一种磁罗盘全罗差实时校准与补偿方法技术

提供一种磁罗盘全罗差实时校准与补偿方法，属于导航技术领域，分阶段进行，第一阶段使用载体不同姿态下的磁罗盘三轴磁场数据，基于地磁场的模不变，由不同姿态下的磁罗盘三轴磁场数据对三轴磁传感器的全罗差进行自适应Kalman滤波估计，估计磁罗盘全罗差中的9个罗差参数；第二阶段基于水平坐标系中地磁场分量不变的约束条件，仅利用磁罗盘自身输出的信息进一步估计出剩余缺失的3个罗差参数，实现全罗差补偿。本发明专利技术解决现有技术无法实现对磁罗盘中全罗差12个参数进行校正和补偿的问题，不需要附加的姿态测量设备就能够提供准确的外部姿态信息，精度高、成本低及操作简便等特点，实现了全罗差实时校正，扩展了校正与补偿方法的自主性。

【技术实现步骤摘要】
一种磁罗盘全罗差实时校准与补偿方法
本专利技术属于导航
，具体涉及一种磁罗盘全罗差实时校准与补偿方法。
技术介绍
磁罗盘是一种利用地球磁场与重力加速度实现航向测量的工具，由于其具有体积小、功耗低、可靠性高、精度高等方面的优势，磁罗盘作为导航仪器、姿态传感器或动作捕捉设备已被广泛应用于矿山探测、煤田开采、航空、航天、机器人、航海、导航等领域。在实际应用中，由于大多数载体上均存在类似电缆、电机、钢铁结构等铁磁性物体，磁罗盘极易受到载体周边杂散磁场地干扰，造成较大的磁航向测量误差(罗差)。为实现高精度、高可靠性的导航与定位，必须对磁罗盘罗差进行有效的校正与补偿。目前的做法是通过对误差产生机理分析，建立误差模型，再通过不同方法对误差参数进行估计，例如：椭圆假设法、分步校准法、椭球假设法、幅值约束法、位置翻转法等，再尝试不同方法对模型参数进行离线估计。目前磁罗盘罗差校正主要存在以下局限性：(1)只校正罗差中的9个参数，不能对磁罗盘中全罗差12个参数进行校正；(2)即使能够校正磁罗盘全罗差参数，也必须配备外部辅助测量设备，如测姿设备等，这就增加了校正系统的使用成本，失去了校正与补偿方法的经济性；(3)上述方法都需要对磁罗盘输出进行批处理，无法实现实时校正。因此有必要提出改进。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题：提供一种磁罗盘全罗差实时校准与补偿方法，本专利技术是一种具有精度高、成本低及操作简便等特点的磁罗盘全罗差实时校正与补偿方法，对磁罗盘全罗差实时校正与补偿方法分阶段进行，提升了磁航向精度，解决在没有附加测试设备的情况下不能对磁罗盘中全罗差进行校正与补偿的问题，解决现有技术无法实现对磁罗盘中全罗差12个参数进行校正和补偿的问题，实现了全罗差实时校正，扩展了校正与补偿方法的自主性。本专利技术采用的技术方案：一种磁罗盘全罗差实时校准与补偿方法，该方法分阶段进行，第一阶段使用载体不同姿态下的磁罗盘三轴磁场数据，基于地磁场的模不变性，由不同姿态下的磁罗盘三轴磁场测量数据对三轴磁传感器的全罗差进行自适应Kalman滤波估计，估计磁罗盘全罗差中的9个罗差参数；第二阶段基于水平坐标系中地磁场分量不变的约束条件，仅利用磁罗盘自身输出的信息进一步估计出剩余缺失的3个罗差参数，实现全罗差补偿；具体包括如下步骤：步骤1：在无磁场干扰的区域，用磁传感器测量该区域的总场值||Hb||，采集载体不同姿态下的磁罗盘三轴磁场数据；步骤2：建立全罗差模型和校正模型定义为地磁场矢量的真实值在载体坐标系中的投影，为磁罗盘三轴磁场的测量值；地磁场的真实值Hb与磁罗盘三轴磁场的测量值Hm之间可用下列矩阵方程表示：Hm＝CHb+b+n其中，矩阵C＝I+K，为软磁干扰系数矩阵，b＝[bxbybz]T为硬磁干扰系数向量，向量n表示磁传感器噪声，可以用测量值的平均值来估计；相对于系统误差，测量噪声误差的数量级较小，为此，在建立标定与补偿模型时可先不予考虑n的影响；为了消除上述系统误差，根据全罗差模型构建校正模型，校正模型以磁罗盘中三轴磁场测量值Hm作为模型输入，其模型的输出为其中为地磁场的估计值，矩阵G是矩阵C的逆矩阵，若能利用Hm求得矩阵G的估计和向量b的估计，则可根据上式由磁罗盘三轴磁场测量数据获得地磁场矢量的估计值；步骤3：构造Kalman滤波模型对于步骤2中的校正模型的输出公式，有||Hb||2＝[G(Hm-b)]T[G(Hm-b)]＝(Hm-b)TΓ(Hm-b)其中：矩阵γ是待估计参数；展开方程，则为磁罗盘三轴磁场的测量值；以待估计参数作为状态变量，基于地磁场模的不变性，构造观测方程，得到如下的Kalman滤波模型：y＝Hx+v式中，v＝2(Hm-b)TΓn+nTΓn为测量噪声，其均值μ和方差σ可以表示为μ＝E(v)＝sum(Γ.*∑)σ2＝E(v2)-μ2＝4[Γ(Hm-b)]T∑[Γ(Hm-b)]H和x分别为9元素行向量和9元素列向量，其各元素分别为：h9＝1对Kalman滤波模型测量方程式离散化，可以得到：式中，下标表示k时刻，噪声vk是一个与状态相关的非高斯噪声，若采用传统的最小二乘算法无法实现参数的最优估计；步骤4：采用自适应Kalman滤波进行状态估计；步骤5：由步骤4得到的最优估计值按照下式计算矩阵KG和矢量b的最优估计值和1)计算矢量2)计算矩阵Γ3)由矩阵Γ来确定矩阵Γ用来确定矩阵KG，KG由矩阵G的极分解给出，即KG＝(RG)TG所以，由矩阵Γ的奇异值分解，可以得到：步骤6：根据估计的误差矩阵和矢量带入校正模型，得到第一阶段校正后的地磁矢量估计值即步骤7：第二阶段确定剩余罗差参数，实现全罗差补偿；基于水平坐标系中地磁场分量不变的约束条件，仅利用磁罗盘自身输出的信息进一步估计出剩余缺失3个罗差参数，从而实现全罗差补偿；地磁场矢量的模长与方向均不变，因此其竖直分矢量与水平分矢量均为常矢量，计算地磁场竖直分量：其中F(θ,γ)＝[sinγ-sinθcosγcosθcosγ]T为旋转矩阵的第3行列向量；根据空间轴系的转换关系，将RG简化成3参数的方向余弦矩阵，得到正交矩阵RG如下：该式表示为一个关于参数β1、β2和β3的非线性方程，估计出该参数方程，即可确定正交矩阵RG，再根据G＝RGKG，确定矩阵G，从而完成实现全罗差补偿；步骤8：根据估计的误差矩阵矢量和正交矩阵得到最终全罗差补偿后的磁罗盘三轴磁场即步骤9：根据补偿后的磁罗盘的三轴磁场数据，结合三轴加速度数据按照以下公式计算得到磁罗盘的俯仰角、横滚角和磁航向角；计算俯仰角θ和横滚角γ：其中，为磁罗盘载体坐标系下测得三轴加速度；将经过校正和补偿后的载体坐标系下磁罗盘三轴磁场数据和变换到地理坐标下得到水平方向两轴磁场和其计算公式如下：利用下式计算磁航向角ψ：上述步骤4中，Kalman滤波进行状态估计的步骤：1)在无磁场干扰的区域，用磁传感器测量该区域的总场值||Hb||；2)k＝0时，对状态x、误差协方差P0和量测噪声R分别进行初始化为P0和R0；3)令k＝k+1时，载体作改变姿态的机动动作，由捷联于载体的磁传感器获得磁罗盘三轴测量值4)依据步骤3计算系统的观测值yk、观测矩阵Hk和噪声vk；5)按照下式计算自适应Kalman滤波的新息ek：6)按照下式更新量测噪声Rk：7)按照下式计算滤波增益Kk：8)按照下式计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种磁罗盘全罗差实时校准与补偿方法，其特征在于：该方法分阶段进行，第一阶段使用载体不同姿态下的磁罗盘三轴磁场数据，基于地磁场的模不变性，由不同姿态下的磁罗盘三轴磁场测量数据对三轴磁传感器的全罗差进行自适应Kalman滤波估计，估计磁罗盘全罗差中的9个罗差参数；第二阶段基于水平坐标系中地磁场分量不变的约束条件，仅利用磁罗盘自身输出的信息进一步估计出剩余缺失的3个罗差参数，实现全罗差补偿；/n具体包括如下步骤：/n步骤1：在无磁场干扰的区域，用磁传感器测量该区域的总场值||H

【技术特征摘要】
1.一种磁罗盘全罗差实时校准与补偿方法，其特征在于：该方法分阶段进行，第一阶段使用载体不同姿态下的磁罗盘三轴磁场数据，基于地磁场的模不变性，由不同姿态下的磁罗盘三轴磁场测量数据对三轴磁传感器的全罗差进行自适应Kalman滤波估计，估计磁罗盘全罗差中的9个罗差参数；第二阶段基于水平坐标系中地磁场分量不变的约束条件，仅利用磁罗盘自身输出的信息进一步估计出剩余缺失的3个罗差参数，实现全罗差补偿；
具体包括如下步骤：
步骤1：在无磁场干扰的区域，用磁传感器测量该区域的总场值||Hb||，采集载体不同姿态下的磁罗盘三轴磁场数据；
步骤2：建立全罗差模型和校正模型
定义为地磁场矢量的真实值在载体坐标系中的投影，为磁罗盘三轴磁场的测量值；
地磁场的真实值Hb与磁罗盘三轴磁场的测量值Hm之间可用下列矩阵方程表示：
Hm＝CHb+b+n
其中，矩阵C＝I+K，为软磁干扰系数矩阵，b＝[bxbybz]T为硬磁干扰系数向量，向量n表示磁传感器噪声，可以用测量值的平均值来估计；相对于系统误差，测量噪声误差的数量级较小，为此，在建立标定与补偿模型时可先不予考虑n的影响；
为了消除上述系统误差，根据全罗差模型构建校正模型，校正模型以磁罗盘中三轴磁场测量值Hm作为模型输入，其模型的输出为



其中为地磁场的估计值，矩阵G是矩阵C的逆矩阵，若能利用Hm求得矩阵G的估计和向量b的估计，则可根据上式由磁罗盘三轴磁场测量数据获得地磁场矢量的估计值；
步骤3：构造Kalman滤波模型
对于步骤2中的校正模型的输出公式，有
||Hb||2＝[G(Hm-b)]T[G(Hm-b)]
＝(Hm-b)TΓ(Hm-b)
其中：矩阵γ是待估计参数；
展开方程，则




为磁罗盘三轴磁场的测量值；
以待估计参数作为状态变量，基于地磁场模的不变性，构造观测方程，得到如下的Kalman滤波模型：
y＝Hx+v
式中，v＝2(Hm-b)TΓn+nTΓn为测量噪声，其均值μ和方差σ可以表示为
μ＝E(v)＝sum(Γ.*∑)
σ2＝E(v2)-μ2
＝4[Γ(Hm-b)]T∑[Γ(Hm-b)]
H和x分别为9元素行向量和9元素列向量，其各元素分别为：







h9＝1















对Kalman滤波模型测量方程式离散化，可以得到：



式中，下标表示k时刻，噪声vk是一个与状态相关的非高斯噪声，若采用传统的最小二乘算法无法实现参数的最优估计；
步骤4：采用自适应Kalman滤波进行状态估计；
步骤5：由步骤4得到的最优估计值按照下式计算矩阵KG和矢量b的最优估计值和
1)计算矢量



2)计算矩阵Γ






3)由矩阵Γ来确定矩阵
Γ用来确定矩阵KG，KG由矩阵G的极分解给出，即
KG＝(RG)TG
所以，由矩阵Γ的奇异值分解，可以得到：



步骤6：根据估计的误差矩阵和矢量带入校正模型，得到第一阶段校正后的地磁矢量估计值即



步骤7：第二阶段确定剩余罗差参数，实现全罗差补偿；
基于水平坐标系中地磁场分量不变的约束条件，仅...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玉霞，张鹏，李拉成，王新，
申请(专利权)人：陕西宝成航空仪表有限责任公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61