[发明专利]一种基于边缘化CKF重力辅助导航的方法

说明书

技术领域

本发明属于重力辅助导航技术领域，尤其涉及一种基于边缘化CKF重力辅助导航的方法。

背景技术

潜艇等水下潜器的生存能力随着现代反潜技术的发展遭受严重威胁，单纯依靠惯性导航系统进行水下导航已经无法满足现代潜艇导航的精度要求，而将卫星、天文、无线电等导航手段与惯性导航系统组合使用又降低了潜艇的隐蔽性，随着重力测量技术的日趋成熟，利用重力异常辅助导航逐渐得到应用，由于其无需接收外部信息，也不对外辐射信息，对于提高潜艇等水下潜器的隐蔽性无疑具有非常重要的战术价值。

对于重力异常辅助惯导构成的组合导航系统来说，递推最优估计滤波是实现重力辅助惯性导航系统的关键技术之一，其具有从含有噪声、误差的数据中提取或恢复精确信息的能力，并保证最佳匹配位置的可信度及精确度。但是，由于传统非线性滤波算法复杂度较高或其它缺陷，一般重力匹配算法很难实现精确、快速匹配的效果。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于边缘化CKF重力辅助导航的方法，旨在解决重力辅助导航方法复杂度高和实时性差的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于边缘化CKF重力辅助导航的方法，该基于边缘化CKF重力辅助导航的方法包括以下步骤：

步骤一，实时获取惯性导航系统输出位置信息的经度和纬度及重力仪测得的重力异常值，并保证惯导系统指示位置信息和重力异常信息在时间上同步；

步骤二，建立惯性器件输出误差模型及惯导系统误差方程，确定状态量和量测量，量测量为重力异常观测值；取经纬度误差、速度误差、平台姿态角误差、加速度计误差及陀螺误差为状态量，即：

从而组合导航系统的状态方程可表示如下：

x·(t)=Fx(t)+Gw(t)]]>

其中，G为12×12维的单位阵I_12×12，w(t)为系统噪声，均为零均值高斯白噪声，w(t)＝[0 0 w_ax w_ay w_gx w_gy w_gz 0 0 0 0 0]^T，F为系统状态转移矩阵，表达式如下：