[发明专利]一种组合导航方法和系统

摘要

本发明公开了一种组合导航方法和系统，其中的方法包括：第一计算单元将第一导航系统的数据和第二导航系统的数据进行信息融合，得到融合后的组合导航数据；B、第二计算单元根据记录的第一导航系统的历史数据和第二导航系统的历史数据，估算得到陀螺常值项和比例项、加速度计常值项和比例项、滤波所用的系统噪声阵和观测噪声阵的估计值；对估算得到的各个估计值进行评价，判断各个估计值是否为更准确的参数；根据判断结果将估计值反馈给第一计算单元，对相应的参数进行修正。通过使用本发明所提供的组合导航方法和系统，可以提高导航精度和可靠性。

主权项

1.一种组合导航方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：A、第一计算单元将第一导航系统的数据和第二导航系统的数据进行信息融合，得到融合后的组合导航数据；B、第二计算单元根据记录的第一导航系统的历史数据和第二导航系统的历史数据，估算得到陀螺常值项和比例项、加速度计常值项和比例项、滤波所用的系统噪声阵和观测噪声阵的估计值；对估算得到的各个估计值进行评价，判断各个估计值是否为更准确的参数；根据判断结果将估计值反馈给第一计算单元，对相应的参数进行修正；其中，步骤B具体包括：B1、根据记录的第一导航系统的历史数据和第二导航系统的历史数据，设置遗传算法需要的初始种群；B2、初始种群中的每个个体根据记录的第一导航系统的历史数据和第二导航系统的历史数据进行计算，得到每个个体各自的速度、位置和姿态，同时也得到每个个体滤波后的速度、位置和姿态；B3、对于每个个体，判断该个体是否满足预设条件；如果有至少一个个体满足预设条件，则认为估计成功，则将该个体对应的零次项、一次项、噪声阵反馈给第一计算单元，对相应的参数进行修正；如果存在多个个体满足所有要求，则选择适应度最好的个体；如果没有一个个体满足预设条件，则执行步骤B4；B4、进行遗传操作，生成下一代种群；其中，所述步骤B1包括如下的步骤：对系统噪声阵的当前值进行编码；根据历史数据，对陀螺常值项和比例项、加速度计常值项和比例项、滤波所用的系统噪声阵和观测噪声阵中的每个量，均以当前值的1倍为步长，当前值为中间值，产生n个数；所有待估计的陀螺常值项和比例项、加速度计常值项和比例项、滤波所用的系统噪声阵和观测噪声阵的n组数组成A矩阵；对A矩阵进行均匀化得到矩阵population，将矩阵population作为遗传算法的初始种群；其中，所述步骤B2包括如下的步骤：设置n个估计子单元，将从第二导航系统获得的位置r_g记作标准值；取估计子单元同时刻的位置r_i与第二导航系统中的位置r_g做差，得到位置误差向量δr_i；对滤波是否收敛进行判断；当滤波收敛时，取稳态部分的位置误差并计算每个时刻的误差2‑范数；当滤波发散时，取最后的50个滤波点的位置误差，计算每个时刻的误差2‑范数；将所述位置误差2‑范数记为δr_nij，其中，j＝1,2,…,50；求δr_nij的平均值和二阶原点矩，分别记为Er_i和Sr_i；将每个估计子单元滤波修正后的惯性系统相关项，代入到各自的惯导递推中，从初始时刻开始计算，直到当前时刻；记得到的当前时刻的位置为r_i'，与第二导航系统的位置r_g做差并计算误差的2‑范数，记为δr_iⁱ；对每个估计子单元，计算其适应度标量fitness_i＝k₁δr_i'+k₂₁Er_i+k₂₂Sr_i；其中，k₁、k₂₁、k₂₂是权值，fitness_i是描述第i个估计子单元分配的个体i的适应度标量；将n个个体的适应度标量组成描述种群适应度的适应度向量fitness；将适应度向量中的最小值对应的个体作为适应性最好的个体：S_opt＝min{fitness}。