一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法技术

本发明专利技术涉及一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法，属于导航技术领域。MEMS惯性传感器模块包括一个三轴加速度计，一个三轴陀螺仪和一个三轴磁力计。BD接收机模块包括2个天线，一个集成BD导航芯片。在该方法中，根据MEMS惯性传感器信息求解出载体姿态角，然后辅助AFM(模糊度函数法)算法求解整周模糊度，最后通过扩展卡尔曼滤波器实现BD/MEMS融合姿态测量。本方法解决了在BD信号被障碍物遮情况下，观测到的卫星颗数不足导致卫星测姿系统无法正常工作的问题，解决了信号失锁带来的整周模糊度求解困难，也解决了陀螺仪、加速度计累计误差的问题，该方法相比于传统方法实时性、可靠性等性能更强，精度更高。

A low cost and high precision BD/MEMS fusion attitude measurement method

The invention relates to a low-cost and high-precision BD/MEMS fusion attitude measurement method, which belongs to the navigation technology field. The MEMS inertial sensor module consists of a three-axis accelerometer, a three-axis gyroscope and a three-axis magnetometer. The BD receiver module consists of 2 antennas and an integrated BD navigation chip. In this method, the attitude angle of the carrier is calculated according to the information of the inertial sensor of the MEMS, and then the ambiguity is solved by assisting the algorithm of the AFM (ambiguity function). Finally, the BD / MEMS fusion attitude measurement is realized by the extended Kalman filter. This method solves the problem that the satellite attitude measurement system can not work properly because of the insufficient number of satellites observed when the BD signal is obscured by obstacles, solves the difficulty of solving the ambiguity caused by the signal losing lock, and solves the problem of accumulative error of gyroscope and accelerometer. Compared with the traditional method, this method is more real-time. Reliability and other properties are stronger and the accuracy is higher.

【技术实现步骤摘要】
一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法
本专利技术属于导航
，涉及一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法。
技术介绍
载体的姿态信息是重要导航参数之一。这些参数可以帮助了解实时载体运动状态，在军事、民用等方面都有着重要的作用。诸如火炮、雷达、导弹都需要快速精确的姿态和方位结果，否则对其命中精度就会有很大的影响。随着载波相位差分技术的快速发展，利用BD系统实现姿态测量成为可能。与惯性导航系统相比，利用BD实现姿态测量，具有无漂移、误差不累计、体积小等特点。但是BD信号容易收到外界干扰，比如天气、地形或者其他客观因素，从而导致无法给予实时准确的姿态信息。而基于微机电系统MEMS(micro-electro-mechanicsystem,MEMS)惯性传感器实现的姿态测量，具有全自主性，且具有较强的隐蔽性，但无法避免陀螺仪的漂移问题。因此本专利技术能充分利用BD和MEMS惯性传感器的优点实现基于BD和MEMS惯性传感器的融合姿态测量，能在复杂环境下姿态测量系统的可靠性和准确性。在融合算法方面，组合测姿主要集中在神经网络、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波。三种算法对非线性系统都具有良好的性能，但神经网络在事先需要进行参数学习，实现时极为不便；粒子滤波虽然鲁棒性好，但算法复杂度高，若采样时造成样本的有效性和多样性丢失，将导致样本贫化；本专利技术采用的扩展卡尔曼滤波在算法性能、复杂度等方面都比较适中。整周模糊度求解算法对于一个单基线的BD姿态测量系统非常重要。目前主要的求解方法有最小二乘搜索算法，优化Cholesky分解，最小二乘降相关平差(Leastsquaresambiguitydecor-relationadjustment,LAMBDA)算法以及将基线长度等作为约束条件的带约束的最小二乘降相关平差算法(ConstrainedLAMBDA，CLAMBDA)。然而这些算法主要是在高精度浮点解的基础上提高姿态解算的正确率，并没有解决在低精度浮点解情况下姿态解算错误的问题。本专利技术利用传感器测量得到的姿态信息辅助整周模糊度求解，减小AFM算法的计算量提高整周模糊度的求解成功率解决了AFM算法运算量大无法保证实时解算出整周模糊度的应用瓶颈。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法，该方法首先利用传感器测量得到的姿态信息辅助整周模糊度求解，减小AFM算法的计算量提高整周模糊度的求解成功率，并通过扩展卡尔曼滤波器实现BD/MEMS融合姿态测量。本方法解决了在BD信号被障碍物遮情况下，观测到的卫星颗数不足导致卫星测姿系统无法正常工作的问题，解决了信号失锁带来的整周模糊度求解困难，也解决了陀螺仪、加速度计累计误差的问题。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、采集MEMS惯性传感器(三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计)记录的数据；步骤2、对步骤1中采集的原始数据进行预处理；步骤3、利用处理过的加速度计与磁力计原始数据计算载体的姿态信息；步骤4、根据BD接收机接收到的星历数据，建立双差载波相位观测方程；步骤5、利用步骤3中计算出来的载体姿态信息辅助AFM算法求解双差整周模糊度；步骤6、将步骤5中双差整周模糊度带入双差载波相位观测方程求解出姿态角；步骤7、通过扩展卡尔曼滤波器将步骤6中利用BD信息解算出来的姿态角信息和处理过的MEMS惯性传感器数据进行融合求出最佳的姿态角信息。进一步，在步骤1中，由STM32对MEMS惯性传感器进行驱动并通过定时器精确控制传感器输出频率。每次采集到的2个传感器数据封装为一帧数据。数据封装完成后通过蓝牙接口向外界输出。进一步，在步骤2中，将MEMS传感器传回的数据做预处理包括根据数据手册对原始数据进行单位转换和中值滤波。进一步，在步骤4中，根据卫星星历数据中的载波相位，建立双差载波相位观测方程为：λ(▽Δφij+N)＝Abk+ε其中λ表示载波波长，▽Δφij卫星i,j的载波相位双差，N表示双差整周模糊度，A为接收机到卫星的单位矢量构成的设计矩阵,bk为基线向量，ε表示测量误差。进一步，在步骤5中，根据解算出来的航向角y和俯仰角p，MEMS传感器解算出来的姿态角存在一定的误差Δymems和Δpmems(均大于0)，因此可以确定载体航向角和俯仰角搜索范围为(ymems-Δymems,ymems+Δymems)，(pmems-Δpmems,pmems+Δpmems)根据姿态角范围求出基线向量范围，进而通过最小二乘算法求出对应的双差整周模糊度浮点解，然后将浮点解带入AFM算法的适应度函数筛选出双差整周模糊度的最优解。在此范围进行角度搜索可以剔除很多错误解大大减小AFM算法的计算量，提高了运算效率。进一步，在步骤6中，将步骤5中求出的整周模糊度最优解带入载波相位双差方程通过最小二乘算法求得对应的基线向量bLS＝(ATA)-1ATλ(▽Δφij+N)进而求出利用BD信息解算的姿态角(yBD,pBD)。将加速度计数据与BDS测量得到的姿态角作为观测量构建EKF测量方程。为了让计算更加方便，对该式进行线性化求雅可比矩阵可得测量方程系数矩阵H。根据建立的状态方程和观测方程构成扩展卡尔曼滤波器，实时估测出载体的最优姿态角所对应的四元数。本专利技术的有益效果在于：本专利技术提供的姿态测量方法解决了在BD信号被障碍物遮情况下BD测姿系统观测到的卫星颗数不足无法正常工作的问题。同时也解决了MEMS惯性传感器系统中陀螺仪、加速度计累计误差的问题，该方法相比于传统方法实时性、可靠性等性能更强，精度更高。附图说明为了使本专利技术的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本专利技术提供如下附图进行说明：图1为本专利技术的一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量流程图；图2为本专利技术MEMS辅助AFM算法流程图；图3为本专利技术基于EKF的BD/MEMS融合测姿算法流程图；具体实施方式现结合附图，对本专利技术的优选实施例进行详细的描述。图1为本专利技术的一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量流程图。如图所示，在本专利技术中，MEMS传感器模块包括一个三轴加速度计负责输出比力信息，一个三轴陀螺仪输出角速度信号，一个三轴磁力计负责输出三维磁场强度，BD测姿模块包括两个天线和一个集成BD导航测姿芯片。步骤A1，MEMS惯性传感器模块和BD接收机模块数据采集。具体的，由STM32对MEMS惯性传感器进行驱动并通过定时器精确控制传感器输出频率。每次采集到的2个传感器数据封装为一帧数据，其中，帧头和帧尾分别占1个字节，用于确定一帧的起始和结束；陀螺仪、加速度和磁力计分别包括了三个轴的数据，每个轴占用2个字节，即每个传感器的数据占用6个字节，一帧数据共20字节。数据封装完成后通过蓝牙接口向外界输出。BD接收机模块通过两个天线构成单基线测姿系统同时采集星历数据传回集成BD测姿芯片。步骤A2，对采集的MEMS传感器原始数据进行预处理。具体的，将MEMS传感器传回的数据做预处理包括根据数据手册对原始数据进行单位转换和中值滤波。根据手册给定的参数，转换方法如下：其中，表示由传感器传回的原始数据，scale表示刻度因子，χ表示经过单位转换后的值。在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、采集MEMS惯性传感器记录的数据，其中，MEMS惯性传感器包括三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计；步骤2、对步骤1中采集的原始数据进行预处理；步骤3、利用处理过的加速度计与磁力计原始数据计算载体的姿态信息；步骤4、根据BD接收机接收到的星历数据，建立双差载波相位观测方程；步骤5、利用步骤3中计算出来的载体姿态信息辅助AFM算法求解双差整周模糊度；步骤6、将步骤5中双差整周模糊度带入双差载波相位观测方程求解出姿态角；步骤7、通过扩展卡尔曼滤波器将步骤6中利用BD信息解算出来的姿态角信息和处理过的MEMS惯性传感器数据进行融合求出最佳的姿态角信息；在步骤1中，由STM32对MEMS惯性传感器进行驱动并通过定时器精确控制传感器输出频率；每次采集到的2个传感器数据封装为一帧数据；数据封装完成后通过蓝牙接口向外界输出；在步骤2中，将MEMS传感器传回的数据做预处理包括根据数据手册对原始数据进行单位转换和中值滤波；在步骤3中，加速度计、磁力计和陀螺仪的三轴分别沿着载体坐标系的三轴安装，分别测得加速度计输出在载体坐标系三轴上的投影分量记为：...

【技术特征摘要】
1.一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、采集MEMS惯性传感器记录的数据，其中，MEMS惯性传感器包括三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计；步骤2、对步骤1中采集的原始数据进行预处理；步骤3、利用处理过的加速度计与磁力计原始数据计算载体的姿态信息；步骤4、根据BD接收机接收到的星历数据，建立双差载波相位观测方程；步骤5、利用步骤3中计算出来的载体姿态信息辅助AFM算法求解双差整周模糊度；步骤6、将步骤5中双差整周模糊度带入双差载波相位观测方程求解出姿态角；步骤7、通过扩展卡尔曼滤波器将步骤6中利用BD信息解算出来的姿态角信息和处理过的MEMS惯性传感器数据进行融合求出最佳的姿态角信息；在步骤1中，由STM32对MEMS惯性传感器进行驱动并通过定时器精确控制传感器输出频率；每次采集到的2个传感器数据封装为一帧数据；数据封装完成后通过蓝牙接口向外界输出；在步骤2中，将MEMS传感器传回的数据做预处理包括根据数据手册对原始数据进行单位转换和中值滤波；在步骤3中，加速度计、磁力计和陀螺仪的三轴分别沿着载体坐标系的三轴安装，分别测得加速度计输出在载体坐标系三轴上的投影分量记为：分别测得磁力计输出在载体坐标系三轴上的投影分量记为：分别测得陀螺仪输出在载体坐标系三轴上的投影分量记为：根据加速度计/磁力计组合姿态解算原理求解出载体初始姿态角[ypr]；在步骤4中，根据卫星星历数据中的载波相位，建立双差载波相位观测方程为：λ(▽Δφij+N)＝Abk+ε其中λ表示载波波长，▽Δφij为卫星i,j的载波相位双差，N表示双差整周模糊度，A...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋青，刁春帆，田增山，周牧，李小飞，汪镱林，张跃仲，黎刚平，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50