[发明专利]一种基于窗循环的加速度计零偏迭代估计方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于窗循环的加速度计零偏迭代估计方法及系统，方法包括以下步骤：(1)构建包含加速度计常值漂移在内的重力视运动模型；(2)设计重力视运动/加速度计常值漂移参数寻优目标函数；(3)设计基于牛顿迭代寻优重力视运动参数、加速度计常值漂移估计算法；(4)设计基于窗循环的加速度计零偏迭代估计算法。本发明提供一种基于窗循环的加速度计零偏迭代估计方法，该算法提出一种结合窗循环的牛顿迭代优化参数辨识方法，有效缓解包含加速度计常值漂移的初始对准过程中的长时间参数辨识精度下降甚至失效的问题。

技术领域

本发明属于导航技术领域，特别涉及一种基于窗循环的加速度计零偏迭代估计方法及系统。

背景技术

随着惯性导航在军事和民用领域的广泛使用，包含惯性器件误差参数辨识的初始对准方法一直是惯性导航系统中的一个关键问题。申请号为CN201810635511.9(一种重力视运动参数辨识与加速度计常值漂移分离方法)与申请号为CN201810669045.6(一种基于重力视运动模型的加速度计零偏迭代寻优估计方法)的专利均提出晃动基座条件下，基于重力视运动重构的惯性系矢量计算方法能去除惯性器件随机噪声的影响，且同时完成姿态角和惯性器件加速度计的常值漂移的参数估计。但分析及仿真结果表明，已有方法未能估计陀螺仪常值漂移，且较长的时间内仪表的常值漂移会发生变化，会导致长时间的参数辨识精度下降甚至失效，这些问题可以通过缩短辨识时间来缓解。针对这些问题，本发明提出一种结合窗循环的牛顿迭代优化的参数辨识方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种基于窗循环的加速度计零偏迭代估计方法及系统，目的是提供载体无线运动条件下的姿态、加速度计常值漂移估计方法，可以有效缓解包含加速度计常值漂移的初始对准过程中的长时间参数辨识精度下降甚至失效的问题，本专利提供一种基于窗循环的加速度计零偏迭代估计方法，包括：

(1)构建了包含加速度计常值漂移在内的重力视运动模型；

步骤(1)中所述的包含加速度计常值漂移在内的重力视运动模型为：

式中参数如下，K＝[cos(ω_iet) sin(ω_iet) 1]。其中，A_ij为重构参数，C_ij为姿态转换矩阵的元素，随着时间的变化而变化，为加速度计常值漂移值，为加速度计测量值；

(2)设计了重力视运动/加速度计常值漂移参数寻优目标函数；

步骤(2)中所述的构建的重力视运动/加速度计常值漂移参数寻优目标函数为

式中参数如下，理论上当A_11～33与取真值时L＝0_3×1，同时F(X)趋近于0，此时A_11～33与的求解问题可转化为参数寻优问题；

(3)设计了基于牛顿迭代寻优重力视运动参数、加速度计常值漂移估计算法；

步骤(3)中所述的基于牛顿迭代寻优重力视运动参数、加速度计常值漂移估计算法是指利用牛顿迭代算法去求解步骤(2)中的参数寻优问题；

(4)设计了基于窗循环的加速度计零偏迭代估计算法。

作为本发明一种基于窗循环的加速度计零偏迭代估计方法进一步改进，步骤(4)中所述的基于窗循环的加速度计零偏迭代估计算法具体流程为：