[发明专利]一种基于卡尔曼滤波估计的极区组合导航双通道误差校正方法在审
申请号: | 201910176351.0 | 申请日: | 2019-03-08 |
公开(公告)号: | CN109781100A | 公开(公告)日: | 2019-05-21 |
发明(设计)人: | 赵琳;康瑛瑶;程建华;秦名赫;刘明 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G01C21/16 | 分类号: | G01C21/16;G01C25/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 误差校正 卡尔曼滤波 反馈校正 输出校正 校正 组合导航系统 导航系统 组合导航 长航时 双通道 极区 惯性导航系统 导航信息 反馈通道 量测信息 滤波周期 时间标志 位置误差 卫星导航 周期时长 观测量 选择器 状态量 格网 构建 观测 引入 外部 保证 | ||
本发明属于卫星导航领域,具体涉及一种基于卡尔曼滤波估计的极区组合导航双通道误差校正方法,包括以下步骤:选取惯性导航系统作为主导航系统,引入外部观测导航信息作为观测量,以格网惯导系统姿态、速度、位置误差为状态量,构建包含输出校正与反馈校正两种校正通道的组合导航系统;选取误差校正周期时长,使得一个误差校正周期内包含n个输出校正周期与1个反馈校正周期,输出校正周期与反馈校正周期与滤波周期相同;获得量测信息后,通过基于时间标志的反馈通道选择器判断是否进行校正,选择校正通道;本发明提高了组合导航系统的短时精度与时稳定性,保证长航时工作条件下卡尔曼滤波估计精度,进而保障导航系统长航时精度与可靠性。
技术领域
本发明属于卫星导航领域,具体涉及一种基于卡尔曼滤波估计的极区组合导航双通道误差校正方法。
背景技术
格网惯性导航系统是极区常用的基础导航设备,为了满足极区运载器对导航性能的需求,引入卡尔曼滤波算法构成组合导航系统,对格网惯导系统的导航误差进行估计,以滤波估计结果修正格网惯导系统,对误差进行校正,可以提高导航性能。受到极区恶劣环境的影响,极区组合导航的主要观测信息易受干扰,导致滤波估计结果存在误差,而滤波估计的结果通过输出校正或反馈校正的形式对惯导系统进行修正,进而影响导航性能,因此,校正方式也会对导航性能产生影响。
传统的校正方式包括输出校正与反馈校正。输出校正作为一种开环校正回路,校正结构如图1所示,卡尔曼滤波估计误差仅影响导航输出精度,不影响格网惯导系统自身精度,对于观测噪声具有较强的鲁棒性,量测粗差对校正效果影响较小,系统稳定性强,但由于无法有效校正格网惯导系统内部误差,格网惯导的误差随时间积累,组合导航模型逐渐失去反应系统真实状态的能力,滤波估计精度逐渐下降甚至发散,无法保证导航系统长航时工作性能;反馈校正作为一种闭环校正回路,校正结构如图2所示,反馈校正将滤波器估计结果反馈至格网惯导系统内部,格网惯导系统误差得到修正,可以保证长航时滤波稳定性,但是,卡尔曼滤波估计误差被引入惯导系统,估计误差成为惯导系统误差源之一,量测噪声对导航精度影响较大,系统稳定性差。综上所述,现有的组合导航校正方法不能满足极区运载器对导航性能的需求,限制了系统的实际工作效果与工作时长。
本发明设计一种基于卡尔曼滤波估计的极区组合导航双通道误差校正方法,该校正方法具有一种特殊的双通道反馈结构,包括输出校正通道与反馈校正通道,以及基于时间标志的反馈通道选择器,在一个误差校正周期内,根据时间信号选择反馈通道,实现不同双通道误差校正。因此,基于卡尔曼滤波估计的极区组合
导航双通道误差校正方法既可以通过输出校正修正格网惯导系统的输出误差,保正导航系统短时精度,且抑制量测噪声对导航性能的影响,又可以通过反馈校正定期修正格网惯导系统内部误差,延长系统重调时间,保障长航时导航性能,具有重要的工程应用价值。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种基于卡尔曼滤波估计的极区组合导航双通道误差校正方法,实现极区导航设备性能提升。
一种基于卡尔曼滤波估计的极区组合导航双通道误差校正方法,包括以下步骤:
(1)选取惯性导航系统作为主导航系统,引入外部观测导航信息作为观测量,以格网惯导系统姿态、速度、位置误差为状态量,构建包含输出校正与反馈校正两种校正通道的组合导航系统;
(2)选取误差校正周期时长,使得一个误差校正周期内包含n个输出校正周期与1个反馈校正周期,输出校正周期与反馈校正周期与滤波周期相同;
(3)获得量测信息后,通过基于时间标志的反馈通道选择器判断是否进行校正,选择校正通道;
(4)导航系统的卡尔曼滤波器进行滤波估计,并通过步骤(3)选择的校正通道,对惯导系统进行误差修正。
所述获得量测信息后,通过基于时间标志的反馈通道选择器判断是否进行校正,选择校正通道,包括:
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