[发明专利]一种基于惯性仪器和迭代滤波算法的船体形变角测量方法

说明书

本发明属于惯性导航中的传递对准技术领域，具体涉及一种基于陀螺和加速度计等惯性仪器和迭代滤波算法的船体形变角测量方法。本发明包括以下步骤：第一步，利用卡尔曼滤波方法求形变角的估计值第二步，分析角速度观测残差的功率谱；第三步，将角速度观测残差和比力观测残差作为卡尔曼滤波观测变量迭代滤波；第四步，通过重复第二步和第三步计算，不断地对第一步的估计结果进行修正，直到形变角的修正值接近但不等于真值本发明所述方法针对大型舰船速度低，摇摆弱的环境特点，能够显著提高垂直方向形变角的测量精度，并且计算量较小，适合在线实时测量。

技术领域

本发明属于惯性导航中的传递对准技术领域，具体涉及一种基于陀螺和加速度计等惯性仪器和迭代滤波算法的船体形变角测量方法。

背景技术

惯性导航需要精确知道运动载体的初始姿态，否则运动载体的定位误差将随着距离的增大而急剧增大。对于舰船来说，高精度的主惯性导航系统(以下简称主惯导)可以给出精确的姿态信息，其他设备诸如导弹、雷达的子惯性导航系统(以下简称子惯导)都将引用主惯导的姿态信息。然而船体并非理想的刚体，由于发动机震动、海浪拍打、昼夜温度变化等原因，船体将产生形变角，主惯导的姿态与子惯导的姿态并不严格相等。因此，船体形变角测量技术成为提高子惯导姿态精度的必要手段。

许多学者围绕船体形变角测量技术开展了研究，《航天测量船船姿船位测量技术》(北京国防工业出版社，潘良，2009年)介绍了一种光学自准直方法测量船体形变角，该方法有很高的精度，但是量程小，设备体积庞大，只能用于航天测量船这样特殊的科考船上，对于其他舰船应用受限。

《Kalman filter formulations for transfer alignment of strapdowninertial units》(《Navigation》，A.M.Schnider，1983年第30期)最早引入了捷联惯导系统测量船体形变角，通过匹配主惯导与子惯导的角速度差值，结合卡尔曼滤波，可以实时估计船体形变角，该方法只利用了捷联惯导的陀螺，并未利用加速度计，因此估计结果并未达到最优。

《F-16flight tests of a rapid transfer alignment procedure》(刊于《IEEEPLANS会议文集》，Shortelle,K.J.等，1998年)引入了加速度计，通过匹配主惯导与子惯导的速度差和姿态差，结果得到了很高的精度。该方法基于机载平台进行研究，需要飞机进行大幅度的机动来加速收敛速度并提高收敛精度，因此并不适合舰载平台运动速度慢、摇摆幅度小的应用场合。

针对大型舰载平台的运动特点，《Performance enhancement of large-shiptransfer alignment:a moving horizon approach》(《Journal of Navigation》，Yang,D等，2013年)提出了一种滚动时域算法，大幅缩短了船体形变角估计的收敛时间，并改善了收敛精度。但该方法在计算处理的过程中，随着计算时间的增加，计算量会急剧增大，因此不适合长期在线测量。

发明内容

针对目前大型舰船形变角测量的不足，本发明基于惯性导航系统，充分利用陀螺和加速度计的测量信息，提出了一种迭代滤波算法测量船体形变角，该方法针对大型舰船速度低，摇摆弱的环境特点，能够显著提高垂直方向形变角的测量精度，并且计算量较小，适合在线实时测量。

本发明的技术方案大体如下：第一步，利用船上主惯导与子惯导测量到的角速度和比力矢量值，按照角速度矢量和比力矢量的匹配方程，结合卡尔曼滤波方法，求得船体形变角的估计值；第二步，将角速度残差和比力残差作为观测变量，启动第二路卡尔曼滤波器进行迭代滤波，求得船体形变角估计值的残差。第三步，利用该残差可以修正第一次滤波的估计值，得到形变角的修正值，使得形变角的估计精度获得提升。第四步，重复第二步和第三步，直到形变角的修正值接近但不等于真值。

为了方便描述该方法，首先给出所有符号含义。