一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法和装置

摘要

本申请涉及一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法和装置。所述方法包括：在初始时段使用惯导数据、基于参数解析法对激光多普勒测速仪的安装角和发射倾角进行粗标定，建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值，并对应补偿粗标定值，得到高精度的激光多普勒测速仪的在线标定结果。本方法充分利用了惯性导航设备的特点，不依赖卫星导航系统实时对激光测速仪进行在线高精度标定，降低了设备成本，具有自主性高、环境适应性好等特点，能提高载体的机动性。

说明书

技术领域

本申请涉及组合导航技术领域，特别是涉及一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法和装置。

背景技术

在由捷联惯性导航设备(SINS)和激光多普勒测速仪(LDV)构成的组合导航系统中，需要对LDV的比例因子及安装角进行标定。对于LDV的比例因子，传统的标定方法是在实验室条件下利用具有固定转速的转盘、滚筒等作为标准速度源，通过将由测速仪所得到的速度与标准速度进行对比实现对LDV比例因子的标定，然后再将测速仪与惯性导航设备一起安装在测量载体上。这种线下标定方法虽然标定精度高，但无法保证在运动载体原有作业基础上完成对测速仪比例因子的标定，不能满足运动载体的机动性要求。另外在测速仪的安装过程中会产生安装角，而线下标定方法无法对安装角进行标定，而且测速仪的比例因子取决于发射倾角的大小，如果安装过程中测速仪的发射倾角与设计角度有偏差也会导致测速仪的实际比例因子与在实验室条件下标定所得到的比例因子不同，因此对测速仪的安装精度提出了很高的要求。

现有的在线标定方法主要利用GPS、北斗等卫星定位技术对LDV进行标定，将卫星导航所得到的速度作为基准速度，然后利用Kalman滤波或最小二乘法对LDV的安装角及比例因子进行标定。这种标定方法能够利用外界的准确信息，实时有效地对测速仪进行标定，标定精度高，提高导航定位精度。但卫星定位技术属于非自主的导航方式，而且受外界环境影响较大，在隧道、山区等遮挡严重的区域，卫星导航信号容易丢失，导致在线标定精度下降。另外在一些特殊的应用场合禁止使用卫星导航系统，无法从外界获取精确的速度信息作为标定基准。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在线高精度标定激光多普勒测速仪的基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法和装置。

一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法，包括：

在预设的初始时段获取惯性导航设备的惯导数据，基于参数解析法根据惯导数据得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。组合导航系统由惯性导航设备和激光多普勒测速仪组成。

根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

其中一个实施例中，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果的步骤之后，还包括：

基于状态方程和观测方程，通过Kalman滤波得到惯性导航设备的导航参数误差估计值。导航参数误差估计值包括：姿态误差估计值、速度误差估计值、位置误差估计值、陀螺零偏估计值和加表零偏估计值。

根据导航参数误差估计值对应补偿惯性导航设备的导航参数。

其中一个实施例中，建立组合导航系统的状态方程的步骤包括：

建立惯性导航设备的纯惯性误差模型，以及建立激光多普勒测速仪的速度误差模型。

根据纯惯性误差模型和速度误差模型，得到Kalman滤波的状态方程。

其中一个实施例中，Kalman滤波的状态方程的建立方式包括：

以组合导航系统的姿态误差、速度误差、位置误差，惯性导航设备的陀螺漂移和加速度计零偏，激光多普勒测速仪的安装角误差和发射角误差为分量，构建状态量。

基于状态量，以及惯性导航设备的陀螺噪声参数和加速度计噪声参数，构建Kalman滤波的状态方程。

其中一个实施例中，激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值的计算方式包括：

在预设的初始时段，根据惯性导航设备的输出得到对应的惯导轨迹。

在初始时段，根据激光多普勒测速仪的输出得到对应的测速仪航迹推算轨迹。

根据惯导轨迹和测速仪航迹推算轨迹之间的几何关系，以惯导轨迹为基准，得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定装置，包括：

粗标定模块，用于在预设的初始时段获取惯性导航设备的惯导数据，基于参数解析法根据惯导数据得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

误差估计模块，用于建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。组合导航系统由惯性导航设备和激光多普勒测速仪组成。在线标定模块，用于根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

在预设的初始时段获取惯性导航设备的惯导数据，基于参数解析法根据惯导数据得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。

根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

在预设的初始时段获取惯性导航设备的惯导数据，基于参数解析法根据惯导数据得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。组合导航系统由惯性导航设备和激光多普勒测速仪组成。

根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

与现有技术相比，上述基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法、装置、计算机设备和存储介质，根据惯性导航设备在初期短时间内精度高的特点，在初始时段使用惯导数据、基于参数解析法对激光多普勒测速仪的安装角和发射倾角进行粗标定。随后建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。使用误差估计值对应补偿粗标定值，得到高精度的激光多普勒测速仪的在线标定结果。本申请充分利用了惯性导航设备的特点，能够在不依赖卫星导航系统的前提下，实时对激光测速仪进行在线高精度标定，不仅降低了设备成本，具有自主性高、环境适应性好等特点，还能够提高载体的机动性。

附图说明

图1为一个实施例中一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法的步骤图；

图2为另一个实施例中一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法的流程示意图；

图3为基于惯性导航设备得到的载体轨迹和基于激光多普勒测速仪得到的载体轨迹之间的几何关系示意图；

图4为基于Kalman滤波器对导航参数进行校正的流程示意图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法，包括以下步骤：

步骤102，在预设的初始时段获取惯性导航设备的惯导数据，基于参数解析法根据惯导数据得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

具体地，在基于参数解析法对激光多普勒测速仪进行粗标定时，需要利用初始对准完成后的一段时间内(一般是几分钟)的惯导轨迹以及基于激光多普勒测速仪得到的航迹推算载体的运动轨迹。虽然惯性导航设备的导航误差是随着时间逐渐发散的，但其在初始对准后的一段时间内相对精确。本步骤利用惯性导航设备的这一特性，利用在初始时段内的惯导轨迹对激光多普勒测速仪的安装角和发射角进行标定，得到对应的粗标定值作为后续过程的基础。

步骤104，建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。组合导航系统由惯性导航设备和激光多普勒测速仪组成。由于参数解析法的标定精度主要取决于初始位置精度和惯性导航设备的初始对准精度，而初始位置误差和初始对准误差是无法避免的，因此仍需要通过Kalman滤波来对参数解析法粗标定的结果以及惯导的误差进行修正补偿，得到对激光多普勒测速仪的安装角误差和发射角误差的最优估计值。

步骤106，根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

使用安装角误差和发射角误差的最优估计值来修正对应的粗标定值，得到高精度的激光多普勒测速仪的安装角和发射倾角的在线标定结果。

本实施例分利用了惯性导航设备的特点，能够在不依赖卫星导航系统的前提下，在激光测速仪安装到载体上之后对其进行在线高精度标定，不依赖卫星导航信号，因此具有自主性高、环境适应性好等特点，还能够降低设备成本。

其中一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法，包括以下步骤：

步骤202，获取惯性导航设备的误差变化曲线，根据预设的误差取值范围得到对应的时间范围，在时间范围内设置初始时段。

本实施例中初始时段设为对初始对准时刻之后的300s。

步骤204，在预设的初始时段，根据惯性导航设备的输出得到对应的惯导轨迹。在初始时段，根据激光多普勒测速仪的输出得到对应的测速仪航迹推算轨迹。根据惯导轨迹和测速仪航迹推算轨迹之间的几何关系，以惯导轨迹为基准，得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

根据初始时段中的惯导数据得到对应的惯导轨迹，对激光多普勒测速仪进行参数解析法标定。基于参数解析法进行粗标定的依据是初始时段中惯导轨迹和测速仪航迹推算轨迹之间的几何关系，如图3所示，粗标定的具体实现过程如下：

图3中，ψ为测速仪的航向安装角，O点为初始对准时刻载体的位置，其坐标为(X

其中，ψ

由式(4)和式(5)可以得到：

由式(3)和式(6)即计算出LDV的安装角ψ

步骤206，建立惯性导航设备的纯惯性误差模型，以及建立激光多普勒测速仪的速度误差模型。根据纯惯性误差模型和速度误差模型，得到Kalman滤波的状态方程。

步骤208，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。

基于惯性导航设备的纯惯性误差模型以及LDV的速度误差模型设计Kalman滤波器。滤波系统的状态量为：

式(7)中φ

系统矩阵为：

其中，

噪声驱动矩阵为：

系统的噪声矩阵为：

式中，

设载体运动的真实速度为V

其中v(t)为量测噪声，观测矩阵为：

其中，

经过滤波计算，得到安装角误差δψ和发射倾角误差δθ。

步骤210，根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

然后利用Kalman滤波得到的估计值对LDV的安装角和发射倾角粗标定结果进行修正补偿，如式(23)和式(24)所示。

ψ＝ψ

θ＝θ

步骤212，基于状态方程和观测方程，通过Kalman滤波得到惯性导航设备的导航参数误差估计值。导航参数误差估计值包括：姿态误差估计值、速度误差估计值、位置误差估计值、陀螺零偏估计值和加表零偏估计值。根据导航参数误差估计值对应补偿惯性导航设备的导航参数。

如图4所示，在对激光多普勒测速仪的安装角和发射倾角进行在线标定的同时，使用Kalman滤波器得到惯导系统的姿态误差φ、速度误差δV、位置误差δP、陀螺零偏ε和加表零偏

应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，提供了一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定装置，包括：

粗标定模块，用于在预设的初始时段获取惯性导航设备的惯导数据，基于参数解析法根据惯导数据得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

误差估计模块，用于建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。组合导航系统由惯性导航设备和激光多普勒测速仪组成。在线标定模块，用于根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

其中一个实施例中，还包括导航参数校正模块，用于基于状态方程和观测方程，通过Kalman滤波得到惯性导航设备的导航参数误差估计值。导航参数误差估计值包括：姿态误差估计值、速度误差估计值、位置误差估计值、陀螺零偏估计值和加表零偏估计值。根据导航参数误差估计值对应补偿惯性导航设备的导航参数。

其中一个实施例中，误差估计模块用于建立惯性导航设备的纯惯性误差模型，以及建立激光多普勒测速仪的速度误差模型。根据纯惯性误差模型和速度误差模型，得到Kalman滤波的状态方程。

其中一个实施例中，还包括Kalman滤波状态方程建立模块，用于以组合导航系统的姿态误差、速度误差、位置误差，惯性导航设备的陀螺漂移和加速度计零偏，激光多普勒测速仪的安装角误差和发射角误差为分量，构建状态量。基于状态量，以及惯性导航设备的陀螺噪声参数和加速度计噪声参数，构建Kalman滤波的状态方程。

其中一个实施例中，粗标定模块用于在预设的初始时段，根据惯性导航设备的输出得到对应的惯导轨迹。在初始时段，根据激光多普勒测速仪的输出得到对应的测速仪航迹推算轨迹。根据惯导轨迹和测速仪航迹推算轨迹之间的几何关系，以惯导轨迹为基准，得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

关于基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定装置的具体限定可以参见上文中对于基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法的限定，在此不再赘述。上述基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于惯组的激光多普勒测速仪的在线标定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

在预设的初始时段获取惯性导航设备的惯导数据，基于参数解析法根据惯导数据得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。组合导航系统由惯性导航设备和激光多普勒测速仪组成。根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：基于状态方程和观测方程，通过Kalman滤波得到惯性导航设备的导航参数误差估计值。导航参数误差估计值包括：姿态误差估计值、速度误差估计值、位置误差估计值、陀螺零偏估计值和加表零偏估计值。根据导航参数误差估计值对应补偿惯性导航设备的导航参数。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：建立惯性导航设备的纯惯性误差模型，以及建立激光多普勒测速仪的速度误差模型。根据纯惯性误差模型和速度误差模型，得到Kalman滤波的状态方程。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：以组合导航系统的姿态误差、速度误差、位置误差，惯性导航设备的陀螺漂移和加速度计零偏，激光多普勒测速仪的安装角误差和发射角误差为分量，构建状态量。基于状态量，以及惯性导航设备的陀螺噪声参数和加速度计噪声参数，构建Kalman滤波的状态方程。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在预设的初始时段，根据惯性导航设备的输出得到对应的惯导轨迹。在初始时段，根据激光多普勒测速仪的输出得到对应的测速仪航迹推算轨迹。根据惯导轨迹和测速仪航迹推算轨迹之间的几何关系，以惯导轨迹为基准，得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

在预设的初始时段获取惯性导航设备的惯导数据，基于参数解析法根据惯导数据得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

建立组合导航系统的状态方程，以激光多普勒测速仪的速度误差和惯性导航设备的速度误差的差值为观测量建立观测方程，通过Kalman滤波得到激光多普勒测速仪的安装角误差估计值和发射角误差估计值。组合导航系统由惯性导航设备和激光多普勒测速仪组成。根据安装角误差估计值和发射角误差估计值对应补偿安装角粗标定值和发射倾角粗标定值，得到对激光多普勒测速仪的在线标定结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：基于状态方程和观测方程，通过Kalman滤波得到惯性导航设备的导航参数误差估计值。导航参数误差估计值包括：姿态误差估计值、速度误差估计值、位置误差估计值、陀螺零偏估计值和加表零偏估计值。根据导航参数误差估计值对应补偿惯性导航设备的导航参数。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：建立惯性导航设备的纯惯性误差模型，以及建立激光多普勒测速仪的速度误差模型。根据纯惯性误差模型和速度误差模型，得到Kalman滤波的状态方程。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：以组合导航系统的姿态误差、速度误差、位置误差，惯性导航设备的陀螺漂移和加速度计零偏，激光多普勒测速仪的安装角误差和发射角误差为分量，构建状态量。基于状态量，以及惯性导航设备的陀螺噪声参数和加速度计噪声参数，构建Kalman滤波的状态方程。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：在预设的初始时段，根据惯性导航设备的输出得到对应的惯导轨迹。在初始时段，根据激光多普勒测速仪的输出得到对应的测速仪航迹推算轨迹。根据惯导轨迹和测速仪航迹推算轨迹之间的几何关系，以惯导轨迹为基准，得到激光多普勒测速仪的安装角粗标定值和发射倾角粗标定值。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。