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一种基于可观测度的惯性/卫星系统自适应混合校正方法

摘要

本发明公开一种基于可观测度的惯性/卫星系统自适应混合校正方法,包括以下步骤:首先针对惯性/卫星组合导航系统,利用加权最小二乘法,定义改进的组合导航系统的可观测性矩阵,进一步定义组合导航系统状态可观测度,并根据历史测量数据对可观测度进行归一化。最后,将归一化后的可观测度作为自适应因子,实现惯性/卫星组合导航系统状态的自适应混合校正。该方法可以提高惯性/卫星组合导航系统精度,减少状态误差估计值不准确对导航系统输出的影响,提升惯性/卫星组合导航系统自适应能力。

著录项

  • 公开/公告号CN112269200A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN202011096081.1

  • 发明设计人 郭雷;沈昕菁;杨健;豆青风;王岩;

    申请日2020-10-14

  • 分类号G01S19/47(20100101);G01C21/16(20060101);

  • 代理机构11251 北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人张乾桢

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2023-06-19 09:40:06

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于可观测度的惯性/卫星系统自适应混合校正方法,属于组合导航领域。

背景技术

可观测性是指系统在有限时间内通过测量值确定系统初始状态的能力,是确定卡尔曼滤波器是否收敛的前提条件。可观测度是为了评估系统状态的滤波精度在可观测性的基础上提出来的一种分析理论,它是对各状态分量的可观测性程度的定量表示。状态分量可观测度高是卡尔曼滤波器稳定工作的前提条件,据此滤波性能问题可被转化为参数问题,在一定条件下可以用系统可观测度替代状态估计误差协方差矩阵来分析系统的估计性能。根据系统可观测度和估计精度的匹配性,用系统可观测度作为设计自适应滤波器的一种手段是组合导航技术发展的一个新方向。

传统的可观测度定义大多是考虑系统的特性,默认系统不含噪声是精确已知的。然而在实际工程中,量测噪声的存在是不可避免的,因此在忽略噪声的干扰时,对可观测性分析就会产生一定的影响。一种基于可观测度分析的SINS/GPS自适应反馈校正滤波新方法,专利号:CN200610114271.5,采用基于奇异值分解的可观测度分析方法定义可观测度,没有考虑系统量测噪声对可观测度计算的影响,因此可观测度定义不精确,导航精度的提升较为有限。一种分析惯性导航系统可观测性的方法,专利号:CN201510272159.3,着重考虑每一个状态可观测度,解决了以往的可观测都分析方法无法求解单一状态的可观测度的问题,但仍没有考虑噪声对可观测度的影响。

传统的组合导航方法都是将滤波器结果完全反馈给系统,但当有些系统状态不可观测或者可观测度很低时,其估计精度也很低,将精度不高的估计值直接进行反馈,会导致组合导航的精度下降。若能建立系统状态变量的反馈量与滤波精度之间的定量关系,根据每个系统状态的滤波精度决定其反馈量,才能从根本提高组合导航系统的精度。

发明内容

本发明的技术解决问题是:克服现有技术的不足,提供针对组合导航系统的自适应混合校正方法。针对惯性/卫星组合导航系统,利用加权最小二乘法,定义改进的组合导航系统的可观测性矩阵,进一步定义组合导航系统状态可观测度,并根据历史测量数据对可观测度进行归一化。最后,将归一化后的可观测度作为自适应因子,实现惯性/卫星组合导航系统状态的自适应混合校正。

本发明的技术解决方案为:一种基于可观测度的惯性/卫星系统自适应混合校正方法,其实现步骤如下:

(1)建立捷联惯性/卫星组合导航系统模型,求解初始状态的加权最小二乘估计,获得最小均方误差意义下的最优估计误差协方差矩阵,定义可观测性矩阵;

(2)修正可观测性矩阵的定义,定义各个状态变量的可观测度;

(3)根据捷联惯性/卫星组合导航系统历史数据,对各个状态的可观测度进行归一化;

(4)将步骤(3)得到的归一化后的可观测度作为自适应因子,对捷联惯性/卫星组合导航系统设计自适应混合校正。

所述步骤(1)具体实现如下:

离散化捷联惯性/卫星组合导航系统方程为:

其中,X

利用量测增广技术得到观测值与初始状态X

其中Θ

其中W

取加权阵

定义可观测性矩阵为:

所述步骤(2)改进可观测性矩阵的定义,定义各个状态变量的可观测度,具体实现如下:

在可观测性分析时仅考虑第k时刻的量测噪声,改进可观测性矩阵为:

定义第j个状态变量的可观测度为:

下标j表示矩阵对角线上的第j个元素。

所述步骤(3)对可观测度进行归一化具体实现如下:

其中

所述步骤(4)基于可观测度设计自适应混合校正具体实现如下:

混合校正指用估计的导航参数误差

时间更新方程:

量测更新方程:

P

自适应方程:

其中,0表示零向量;

有益效果:

本发明针对组合导航系统部分状态估计精度不高的情况,引入可观测度,根据估计精度与可观测度的匹配性,改进校正方式,提高导航精度。本发明提出的可观测度相比以往的定义多考虑了量测噪声的影响,对状态估计精度的反应更加精确。本发明提出的混合校正方式不同于以往的完全反馈,对状态估计值进行加权反馈,可以有效降低较低精度估计值对整个导航系统精度的影响。

附图说明

图1为本发明的自适应混合校正方法流程图;

图2为本发明系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例,基于本发明中的实施例,本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明的保护范围。

如图1所示,本发明的具体实现步骤如下:

1、定义可观测性矩阵具体实现如下:

离散化捷联惯性/卫星组合导航系统方程为:

其中,X

利用量测增广技术得到观测值与初始状态X

其中Θ

其中W

取加权阵

定义可观测性矩阵为:

2、改进可观测性矩阵的定义,同时给出各个状态变量的可观测度的定义,具体实现如下:

在可观测性分析时仅考虑第k时刻的量测噪声,改进可观测性矩阵为:

定义第j个状态变量的可观测度为:

下标j表示矩阵对角线上的第j个元素。

3、对可观测度进行归一化具体实现如下:

其中

4、基于可观测度设计自适应混合校正具体实现如下:

混合校正指用估计的导航参数误差

时间更新方程:

量测更新方程:

P

自适应方程:

其中,0表示零向量;

系统框图如图2所示。惯性导航和卫星导航提供量测数据,经过卡尔曼滤波得到系统状态的估计值。利用归一化后的可观测度对导航参数误差估计值加权,最后对组合导航系统的输出和惯导系统的参数进行校正,校正后的导航参数为

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,且应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

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