基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法技术

一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，包括：1)获得通航飞机加速度计测量的三轴加速信息和陀螺仪的输出数据，并实现机动加速度分段隔离；2)计算姿态角；3)计算由陀螺仪噪声引起的姿态角误差，将其输入到时间预测方程中；4)通过机动加速度分段隔离和计算姿态角的输出结果，得到量测矩阵和关于姿态角误差的量测方程；5)根据量测方程的输出结果计算卡尔曼增益并进行量测更新，根据量测更新输出的更新后的姿态角误差和计算姿态角输出的姿态角，获得误差补偿后的姿态角。本发明专利技术提将姿态误差角定义在导航坐标系上，可以有效提高飞机姿态估计的准确性，有效减小当载体的机动加速度在载体系水平面上过大引起的较大误差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于飞机姿态估计，涉及一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法。

技术介绍

1、飞机姿态作为表征飞行状态的主要参数，是飞控系统的重要输入量之一，也是导航的重要组成部分。传统的飞控回路通常以姿态控制为内环，速度和位置为外环，通过对飞机姿态的估计不断修正并反馈飞行控制情况。因此，飞机飞行姿态的估计对于飞行安全具有决定性的关键作用。目前，针对mems传感器采用的姿态估计算法主要有mahony互补滤波算法，madgwick滤波算法以及各变种卡尔曼滤波融合算法。mahony互补滤波算法是利用加速度计数据与重力数据的叉积误差补偿估计姿态，主要用于旋翼与固定翼无人机；madgwick滤波算法是利用加速度计估计的姿态四元数进行梯度下降得到的误差补偿姿态。然而，这两种算法都未考虑噪声的影响且存在着无法较好处理机动加速度等问题。相比之下，卡尔曼滤波算法通过寻求状态量的协方差最小值来确定增益，进而可以实现对姿态的最优估计。在众多卡尔曼滤波算法中，扩展卡尔曼滤波算法(extend kalman filter，ekf)在处理非线性模型时存在较大本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述飞机姿态估计方法包括：第一步，获得通航飞机加速度计测量的三轴加速信息和陀螺仪的输出数据，其中输出数据包括三轴角速度信息和陀螺仪噪声，根据设定的阈值实现机动加速度分段隔离；第二步，根据第一步获得的三轴加速度信息和三轴角速度信息，计算姿态角；第三步，根据第一步获得的陀螺仪噪声，计算由陀螺仪噪声引起的姿态角误差，将其输入到时间预测方程中；第四步，通过机动加速度分段隔离和计算姿态角的输出结果，得到量测矩阵和关于姿态角误差的量测方程；第五步，根据量测方程的输出结果计算卡尔曼增益并进行量测更新，根据量测更新输出...

【技术特征摘要】

1.一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述飞机姿态估计方法包括：第一步，获得通航飞机加速度计测量的三轴加速信息和陀螺仪的输出数据，其中输出数据包括三轴角速度信息和陀螺仪噪声，根据设定的阈值实现机动加速度分段隔离；第二步，根据第一步获得的三轴加速度信息和三轴角速度信息，计算姿态角；第三步，根据第一步获得的陀螺仪噪声，计算由陀螺仪噪声引起的姿态角误差，将其输入到时间预测方程中；第四步，通过机动加速度分段隔离和计算姿态角的输出结果，得到量测矩阵和关于姿态角误差的量测方程；第五步，根据量测方程的输出结果计算卡尔曼增益并进行量测更新，根据量测更新输出的更新后的姿态角误差和计算姿态角输出的姿态角，最终获得误差补偿后的姿态角。

2.根据权利要求1所述的一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第一步具体如下：

3.根据权利要求2所述的一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾斌，宣晓刚，何磊，杨毅彪，邓霄，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：