一种基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法，该方法根据捷联惯性导航系统误差传播模型以及连续型一阶马尔可夫洋流模型建立状态方程；根据离散型一阶马尔可夫洋流模型建立观测量，并建立量测方程；然后根据捷联惯性导航系统解算的导航信息、卫星导航系统提供的导航信息、多普勒测速仪测量的速度信息以及上一时刻的洋流速度进行卡尔曼滤波处理，获得洋流系数和洋流速度。本发明专利技术的方法利用洋流模型的马尔可夫性，结合历史时刻的卡尔曼滤波速度信息，估计当前海域的洋流马尔可夫系数，能够解决洋流系数不确定的问题，且更适用于工程实际；洋流系数估计随着导航进程同步进行，洋流系数估计的实时性、准确性更好。准确性更好。准确性更好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法


[0001]本专利技术涉及组合导航
，具体涉及一种基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法。

技术介绍

[0002]捷联惯性导航系统(SINS)的误差随时间积累，需要引入外部观测进行校正。多普勒测速仪(DVL)能够提供速度信息，通过卡尔曼滤波融合能够校正SINS速度误差。然而，受限于量程，DVL提供的速度是载体相对于海水的速度，导航解算会受到洋流速度的影响。洋流速度的存在会使SINS/DVL组合导航系统速度误差产生偏置，以及定位误差发散。因此，需要实时估计并补偿洋流速度，减轻其对导航的影响。
[0003]洋流速度通常建模为一阶高斯马尔可夫过程，洋流速度建模的准确性取决于一阶高斯马尔可夫过程中的时间常数。因此，估计洋流速度的前提是获取一阶高斯马尔科夫过程洋流速度模型的时间常数(即洋流系数)。
[0004]目前，洋流系数可以通过参数估计的方法获得，例如最小二乘法、Yule
‑
Walker法、Burg法等。但是，最小二乘法、Yule
‑
Walker法、Burg法等参数估计方法，需要获取一整段的观测数据后，才能估计出洋流系数，是一种事后性的系数估计方法，不满足导航的实时性。
[0005]综上所述，急需一种基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法以解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的在于提供一种基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法，旨在解决现有洋流系数估计无法满足导航实时性的问题，具体技术方案如下：
[0007]一种基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法，包括以下步骤：
[0008]步骤S1、建立连续型一阶马尔可夫洋流模型，并离散化处理获得离散型一阶马尔可夫洋流模型；
[0009]步骤S2、设置洋流系数估计卡尔曼滤波器的状态变量X，并根据捷联惯性导航系统误差传播模型以及连续型一阶马尔可夫洋流模型建立状态方程；根据离散型一阶马尔可夫洋流模型建立观测量Z(k)，并建立量测方程；
[0010]步骤S3、采集捷联惯性导航系统解算的导航信息，更新状态转移矩阵；
[0011]根据捷联惯性导航系统解算的导航信息、卫星导航系统提供的导航信息、多普勒测速仪测量的速度信息以及上一时刻的洋流速度更新量测方程；
[0012]步骤S4、进行卡尔曼滤波处理，得到海域当前时刻的洋流系数以及当前时刻卡尔曼滤波校正后的载体速度；将卡尔曼滤波校正后的载体速度与多普勒测速仪测量的速度信息作差，计算得到当前时刻的洋流速度；
[0013]步骤S5、重复步骤S3
‑
步骤S4，获得下一时刻的洋流系数和洋流速度。
[0014]以上技术方案中优选的，所述步骤S1具体是：
[0015]连续型一阶马尔可夫洋流模型为：
[0016][0017][0018]其中：v
Ce
和v
Cn
分别表示东向和北向洋流速度，β
e
和β
n
分别表示东向和北向的洋流系数，和分别表示东向和北向洋流速度噪声；
[0019]离散化处理获得离散型一阶马尔可夫洋流模型为：
[0020]v
Ce
(k)＝(1
‑
β
e
T
s
)v
Ce
(k
‑
1)+δv
Ce
[0021]v
Cn
(k)＝(1
‑
β
n
T
s
)v
Cn
(k
‑
1)+δv
Cn
[0022]其中：v
Ce
(k)和v
Cn
(k)分别表示k时刻东向和北向洋流速度，T
s
为采样时间，δv
Ce
和δv
Cn
分别表示离散后的东向和北向洋流速度噪声。
[0023]以上技术方案中优选的，所述步骤S2中的状态变量X为：
[0024][0025]其中：δv
e
、δv
n
和δv
u
分别表示东向、北向和天向的速度误差，φ
x
、φ
y
和φ
z
分别表示俯仰、横滚和航向失准角，δL、δλ和δh分别表示纬度、经度和高度误差，和分别表示载体系下x、y和z轴的陀螺漂移，和分别表示载体系下x、y和z轴的加速度计零偏，β
e
和β
n
分别表示东向和北向的洋流系数。
[0026]以上技术方案中优选的，所述步骤S2中的状态方程为：
[0027][0028]其中，F是状态转移矩阵，由捷联惯性导航系统解算结果实时更新；G是系统噪声输入矩阵；W是过程噪声。
[0029]以上技术方案中优选的，状态转移矩阵F的表达形式为：
[0030][0031][0032]其中：
[0033][0034][0035][0036][0037]其中：v
e
、v
n
分别表示捷联惯导解算的东向和北向的速度，L表示捷联惯导解算的纬度，ω
ie
表示地球自转速度，R
M
和R
N
分别表示子午圈半径和卯酉圈半径，f
e
、f
n
和f
u
分别表示东向、北向和天向比力，表示载体系到导航系的捷联姿态矩阵；
[0038]系统噪声输入矩阵G和过程噪声W的表达形式分别为：
[0039][0040]W＝[w
ax w
ay w
az w
gx w
gy w
gz 01×
901
×2]T
[0041]其中，[w
ax
,w
ay
,w
az
]T
表示x、y、z轴的加速度计噪声，[w
gx
,w
gy
,w
gz
]T
表示x、y、z轴的陀螺噪声。
[0042]以上技术方案中优选的，所述步骤S2中观测量Z(k)为：
[0043][0044]其中，L
I
(k)和λ
I
(k)分别为k时刻捷联惯性导航系统解算的纬度和经度信息，L
G
(k)和λ
G
(k)分别为k时刻卫星导航系统提供的纬度和经度信息，和分别为k时刻捷联惯性导航系统解算的东向和北向速度，和分别为k时刻采集的多普勒测速仪测量的东向和北向速度，和分别为k
‑
1时刻的东向和北向洋流速度。
[0045]以上技术方案中优选的，所述步骤S2中量测方程具体是：
[0046]Z(k)＝H(k)X(k)+V
[0047]其中，H本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、建立连续型一阶马尔可夫洋流模型，并离散化处理获得离散型一阶马尔可夫洋流模型；步骤S2、设置洋流系数估计卡尔曼滤波器的状态变量X，并根据捷联惯性导航系统误差传播模型以及连续型一阶马尔可夫洋流模型建立状态方程；根据离散型一阶马尔可夫洋流模型建立观测量Z(k)，并建立量测方程；步骤S3、采集捷联惯性导航系统解算的导航信息，更新状态转移矩阵；根据捷联惯性导航系统解算的导航信息、卫星导航系统提供的导航信息、多普勒测速仪测量的速度信息以及上一时刻的洋流速度更新量测方程；步骤S4、进行卡尔曼滤波处理，得到海域当前时刻的洋流系数以及当前时刻卡尔曼滤波校正后的载体速度；将卡尔曼滤波校正后的载体速度与多普勒测速仪测量的速度信息作差，计算得到当前时刻的洋流速度；步骤S5、重复步骤S3
‑
步骤S4，获得下一时刻的洋流系数和洋流速度。2.根据权利要求1所述的基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法，其特征在于，所述步骤S1具体是：连续型一阶马尔可夫洋流模型为：连续型一阶马尔可夫洋流模型为：其中：v
Ce
和v
Cn
分别表示东向和北向洋流速度，β
e
和β
n
分别表示东向和北向的洋流系数，和分别表示东向和北向洋流速度噪声；离散化处理获得离散型一阶马尔可夫洋流模型为：v
Ce
(k)＝(1
‑
β
e
T
s
)v
Ce
(k
‑
1)+δv
Ce
v
Cn
(k)＝(1
‑
β
n
T
s
)v
Cn
(k
‑
1)+δv
Cn
其中：v
Ce
(k)和v
Cn
(k)分别表示k时刻东向和北向洋流速度，T
s
为采样时间，δv
Ce
和δv
Cn
分别表示离散后的东向和北向洋流速度噪声。3.根据权利要求1所述的基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法，其特征在于，所述步骤S2中的状态变量X为：其中：δv
e
、δv
n
和δv
u
分别表示东向、北向和天向的速度误差，φ
x
、φ
y
和φ
z
分别表示俯仰、横滚和航向失准角，δL、δλ和δh分别表示纬度、经度和高度误差，和分别表示载体系下x、y和z轴的陀螺漂移，和分别表示载体系下x、y和z轴的加速度计零偏，β
e
和β
n
分别表示东向和北向的洋流系数。4.根据权利要求3所述的基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法，其特征在于，所述步骤S2中的状态方程为：其中，F是状态转移矩阵，由捷联惯性导航系统解算结果实时更新；G是系统噪声输入矩阵；W是过程噪声。
5.根据权利要求4所述的基于组合导航系统的洋流系数在线估计方法，其特征在于，状态转移矩阵F的表达形式为：态转移矩阵F的表达形式为：其中：其中：其中：其中：其中：v
e
、v
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵英伟，李湘源，谭文锋，王省书，郑佳兴，戴东凯，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：