本发明专利技术涉及一种ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的自适应加权反馈校正滤波方法，其特征是首先利用ＧＰＳ提供的位置和速度观测量，通过卡尔曼滤波方法估计ＳＩＮＳ的位置误差、速度误差、姿态误差和器件误差，然后采用系统可观测度分析方法计算系统中各个状态量的可观测度，再将归一化处理后的系统状态可观测度作为加权反馈因子，对ＳＩＮＳ系统进行自适应加权反馈校正。本发明专利技术具有精度高、不易发散的优点，可在系统不完全可观测的情况下有效地提高飞机、导弹、舰船或地面车辆用ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的导航精度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种SINS/GPS组合导航系统信息融合的滤波方法，可用于提高飞机、导弹、舰船或地面车辆用SINS/GPS组合导航系统的导航精度。
技术介绍
捷联惯性导航系统(SINS)是一种完全自主的导航系统，可以连续、实时地提供位置、速度和姿态信息，其短时精度很高，且具有隐蔽性好，不受气候条件限制等优点，因而广泛应用于航空、航天、航海等领域。但是，SINS误差随时间增长，因此常与全球卫星定位系统(GPS)组合构成SINS/GPS组合导航系统。在SINS/GPS组合导航系统中，为了提高组合导航系统的精度，现有方法常常采用反馈校正卡尔曼滤波方法进行信息融合，其本质是将SINS的位置误差、速度误差、姿态误差和器件误差作为状态量，将GPS提供的位置和速度作为观测量，通过最优估计的方法将SINS的各种误差估计出来，然后进行反馈校正。但是，由于SINS/GPS组合导航系统在通常情况下是不完全可观测的，一些状态量的可观测度很小，导致这些状态的估计值精度很低。将这些精度很低的状态估值完全反馈到SINS内部，导致SINS内部误差变大，最终组合导航系统精度下降。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是克服现有技术的不足，提供一种SINS/GPS组合导航系统的自适应加权反馈校正滤波方法，该方法在组合导航系统不完全可观测的情况下有效地提高导航精度。本专利技术的技术解决方案为一种SINS/GPS组合导航系统的自适应加权反馈校正滤波方法，其特点在于包括下列步骤(1)建立SINS的误差方程，利用GPS提供的位置和速度信息作为观测量，通过卡尔曼滤波方法估计SINS的误差。(2)通过系统可观测度分析方法计算SINS/GPS组合导航系统各个状态量的可观测度。(3)采用归一化处理方法对的每个系统状态的可观测度进行归一化处理，然后将归一化处理后的系统状态可观测度作为加权反馈因子，采用自适应加权反馈校正方法对SINS系统进行反馈校正。上述的系统可观测度分析方法为基于奇异值分解的系统可观测度分析方法，该方法的具体步骤为(1)通过分段线性定常的方法计算条带可观测矩阵(SOM)Qsom(r)，Qsom(r)=Q1Q2···Qr]]>其中对应每一时间段j的可观测矩阵定义为 其中，Hj和Fj分别为第j个时间段的系统观测矩阵和状态转移矩阵；(2)对条带式可观测矩阵Qsom(r)阵进行奇异值分解，得Qsom(r)＝U*S*VT其中U＝，V＝都是正交矩阵，S为对角阵S=Λr×r000]]>其中Λ＝diag(σ1，σ2，…，σr)，σ1＞σ2＞…＞σr＞0称为矩阵Qsom(r)的奇异值。(3)设初始状态为X(t0)(n维)，量测值为Z(m1维)，则Z=QS(r)*X(t0)=(USVT)X(t0)=(Σi=1rσiuiviT)X(t0)]]> 即Z=Σi=1rσi(viTX(t0))*ui]]>可得X(t0)=Σi=1r(uiT*Zσi)vi]]>(4)对矩阵uiviT进行分析，观察它的各列元素的大小，判断出每一个奇异值σi对应的初始状态向量X(t0，i)，奇异值σi的大小直接表明了状态向量X(t0，i)可观测程度的高低。在上述的SINS/GPS组合导航系统的自适应加权反馈校正滤波方法中，自适应加权反馈校正方法可以表示为 其中，ΔYi为系统第i个状态量ΔXi对应的反馈量；ki为归一化处理后状态量ΔXi的可观测度； 为状态量ΔXi的估值。上述的归一化处理方法可以表示为ki=σiσsi,]]>其中，ki为归一化处理后第i个系统状态的可观测度；σi为归一化处理之前的第i个系统状态的可观测度；σsi为载体做“S”形机动时第i个系统状态的可观测度，即第i个系统状态的最大可观测度。本专利技术的原理是在SINS/GPS组合导航系统中，现有方法通常采用反馈校正卡尔曼滤波方法将SINS和GPS两个子系统的数据进行信息融合，以获得更高精度的导航结果，其基本原理是将SINS/GPS组合导航系统的误差(位置误差、速度误差、姿态误差和器件误差等)作为系统的状态量，将GPS提供的位置和速度信息作为观测量，采用卡尔曼滤波方法估计出这些误差(状态量)，并把估计出来的误差作为反馈量在系统中进行校正，以修正系统的误差，提高系统的导航精度。但是，SINS/GPS组合导航系统在大多情况下都是不完全可观测的，只有当载体做“S”形机动时，系统的可观测度达到最大，SINS/GPS组合导航系统才转变为完全可观测系统。而SINS/GPS组合导航系统的可观测度直接决定了卡尔曼滤波方法的估计精度。有些系统状态不可观测或可观测度很低，其估计精度也很低，若将这些精度很低的状态估值反馈，反而降低了组合导航系统的精度。因此，只有根据每个系统状态的可观测度的决定其反馈量，建立系统状态量的反馈量与可观测度的定量关系，根据每个系统状态的可观测度大小判断反馈量的大小，才能从根本提高组合导航系统的精度。因此，所述的一种SINS/GPS组合导航系统自适应加权反馈校正滤波的基本原理是首先，将SINS/GPS组合导航系统的误差作为状态量，建立系统的状态方程，将GPS提供的位置和速度信息作为观测量，通过卡尔曼滤波方法估计SINS/GPS组合导航系统的误差(状态量)。然后，采用系统可观测度分析方法计算每个状态量的可观测度，再将归一化处理后的系统状态可观测度作为加权反馈因子，将加权反馈因子与状态估值的积作为反馈量，进行自适应反馈校正。由于自适应加权反馈校正滤波根据每个系统状态的可观测度的决定其反馈量，建立系统状态量的反馈量与可观测度的定量关系，因此从根本提高了组合导航系统的精度。本专利技术与现有技术相比的优点在于本专利技术建立系统状态量的反馈量与可观测度的定量关系，将归一化处理后的系统状态可观测度作为加权反馈因子，对SINS系统进行自适应加权反馈校正，可在系统不完全可观测的情况下有效地提高飞机、导弹、舰船或地面车辆用SINS/GPS组合导航系统的导航精度。附图说明图1为本专利技术的原理框图；图2为本专利技术的卡尔曼滤波基本算法的解算流程图。具体实施例方式如图1、2所示，本专利技术的具体实施方法如下(1)建立SINS/GPS组合导航系统的数学模型，包括系统状态方程和量测方程，分别如式1和式2所示。系统状态方程X·=FX+GW---(1)]]>其中，X为系统状态矢量，W为系统噪声矢量，F为系统转移矩阵，G为噪声转换矩阵X＝T F=FINSFSo6×6FM,FS=Cbn03×303×3Cbn03×303×3,FM=,G=Cbn03×303×3Cbn09×309×3]]>系统的量测方程Z＝HX+ζ (2)其中Z为观测矢量，H为观测矩阵本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的自适应加权反馈校正滤波方法，其特征在于包括下列步骤：（１）建立ＳＩＮＳ的误差方程，利用ＧＰＳ提供的位置和速度信息作为观测量，通过卡尔曼滤波方法估计ＳＩＮＳ的误差；（２）通过系统可观测度分析方 法计算ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统各个状态量的可观测度；（３）采用归一化处理方法对的每个系统状态的可观测度进行归一化处理，然后将归一化处理后的系统状态可观测度作为加权反馈因子，采用自适应加权反馈校正方法对ＳＩＮＳ系统进行反馈校正。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：房建成，刘百奇，杨胜，宫晓琳，张钰，李金涛，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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