【技术实现步骤摘要】
一种基于强跟踪动机座旋转调制大失准角初始对准方法
[0001]本专利技术属于惯性导航领域，具体涉及一种基于强跟踪动机座旋转调制大失准角初始对准方法，针对无人艇的动基座大失准角初始对准耗时长、精度差等特征，实现快速、良好的对准精度。
技术介绍
[0002]捷联惯导系统是一种自主、信息量全的导航系统，初始对准是捷联惯导系统的关键技术之一。初始对准的精度影响捷联惯导系统的导航精度，初始对准的速度影响载体的快速反应能力。在恶劣海况中，无人艇的初始对准需要面临动基座扰动及数学模型不准确等问题。常规初始对准分为粗对准和精对准，而常规粗对准在极端条件下(如突然的大机动和大侧滑)无法满足精对准对初始姿态的小角度要求。另一种方法是将非线性方程转化为线性的误差模型，以减少对粗对准的依赖，但此方法要求水平姿态角为小角度。非线性卡尔曼滤波模型如EKF(扩展卡尔曼滤波),UKF(无迹卡尔曼滤波)及CKF(容积卡尔曼滤波)是解决大失准角初始对准问题的常用方法，但上述方法在基于MEMS的单轴旋转调制捷联惯导初始对准上的相关应用较少。由于MEMS(微机电系...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于强跟踪动机座旋转调制大失准角初始对准方法，其特征在于：包括下列步骤：步骤1)，建立单轴旋转调制无迹卡尔曼滤波(UKF)模型，步骤1.1)，建立非线性状态方程如下：其中，s系为MEMS惯性单元坐标系，b为载体坐标系，n与n'分别为理想导航坐标系与实际数学平台坐标系，i与e分别为惯性坐标系与地心坐标系，是n系到n'系的旋转矩阵，与分别表示n系相对于i系的角速度计算值与计算误差，是b系到n'系的旋转矩阵，δv
n
为速度误差，表示加速度测量值，表示地球自转，表示n系相对于e系的角速度计算值,I表示单位矩阵，ε
s
与分别表示陀螺常值漂移与加速度计常值偏置，与分别表示陀螺与加速度计的零均值的高斯白噪声，α,C
ω
及计算式如下：α＝[α
x
,α
y
,α
z
]
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)(2)α
x
，α
y
及α
z
表示表示n系到n'系的三次转动角,Ω为旋转调制角速度，步骤1.2)，依据式(1)建立卡尔曼滤波方程如下：步骤1.2)，依据式(1)建立卡尔曼滤波方程如下：及是由MEMS及GNSS(全球卫星定位系统)计算的载体在n系中的线速度，f(x)与g(x)由式(1)计算得到，状态向量噪声向量H＝[0 I 0 0]
T
，v为量测噪声向量，步骤1.3)，基于离散UKF卡尔曼滤波模型如下：
其中,与分别是是k
‑
1时刻与k时刻的状态估计值,为一步状态估计值，为一步量测预测误差,为量测预测误差，z
k
为量测，P
k
‑1为预测均方误差阵,P
k/k
‑1为一步预测均方误差阵,为状态预测误差与量测预测误差之间协方差阵，为量测预测误差均方差阵，Q
k
‑1量测噪声分配矩阵,R
k
为量测状态噪声，H
k
为量测转移矩阵,K
k
为增益矩阵,为由组成的L列矩阵，χ
k
‑1为sigma点矩阵，L，W
i(m)
与W
i(c)
为待求解相关系数，步骤2)，建立多渐消因子强跟踪卡尔曼滤波器模型，步骤2.1)强跟踪卡尔曼滤波器的策略是是通过渐消因子调整P
k/k
‑1以保持残差相互正交，抑制外部干扰，防止系统发散，k时刻的新息矢量为：步骤2.2)k时刻新息矢量的协方差阵估计值为：其中，C
0,k
计算方法如下：其中，b为常值系数，步骤2.3)，建立基于多渐消因子的P
k/k
‑1的修正公式为：其中，λ
k
＝diag(s1,s2,
…
s
n
)为渐消因子组成的对角矩阵，s
i
≥1,i＝1,2,
…
n，n为状态向量的维数，步骤2.4)新息序列互不相关的等价条件是：其中，符号E表示求期望，式(11)的等价形式为：强跟踪卡尔曼滤波的原理即通过选取合适的λ
k
使式(12)近似成立，步骤3)，建立基于卡方检验的异常检测准则如下：
其中，为检测阈值，α为置信水平，m为自由度，θ
k
为滤波系统计算的卡方值，其计算方法如下：步骤4)，定义目标矩阵如下：代入式(10)到式(15)得：调整渐消因子矩阵λ
k
使矩阵h(k)所有元素绝对值取值最小，使等式(12)近似成立，则设计评价函数的等价形...
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