一种基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法，首先，获取多源导航系统中惯性导航及其他辅助导航的测量数据；计算以惯性导航为基准的子滤波器；其次，计算子滤波器的性能指标并进行排序，形成状态序列；根据状态序列，计算组合导航，形成组合导航库；然后，计算组合导航的ANP值并进行对比，修正各惯性导航输出；最后，对比各惯导ANP值，并选取对应信息形成最优导航输出。本发明专利技术使多源信息组合导航方案更加灵活；使导航方案精度的预估成为可能；提高了导航系统整体精度；与未采用ANP预估的多源信息组合导航定位算法相比，本发明专利技术在导航传感器冗余配置的导航系统中也能选取最优的导航方案，适合实际应用。适合实际应用。适合实际应用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法


[0001]本专利技术属于定位与导航
，具体涉及一种基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着各种辅助导航手段、现代估计技术和高性能计算机技术的快速发展，组合导航系统获得了广泛的应用。组合导航系统是利用计算机和数据处理技术把具有不同特点的导航设备组合在一起，以达到优化的目的，整个系统由输入装置、数据处理和控制部分、输出装置以及外围设备组成。输入装置能够实时、连续的接收各种测量信息，由计算机将接收的信息进行综合处理，从而得到最优的结果以便于确定航向、航速、天文以及地文测算等。组合导航系统最大的优势就是能够实现优势互补,提高导航系统的精度和可靠性。组合导航技术是目前导航技术发展的重要研究方向。
[0003]传统多源信息组合导航算法采用的是固定的组合导航框架，在所有导航系统稳定输出的情况下有较好的定位精度，而对于部分导航系统信息阶段性存在的情况下定位精度受到较大影响。此外，由于部分导航系统指输出姿态信息，使传统组合导航算法输出的导航信息使整体最优，其中包括位置和姿态信息，但对于位置信息而言未必是最优的组合方式。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术提供一种在导航传感器冗余配置的多源导航系统中也能选取最优的导航方案，切适合实际应用的，基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法。
[0005]
技术实现思路
：本专利技术提出一种基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法，具体包括以下步骤：
[0006](1)获取多源导航系统中惯性导航及其他辅助导航的测量数据；
[0007](2)计算以惯性导航为基准的子滤波器；
[0008](3)计算子滤波器的性能指标并进行排序，形成状态序列；
[0009](4)根据状态序列，计算组合导航，形成组合导航库；
[0010](5)计算组合导航的ANP值并进行对比，修正各惯性导航输出；
[0011](6)对比各惯导ANP值，并选取对应信息形成最优导航输出。
[0012]进一步地，所述步骤(1)包括以下步骤：
[0013](11)惯性导航系统数量为n,其他辅助导航系统数量为m，当前时刻为t；
[0014](12)设定t＝0，并根据n个惯性导航系统的基本参数确定其误差矩阵X
IMU,i
(t
‑
1)、协方差矩阵P
IMU,i
(t
‑
1)和噪声方差矩阵Q
IMU,i
(t
‑
1)；
[0015](13)对冗余配置的n个惯性导航系统同时执行(14)
‑
(16)；
[0016](14)t＝t+1；
[0017](15)采集捷联惯性导航系统的导航信息，其中第i个捷联惯性导航系统的导航信息，存储为该导航系统预输出：
[0018]Y
ipout
(t)＝(γ
i θ
i ψ
i v
ei v
ni v
ui L
i λ
i h
i
)
[0019]其中，γ
i
、θ
i
和ψ
i
分别是第i个惯性导航系统输出的横滚角、俯仰角和航向角，v
ei
、v
ni
和v
ui
分别是第i个惯性导航系统输出的东向速度、北向速度和天向速度；L
i
、λ
i
和h
i
分别是第i个惯性导航系统输出的经度、纬度和高度；
[0020](16)根据导航系统预输出信息Y
ipout
(t)和前一时刻的导航信息Y
out
(t
‑
1)，结合飞行任务，确认当前时刻的性能评估指标；
[0021](17)对m个辅助导航系统执行(18)；
[0022](18)采集m个辅助导航系统信息，其中第j个辅助导航系统的信息存储为Y
j
(t)：
[0023]Y
j
(t)＝(γ
j θ
j ψ
j v
ej v
nj v
uj L
j
λ
j h
j
)
[0024]其中，γ
j
、θ
j
和ψ
j
分别是第j个辅助导航系统输出的横滚角、俯仰角和航向角，v
ej
、v
nj
和v
uj
分别是第j个辅助导航系统输出的东向速度、北向速度和天向速度；L
j
、λ
j
和h
j
分别是第j个辅助导航系统输出的经度、纬度和高度。
[0025]进一步地，所述步骤(2)包括以下步骤：
[0026](21)j为第j个辅助导航，设j＝1；
[0027](22)提取步骤(1)中获得的第i个惯性导航系统的误差矩阵X
IMU,i
(t
‑
1)、协方差矩阵P
IMU,i
(t
‑
1)和噪声方差矩阵Q
IMU,i
(t
‑
1)，通过标准卡尔曼滤波的方式将第i个惯性导航和第j个辅助导航进行信息融合，形成一个子滤波器，记为Sf
i,j
，并保存其误差矩阵X
i,j
和协方差矩阵P
i,j
；
[0028](23)若j≤m，则j＝j+1，并转至步骤(22)，否则，转至步骤(3)。
[0029]进一步地，所述步骤(3)包括以下步骤：
[0030](31)利用卡尔曼滤波的误差矩阵X
i,j
和协方差矩阵P
i,j
，提取以经纬度为单位的位置的误差矩阵和协方差矩阵，分别记为E
pos
和P
pos
：
[0031][0032][0033](32)将经纬度位置误差E
pos
转化为水平面内的位置误差矩阵e
pos
和协方差矩阵p
pos
：
[0034]e
pos
＝[δx δy][0035][0036](33)提取速度和姿态的误差矩阵和协方差矩阵，分别记为e
velo
、e
atti
、p
velo
和p
atti
：
[0037]e
velo
＝[δv
e δv
n δv
u
],e
atti
＝[δγ δθ δψ][0038]p
velo
＝cov[e
velo
],p
atti
＝cov[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取多源导航系统中惯性导航及其他辅助导航的测量数据；(2)计算以惯性导航为基准的子滤波器；(3)计算子滤波器的性能指标并进行排序，形成状态序列；(4)根据状态序列，计算组合导航，形成组合导航库；(5)计算组合导航的ANP值并进行对比，修正各惯性导航输出；(6)对比各惯导ANP值，并选取对应信息形成最优导航输出。2.根据权利要求1所述的基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：(11)惯性导航系统数量为n,其他辅助导航系统数量为m，当前时刻为t；(12)设定t＝0，并根据n个惯性导航系统的基本参数确定其误差矩阵X
IMU,i
(t
‑
1)、协方差矩阵P
IMU,i
(t
‑
1)和噪声方差矩阵Q
IMU,i
(t
‑
1)；(13)对冗余配置的n个惯性导航系统同时执行(14)
‑
(16)；(14)t＝t+1；(15)采集捷联惯性导航系统的导航信息，其中第i个捷联惯性导航系统的导航信息，存储为该导航系统预输出：Y
ipout
(t)＝(γ
i θ
i ψ
i v
ei v
ni v
ui L
i λ
i h
i
)其中，γ
i
、θ
i
和ψ
i
分别是第i个惯性导航系统输出的横滚角、俯仰角和航向角，v
ei
、v
ni
和v
ui
分别是第i个惯性导航系统输出的东向速度、北向速度和天向速度；L
i
、λ
i
和h
i
分别是第i个惯性导航系统输出的经度、纬度和高度；(16)根据导航系统预输出信息Y
ipout
(t)和前一时刻的导航信息Y
out
(t
‑
1)，结合飞行任务，确认当前时刻的性能评估指标；(17)对m个辅助导航系统执行(18)；(18)采集m个辅助导航系统信息，其中第j个辅助导航系统的信息存储为Y
j
(t)：Y
j
(t)＝(γ
j θ
j ψ
j v
ej v
nj v
uj L
j λ
j h
j
)其中，γ
j
、θ
j
和ψ
j
分别是第j个辅助导航系统输出的横滚角、俯仰角和航向角，v
ej
、v
nj
和v
uj
分别是第j个辅助导航系统输出的东向速度、北向速度和天向速度；L
j
、λ
j
和h
j
分别是第j个辅助导航系统输出的经度、纬度和高度。3.根据权利要求1所述的基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤：(21)j为第j个辅助导航，设j＝1；(22)提取步骤(1)中获得的第i个惯性导航系统的误差矩阵X
IMU,i
(t
‑
1)、协方差矩阵P
IMU,i
(t
‑
1)和噪声方差矩阵Q
IMU,i
(t
‑
1)，通过标准卡尔曼滤波的方式将第i个惯性导航和第j个辅助导航进行信息融合，形成一个子滤波器，记为Sf
i,j
，并保存其误差矩阵X
i,j
和协方差矩阵P
i,j
；(23)若j≤m，则j＝j+1，并转至步骤(22)，否则，转至步骤(3)。4.根据权利要求1所述的基于性能预估的多源信息融合自适应导航方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下步骤：(31)利用卡尔曼滤波的误差矩阵X
i,j
和协方差矩阵P
i,j
，提取以经纬度为单位的位置的
误差矩阵和协方差矩阵，分别记为E
pos
和P
pos
：：(32)将经纬度位置误差E
pos
转化为水平面内的位置误差矩阵e
pos
和协方差矩阵p
pos
：e
pos
＝[δx δy](33)提取速度和姿态的误差矩阵和协方差矩阵，分别记为e
velo
、e
atti
、p
velo
和p
atti
：e
velo
＝[δv
e δv
n δv
u
],e
atti
＝[δγ δθ δψ]p
velo
＝cov[e
velo
],p
atti
＝cov[e
atti
]；(34)对位置、速度、姿态的协方差矩阵分别进行分解得：p＝AΛA
‑1式中，A是p矩阵对应特征值λ
l
的特征向量；(35)根据特征向量λ
l
可以获得95％误差椭圆的长短半径，其表达式为：其表达式为：(36)根据95％误差椭圆的长短半径计算不确定度值，位置、速度和姿态评价指标分别记为ANP
i,j,posi
、ANP
i,j,velo
和ANP
i,j,atti
：ANP
i,j
＝a
·
axis
major
(37)分别存储ANP
i,j
及其对应的误差矩阵X
i,j
和协方差矩阵P
i,j
；(38)分别对比位置、速度和姿态的ANP
i,j
值，按ANP
i,j
值从小到大进行存储，形成状态序列，其公式如下：位置序列：速...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂庭宇，王融，刘建业，熊智，曾庆化，康骏，安竞轲，陈欣，刘力，芮雨，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：