专利名称：基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法
技术领域：
本发明涉及的是一种捷联惯导系统的对准方法。
背景技术：
捷联惯导系统是将惯性器件(陀螺仪及加速度计)直接固联在载体上的系统。利用陀螺仪、加速度计测量运载体的角运动和线运动的信息。通过计算机进行积分运算得载体的姿态、速度及位置等导航参数。它与平台式惯导系统相比具有体积小，重量轻，成本低，可靠性高，便于维护等优点，因此得到越来越广泛的应用。初始对准的精度之间关系到惯导系统的工作精度，初始对准的时间是惯导系统的重要战术技术指标。因此，初始对准是惯导系统最重要的关键技术之一。当海况不佳时，船舶即使处于系泊静止状态下也会产生大幅晃动。从而使得捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准。因此在这种情况下需要在运动中借助其他辅助导航设备(如多普勒计程仪)，进行运动中对准。当舰船处于系泊静止状态若载体晃动十分严重时，粗略的获得方位信息都很困难。故此时需要采用非线性滤波方法来实现多普勒计程仪辅助捷联惯导系统的运动中对准。长期以来，扩展卡尔曼滤波器(EKF)因结构简单、易于实现、快速收敛等优点得到广泛的应用。然而EKF存在理论上的局限性如当系统模型为强非线性时，EKF会导致很大的线性化误差，造成滤波器精度降低，甚至发散；而且需要计算繁琐的雅克比矩阵。针对EKF的不足，近年来人们基于近似一个高斯分布比近似一个非线性函数更加容易的观点，提出了一套全新的非线性滤波方法，即Sigma-Point卡尔曼滤波器(SPKF)，其利用加权统计线性回归技术，通过一组确定性采样点来捕获系统的相关统计参量。随着研究的不断深入，2009年Simon Haykin等提出了一种新的非线性滤波器，即求容积卡尔曼滤波器。它是一种独立于EKF、SPKF算法体系的新的滤波策略，相比与EKF、SPKF等传统高斯域非线性滤波器具有更优的非线性逼近性能、数值精度以及滤波稳定性。然而，与EKF及SPKF类似，CKF的不足之处在于它对模型误差比较敏感，并将其作为高斯白噪声来处理。而非线性预测滤波器能够实时的估计系统的模型误差，可用于模型误差较大的非线性系统的滤波，且不受系统噪声高斯分布条件的限制。缺点是收敛速度慢，因此通过非线性预测滤波器与求容积卡尔曼滤波器相结合来提高大方位失准角条件下动基座初始对准的精度具有重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于提供能够有效提高大方位失准角下捷联惯导系统动基座对准精度的基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法。本发明的目的是这样实现的本发明基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法，其特征是
(I)在系泊状态下，采集陀螺仪及加速度的输出数据；(2)采用解析法完成捷联惯导系统的粗对准，初步确定载体的姿态矩阵；(3)建立大方位失准角条件下捷联惯导系统初始对准的非线性误差模型；(4)建立非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的非线性滤波器；(5)载体先做匀加速直线运动，然后做匀速直线运动；(6)进行捷联解算，同时测量载体的运动速度；(7)取捷联解算的速度与测量的载体的运动速度作为量测量，利用步骤(4)建立的非线性滤波器对三个平台误差角进行估计；
(8)利用估计出的平台误差角对此时的姿态矩阵进行修正，从而完成初始对准。本发明还可以包括I、所述的建立大方位失准角条件下捷联惯导系统初始对准的非线性误差模型的步骤为(I)建立捷联惯导系统初始对准非线性误差方程使用一阶非线性随机微分方程来描述捷联惯导系统非线性误差方程如下x(i) = f t) + Gd (x(t\ t)d(t) + w(t)式中，x(t)为t时刻系统的状态变量，f(x(t)，t)为模型向量，Gd(x(t)，t)为模型误差扰动矩阵，d(t)为系统模型误差向量，w(t)为系统的噪声向量；系统的状态向量为X= [ 8 vx 8 vy 4)x 4)y 4)Jt系统模型误差向量为d(t) = [vx Vy Ex Ey ez]T系统的白噪声向量为
「~|Tw{t) =We^ We^ w￡z其中，Svx S Vy分别为系统东向和北向的速度误差，(t>x分别为系统东向、北向、天向的姿态误差，V Vy分别为x、y轴加速度计的零偏，ex %。分别为1、7、2轴陀螺仪的常值漂移，分别为x、y轴加速度计的白噪声误差，分别为x、y、z轴陀螺仪的白噪声误差；模型向量为f(x(t)，t) = A (t) x+p (x, t)式中A(t)5X5为系统线性部分的系数矩阵；p(x，t)为非线性部分，A(t)5X5中的非零项元素为
其中
权利要求
1.基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法，其特征是: (1)在系泊状态下，采集陀螺仪及加速度的输出数据； (2)采用解析法完成捷联惯导系统的粗对准，初步确定载体的姿态矩阵； (3)建立大方位失准角条件 下捷联惯导系统初始对准的非线性误差模型； (4)建立非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的非线性滤波器； (5)载体先做匀加速直线运动,然后做匀速直线运动； (6)进行捷联解算，同时测量载体的运动速度； (7)取捷联解算的速度与测量的载体的运动速度作为量测量，利用步骤(4)建立的非线性滤波器对三个平台误差角进行估计； (8)利用估计出的平台误差角对此时的姿态矩阵进行修正，从而完成初始对准。
2.根据权利要求I所述的基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法，其特征是所述的建立大方位失准角条件下捷联惯导系统初始对准的非线性误差模型的步骤为 (I)建立捷联惯导系统初始对准非线性误差方程 使用一阶非线性随机微分方程来描述捷联惯导系统非线性误差方程如下 *(,) =t) + Gd t)d(t) + w(t) 式中，x(t)为t时刻系统的状态变量，f(x(t)，t)为模型向量，Gd(x(t)，t)为模型误差扰动矩阵，d(t)为系统模型误差向量，w(t)为系统的噪声向量； 系统的状态向量为 X= [ 8 Vx 6 Vy (j5x (j5y <j5z]T 系统模型误差向量为 = [vx Vj ex ey ez]T 系统的白噪声向量为 「~|T w(o=LwVj ' ' ' 其中，Svx S vy分别为系统东向和北向的速度误差，4)x 4)y 4>2分别为系统东向、北向、天向的姿态误差，V1丨分别为x、y轴加速度计的零偏，ex %。分别为1、7、2轴陀螺仪的常值漂移，14^ 分别为x、y轴加速度计的白噪声误差，^ Kz分别为x、y、z轴陀螺仪的白噪声误差； 模型向量为f (X (t)，t) = A ⑴ x+p (X，t) 式中A(t)5X5为系统线性部分的系数矩阵；p(x，t)为非线性部分，A(t)5X5中的非零项元素为
3.根据权利要求I或2所述的基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法，其特征是所述的建立非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的非线性滤波器为设采样时间为At，利用四阶龙格库塔法对所建立的非线性误差模型和量测方程进行离散化处理，可得
4.根据权利要求I或2所述的基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法，其特征是所述的载体先做匀加速直线运动，然后做匀速直线运动为在完成粗对准以后，载体首先做50s匀加速直线运动，加速度为0. 5m/s2，然后再做250s匀速直线运动。
5.根据权利要求3所述的基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法，其特征是所述的载体先做匀加速直线运动，然后做匀速直线运动为在完成粗对准以后，载体首先做50s匀加速直线运动，加速度为0. 5m/s2，然后再做250s匀速直线运动。
全文摘要
本发明的目的在于提供基于非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的动基座初始对准方法，包括以下步骤采集陀螺仪及加速度的输出数据；完成粗对准，初步确定载体的姿态矩阵；建立大方位失准角条件下捷联惯导系统初始对准的非线性误差模型、非线性预测滤波与求容积卡尔曼滤波相结合的非线性滤波器；载体先做匀加速直线运动，然后做匀速直线运动；进行捷联解算，同时测量载体的运动速度；取捷联解算的速度与测量的载体的运动速度作为量测量，利用、建立的非线性滤波器对三个平台误差角进行估计；利用估计出的平台误差角对此时的姿态矩阵进行修正，从而完成初始对准。本发明当海况不佳载体出现大幅晃动时，动基座初始对准对准精度高，收敛速度快。
文档编号G01C21/20GK102654406SQ20121010432
公开日2012年9月5日 申请日期2012年4月11日 优先权日2012年4月11日
发明者刘亚龙, 刘彬, 奔粤阳, 徐博, 杨峻巍, 王根, 郝燕玲, 郝金会, 陈亮, 高伟 申请人:哈尔滨工程大学