[发明专利]一种基于反向导航的Kalman滤波算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种反向组合导航算法，特别是反向惯性/GPS(Global Positioning System)组合导航算法。

背景技术

通常的惯性/GPS组合导航算法是对测量数据构成的时间序列进行由前向后的实时正向处理，而POS(Position and Orientation System)存储了整个任务过程中的量测数据。针对POS的事后处理过程无实时性要求且所有量测数据都已知的特点，可通过反向导航对POS存储的量测数据进行由后向前的事后处理，从而为提高POS的精度开辟一条新路径，同时拓展Kalman滤波系数应用范围。

发明内容

本发明的目的在于提供一种反向惯性/GPS组合导航算法，对POS存储的惯性、GPS量测数据反序，在反序过程中同时对陀螺仪的测量值取反号，进行由后向前的反向导航解算，并利用Kalman滤波技术实现惯性/GPS组合导航。

本发明是这样实现的：一种基于反向导航的Kalman滤波算法，是一种对导航信息数据进行后处理Kalman滤波算法，其中，在滤波过程中，使用如下所述的方程式：

反向惯导系统的姿态矩阵和速度、位置的更新方程为：

Cbk-1n=Cbkn-TCbkn[ωibkb-(Cbkn)T(ωiekn+ωenkn)]×---(1a)]]>

式中：

k表示计算的当前时刻，真实的当前时刻；

k-1表示计算的前一时刻，真实的前一时刻；

T为反向惯导系统的解算周期，单位：秒，确定后为常量；

为载体系b系向导航系n系，即北天东地理坐标系，转化的姿态转移矩阵，3×3维；

其中ω_ie为地球自转角速率，单位：弧度/秒，为反向惯导系统的纬度，单位：弧度；

其中v_N、v_E分别为反向惯导系统的北向速度、东向速度，单位：米/秒，R_M、R_N分别为地球子午圈、卯酉圈半径，单位：米，h为反向惯导系统的高度，单位：米；