基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法。主要步骤包括：凝固粗对准；建立基于导航参数微分方程（即直接导航模型）以及以导航系速度为量测量的非线性滤波模型及其离散化；构建时间更新和量测更新不同步的简化无迹卡尔曼滤波算法，实现捷联惯性导航初始对准，为捷联惯性导航初始对准提供了一种新方案。优点在于直接导航模型非线性模型更为准确，简化的无迹卡尔曼非线性滤波更具有普适性，滤波过程中只需要一套滤波算法同时实现滤波与姿态更新过程，而且滤波后直接输出导航参数，不需要进行误差修正，算法更简单。
【专利说明】基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种捷联惯性导航系统初始对准技术，可用于捷联惯性系统的初始姿态的确定，属于导航、制导与控制【技术领域】。
【背景技术】
[0002]捷联惯性导航系统没有实体平台，在导航定位解算前必须初始对准，确定初始的位置、速度及姿态信息，其中初始姿态信息的确定是捷联惯性导航系统初始对准的关键内容。捷联惯性导航系统的惯性器件直接安装在载体上，载体的晃动干扰直接加给惯性器件，因此捷联惯性导航系统通常工作在具有各种噪声的动态环境中，初始对准的环境并不理想。[0003]现有的捷联惯性导航系统初始对准分为粗对准和精对准两个阶段。粗对准阶段，依靠重力矢量和地球速率矢量的测量值，粗略估算出载体坐标系到导航参考坐标系的变换矩阵，与真实的姿态矩阵存在偏差，尤其是在外部干扰比较大的情况下。精对准阶段，常利用系统误差模型估计出地理坐标系与真实地理坐标系之间的失准角，并补偿误差，提高对准精度。捷联惯性导航系统误差模型为一组非线性微分方程，本质是非线性的，滤波估计的是导航参数误差，具体应用时往往需要进行简化、近似或者加入约束条件，而受到很多限制，例如小失准角时常将系统误差方程近似为线性误差模型而使用线性卡尔曼滤波，要求粗对准的精度高，失准角很小，然而这在对准环境恶劣情况中往往达不到。采用系统误差模型滤波时通常为两套算法，一套为姿态更新算法，另一套为误差估计滤波算法，待误差估计后，对导航参数进行误差修正，算法复杂。本发明采用直接导航模型，而不是系统误差模型，量测量采用东、北、天三个方向的速度，而不是速度的误差，没有任何近似和约束条件，模型更为准确；滤波过程中时间更新过程与姿态更新过程合并完成，待有量测数据时进行量测更新，滤波输出为导航参数，不需要进行误差修正，算法更简单，采用无迹卡尔曼非线性滤波算法，不受限于线性模型，应用更广泛，具有普适性。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于不采用传统的捷联惯性导航系统的误差模型，而采用更简单的基于直接导航模型和实用性更为广泛的非线性滤波方法，实现捷联惯性导航系统的初始对准，为捷联惯性导航系统的初始对准提供一种新途径和新方案。
[0005]本发明的目的是这样实现的，它包括以下步骤:
[0006]步骤1、根据惯性测量单元中陀螺仪测得的角速度信息和加速度计测得的线加速度信息，应用基于凝固解析粗对准算法完成捷联惯性导航系统粗对准，求得粗略的初始纵摇角0、横摇角Y和航向角Ψ ;
[0007]步骤2、根据捷联惯性导航系统的速度微分方程、欧拉角微分方程、传感器模型，以导航系速度为量测量，建立基于导航参数微分方程的非线性滤波连续系统模型；
[0008]步骤3、将步骤2中建立的非线性连续系统模型离散化，形成非线性离散系统模型；
[0009]步骤4、根据步骤3中建立的非线性离散系统模型构建用于初始对准的简化无迹卡尔曼非线性滤波器，滤波算法中，时间更新与量测更新不同步；
[0010]步骤5、将步骤I提取的粗对准姿态角以及陀螺仪和加速度计的输出代入步骤4中，完成捷联惯性导航系统初始对准，直接输出导航参数。
[0011]本发明还可以包括这样一些特征:
[0012]1.所述的步骤2根据捷联惯性导航系统的速度微分方程、欧拉角微分方程、传感器模型，利用导航系速度为量测量，建立基于导航参数微分方程(即直接导航模型)的非线性滤波连续系统模型，具体为:
[0013]捷联惯性导航系统的速度微分方程为
[0014]
【权利要求】
1.基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法，包括下列步骤: 步骤1、根据惯性测量单元中陀螺仪测得的角速度信息和加速度计测得的线加速度信息，使用基于凝固解析粗对准算法完成捷联惯性导航系统粗对准，求得粗略的初始纵摇角Θ、横摇角Y和航向角Ψ ; 步骤2、根据捷联惯性导航系统的速度微分方程、欧拉角微分方程、传感器模型，以导航系速度为量测量，建立基于导航参数微分方程的非线性滤波连续系统模型； 步骤3、将步骤2中建立的非线性连续系统模型离散化，形成非线性离散系统模型；步骤4、根据步骤3中建立的非线性离散系统模型构建用于初始对准的简化无迹卡尔曼非线性滤波器，滤波算法中，时间更新与量测更新不同步； 步骤5、将步骤1提取的粗对准姿态角以及陀螺仪和加速度计的输出代入步骤4中，完成捷联惯性导航系统初始对准，直接输出导航参数。
2.根据权利要求1所述的基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法的步骤，其中所述的步骤2根据捷联惯性导航系统的速度微分方程、欧拉角微分方程、传感器模型，以导航系速度为量测量，建立基于导航参数微分方程(即直接导航模型)的非线性滤波连续系统模型，具体为: 捷联惯性导航系统的速度微分方程为
3.根据权利要求1所述的基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法的步骤，其中所述的步骤3中连续系统模型离散化后，非线性系统模型为
4.根据权利要求1所述的基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法的步骤，其中所述的步骤4中用于初始对准的简化无迹卡尔曼非线性滤波器的滤波步骤为 1)初始化状态变量及其均方差
5.根据权利要求1所述的基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法的步骤，其中所述的步骤4中简化无迹卡尔曼非线性滤波器在滤波过程中时间更新与量测更新不同步，滤波过程与姿态更新过程合并完成，时间更新周期与传感器数据更新周期一致，即时间T，时间更新也是姿态更新过程；量测更新周期与量测量更新周期一致，为滤波周期，即时间Tfo
6.根据权利要求1所述的基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法的步骤，其中所述的步骤5中滤波输出即为导航参数，不需要进行误差修正，滤波输出为vn,Vu, Θ，Y 及 ψ。
【文档编号】G01C21/16GK103644913SQ201310724264
【公开日】2014年3月19日 申请日期:2013年12月25日 优先权日:2013年12月25日
【发明者】冉昌艳, 程向红, 王磊, 陈红梅, 戴晨曦 申请人:东南大学