Lbl/mins组合导航系统及其导航信息融合方法
【技术领域】
[0001]本发明属于水下导航定位技术领域，涉及用于水下洞穴、山脉及其它有水声波信号遮挡的复杂水下环境中的长距离、高精度目标定位跟踪技术，具体指一种LBL/MINS组合导航系统及其导航信息融合方法。
【背景技术】
[0002]近年来，对海洋领域的开发和军事需求推动了水下高精度定位技术的发展，这种需求在未来将逐渐变得更加迫切。在现有的水下定位方式中，长基线水下水声定位技术和惯性导航技术是最常用的两种方式。其中，水下水声定位技术在工业等民用领域应用广泛，而惯性导航技术在军事领域被大量应用。虽然长基线水下水声定位系统LBL能够提供精度持续、稳定的位置信息，但是其易受各种海洋噪声干扰、遮挡等外界环境影响，且其定位范围有限，限制了其应用范围；尤其是在水下存在洞穴、山脉等遮挡的复杂环境，水声波测距信号被严重遮挡，定位系统精度会大幅度降低，甚至无法正常定位。微惯性导航系统MINS具有自主导航、定位信息全面、定位频率高、短时定位精度高及抗干扰的优点，但是其定位误差会随时间而快速积累，在长航运行的条件下，导航精度会严重下降到一个无法接受的程度。为了克服MINS或LBL各自的固有缺点，综合二者的优点，有学者将上述两种导航方式融合在一起，形成了 LBL/MINS组合导航系统。LBL/MINS组合导航系统虽然可以提高系统的性能，并在某些情况利用MINS对LBL进行辅助和补偿，但是由于MINS的定位误差会随时间而快速累积，因此这种辅助和补偿只能在短期内有效，一旦组合导航系统长时间处于LBL无法工作的状态，定位精度依然迅速下降到无法接受的程度。
【发明内容】
[0003]本发明提出了一种LBL/MINS组合导航系统及其导航信息融合方法，解决了在存在山脉、洞穴等水声定位信号遮挡的复杂水下环境中，LBL系统长时间无法工作时MINS系统定位误差大的技术问题，有效保证了组合导航系统的定位精度。
[0004]本发明通过以下技术方案来实现上述目的:
一种LBL/MINS组合导航系统，包括长基线水下水声定位系统LBL和微惯性导航系统MINS，两系统之间通过扩展卡尔曼滤波器将系统的定位信息进行数据融合，输出最优的导航定位结果；同时，扩展卡尔曼滤波器将其输出的定位误差信息分别反馈给所述两系统的定位误差模型，用于修正两系统的定位误差模型。
[0005]作为本发明的优化方案，所述组合导航系统的工作区域划分为LBL导航培训区域和MINS导航自适应补偿区域两部分，LBL导航培训区为搭建有LBL定位基站且无水声定位信号遮挡的区域，MINS导航自适应补偿区域为存在水声定位信号遮挡，且只能依靠微惯性导航系统MINS进行定位的区域。
[0006]作为本发明的优化方案，所述扩展卡尔曼滤波器输出的定位误差信息通过最小二乘支持向量机对微惯性导航系统MINS的定位误差模型进行修正。
[0007]作为本发明的优化方案，所述扩展卡尔曼滤波器输出的定位误差信息用于修正长基线水下水声定位系统LBL或微惯性导航系统MINS的定位误差模型中的位置、速度误差。
[0008]所述LBL/MINS组合导航系统的导航信息融合方法，具体包括以下步骤:
(1)将组合导航系统的工作区域划分为LBL导航培训区域和MINS导航自适应补偿区域两部分；
(2)在LBL导航培训区域，为搭建有LBL定位基站且无水声定位信号遮挡的区域，由长基线水下水声定位系统LBL和微惯性导航系统MINS共同工作完成导航定位。首先，利用长基线水下水声定位系统LBL对水下定位目标进行水声定位得到LBL定位信息；微惯性导航系统MINS实时提供定位目标连续的位置、速度及姿态信息，并发送给扩展卡尔曼滤波器；然后，通过扩展卡尔曼滤波器将LBL定位信息与MINS定位信息进行数据融合，输出最优的LBL/MINS组合导航定位结果；
(3)在扩展卡尔曼滤波器进行数据融合的同时，将其输出的定位误差信息分别反馈给长基线水下水声定位系统LBL和微惯性导航系统MINS的定位误差模型，用于修正两系统定位误差模型的位置、速度误差；
(4)在MINS导航自适应补偿区域，即当水下定位目标运动到存在水声定位信号遮挡的环境中时，组合导航系统进入MINS导航自适应补偿区域，由于组合导航系统中的长基线水下水声定位系统LBL无法接收到水声波定位信号，只能依靠微惯性导航系统MINS完成这一区域的自主导航；期间，利用在LBL导航培训区域对微惯性导航系统MINS修正后的定位误差模型对MINS定位结果进行误差补偿，从而得到最优的导航定位结果，实现在复杂水下环境的高精度无盲区导航。
[0009]作为本发明的优化方案，上述步骤(3)中，扩展卡尔曼滤波器输出的定位误差信息通过最小二乘支持向量机对微惯性导航系统MINS的定位误差模型进行修正。
[0010]本发明的有益效果是:
1、利用长基线水下水声定位系统LBL获取定位目标的精确位置，与微惯性导航系统MINS得到的导航信息通过扩展卡尔曼滤波器进行数据融合，得到的导航信息比上述任何单一导航方法得到的信息精度更高；
2、利用在LBL导航培训区域对MINS系统的定位误差模型进行修正后，在MINS导航自适应补偿区域中通过该修正后的定位误差模型对MINS定位结果进行误差补偿，得到最优的导航定位结果，克服了因LBL系统无法工作而MINS系统定位误差大，无法保证定位导航精度的问题；适用于海底洞穴、山脉等存在水声测距信号遮挡的复杂环境、长距离、高精度的目标定位跟踪。
【附图说明】
[0011]图1为本发明中无水声信号遮挡区域的系统结构框图，
图2为本发明中存在水声信号遮挡区域的系统结构框图，
图3为本发明中无水声信号遮挡区域的组合导航模型，
图4为本发明中存在水声信号遮挡区域的组合导航模型；
图5为定位目标收发器的结构示意图；
图中浮体，2-水声应答器，3-高速数传电台，4-RTK系统，5-定位目标收发器，6-耐压防水舱体，7-水声换能器，8-水压深度计、9-微惯性导航系统，10-位置结算模块，11遮挡。
【具体实施方式】
[0012]下面将结合附图及实施例对本发明及其效果作进一步阐述。
[0013]如图1 所不，一种 LBL/MINS (Long Base Line/ MEMS Inertial Navigat1nSystem)组合导航系统，属于复杂水下环境组合定位技术领域，该方法搭建浮标式长基线水下水声定位系统和微惯性惯导航导航系统，并将两个系统的导航信息进行融合，以达到在复杂水下环境中进行高精度实时导航的目的。包括长基线水下水声定位系统LBL和微惯性导航系统MINS，即LBL系统和MINS系统；两系统之间通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)将系统的定位信息进行数据融合，输出最优的导航定位结果，此处所述“最优的导航定位结果”，是最优估计理论的术语，指的是在一定的估计准则下的“最优”，是唯一、可确定的。同时，扩展卡尔曼滤波器(EKF)将其输出的定位误差信息分别反馈给LBL和MINS系统的定位误差模型，用于修正两系统的定位误差模型。其中，EKF输出的定位误差信息通过最小二乘支持向量机 LS-SVM (Least Squares Support Vector Machines)对微惯性导航系统 MINS的误差模型进行修正；用于修正MINS系统预估的位置、速度误差。且EKF输出的定位误差信息用于修正LBL和MINS系统误差模型中的位置、速度误差。组合导航系统的工作区域划分为LBL导航培训区域(LBLTA)和MINS导航自适应补偿区域(MINSAA)两部分，LB