞行器飞行状态检测的传递对准方法，其特征在于，所述飞行状态检测器包括飞行状态检测器和微处理器；所述的飞行状态检测器用于接收主惯导系统和子惯导系统的输出信息，并通过微处理器对信息进行处理得出飞行器的飞行状态；所述基于飞行器飞行状态检测的传递对准滤波器包括卡尔曼滤波器和微处理器；所述卡尔曼滤波器用于对主子惯导三轴速度信息和航向角信息作滤波处理、信号增强和微分处理，所述微处理器用于接收主子惯导的输出信息，并解算出基准修正参数。
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