本发明属于光纤陀螺罗经初始对准中精对准技术领域，涉及光纤陀螺罗经精对准方法，尤其是一种基于重力信息的光纤陀螺罗经快速精对准方法。
背景技术：
光纤陀螺罗经是随着光纤陀螺技术成熟出现的一种新型罗经，可以为船舶操纵及稳定控制提供艏向、水平姿态及旋转角速率等信息，以其启动快、免维护、可靠性高、全寿命使用成本低等优点逐步受到市场的认可，将取代电罗经。目前，精确快速的初始对准技术为光纤陀螺罗经关键技术之一，直接影响系统精度。
初始对准一般分为粗对准及精对准两阶段，粗对准目的是短时间内获得粗略的姿态信息，精对准阶段再对粗对准得到的信息进行修正。传统初始对准方法的原理大都可以归结为使用地球自转矢量和重量矢量在导航坐标系的测量值进行双矢量定姿。当前对陀螺罗经初始对准时间的要求越来越短，但由于外界环境复杂以及惯性元件噪声等原因，尤其在船舶晃动时，干扰角速度可能比地球自转角速度高好几个数量级，要达到高精度对准要求，需要的时间较长。
经研究发现，通过观测重力矢量在惯性系中由于地球自转而随时间变化的特点可以确定地理北向。目前已有较多学者基于该思路设计了粗对准算法，有效提升了粗对准的精度及抗干扰程度，但由于传统对准算法仅将观测重力矢量在惯性系内旋转的思路应用于粗对准算法，虽有效地提升了粗对准的精度及抗干扰程度，但精对准仍沿用传统方法在在当地地理坐标系修正粗对准误差角，对准速度及抗干扰程度仍不理想，亟需一种新的光纤陀螺罗经快速精对准方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种设计合理、对准速度快且抗干扰程度强的
本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于重力信息的光纤陀螺罗经快速精对准方法，包括以下步骤：
步骤1、定义坐标系：n系为导航坐标系，采用当地地理坐标系enu；e系为地球坐标系；在初始对准起始时刻，将e系在惯性空间内凝固成为i0，i0′为计算惯性凝固坐标系；p系为载体坐标系；ip0系为载体惯性凝固坐标系；在初始对准起始时刻，将p系在惯性空间凝固成为ip0；
步骤2、将p系到n系的姿态矩阵分解，并逐级求解；
式中，
步骤3、设计精对准卡尔曼滤波器；
步骤4、设定滤波观测量z；
其中，
式中，
步骤5、利用步骤3设计的精对准卡尔曼滤波器和步骤4设定的观测量精完成精对准。
而且，所述步骤2的具体步骤包括：
(1)计算
式中：λ＝ω(t-t0)为因地球自转随时间变化的角度，ω为地球自转角速度；
(2)计算
(3)计算
式中，
而且，所述步骤3的具体步骤包括：
(1)建立离散kalman滤波的基本方程为：
式中，φk,k-1为离散化的一步状态转移矩阵；
(2)构造12维状态矢量x：
式中，
(3)建立12维状态空间方程：
其中，a(t)、g(t)分别为t时刻状态矩阵和系统噪声驱动矩阵；fp为加速度计输出；w为正态分布的高斯白噪声。
(4)采用速度匹配算法，建立观测方程为：
z＝hx+v
式中，观测量噪声序列v～n(0,r)；
观测矩阵h为h＝[03×3i3×303×303×3]；
(5)设置卡尔曼滤波器参数
状态方差初始值p0为：
p0＝diag{(5°)2(5°)2(5°)2(2m/s)2(2m/s)2(2m/s)2(0.02°/h)2
(0.02°/h)2(0.02°/h)2(1mg)2(1mg)2(1mg)2}
系统噪声序列协方差q为：
q＝diag{(0.02°/h)2(0.02°/h)2(0.02°/h)2(1mg)2(1mg)2(1mg)2}
观测噪声协方差r为：
r＝diag{(0.1m/s)2(0.1m/s)2(0.1m/s)2}
而且，所述步骤5的具体步骤包括：
(1)使用基于重力信息的双矢量定姿进行粗对准，得到
(2)选取卡尔曼滤波状态初值
(3)更新
(4)计算滤波观测量z；
(5)计算状态估计
(6)判断精对准时间是否结束，如果已经结束则转到步骤5的第(7)步，未结束则继续步骤5的第(3)步；
(7)卡尔曼波状态估计
(8)利用步骤2中p系到n系的姿态矩阵公式得到姿态矩阵，完成精对准，从而完成初始对准。
本发明的优点和有益效果：
本发明针对现有精对准技术局限，提供一种观测重力矢量在惯性系的缓慢漂移的旋转来实现快速精对准的方法，通过巧妙地构造惯性系速度观测信息进行开环卡尔曼滤波，直接在惯性凝固坐标系中进行精对准，实测结果表明可以在复杂环境中实现光纤陀螺罗经快速对准。
附图说明
图1为本发明的算法流程图；
图2为本发明的车载试验初始对准水平姿态角估计值图；
图3为本发明的车载试验初始对准航向角估计值误差图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例作进一步详述：
一种基于重力信息的光纤陀螺罗经快速精对准方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、定义坐标系：n系为导航坐标系，采用当地地理坐标系enu；e系为地球坐标系；在初始对准起始时刻，将e系在惯性空间内凝固成为i0，i0′为计算惯性凝固坐标系；p系为载体坐标系；ip0系为载体惯性凝固坐标系；在初始对准起始时刻，将p系在惯性空间凝固成为ip0；
步骤2、将p系到n系的姿态矩阵分解，并逐级求解；
式中，
所述步骤2的具体步骤包括：
(1)计算
式中：λ＝ω(t-t0)为因地球自转随时间变化的角度，ω为地球自转角速度；
(2)计算
(3)计算
式中，
步骤3、设计精对准卡尔曼滤波器；
所述步骤3的具体步骤包括：
(1)建立离散kalman滤波的基本方程为：
式中，φk,k-1为离散化的一步状态转移矩阵；
(2)构造12维状态矢量x：
式中，
(3)建立12维状态空间方程：
其中，a(t)、g(t)分别为t时刻状态矩阵和系统噪声驱动矩阵；fp为加速度计输出；w为正态分布的高斯白噪声。
(4)采用速度匹配算法，建立观测方程为：
z＝hx+v(7)
式中，观测量噪声序列v～n(0,r)；
观测矩阵h为h＝[03×3i3×303×303×3]；
(5)设置卡尔曼滤波器参数
状态方差初始值p0为：
系统噪声序列协方差q为：
q＝diag{(0.02°/h)2(0.02°/h)2(0.02°/h)2(1mg)2(1mg)2(1mg)2}(9)
观测噪声协方差r为：
r＝diag{(0.1m/s)2(0.1m/s)2(0.1m/s)2}(10)
步骤4、设定滤波观测量
其中，
式中，
步骤5、利用步骤3设计的精对准卡尔曼滤波器和步骤4设定的观测量精完成精对准；
所述步骤5的具体步骤包括：
(1)使用基于重力信息的双矢量定姿进行粗对准，得到
(2)选取卡尔曼滤波状态初值
(3)按照公式(2)更新
(4)按照公式(11)计算滤波观测量z；
(5)使用公式(4)计算状态估计
(6)判断精对准时间是否结束，如果已经结束则转到步骤(7)，未结束则继续步骤(3)；
(7)卡尔曼波状态估计
(8)利用公式(1)得到姿态矩阵，完成精对准，从而完成初始对准。
本发明的工作原理为：
本发明的一种基于重力信息的光纤陀螺罗经快速精对准方法，包括以下步骤：步骤1、公开了本发明精对准方法使用的坐标系定义；步骤2、公开了本发明精对准方法开始前的准备工作,包括姿态矩阵求解；步骤3、公开了本发明精对准方法使用的状态方程、观测方程及卡尔曼滤波器参数设置；步骤4、公开了本发明精对准方法速度观测量的构造方法；步骤5、公开了本发明精对准方法算法流程实例。
本发明使用基于重力信息的粗对准得到
为验证本发明提出的方法，使用某型艏向精度为9′(rms)，水平姿态精度为3′(rms)的光纤陀螺罗经系统，进行了初始对准车载验证试验。对准期间发动机可以开启，试验人员可以自由上下车，主要考察系统航向角精度，将经纬仪的测量值作为系统真实航向。对准结束后断电重启系统再次进行对准。在多个方位进行了多次初始对准试验，统计艏向角精度rms统计优于7′，对准时间小于5min。图2为某次对准试验水平姿态角估计值曲线。水平姿态角快速收敛，但是由于各种干扰存在振动，在载车上没有参照的情况下水平精度无法直接考核。离线仿真中，初始对准完成后转纯惯性导航5min，通过纯惯性导航水平速度推算水平姿态角对准精度，统计发现水平对准精度rms统计优于3′。图3为该次对准试验精对准阶段的航向角估计值误差曲线。结合图2、图3可以看出，在载车存在晃动情况下，经5min初始对准后航向误差角收敛到稳态值附近。
需要强调的是，本发明所述实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。