基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法技术

本发明专利技术公布了基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，属于惯性导航、传递对准技术领域的应用范畴。本发明专利技术根据需求和实际情况建立分布式惯性网络，将多个惯性系统系统配置在载体(如飞行器、舰船等)不同部位，以获得多个惯性节点的信息。通过故障检测与隔离保证惯性器件数据输出的可靠性；根据转移矩阵将所有节点信息转移到某一个子节点处进行数据融合，得到了该子节点处的惯性测量信息。在误差建模的基础上，建立滤波方程进而实现主、子惯导节点之间的传递对准。该方案无需增加外部设备，能够为载体提供有效的冗余惯性信息，为载体设备如雷达跟踪、武器载荷等提供局部测量，保障传递对准精度和可靠性，具有成本低、自主性强等特点。

High precision transfer alignment method based on distributed inertial network

The invention discloses a high-precision transfer alignment method based on a distributed inertial network, which belongs to the application field of inertial navigation and transfer alignment technology. The invention establishes a distributed inertial network according to the demand and the actual situation, and a plurality of inertial system systems are arranged at different parts of a carrier (such as an aircraft, a ship, etc.) so as to obtain information of a plurality of inertial nodes. To ensure the reliability of data output by the inertia device fault detection and isolation; according to the transfer matrix of all nodes will transfer the information to a subset of nodes for data fusion, the inertial measurement information of the sub node. On the basis of error modeling, the filtering equation is established to realize the transfer alignment between the main and the sub inertial guidance nodes. To increase the external equipment without the program, can provide redundant inertial information for carrier carrier equipment such as radar tracking, weapon load local measurement, guarantee alignment accuracy and reliability, has the advantages of low cost, strong autonomy etc..

【技术实现步骤摘要】
基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法
：本专利技术涉及一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，其属于惯性导航、传递对准领域。
技术介绍
：传递对准即采用主惯导系统提供的参考信息和子惯导系统输出的相应信息进行匹配，从而获取子惯导所需的初始姿态信息，实现子惯导系统的初始初始对准。它是新一代快速反应、机动发射武器系统的关键技术，可以极大的提高武器系统的反应速度和防区外攻击能力。但是由于载体发生挠曲变形和子惯导安装误差的存在，动基座传递对准的性能和品质会受到很大影响。近年来，机上高速数据通讯网络使机载电子设备分布集成结构引入到现代战机系统。再加上现代作战飞行器对惯性信息更强的依赖和更高可靠性需求促成了惯性网络系统的研究和发展。为了确保作战飞行器安全飞行和顺利完成指定任务需要载体多个位置如飞行器重心、飞行器前身、机载武器和瞄准设备等的可靠的惯导信息。网络化作为惯性技术的新型应用，极具发展和应用的前景。美国科学家Kelly首次提出了在航空电子设备中采用惯性网络的概念，采用差分惯性滤波器来估计战机变形，随后美国军方莱特实验室资助建立了改进型惯性网络。孙昌跃在传递对准发展趋势中明确提出构建惯性网络的思想，借助计算机通信和数据处理能力，采用先进惯性导航器件误差估计和补偿技术确保各个惯导系统提供准确实时的惯性信息，以解决结构挠曲变形和振动的不利影响。并指出低成本惯性器件的应用和先进信息融合技术开发与使用为该种网络的实现提供可能。目前，主流的传递对准理论研究主要通过改进主子惯导的匹配参数和对挠曲误差、杆臂误差进行建模来实现对准精度的提高。对于惯性传感器网络概念的明确阐述和相关算法研究，在舰船变形测量和组合导航的研究中采用类似技术，但对利用分布式惯性传感器网络的进行传递对准还鲜有研究。考虑到以上情况，将基于分布式惯性网络研究传递对准理论以进一步提高对准的精度和快速性。
技术实现思路
：本专利技术是为了解决上述现有技术存在的问题而提供一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，克服主子惯导系统传递对准精度不足的问题，利用载体不同位置配置的惯性导航系统构建分布式惯性网络。本专利技术所采用的技术方案有：一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，包括如下步骤：第一步：构建分布式惯性网络，分布式惯性网络由主惯性节点以及若干个子惯性节点构成，将多个惯性节点配置在载体的不同部位构成分布式惯性网络；第二步：将第一步构建的所有惯性节点量测信息由姿态转移矩阵转换到某一个子惯性节点处，利用所有冗余惯性量测信息，采用广义似然比方法对惯性网络中的各个惯性节点进行故障检测与隔离；第三步：根据第二步得到某一个子惯性节点处的有效冗余惯性量测信息，进行数据融合以得到该子惯性节点的量测信息，提高子惯性节点的量测精度；第四步：利用主惯性节点和经过第二步、第三部故障检测和数据融合后的任意子惯性节点的信息，建立滤波方程从而实现主子惯导的传递对准；第五步：将第四步滤波后得到的参数对子惯性节点的失准角误差以及安装误差角进行校正，从而修正了第二步测量得到的姿态转移矩阵。本专利技术具有如下有益效果：(1)本专利技术基于载体(如飞行器、舰船等)配置的多个惯性测量单元，构成分布式惯性网络，利用各个惯性节点获取得到的惯性量测信息进行故障检测和数据融合，充分利用了惯性网络的优势，实现信息共享，不仅能够提高主子惯导传递对准的精度，还能提供用于局部惯性信息，从而进一步提高对准性能和容错水平；(2)本专利技术中不需要增加额外设备，具有使用成本低、自主性强等特点，是一种较好的利用惯性网络进行传递对准的方法。附图说明：图1为本专利技术基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法结构框图。图2是分布式惯性网络组成示意图。具体实施方式：下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。本专利技术基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法结构框图如图1所示，其具体步骤如下：第一步：构建分布式惯性网络，将多个惯性系统配置在载体(如飞行器、舰船等)不同部位，主惯导系统配置在重心cg处。如图2所示，以飞机为例，在其载体上的不同部位配置6个不同精度的惯导系统，并将每个惯导系统看作一个节点，分别命名为I,J,K,L,M,N。采集每个惯性节点输出的惯性器件数据。陀螺和加速度计的输出分别为记任一节点i的惯性器件输出为：各惯性节点间的初始姿态转移矩阵可以在装订之前事先进行测量确定。根据转换矩阵得到惯性网络器件输出在节点I坐标系下对应的惯性器件输出，采用全局最优估计实现节点I处的信息融合及状态估计。假设节点间的转移矩阵为T，例如从节点J转移到节点I的转移矩阵记为节点间的状态转换关系可以表示如下：上式中，表示经过转换矩阵节点J在I节点坐标系下对应的惯性器件输出。同理，还可以得到节点K,L,M,N在节点I坐标系下对应的惯性器件输出第二步：将第一步构建的所有惯性节点量测信息(包括主、子惯性节点的全部量测信息)由姿态转移矩阵转换到某一个子惯性节点处，利用所有冗余惯性量测信息，采用广义似然比方法对惯性网络中的各个惯性节点进行故障检测与隔离；假定余度传感器的配置有m个传感器，其量测方程中仅含噪声干扰作用，即式中，为待测的导航状态(加速度或角速率)；Zimu∈Rm为m个传感器的量测值，并且m≥n，Himu为传感器配置的几何矩阵，ε为高斯白噪声。定义如下奇偶方程：p＝VimuZimu(4)式中，p为奇偶向量，Vimu为待定的行满秩矩阵。显然，p＝VimuHimuX+Vε,为使其独立于待测状态X而仅与噪声或可能的故障有关，应使：VimuHimu＝0(5)根据广义似然比监测的故障检测及隔离方法，奇偶向量p在无故障假设H0及有故障假设H1情况下的统计特性为：为确定假设的合理性，定义如下对数似然比：式中，pr(·/·)表示正态条件概率密度函数，由式(6)可以得到：式中，μ是未知向量，由式(8)可得其极大似然估计为：因此，式(8)可得故障检测函数DFD可以定义为DFD＝pT(VimuVimuT)-1p(11)故则障检测准则为：故障判决函数为：式中，vj表示矩阵Vimu的第j列。若则表明第k个传感器极有可能发生故障。第三步：根据第二步得到某一个惯性子节点处的有效冗余惯性量测信息，进行数据融合以得到该子惯性节点的量测信息，从而提高了子惯性节点的量测精度。首先考虑两个节点的情况。将节点I处的节点惯性器件输出和J在节点I坐标系下对应的惯性器件输出考虑为局部状态估计。相应的估计误差方差阵为P1、P2。考虑融合后的全局状态估计为局部状态估计的线性组合，即：式中，W1和W2为待定的加权阵。全局状态估计应该满足无偏估计和误差协方差阵最小两个条件。即：式中，为真实状态。由此可得：即：由于均为最优无偏估计，因此有1-W1-W2＝0(18)将式(18)带入式(14)得：那么，因此，式中，为了使为最小，选择合适的W2就等价于使为最小。由式(20)可得由此求出：W2＝P1(P1+P2)-1(23)带入式(19)和式(21)得利用数学归纳法将该结果推广到有6个节点的情况。将节点I处的节点惯性器件输出和节点J,K,L,M,N在节点I坐标系下对应的惯性器件输出考虑为局部状态估计。相应的估计误差方差阵为P1、P2、P3、P4、P5、P6。则全局最优估计可表示为：式中，因此，利用惯性网络中所有节点的惯性器件输出即本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，其特征在于：包括如下步骤第一步：构建分布式惯性网络，分布式惯性网络由主惯性节点以及若干个子惯性节点构成，将多个惯性节点配置在载体的不同部位构成分布式惯性网络；第二步：将第一步构建的所有惯性节点量测信息由姿态转移矩阵转换到某一个子惯性节点处，利用所有冗余惯性量测信息，采用广义似然比方法对惯性网络中的各个惯性节点进行故障检测与隔离；第三步：根据第二步得到某一个子惯性节点处的有效冗余惯性量测信息，进行数据融合以得到该子惯性节点的量测信息，提高子惯性节点的量测精度；第四步：利用主惯性节点和经过第二步、第三部故障检测和数据融合后的任意子惯性节点的信息，建立滤波方程从而实现主子惯导的传递对准；第五步：将第四步滤波后得到的参数对子惯性节点的失准角误差以及安装误差角进行校正，从而修正了第二步测量得到的姿态转移矩阵。

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式惯性网络的高精度传递对准方法，其特征在于：包括如下步骤第一步：构建分布式惯性网络，分布式惯性网络由主惯性节点以及若干个子惯性节点构成，将多个惯性节点配置在载体的不同部位构成分布式惯性网络；第二步：将第一步构建的所有惯性节点量测信息由姿态转移矩阵转换到某一个子惯性节点处，利用所有冗余惯性量测信息，采用广义似然比方法对惯性网络中的各个惯性节点进行故障检测与隔离；...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈维娜，刘建业，曾庆化，王慧哲，赖际舟，赵伟，熊智，孙永荣，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32