專利名稱：基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法
技術領域：
本發(fā)明涉及的是一種捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的對準方法。
背景技術：
捷聯(lián)慣導系統(tǒng)是將慣性器件(陀螺儀及加速度計)直接固聯(lián)在載體上的系統(tǒng)。利用陀螺儀、加速度計測量運載體的角運動和線運動的信息。通過計算機進行積分運算得載體的姿態(tài)、速度及位置等導航參數(shù)。它與平臺式慣導系統(tǒng)相比具有體積小，重量輕，成本低，可靠性高，便于維護等優(yōu)點，因此得到越來越廣泛的應用。初始對準的精度之間關系到慣導系統(tǒng)的工作精度，初始對準的時間是慣導系統(tǒng)的重要戰(zhàn)術技術指標。因此，初始對準是慣導系統(tǒng)最重要的關鍵技術之一。當海況不佳時，船舶即使處于系泊靜止狀態(tài)下也會產(chǎn)生大幅晃動。從而使得捷聯(lián)慣導系統(tǒng)無法快速完成自主初始對準。因此在這種情況下需要在運動中借助其他輔助導航設備(如多普勒計程儀)，進行運動中對準。當艦船處于系泊靜止狀態(tài)若載體晃動十分嚴重時，粗略的獲得方位信息都很困難。故此時需要采用非線性濾波方法來實現(xiàn)多普勒計程儀輔助捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的運動中對準。長期以來，擴展卡爾曼濾波器(EKF)因結構簡單、易于實現(xiàn)、快速收斂等優(yōu)點得到廣泛的應用。然而EKF存在理論上的局限性如當系統(tǒng)模型為強非線性時，EKF會導致很大的線性化誤差，造成濾波器精度降低，甚至發(fā)散；而且需要計算繁瑣的雅克比矩陣。針對EKF的不足，近年來人們基于近似一個高斯分布比近似一個非線性函數(shù)更加容易的觀點，提出了一套全新的非線性濾波方法，即Sigma-Point卡爾曼濾波器(SPKF)，其利用加權統(tǒng)計線性回歸技術，通過一組確定性采樣點來捕獲系統(tǒng)的相關統(tǒng)計參量。隨著研究的不斷深入，2009年Simon Haykin等提出了一種新的非線性濾波器，即求容積卡爾曼濾波器。它是一種獨立于EKF、SPKF算法體系的新的濾波策略，相比與EKF、SPKF等傳統(tǒng)高斯域非線性濾波器具有更優(yōu)的非線性逼近性能、數(shù)值精度以及濾波穩(wěn)定性。然而，與EKF及SPKF類似，CKF的不足之處在于它對模型誤差比較敏感，并將其作為高斯白噪聲來處理。而非線性預測濾波器能夠實時的估計系統(tǒng)的模型誤差，可用于模型誤差較大的非線性系統(tǒng)的濾波，且不受系統(tǒng)噪聲高斯分布條件的限制。缺點是收斂速度慢，因此通過非線性預測濾波器與求容積卡爾曼濾波器相結合來提高大方位失準角條件下動基座初始對準的精度具有重要的意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供能夠有效提高大方位失準角下捷聯(lián)慣導系統(tǒng)動基座對準精度的基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的本發(fā)明基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法，其特征是
(I)在系泊狀態(tài)下，采集陀螺儀及加速度的輸出數(shù)據(jù)；(2)采用解析法完成捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的粗對準，初步確定載體的姿態(tài)矩陣；(3)建立大方位失準角條件下捷聯(lián)慣導系統(tǒng)初始對準的非線性誤差模型；(4)建立非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的非線性濾波器；(5)載體先做勻加速直線運動，然后做勻速直線運動；(6)進行捷聯(lián)解算，同時測量載體的運動速度；(7)取捷聯(lián)解算的速度與測量的載體的運動速度作為量測量，利用步驟(4)建立的非線性濾波器對三個平臺誤差角進行估計；
(8)利用估計出的平臺誤差角對此時的姿態(tài)矩陣進行修正，從而完成初始對準。本發(fā)明還可以包括I、所述的建立大方位失準角條件下捷聯(lián)慣導系統(tǒng)初始對準的非線性誤差模型的步驟為(I)建立捷聯(lián)慣導系統(tǒng)初始對準非線性誤差方程使用一階非線性隨機微分方程來描述捷聯(lián)慣導系統(tǒng)非線性誤差方程如下x(i) = f t) + Gd (x(t\ t)d(t) + w(t)式中，x(t)為t時刻系統(tǒng)的狀態(tài)變量，f(x(t)，t)為模型向量，Gd(x(t)，t)為模型誤差擾動矩陣，d(t)為系統(tǒng)模型誤差向量，w(t)為系統(tǒng)的噪聲向量；系統(tǒng)的狀態(tài)向量為X= [ 8 vx 8 vy 4)x 4)y 4)Jt系統(tǒng)模型誤差向量為d(t) = [vx Vy Ex Ey ez]T系統(tǒng)的白噪聲向量為
「~|Tw{t) =We^ We^ w￡z其中，Svx S Vy分別為系統(tǒng)東向和北向的速度誤差，(t>x分別為系統(tǒng)東向、北向、天向的姿態(tài)誤差，V Vy分別為x、y軸加速度計的零偏，ex %。分別為1、7、2軸陀螺儀的常值漂移，分別為x、y軸加速度計的白噪聲誤差，分別為x、y、z軸陀螺儀的白噪聲誤差；模型向量為f(x(t)，t) = A (t) x+p (x, t)式中A(t)5X5為系統(tǒng)線性部分的系數(shù)矩陣；p(x，t)為非線性部分，A(t)5X5中的非零項元素為
其中
權利要求
1.基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法，其特征是: (1)在系泊狀態(tài)下，采集陀螺儀及加速度的輸出數(shù)據(jù)； (2)采用解析法完成捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的粗對準，初步確定載體的姿態(tài)矩陣； (3)建立大方位失準角條件 下捷聯(lián)慣導系統(tǒng)初始對準的非線性誤差模型； (4)建立非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的非線性濾波器； (5)載體先做勻加速直線運動,然后做勻速直線運動； (6)進行捷聯(lián)解算，同時測量載體的運動速度； (7)取捷聯(lián)解算的速度與測量的載體的運動速度作為量測量，利用步驟(4)建立的非線性濾波器對三個平臺誤差角進行估計； (8)利用估計出的平臺誤差角對此時的姿態(tài)矩陣進行修正，從而完成初始對準。
2.根據(jù)權利要求I所述的基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法，其特征是所述的建立大方位失準角條件下捷聯(lián)慣導系統(tǒng)初始對準的非線性誤差模型的步驟為 (I)建立捷聯(lián)慣導系統(tǒng)初始對準非線性誤差方程 使用一階非線性隨機微分方程來描述捷聯(lián)慣導系統(tǒng)非線性誤差方程如下 *(,) =t) + Gd t)d(t) + w(t) 式中，x(t)為t時刻系統(tǒng)的狀態(tài)變量，f(x(t)，t)為模型向量，Gd(x(t)，t)為模型誤差擾動矩陣，d(t)為系統(tǒng)模型誤差向量，w(t)為系統(tǒng)的噪聲向量； 系統(tǒng)的狀態(tài)向量為 X= [ 8 Vx 6 Vy (j5x (j5y <j5z]T 系統(tǒng)模型誤差向量為 = [vx Vj ex ey ez]T 系統(tǒng)的白噪聲向量為 「~|T w(o=LwVj ' ' ' 其中，Svx S vy分別為系統(tǒng)東向和北向的速度誤差，4)x 4)y 4>2分別為系統(tǒng)東向、北向、天向的姿態(tài)誤差，V1丨分別為x、y軸加速度計的零偏，ex %。分別為1、7、2軸陀螺儀的常值漂移，14^ 分別為x、y軸加速度計的白噪聲誤差，^ Kz分別為x、y、z軸陀螺儀的白噪聲誤差； 模型向量為f (X (t)，t) = A ⑴ x+p (X，t) 式中A(t)5X5為系統(tǒng)線性部分的系數(shù)矩陣；p(x，t)為非線性部分，A(t)5X5中的非零項元素為
3.根據(jù)權利要求I或2所述的基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法，其特征是所述的建立非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的非線性濾波器為設采樣時間為At，利用四階龍格庫塔法對所建立的非線性誤差模型和量測方程進行離散化處理，可得
4.根據(jù)權利要求I或2所述的基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法，其特征是所述的載體先做勻加速直線運動，然后做勻速直線運動為在完成粗對準以后，載體首先做50s勻加速直線運動，加速度為0. 5m/s2，然后再做250s勻速直線運動。
5.根據(jù)權利要求3所述的基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法，其特征是所述的載體先做勻加速直線運動，然后做勻速直線運動為在完成粗對準以后，載體首先做50s勻加速直線運動，加速度為0. 5m/s2，然后再做250s勻速直線運動。
全文摘要
本發(fā)明的目的在于提供基于非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的動基座初始對準方法，包括以下步驟采集陀螺儀及加速度的輸出數(shù)據(jù)；完成粗對準，初步確定載體的姿態(tài)矩陣；建立大方位失準角條件下捷聯(lián)慣導系統(tǒng)初始對準的非線性誤差模型、非線性預測濾波與求容積卡爾曼濾波相結合的非線性濾波器；載體先做勻加速直線運動，然后做勻速直線運動；進行捷聯(lián)解算，同時測量載體的運動速度；取捷聯(lián)解算的速度與測量的載體的運動速度作為量測量，利用、建立的非線性濾波器對三個平臺誤差角進行估計；利用估計出的平臺誤差角對此時的姿態(tài)矩陣進行修正，從而完成初始對準。本發(fā)明當海況不佳載體出現(xiàn)大幅晃動時，動基座初始對準對準精度高，收斂速度快。
文檔編號G01C21/20GK102654406SQ20121010432
公開日2012年9月5日 申請日期2012年4月11日 優(yōu)先權日2012年4月11日
發(fā)明者劉亞龍, 劉彬, 奔粵陽, 徐博, 楊峻巍, 王根, 郝燕玲, 郝金會, 陳亮, 高偉 申請人:哈爾濱工程大學