[发明专利]一种角速率输入的姿态算法结构与参数优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种角速率输入的姿态算法结构与参数优化方法，属于惯性导航技术领域。

背景技术

自20世纪50年代末捷联惯性导航系统的概念被提出以来，经过50多年的发展，捷联惯导系统已经广泛应用于国防、交通等多个领域。总的来说，高精度的捷联惯导系统的性能主要依赖于两个方面：高精度的惯性器件和导航算法。所以，研究获得高精度的捷联惯性导航算法是诸多捷联惯导领域的学者们持续追求的目标之一，其中捷联惯导姿态算法是这一目标的首要任务。

自1971年后，捷联惯导姿态算法的设计工作均集中在获得一种近似积分旋转矢量微分方程的方法上。自1983年后，Miller、Ignagni和Savage等陆续将时域泰勒级数展开方法、频域泰勒级数展开方法和最小二乘方法等方法应用于传统的角增量输入的双速捷联惯导姿态算法结构上，进行姿态算法圆锥误差补偿的优化设计；自2000年后，黄昊、曾庆化和汤传业等先后将频域泰勒级数展开方法和最小二乘方法等方法应用于纯角速率输入的双速捷联惯导姿态算法结构，进行姿态算法圆锥误差补偿的优化设计，但姿态算法中所采用的圆锥误差补偿结构不甚合理，在圆锥误差补偿设计时未能考虑已有的由角速率拟合的角增量信息，导致圆锥误差补偿算法、姿态算法乃至整个捷联惯性导航系统的精度不能达到应有的水平。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术，提出一种角速率输入的姿态算法结构与参数优化方法，在此基础上，能够更好的补偿姿态算法中的圆锥误差，从而获得一种高精度的捷联惯导姿态算法。

技术方案：一种角速率输入的姿态算法结构与参数优化方法，包括以下步骤：

步骤(1)，建立用于角速率输入的姿态算法的圆锥误差补偿结构：

在一个姿态更新周期内，以拟合角增量子样周期为时间间隔顺序抽取角速率采样值，并拟合角增量子样；然后，建立用于姿态更新的更新旋转矢量的解算形式和圆锥误差补偿结构；

步骤(2)，简化所述圆锥误差补偿结构，得到压缩圆锥误差补偿结构：

定义经典圆锥运动，忽略角增量子样的拟合误差，并只考虑角速率采样叉乘项、角增量子样叉乘项、角速率采样与角增量子样叉乘项的各自在x轴上的第一个分量，建立压缩圆锥误差补偿结构，得到压缩圆锥误差补偿项；

步骤(3)，基于步骤(2)所述的压缩圆锥误差补偿结构，建立角速率输入的圆锥误差补偿误差准则：

定义圆锥误差补偿项误差为圆锥误差补偿项的理论值与数值计算值在误差矢量的第一个轴向分量上的分量差；

步骤(4)，建立圆锥误差补偿结构参数优化目标和圆锥误差补偿结构参数优化方法：

圆锥误差补偿优化设计的目标：使圆锥误差补偿项误差的绝对数值达到最小；

圆锥误差补偿结构参数优化设计方法是：根据所述目标，将圆锥误差补偿项误差展开成关于圆锥频率参数的幂级数，令幂级数前3N-1个低阶项的系数为零，并求解得到的线性方程组，得到优化的圆锥误差补偿系数；其中N为一个姿态更新周期包含的拟合角增量子样周期数。