[发明专利]一种INS/SAR组合导航的几何精度因子计算方法

说明书

本发明提供一种INS/SAR组合导航的几何精度因子计算方法，包括如下步骤：步骤一、确定INS空中观测点的位置坐标和地面已知点的位置坐标；步骤二、将坐标系转换至观测点地理坐标系再转至导航坐标系；步骤三、建立观测矩阵，获得有高度辅助的量测矩阵和无高度辅助的量测矩阵；步骤四、通过公式计算几何精度因子，具体是：包括计算有高度辅助的INS/SAR组合导航模型的几何精度因子以及计算无高度辅助的INS/SAR组合导航模型的几何精度因子。本发明将GPS几何精度因子分析方法引入INS/SAR组合导航，能够快速估算可观测度和组合导航系统误差。

技术领域

本发明涉及导航技术领域，具体涉及一种INS/SAR组合导航的几何精度因子计算方法。

背景技术

惯性传感器元件(Inertial Measurement Unit，IMU)包括加速度计、陀螺仪和磁力计。利用IMU传感器测量加速度、角速度信息，通过数学平台获取载体位置、速度、姿态等导航信息。IMU传感器的运用范围相当广泛，无论是在智能手机、机器人技术、人体运动分析技术还是航空航天技术领域中，其都在定位和姿态感测中都起着至关重要的作用。但是，IMU传感器数据存在漂移，可能会导致位置累计误差。合成孔径雷达(Synthetic ApertureRadar，SAR)是一种主动式微波遥感传感器。SAR主动发射微波，接受其散射信号并将回波数据相干迭加以等效成一个长的合成孔径。因为其能全天时全天候提供导航数据的特点，常采用INS(InertialNavigation System)和SAR组合导航的方式优势互补，提高导航精度。

系统可观测度直接影响组合导航数据融合的性能。在组合导航系统中常采用可观测度分析方法量化组合导航性能，常见的可观测度分析方法有：分段线性定常系统(PieceWise Constant System，PWCS)、特征值法(eigenvalues)、奇异值分解法(Singular ValueDecomposition，SVD)、卡尔曼滤波法、GPS几何精度因子分析方法等。

分段线性定常系统通过计算可观测矩阵定性分析可观测度；特征值法通过计算估计误差协方差的特征值定量分析可观测度，特征值越大，可观测度越大；奇异值分解法不依赖滤波结果，通过计算奇异值定量分析系统可观测度，奇异值越大，可观测度越大；卡尔曼滤波法首先利用估计误差协方差求解伪观测矩阵，再结合PWCS、特征值法和SVD等对系统可观测度进行分析；GPS的几何精度分析方法基于最小二乘法由估计误差协方差求解伪观测矩阵。现有技术缺陷是：单纯利用分段线性定常系统(PWCS)只能定性分析系统的可观测度，不具备定量分析系统可观测度大小的能力；卡尔曼滤波法结构复杂，运算量大，无法实现快速估算；GPS的几何精度因子分析方法基于卫星导航进行分析，不能直接应用于高度辅助的INS/SAR组合导航系统。

发明内容

本发明目的在于提供一种INS/SAR组合导航的几何精度因子计算方法，将GPS几何精度因子分析方法引入INS/SAR组合导航，能够快速估算可观测度和组合导航系统误差，具体技术方案如下：

一种INS/SAR组合导航的几何精度因子计算方法，包括如下步骤：

步骤一、确定INS空中观测点的经度纬度高度位置坐标和地面已知点的经度纬度高度位置坐标(x_c y_c z_c)；

步骤二、将坐标系转换至观测点地理坐标系再转至导航坐标系；

步骤三、建立观测矩阵，获得有高度辅助的量测矩阵H₁和无高度辅助的量测矩阵H₂，详见表达式6)和表达式7)：

其中：r_n是一个矢量，由地面观测点指向载体，表示r_n在导航坐标系xyz坐标轴上的分量；D_1i为惯导所测第i个地面观测点对应伪距；