[发明专利]一种具有协方差反馈控制的动态自适应导航定位方法

说明书

本发明公开了一种具有协方差反馈控制的动态自适应导航定位方法，涉及导航定位技术领域，将系统后验状态及其误差协方差信息反馈至滤波过程中，构成CKF协方差传播的闭环结构；基于极大似然准则，利用估计窗口内的反馈状态及其误差协方差信息，建立了一种先验状态误差协方差在线反馈控制策略。提出的方法在调整过程中能够保证先验状态误差协方差的正定性，克服了传统噪声统计估计方法需要对负定结果进行额外修正的缺陷，从而有效抑制了过程噪声方差不确定性对滤波解的影响，提高了CKF用于无人机INS/BDS组合导航解算时的动态自适应能力。

技术领域

本发明涉及导航定位技术领域，特别涉及一种具有协方差反馈控制的动态自适应导航定位方法。

背景技术

惯性导航/北斗卫星导航系统(INS/BDS)组合已成为无人机应用中最常用的导航策略。然而，其非线性本质以及动态属性严重限制了无人机在复杂任务环境下的应用。

信息融合是实现组合导航的关键技术，由于组合导航系统的非线性本质，线性卡尔曼滤波KF已很难适用，特别是在复杂应用环境中。扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF是常用的非线性滤波器，然而，由于系统模型的线性化，EKF对于强非线性系统的估计精度较差，UKF在无迹变换中权值会出现负值，导致滤波结果不稳定，特别是对于3维以上的高维非线性系统，例如INS/BDS组合导航系统。

容积卡尔曼滤波CKF是一种新兴的非线性高斯滤波策略，其利用球面径向容积法则逼近贝叶斯后验概率密度函数的数值积分，使得状态的后验均值和协方差至少具有二阶近似精度。在初始误差大、可观测性弱的情况下，CKF比EKF具有更好的性能。此外，现有技术已经证实，对于高维滤波问题，CKF相比UKF具有更好的稳定性和精度。CKF的计算负担也小于UKF，因为它包含2n个容积点，而UKF包含2n+1个sigma点，从而提高了系统的计算性能。因此，对于系统维数至少为15维的INS/BDS系统，CKF是一个更优的滤波选择。

然而，KF框架中的高斯滤波器有一个共同的局限性，其滤波解算严重依赖于系统噪声统计参数的精确性，CKF也是如此。如果在滤波过程中使用有偏的系统噪声统计，滤波结果会导致较大的估计误差，甚至发散。因此，可以确定，系统噪声的统计特性是提高INS/BDS组合导航定位精度的关键。在INS/BDS组合导航系统中，量测噪声方差R与BDS接收机的导航误差有关。借助先进的北斗导航技术，使用高精度的BDS观测设备或大量冗余的观测数据可以保证R的精度。然而，由于状态模型的噪声统计量总是与系统动力学具有强耦合的关系，所以很难获取过程噪声方差矩阵Q的精确信息。因此，如何抑制有偏过程噪声方差对INS/BDS组合系统解算精度的影响，提高系统的动态自适应能力是十分必要的。

针对INS/BDS组合系统过程噪声方差Q具有不确定性，本发明提出了一种具有协方差反馈控制的动态自适应导航定位方法，将系统后验状态和误差协方差信息反馈至滤波过程中，基于最大似然准则，利用估计窗口内的反馈状态和误差协方差信息，建立了先验状态误差协方差在线反馈控制策略，以提高无人机INS/BDS组合导航对过程噪声方差的动态自适应能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种具有协方差反馈控制的动态自适应导航定位方法，将系统后验状态和误差协方差信息反馈至滤波过程中，基于最大似然准则，利用估计窗口内的反馈状态和误差协方差信息，建立了先验状态误差协方差在线反馈控制策略，以提高无人机INS/BDS组合导航对过程噪声方差的动态自适应能力。

本发明提供了一种具有协方差反馈控制的动态自适应导航定位方法，包括以下步骤：

获取惯性导航系统的误差参数和陀螺仪与加速度计的器件误差参数，组合惯性导航系统的误差参数和陀螺仪与加速度计的器件误差参数作为北斗/惯性组合导航系统的状态量，组合状态量的误差模型获得北斗/惯性组合导航系统的状态模型；

采用北斗卫星导航系统和惯性导航系统之间的速度差和位置差，作为北斗/惯性组合导航系统的量测量，根据量测量与状态量之间线性关系，建立北斗/惯性组合导航系统的量测模型；