[发明专利]一种捷联惯导系统最优动基座初始对准方法

说明书

本发明公开一种捷联惯导系统最优动基座初始对准方法，属于捷联惯性导航领域。所述方法主要包括以下步骤：首先利用全球卫星导航系统数据和捷联惯性导航系统数据计算导航系变换矩阵和载体系变换矩阵，将对准起始时刻的姿态矩阵确定问题转化为多矢量定姿问题，采用滑动窗口构建新的观测矢量，利用奇异值分解算法求解多矢量定姿问题，然后结合全球卫星导航系统和捷联惯性导航系统的输出信息，建立状态模型和量测模型，最后采用二型模糊自适应卡尔曼滤波算法估计状态量并不断修正姿态矩阵，实现捷联惯性导航系统动基座初始对准，提高了初始对准的精度和稳定性，应用前景广阔。

技术领域

本发明涉及一种捷联惯导系统最优动基座初始对准方法，属于捷联惯性导航初始对准技术领域。

背景技术

捷联式惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)可以根据陀螺仪输出的角速率和加速度计输出的比力计算载体的姿态、速度和位置，广泛应用于各种军事和民用领域。捷联惯导系统需要在导航前进行初始对准，初始姿态矩阵的确定是导航算法成功运行的前提，理想的初始对准算法应具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。初始对准可分为两个主要过程：粗对准和精对准。粗对准是在短时间内提供一个大致已知的初始姿态矩阵，为精对准做准备。精对准通常能准确地描述捷联惯导系统中误差的传播规律，以卡尔曼滤波及其改进方法为数学工具，利用精确的误差传播模型对捷联惯导系统的误差进行估计，通过误差补偿得到了精确的对准结果，精对准的结果需要通过精确的粗对准结果来保证。

代表性粗对准方法主要包括静基座或准静基座下的解析法和动态环境下的基于优化的对准方法。解析法利用地球自转角速度和重力加速度作为信息源。虽然解析法原理简单，计算量小，但其信息利用率不高，对准精度较低。因此，通过构建观测矢量组将对准问题转化为多矢量定姿问题，采用最优对准方法(Optimization-Based Alignment,OBA)可提高信息利用率，从而提高对准精度，但是OBA方法的主要缺点是无法抵抗器件误差带来的影响。而在OBA方法基础上，学者通过建立非线性状态方程和量测方程估计惯性器件误差，提高了初始对准精度，但是增加了计算难度。

基于此，研究一种可以抵抗惯性器件误差影响，且适应性强、算法简单的动基座初始对准算法，同时算法可以不受初始姿态角误差大小的影响，成为了行业发展的方向。

发明内容

本发明的目的是针对传统动基座粗对准方法精度低、适应性差的问题，提供一种捷联惯导系统最优动基座初始对准方法，该方法通过缩短观测矢量的积分间隔，减少惯性器件的积累，并借助全球导航卫星系统提供的信息建立状态方程和量测方程，利用二型模糊自适应卡尔曼滤波算法进行估计与补偿，减小惯性器件误差带来的影响，从而得到更加精确的初始对准结果。

上述的目的通过以下技术方案实现：

一种捷联惯导系统最优动基座初始对准方法，该方法包括如下步骤：

(1)利用全球卫星导航系统和捷联惯性导航系统的输出信息计算导航系变换矩阵和载体系变换矩阵；

(2)采用滑动窗口构建新的观测矢量α'和新的观测矢量β'，并对新的观测矢量α'和新的观测矢量β'进行离散化处理；

(3)利用奇异值分解算法对多矢量定姿问题进行求解，求得对准起始时刻的载体系到导航系的坐标变换矩阵；

(4)利用全球卫星导航系统和捷联惯性导航系统的输出信息，以陀螺仪的常值漂移和等效旋转矢量作为状态变量，构建状态模型和量测模型；

(5)采用二型模糊自适应卡尔曼滤波算法估计等效旋转矢量和陀螺仪常值漂移，通过估计结果对步骤(1)得到的载体系变换矩阵进行修正；

(6)根据姿态矩阵的链乘规则，利用步骤(5)修正后的载体系变换矩阵和步骤(1)得到的导航系变换矩阵以及步骤(3)得到的对准起始时刻的载体系到导航系的坐标变换矩阵计算对准终止时刻的载体系到导航系的坐标变换矩阵。