[发明专利]基于静态和和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法与系统

权利要求书

1.一种基于静态和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法，其特征在于：本方法包括以下步骤：

S1、数据采集：

载有标定后的陀螺仪和第一倾角仪的运载体，在待测轨道上匀速运动；分别通过陀螺仪和第一倾角仪，得到实时的陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息；

S2、倾角计算：

将同一时刻的陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息相减，得到同一时刻陀螺仪和第一倾角仪测量的角度偏差，进一步计算卡尔曼滤波增益；运用卡尔曼滤波算法，对同一时刻陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合修正，得到该时刻的轨道倾角数据；

S3、数据修正：

待测轨道上间隔设置若干个标定后的第二倾角仪，每当运载体经过其中一个第二倾角仪时，将该第二倾角仪测得的轨道倾角值作为修正值，赋予给S2所得到该时刻的轨道倾角数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的陀螺仪在标定时，得到标定时所输出的静态角速度ω₀，并查询到进行测量处地球自转产生的角速度ω_i；在运载体在待测轨道上匀速运动时，陀螺仪所输出的任意时刻的角度信息θ，由下述公式得到：

假定(t₁-t₀)无限小，θ可无限的接近于式：

θ＝θ₀+(ω-ω₀-ω_i)(t₁-t₀)

其中ω为陀螺仪所输出的角速度，θ₀是上一时刻陀螺仪计算得到的角度值，t₁为所得角度时刻的时间信息，t₀为初始时间信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的卡尔曼滤波算法具体如下：

动态系统的状态方程：

X(k)＝A·X(k—1)+B·U(k)+W(k)

动态系统的测量方程：

Z(k)＝H·X(k)+V(k)

式中A和B表示系统参数，H表示测量系统参数，均为矩阵；U(k)表示k时刻系统的控制量，X(k)表示k时刻的系统状态；Z(k)表示k时刻的测量值，W(k)和V(k)分别表示过程噪声和测量噪声，并设W(k)和V(k)的协方差分别是Q和R；

根据以下方程求出k时刻的状态估计值X(k)：

进一步预测：X(k|k-1)＝A·X(k-1|k-1)+B·U(k)；

一步预测误差方阵：P(k|k-1)＝A·P(k-1|k-1)·A’+Q；

状态估计：X(k|k)＝X(k|k-1)+K_g(k)·(Z(k)一HX(k|k一1))；

滤波增益矩阵：K_g(k)＝P(k|k-1)H’/(HP(k|k-l)H’+R)；

估计误差方差阵：P(k|k)＝(1-K_g(k)H)P(k|k-1)；

X(k|k)表示k时刻的后验状态估计值，X(k-1|k-1)表示k-1时刻的后验状态估计值，X(k|k-1)表示k时刻的先验状态估计值，P(k-1|k-1)和P(k|k)分别表示k-1时刻和k时刻的后验估计协方差，P(k|k-1)表示k时刻的先验估计协方差，H表示的是状态变量到测量的转换矩阵，Z(k)表示测量值，K_g(k)表示滤波增益矩阵，A’和H’分别表示A和H的转置矩阵；

给定两个零时刻的初始值X(0|0)和P(0|0)，根据k时刻的观测值Z(k)，递推计算得k时刻的状态估计值X(k)，即陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合后得到的轨道倾角数据。

4.一种用于实现权利要求1至3中任意一项所述的方法的系统，其特征在于：本系统包括运载体，设置在运载体上的标定后的陀螺仪和第一倾角仪，用于倾角计算和数据修正的处理器，以及待测轨道上间隔设置的若干个标定后的第二倾角仪；

每个第二倾角仪上设有无线发送模块，运载体上还设有用于无线接收第二倾角仪测得的轨道倾角值的无线接收模块，无线接收模块与所述的处理器连接。