一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法技术

一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法。首先，解算t

【技术实现步骤摘要】
一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法


[0001]本专利技术涉及导航系统领域，具体涉及一种基于统计置信距离量测自举的机载分布式POS(Distributed POS，DPOS)传递对准方法，可用于提升机载DPOS子节点运动参数的估计精度。

技术介绍

[0002]集成多个或多种遥感载荷的机载对地观测系统已经成为对地观测的主要发展趋势之一。如合成孔径雷达、集成测绘相机、多光谱扫描仪、大视场红外扫描仪等多任务载荷。这些多任务载荷要实现高精度成像，需要获取各载荷安置点的高精度运动参数。
[0003]位置姿态测量系统(Position and Orientation System，POS)可以为遥感载荷提供精确的位置、速度、姿态信息，是实现机载对地观测的关键部件。利用POS系统获取的位置、姿态等信息可以对进行图像校正或运动补偿，进而提升成像质量。POS主要包括由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)、全球导航卫星系统接收机、POS计算机系统(POS Computer System，PCS)和后处理软件。
[0004]对于安装了多个或多种观测载荷的航空遥感系统的载机而言，由于多个或多种观测载荷安装在飞机的不同位置，继续采用传统的单POS系统已经不能满足这种多载荷的高精度运动参数测量的需求，因此能够测量多个点运动参数的分布式POS(Distributed POS，DPOS)应用而生，来为所有载荷提供高精度时空信息。DPOS通常由一个高精度主POS、多个子IMU、PCS和后处理软件四部分组成。其中主POS也称为主节点，一般位于机舱腹部，提供高精度时空基准；子IMU也称为子节点，常分布安装在两侧机翼上，主节点通过传递对准为子IMU提供高精度的位置、速度、姿态信息，从而实现各子IMU处运动信息的精确测量。可以说，传递对准提高DPOS性能的关键技术之一。
[0005]理想情况下，从主POS分别到各子IMU的传递对准的测量精度应当一致。但是实际飞行中，由于各子IMU安置点的机体变形、杆臂误差、惯性器件精度等因素存在差异，导致各子IMU传递对准精度各不相同。一般而言，靠近机体中心的子IMU相对主POS之间的挠曲变形小，因此传递对准精度较高，容易满足成像运动补偿的精度要求；而远离机体中心的子IMU相对主POS之间的挠曲变形大且情况复杂，因此传递对准精度较低，往往不能满足成像运动补偿的精度要求。因此，每一个子IMU只进行从主POS到其本身的传递对准，得到的运动参数精度已经无法满足整体精度要求，需要综合利用所有子IMU的输出信息进行数据融合，提高分布式系统的整体测量精度。
[0006]DPOS也可视为一种多节点惯性网络系统，针对多节点惯性网络系统的数据融合方法有集中式融合、分布式融合和基于特征值量测自举方法等。其中，集中式融合将所有子节点的输出信息在一个融合中心计算完成，信息损失小，且是全局最优的，但是该方法涉及到大量高维矩阵求逆运算，因此导致计算量大、容错性较低；分布式融合将所有子节点的原始输出信息先在各自子节点的滤波器中完成滤波，然后再经过同一个融合中心进行集中处理，该方法需要计算用于数据融合的权重矩阵，但是在权重矩阵的计算中涉及到矩阵的求
逆，不仅总体计算量大，还容易出现矩阵陷入奇异的问题；基于特征值量测自举融合方法以所有子节点的输出信息为基础构建自举量测集合，并利用重采样的方法对自举量测集合进行抽样，并对抽样后的自举量测集合利用基于特征值的一致性融合方法计算自举量测的权重，然后进行数据融合求取加权均值得到有效量测向量，改善了量测噪声不确定对自举量测集合可靠性的不利影响，提升了状态估计精度。例如专利号为CN202110309944.7的专利就采用了基于特征值量测自举方法，其将自举量测进行数据融合后的有效量测向量作为卡尔曼滤波的量测向量。但是该方法在对自举量测集合进行数据融合时，会受到相互支持度低的自举量测向量的影响，从而导致最终融合得到的有效量测向量误差较大，影响传递对准的精度。

技术实现思路

[0007]本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法，该方法可以提高机载DPOS中各子节点的传递对准精度。
[0008]本专利技术的技术解决方案为：一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法。其具体步骤如下：
[0009](1)解算t
k
时刻主节点和各子节点处的位置、速度和姿态，以及各子节点处的冗余位置和姿态；
[0010](2)利用量测自举策略，生成t
k
时刻各子节点的虚拟量测集合；
[0011](3)使用马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法分别对各虚拟量测集合中的虚拟量测向量进行采样，得到t
k
时刻各子节点的融合量测集合；
[0012](4)利用基于统计置信距离的一致性融合方法，计算各融合量测集合中任意两个融合量测向量的相互支持程度，得到各子节点tk时刻的有效量测向量及其噪声矩阵；
[0013](5)建立各子节点的传递对准模型；
[0014](6)进行基于卡尔曼滤波的传递对准，估计出t
k
时刻各子节点的位置误差、速度误差和姿态误差，并对各子节点的运动参数进行校正；
[0015](7)t
k
＝t
k
+1；重复执行步骤(1)到(7)，直至完成所有子节点在所有时刻的传递对准。
[0016]上述步骤(1)中解算t
k
时刻主节点和各子节点处的位置、速度和姿态，以及各子节点处的冗余位置和姿态，具体步骤如下：
[0017]1)坐标系定义
[0018]a)地心惯性坐标系，简称i系、惯性系
[0019]该坐标系原点为地心，x
i
和y
i
轴在地球赤道平面内，z
i
轴指向春分点，轴指向地球极轴，由右手定则决定y
i
轴方向；
[0020]b)地球坐标系，简称e系
[0021]地球坐标系是固连在地球上的坐标系，随地球旋转，近似认为它相对惯性坐标系以地球自转角速率ω
ie
旋转，ω
ie
≈15.04
°
/h；该坐标系原点为地球中心，z
e
轴指向地球极轴，x
e
轴通过零子午线，由右手定则决定y
e
轴方向；
[0022]c)载体坐标系，简称载体系
[0023]其坐标原点为载体质心，x
b
轴沿载体横轴指向右，y
b
轴沿载体纵轴指向前，z
b
轴沿
载体竖轴指向上；针对DPOS中的主、子节点，b、b
s
分别代表主节点和第s个子节点的载体系，s＝1,2,
…
,N，N为子节点的个数；
[0024]d)导航坐标系，简称导航系
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法，具体步骤为：1.1解算t
k
时刻主节点和各子节点处的位置、速度和姿态，以及各子节点处的冗余位置和姿态；1.2利用量测自举策略，生成t
k
时刻各子节点的虚拟量测集合；1.3使用马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法分别对各虚拟量测集合中的虚拟量测向量进行采样，得到t
k
时刻各子节点的融合量测集合；1.4利用基于统计置信距离的一致性融合方法，计算各融合量测集合中任意两个融合量测向量的相互支持程度，得到各子节点t
k
时刻的有效量测向量及其噪声矩阵；1.5建立各子节点的传递对准模型；1.6进行基于卡尔曼滤波的传递对准，估计出t
k
时刻各子节点的位置误差、速度误差和姿态误差，并对各子节点的运动参数进行校正；1.7t
k
＝t
k
+1；重复执行步骤1.1到1.7，直至完成所有子节点在所有时刻的传递对准。2.根据权利要求1所述的一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法，其特征在于：所述的步骤1.1中解算t
k
时刻主节点和各子节点处的位置、速度和姿态，以及各子节点处的冗余位置和姿态，具体步骤如下：2.1坐标系定义(1)地心惯性坐标系，简称i系、惯性系该坐标系原点为地心，x
i
和y
i
轴在地球赤道平面内，z
i
轴指向春分点，轴指向地球极轴，由右手定则决定y
i
轴方向；(2)地球坐标系，简称e系地球坐标系是固连在地球上的坐标系，随地球旋转，近似认为它相对惯性坐标系以地球自转角速率ω
ie
旋转，ω
ie
≈15.04
°
/h；该坐标系原点为地球中心，z
e
轴指向地球极轴，x
e
轴通过零子午线，由右手定则决定y
e
轴方向；(3)载体坐标系，简称载体系其坐标原点为载体质心，x
b
轴沿载体横轴指向右，y
b
轴沿载体纵轴指向前，z
b
轴沿载体竖轴指向上；针对DPOS中的主、子节点，b、b
s
分别代表主节点和第s个子节点的载体系，s＝1,2,
…
,N，N为子节点的个数；(4)导航坐标系，简称导航系导航系是在求解导航参数时根据工作需要而选取的坐标系，在此导航系取为东北天地理坐标系，主节点的导航系用n表示，第s个子节点的导航系和计算导航系分别用n
s
和n
s
′
表示；2.2主节点与各子节点进行捷联解算主节点和各子节点通过捷联解算，分别得到主节点和所有子节点t
k
时刻的位置[L
m λ
m H
m
]
T
与[L
s λ
s H
s
]
T
、姿态[ψ
m θ
m γ
m
]
T
与[ψ
s θ
s γ
s
]
T
、速度与其中，L
m
、λ
m
和H
m
分别表示主节点的纬度、经度和高度，L
s
、λ
s
和H
s
分别表示第s个子节点的纬度、经度和高度；ψ
m
、θ
m
和γ
m
分别表示主节点的航向角、俯仰角和横滚角，ψ
s
、θ
s
和γ
s
分别表示第s个子节点的航向角、俯仰角和横滚角；和分别表示主节点的
东向速度、北向速度和天向速度，和分别表示第s个子节点的东向速度、北向速度和天向速度；2.3各子节点冗余位置、姿态的获取利用安装在机翼上的光纤光栅传感器测得的各子节点间的相对位置和相对转角，某一子节点处的冗余位置和姿态可以通过其余子节点处的位置、姿态和相应的相对位置和相对转角来计算得出；即任意子节点可以获取N
‑
1组冗余位置和姿态信息。(1)子节点冗余位置的获取利用光纤光栅传感器测得的t
k
时刻任意两个子节点s、s
*
的相对位置的相对位置其中分别表示两子节点s、s
*
间的纬度之差、经度之差、高度之差，s、s
*
＝1,2,
…
,N,s≠s
*
；t
k
时刻，子节点s处经过捷联解算后得到的位置为[L
s λ
s H
s
]
T
,s＝1,2,
…
,N，其余N
‑
1个子节点捷联解算后的位置表示为s
*
＝1,2,
…
,N,s
*
≠s；子节点s处的N
‑
1组冗余位置信息可表示为：由子节点s处的N
‑
1组冗余位置以及该字节点经捷联解算得到的位置[L
s λ
s H
s
]
T
，便得到了子节点s处t
k
时刻的N组位置，记为(2)子节点冗余姿态的获取利用光纤光栅传感器测得的t
k
时刻任意两个子节点s、s
*
，s≠s
*
，的相对转角其中分别表示子节点s
*
的载体系与子节点s的载体系x轴、y轴和z轴之间的相对转角；通过可以计算出子节点s、s
*
载体系间的相对姿态矩阵其计算方法如下：子节点s处捷联解算得到的其载体系到其计算导航系之间的姿态矩阵为其他N
‑
1个子节点捷联解算出的各自的姿态矩阵为子节点s处的N
‑
1个冗余姿态矩阵可表示为：其中，为子节点s计算导航系到子节点s
*
计算导航系之间的变换矩阵，计算方法如下：
其中，分别为子节点s、s
*
的地球坐标系与各自计算导航系之间的变换矩阵；L
s
、和λ
s
、分别子节点s、s
*
的纬度和经度；t
k
时刻，由子节点s处的姿态矩阵以及N
‑
1个冗余姿态矩阵可以计算得到N组姿态角，包括航向角、俯仰角和横滚角；计算方法如下：将姿态矩阵记为：其中，为姿态矩阵中第a行、第b列的元素，a、b＝1，2，3；则子节点s处的航向角ψ
s
、俯仰角θ
s
和横滚角γ
s
的主值分别为：航向角、俯仰角和横滚角的取值范围分别定义为那么航向角ψ
s
、俯仰角θ
s
和横滚角γ
s
分别由下式确定：按照上述姿态角的计算方法，还可以计算出子节点s处N
‑
1个冗余姿态矩阵对应的N
‑
1组姿态角信息；由此，联合由计算出的1组姿态角信息，便得到了子节点s处t
k
时刻的N组姿态信息，记为c＝1,2,
…
,N。3.根据权利要求2所述的一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法，其特征在于：所述的步骤1.2中利用量测自举策略，生成t
k
时刻各子节点的虚拟量测集合，具体步骤如下：在t
k
时刻，对于任意子节点s,s＝1,2,
…
,N，可以获得该子节点的N个量测向量其表达式如下：
其中，分别代表t
k
时刻子节点s的第c个量测向量的纬度、经度、高度与主节点经杆臂补偿后的纬度、经度、高度的差值；分别代表t
k
时刻子节点s的第c个量测向量的航向角、俯仰角、横滚角与主节点的航向角、俯仰角、横滚角的差值；子节点s构建自举量测集合的步骤如下：在t
k
时刻，在子节点s处第c个量测向量的基础上，通过对量测向量增加噪声扰动的方式构建L个自举量测向量l＝1,2,
…
L，L＝10，这些自举量测向量组成子节点s的一组自举量测集合，其中，表示在t
k
时刻子节点s的第c个量测向量的基础上生成的第l个自举量测向量；为在基础上生成第l个自举量测向量时增加的扰动噪声，与子节点s的量测噪声v
s
具有相同的统计特性，即是满足零均值的高斯白噪声；v
s
的协方差为由高斯分布的性质可知，通过上述方法可以生成子节点s处的N
×
L个自举量测向量c＝1,2,...,N，l＝1,2,...,L；令表示子节点s在t
k
时刻的第c个虚拟量测集合：为了对中的虚拟量测向量进行统一标示，令此时可改写为：4.根据权利要求3所述的一种基于统计置信距离量测自举的机载DPOS传递对准方法，其特征在于：所述的步骤1.3中使用马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法分别对各虚拟量测集合中的虚拟量测向量进行采样，得到t
k
时刻各子节点的融合量测集合，具体步骤如下：4.1计算虚拟量测集合的可信概率和接受概率依据马尔可夫链蒙特卡洛采样方法中Metropolis
‑
Hastings采样原则，从子节点s的N个虚拟量测集合c＝1,2,
…
,N，中任意选择两个集合从这两个集合中分别随机抽取一个虚拟量测向量和n
x
,n
y
＝0,1,
…
,L，并计算相应的可信度和其中n
x
,n
y
＝1,
…
,L的量测方差分别为的量测方差的两倍，可信度计算公式为：
其中，是子节点s处N个虚拟量测集合中虚拟量测向量的均值，为量测噪声的协方差矩阵的行列式或量测噪声的协方差矩阵的行列式。根据可信度和计算之间的接受概率：接受概率即1和中最小的数；4.2生成融合量测集合融合量测向量的选取方式为：设χ是从随机分布U(0,1)中产生的一个随机数，当抽取的元素与对应的接受概率大于等于随机数χ时，则选择作为融合量测向量；当接受概率小于随机数χ时，将作为融合量测向量，其中x,y＝1,2,
…
,N,x≠y,n
x
,n
y
＝0,1,
…
,L；重复上述4.1和4.2的采样过程M次，M＝2L，即得到20个融合量测向量；分别记为Z
s
(1),Z
s
(2),
…
Z
s
(M)，则t
k
时刻子节点s的融合量测集合Θ
s
＝{Z
s
(1),Z
s
(2),
…
Z
s<...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫晓琳，彭志伟，孙一弘，郝依曼，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：