[發明專利]基于RBCKF的捷聯慣導系統大方位失準角初始對準方法

有效

• 申請號: 201310302760.3
• 申請日: 2013-07-18
• 公開（公告）號: CN103344260A
• 公開（公告）日: 2013-10-09
• 發明（設計）人: 黃平;程廣舟;高偉;王偉;吳磊;袁順
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G01C25/00
• 分類號: G01C25/00;G01C21/16
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 楊立超

技術領域

本發明涉及捷聯慣導系統大方位失準角初始對準方法。

背景技術

濾波（即狀態估計）的目的是根據一定的方法與準則，通過含有噪聲的量測量去估計狀態向量的一個過程。從一開始的經典卡爾曼濾波到現在各種形式的非線性濾波，經過近幾十年的發展，濾波技術已經成為各行各業研究的熱點。對于濾波來講，穩定性、精度以及收斂速度是人們普遍關心的問題。

捷聯慣導系統（英文全稱：Strapdown?inertial?navigation?system,簡稱SINS），慣性導航主要是通過利用慣性敏感器件（包括陀螺儀和加速度計）來測量載體相對于慣性空間的角運動和線運動，而且根據已知的初始條件，利用計算機解算出載體當前的速度信息、位置信息和姿態信息等導航參數，進一步實現載體預期的航行任務。

而對于捷聯慣性導航系統，所有的慣性測量元件都直接固定在載體上，慣性測量元件的輸出數據為載體相對慣性空間的角速度和加速度，再由計算機轉換到導航坐標系下進行導航解算，這一過程相當于在計算機中虛擬了一個平臺，以用來作為導航解算的參考。該虛擬平臺的作用與平臺慣性導航系統中的穩定平臺類似，我們稱之為“數學平臺”。對于SINS本身來講，初始對準的精度與速度對于SINS導航過程起著十分重要的作用。由于SINS初始對準的模型本身具有非線性的特點，因此，要根據具體的要求采用合理的非線性濾波方法。

工程上使用最早且最為廣泛的非線性濾波方法當屬擴展卡爾曼濾波（Extend?Kalman?Filter，EKF）。它的核心思想就是對非線性模型在固定點進行線性化。但是，當系統的非線性較強時，這種濾波方法精度較低，而且容易發散。甚至當系統不連續時，EKF濾波就無法應用?；凇皩Ω怕史植歼M行近似要比對非線性函數近似容易很多”的觀點，Julier和Uhlmann提出了無跡卡爾曼濾波（Unscented?Kalman?Filter，UKF）。它通過確定性的Sigma點來逼近經服從高斯狀態分布變量的均值和方差。容積卡爾曼濾波（Cubature?Kalman?Filter，CKF）是由Ienkaran?Arasaratnam和Simon?Haykin首先提出來的。它的核心思想是Cubature變換，即通過選取2n個等權值的Cubature點對非線性變換后的服從高斯分布的變量進行均值和方差的計算。CKF濾波是根據Spherical-Radical?Cubature準則推導而來，與UKF相比具有更好的穩定性、更高的精度。從濾波方法上來看，CKF是UKF的一種特殊情況。但是，CKF的采點數少、計算量小，且濾波精度也要優于UKF。將首尾順次相連的Cubature變換應用到高斯濾波器上便產生了CKF濾波，CKF濾波最初是針對狀態方程和量測方程都具有非線性時所提出的。

發明內容

本發明是要解決系統的非線性較強時，濾波方法精度較低，而且容易發散，甚至當系統不連續時，EKF濾波就無法應用的問題，而提供了基于RBCKF的捷聯慣導系統大方位失準角初始對準方法。

基于RBCKF的捷聯慣導系統大方位失準角初始對準方法按以下步驟實現：

步驟一、根據捷聯慣導系統的誤差特性，建立大方位失準角初始對準的誤差模型，即狀態方程和量測方程；

步驟二、選取濾波初值：

令和其中，x₀為狀態變量的初值，P₀為狀態變量的初始誤差協方差矩陣；