基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正方法技术

本发明专利技术提供的是一种基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正方法。建立地磁场模值平方差的测量模型，将不同传感器姿态的地磁场测量数据分为两组，对由场模平方差的测量模型构造而成的函数链接型神经网络进行训练；利用训练成功得到的神经网络权值构成误差校正器，对三轴磁强计的仪器误差、安装对准误差和干扰磁场进行误差校正，获得校正后的地磁场测量值。本发明专利技术能一步校正捷联三轴磁强计的仪器误差、安装对准误差及干扰磁场，提高了地磁场的测量精度，而且对不同水平的测量噪声具有较好的鲁棒性；本发明专利技术所提的校正方法不需要测量地磁场及载体姿态的辅助设备，简化了捷联三轴磁强计的误差校正装置的构成，降低了成本。

One step error correction method for Strapdown three axis magnetometer based on function link neural network and field mode square error

The invention provides a one-step error correction method for Strapdown three axis magnetometer based on function link type neural network and field mode square error. The establishment of the geomagnetic field model value measurement model of square difference, different sensor attitude measurement of geomagnetic field data were divided into two groups, the training of functional link artificial neural network model constructed by measuring field and square difference; form error corrector using neural network weights training successfully, and the three axis instrument error magnetometer installation alignment error and interference field calibration, get the corrected geomagnetic field measurements. The invention can step three axis magnetometer calibration of sins instrument error, installation error and alignment of magnetic interference, improve the measurement accuracy of the geomagnetic field, and the measurement noise on different levels of robustness; auxiliary equipment calibration method does not need to measure the magnetic field and the carrier attitude provided by the invention, a simplified three axis error of Strapdown magnetometer calibration device, reduce the cost.

【技术实现步骤摘要】
基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正方法
本专利技术涉及的是一种地磁场测量方法，具体地说是一种捷联三轴磁强计误差一步校正方法。
技术介绍
地磁场测量是测量地磁要素及其随时间和空间的变化，为地质调查和地球磁场研究提供基础数据，有助于了解地球的成因和演变过程，掌握火山的活动规律及地震预报等。在航空航天、资源勘探等领域有广泛的应用价值。磁通门型三轴磁强计等是用于测量地磁场三分量及其模量的常用仪器。由于制造技术和安装工艺的不完善等因素，三轴磁强计存在三轴非正交、轴间比例因子偏差及零偏等仪器误差；三轴磁强计通常捷联于载体，因此三轴磁强计与载体之间存在安装对准误差；周围环境还有一定的硬铁磁场和软铁磁场等干扰磁场。这些仪器误差和干扰磁场会影响捷联三轴磁强计对地磁场三分量及其模值的测量精度。为了精确地测量地磁场的三分量及其模值，需要进行捷联三轴磁强计的误差校正。早期的罗差校正利用地磁场的实测值计算载体与磁北的航向角，然后利用参考航向角进行校正。但在校正时，第一，需要独立的外部设备提供基准航向角作为参考信息；第二，只能修正航向角并在标定过程中要求载体保持水平；第三，求得的系数是当地地磁场的函数，当载体远离标定地点时，原标定系数不能使用，需重新标定。基于标定地点地磁场的模不随传感器姿态改变而变化，人们提出了各种不同的“姿态独立”的标定方法。这种方法摆脱了对姿态信息的依赖，简化了标定过程及其条件，不需要额外的姿态测量装置。采用总体最小二乘法可以对捷联三轴磁强计及干扰磁场进行标定，或者需要外部提供地磁场的模值，或者算法较为复杂，增加了算法的硬件开销(吴志添，武元新，胡小平，吴美平.基于总体最小二乘的捷联三轴磁力仪标定与地磁场测量误差补偿，兵工学报，2012，33(10)：1202-1209)。非线性、两步估计法先利用最小二乘法估计出中间变量，再根据中间变量代数求解出磁强计的零偏误差、硬磁误差和比例因子误差(Gebre-EgziabherD,ElkaimGH,PowellJD,etal.Anon-lineartwo-stepestimationalgorithmforcalibratingsolid-statestrap-downmagnetometers[C].In8thInternationalSt.PetersburgConferenceonNavigationSystems(IEEE/AIAA).Petersburg,IEEE,2001:290-297)。FosterCC等对该方法进行了扩展，使之可以估计包含安装误差和非正交误差在内的模型参数(FosterCC,ElkaimGH.Extensionofanonlineartwo-stepcalibrationmethodologytoincludenon-orthogonalsensoraxes.IEEEJournalofAerospaceElectronicsSystems,2008,44:1070-1087)。以Two-Step法的计算结果作为初值，应用牛顿法等非线性寻优方法进行迭代求解，得到更加精确的参数估计(VasconcelosJF,ElkaimG,SilvstreC,etal.Geometricapproachtostrap-downmagnetometercalibrationinsensorframe.IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems,2011,47(2):1293-1306)。吴德会将地磁场模值的测量误差模型进行线性化，构造FLANN网络结构对误差参数进行辨识(吴德会，黄松岭，赵伟.基于FLANN的三轴磁强计误差校正研究，仪器仪表学报，2009，30(3)：449-453)。以上方法能校正三轴磁强计的仪器误差，但在原理上也需测量地磁场的模值，而且没有考虑干扰磁场的影响。目前，三轴磁强计误差校正方法有的只校正一种或两种仪器误差，有的没有考虑干扰磁场、安装对准误差等因素，特别的是，多数与姿态无关的误差校正方法需配备测量当地地磁场模值的标量磁强计和/或测姿设备等，增加了捷联三轴磁强计测量误差校正系统的成本。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种地磁场的测量精度，对不同水平的测量噪声具有较好的鲁棒性，能降低地磁场测量系统的成本的基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正方法。本专利技术的目的是这样实现的：步骤1、选取一块地磁场稳定的开阔区域作为捷联三轴磁强计的标定区域，捷联三轴磁强计分别绕载体的三个轴旋转，获取不同传感器姿态下的地磁场测量数据；规范化地磁场测量数据的每个分量；将数据个数为2n的地磁测量数据分成两个数据数目相同的集合和用下标i和j表示两个不同的数据集合；步骤2、用这两个地磁场测量数据集合和训练函数链接型神经网络，获得训练成功后的神经网络权值步骤3、由神经网络权值按式(1)计算捷联三轴磁强计测量矩阵的逆矩阵ΩM的估计值按式(2)计算捷联三轴磁强计的等效零偏的估计值式中，为权值向量的元素；步骤4、将步骤3中的和代入式得到经误差校正后的地磁场估计值。本专利技术提供了一种基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正法，该方法不仅能校正三轴磁强计的非正交、比例因子和零偏这些仪器误差，而且能校正安装对准误差及硬铁磁场和软铁磁场这些干扰磁场引起的测量误差；可以在没有提供标定地地磁场模值的情况下对捷联三轴磁强计的仪器误差、安装对准误差和干扰磁场进行误差校正。这种捷联三轴磁强计误差校正法无需其他设备提供准确的外部姿态信息。本专利技术所提的捷联三轴磁强计误差一步校正法能一步校正捷联三轴磁强计的仪器误差、安装对准误差及干扰磁场，提高了地磁场的测量精度，校正步骤较简单，操作简便；捷联三轴磁强计误差一步校正法不需要其他辅助设备测量地磁场及载体姿态，也简化了捷联三轴磁强计校正装置，降低了地磁场测量系统的成本。本专利技术与现有技术比较具有以下优点：提出的一种基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正法具有算法较简单、低成本及操作简便等特点，可以在没有提供标定地地磁场模值的情况下对捷联三轴磁强计的仪器误差、安装对准误差和干扰磁场进行误差校正。本专利技术所提的捷联三轴磁强计误差一步校正法能一步地校正捷联三轴磁强计的仪器误差、安装对准误差及干扰磁场，提高了地磁场的测量精度，而且对不同水平的测量噪声具有较好的鲁棒性；同时，本专利技术所提的捷联三轴磁强计误差一步校正法不需要额外的标量磁强计这一地磁场测量设备，也无需姿态测量设备提供准确的外部姿态信息，实现了捷联三轴磁强计的误差校正装置的简单化，校正操作也变得简便，提高了地磁场测量系统的经济性。附图说明图1是由地磁场模平方差的测量模型构造而成的函数链接型神经网络图。图2是捷联三轴磁强计对地磁场的测量及其误差的一步校正法方框图。图3是基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正法的流程图。图4a-图4b是校正前后的地磁场模值的平均绝对测量误差与三轴磁强计测量噪声方差之间的关系曲线。图5是由实测数据得到的校正前后的地磁场模值测量误差曲线。具体实施方式下面结合附图举例对本专利技术进行详细描述：步骤1、由本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正方法，其特征是：步骤1、选取一块地磁场稳定的开阔区域作为捷联三轴磁强计的标定区域，捷联三轴磁强计分别绕载体的三个轴旋转，获取不同传感器姿态下的地磁场测量数据；规范化地磁场测量数据的每个分量；将数据个数为2n的地磁测量数据

【技术特征摘要】
1.一种基于函数链接型神经网络和场模平方差的捷联三轴磁强计误差一步校正方法，其特征是：步骤1、选取一块地磁场稳定的开阔区域作为捷联三轴磁强计的标定区域，捷联三轴磁强计分别绕载体的三个轴旋转，获取不同传感器姿态下的地磁场测量数据；规范化地磁场测量数据的每个分量；将数据个数为2n的地磁测量数据分成两个数据数目相同的集合和用下标i和j表示两个不同的数据集合；；步骤2、用这两个地磁场测量数据集...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄玉，武立华，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23