[發(fā)明專利]一種基于局部反饋的兩層分布式多傳感器組合導航濾波方法

在審

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• 申請日: 2020-04-28
• 公開（公告）號: CN111473786A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設計）人: 林雪原;劉麗麗;張彥飛;徐振宇;董云云;孫玉梅;趙金杰;隋新;陳祥光
• 申請（專利權）人: 煙臺南山學院
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01C21/20;G01C25/00
• 代理公司: 北京久維律師事務所 11582
• 代理人: 杜權

本發(fā)明公開了一種基于局部反饋的兩層分布式多傳感器組合導航濾波方法，涉及一種SST/Beidou/氣壓高度表/捷聯(lián)慣性組合導航系統(tǒng)信息融合方法。該方法主要針對聯(lián)邦濾波器的非最優(yōu)性，采用捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)（SINS）作為主導航系統(tǒng)，首先對北斗（Beidou）、捷聯(lián)星光跟蹤儀（SST）和氣壓高度表三種子導航傳感器的工作特性進行了理論分析，建立導航坐標系下的慣性/Beidou、慣性/SST、慣性/高度表的組合導航系統(tǒng)濾波模型；然后，設計并完成了基于局部反饋的兩層分布式多傳感器組合導航系統(tǒng)濾波方法；最后經過該方法的最優(yōu)估計，并對慣性系統(tǒng)進行信息校正。本發(fā)明導航精度高，并且以理論形式證明了在有、無的情況下最終的濾波精度是等效的，但在有反饋的情況下來自融合中心的反饋信息可明顯提高子濾波器的濾波性能。

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于局部反饋的兩層分布式多傳感器組合導航濾波方法，屬于多源組合導航技術融合領域，可用于航空飛行器導航參數的確定。

背景技術

在多傳感器組合導航系統(tǒng)中，各子導航傳感器通過性能互補及信息同享，能夠在不同的復雜環(huán)境中為不同的平臺提供準確、連續(xù)導航信息。而信息融合方案依然是多傳感器組合導航系統(tǒng)的基本問題，目前可提供導航信息的有慣性導航系統(tǒng)(INS)、北斗導航定位系統(tǒng)(Beidou)、全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(GNSS)、天文導航系統(tǒng)(CNS)、捷聯(lián)星光跟蹤儀(SST)、磁力計、大氣數據等。

目前對多傳感器組合導航系統(tǒng)的融合方法研究較多，如集中式、分布式、混合式；常用的聯(lián)邦濾波融合算法是以分布式融合結構為基礎的，但其結果不是最優(yōu)的，從信息融合的結構來看，該算法屬于兩層分布式融合結構。毫無疑問在兩級分布式融合算法中，反饋可以改善子濾波器的性能，但也增加了系統(tǒng)的復雜度，而有些子濾波的性能本身就優(yōu)越(如Beidou/SINS、GPS/SINS)。

針對多傳感器組合導航系統(tǒng)的兩層分布式最優(yōu)濾波算法的一般性，即對性能較差的子濾波器引入反饋信息以改善濾波性能、而對性能優(yōu)良的子濾波器不引入反饋信息，這樣即可保留算法的全局最優(yōu)性、同時降低全反饋帶來的較大計算負擔，亟需一種更為有效的濾波方法。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的：克服現有多傳感器組合導航系統(tǒng)常用濾波方法在全局精度、子濾波器性能、計算機計算負擔等方面的綜合性能不足的問題，提供了一種基于局部反饋的兩層分布式多傳感器組合導航濾波方法。

本發(fā)明為了實現上述目的，采用如下技術方案：

本發(fā)明基于一種基于局部反饋的兩層分布式多傳感器組合導航濾波方法，包括以下步驟：

(1)建立航空機載慣性導航系統(tǒng)導航誤差狀態(tài)的數學描述，慣性導航系統(tǒng)SINS的誤差狀態(tài)向量X取為：

向量X中的前九項與導航參數誤差狀態(tài)有關，它們分別是三維姿態(tài)誤差、三維速度誤差以及三維位置誤差，向量X中的后九項與慣性儀表的誤差狀態(tài)量有關，下標E、N、U分別代表東向、北向、天向，ε_b、ε_r分別為陀螺隨機常值漂移、一階馬爾柯夫過程漂移，▽_r為加速度計的一階馬爾柯夫過程漂移，后九項的下標x、y、z為地理坐標系的三個坐標軸。

(2)根據所采用的子導航傳感器，建立導航坐標系下子導航傳感器觀測量與被估計的步驟(1)所述的航空機載慣性導航系統(tǒng)導航誤差狀態(tài)向量中的緯度誤差狀態(tài)量、經度誤差狀態(tài)量、高度誤差狀態(tài)量、速度誤差狀態(tài)量以及姿態(tài)誤差狀態(tài)量之間的量測方程，包括Beidou/SINS量測方程、CNS/SINS量測方程、氣壓高度表/SINS量測方程。

(3)對M個局部節(jié)點(子濾波器)中有L(L≤M)個局部節(jié)點(子濾波器)接收反饋信息的條件下，根據步驟(1)和(2)的模型，建立接收反饋和不接收反饋信息條件下的各局部濾波器的估計模型。