CN102679968A - 一种微机械陀螺捷联***误差参数的辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的是一种微机械陀螺捷联***误差参数的辨识方法。根据姿态误差数学模型，完成卡尔曼滤波器的设计，并对所述卡尔曼滤波器进行初始参数设置；将转台设定到预定位置1，在静态条件下对陀螺零偏进行辨识，对陀螺的误差参数进行辨识；将转台设定到预定位置2，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数进行辨识；将转台设定到预定位置3，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数进行辨识；将转台设定到预定位置4，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数进行辨识。本发明降低了观测矩阵的维数；提高了实时计算速度；保证了滤波结果收敛；缩短了辨识时间；增强了***辨识的实时性。

Description

一种微机械陀螺捷联***误差参数的辨识方法

技术领域

本发明涉及的是一种微机械陀螺捷联***误差参数的辨识方法。

背景技术

和平台惯导***不同，微机械陀螺捷联惯性导航***中惯性仪器是直接安装在运载体上，极端动力学环境，如冲击、振动、过载以及机动等都会给惯性仪器和捷联惯导***带来动态误差。惯性仪器标定精度对微机械陀螺捷联惯导***的精度有着重要的影响，误差补偿技术是提高微机械捷联惯性导航***导航精度的有效途径之一，能否对捷联惯导***进行误差辨识，是对其进行误差补偿的前提。因此，对惯性仪表误差辨识技术进行研究有着重要的意义。

根据辨识观测量不同，可将辨识方法分为***级辨识法和分立辨识法。直接用陀螺和加速度计的输出作观测量，将陀螺和加速度计分别辨识的方法叫分立辨识法。其中包括针对微机械陀螺的速率试验和针对加速度计的多位置试验，该方法有如下一些缺点：数据量大、耗时、对转台精度要求高、事后处理、实时性不强、以及抑制有色噪声的能力有限等，这些缺点限制了分立辨识法的精度。***级辨识首先要对惯性仪表的误差进行建模，得到导航输出误差与惯性仪表误差参数之间的关系，并且结合已有的实验手段分析惯性仪表误差参数的可辨识性和实验位置编排的原则，设计相应的辨识路径，实现微机械陀螺和加速度计误差参数的滤波估计，从而完成***的辨识。目前，分立辨识方法的理论研究已较为成熟，而***级辨识方法的研究工作刚刚起步，正在逐步深入。

***级辨识方法通常是使用速度误差作为观测量，其最大的缺点就是可观性差，而且计算量大，滤波效果也不好。***级辨识方法利用导航误差辨识出惯性测量单元（IMU）误差，有文献提出利用速度误差作为观测量，利用双轴位置转台辨识捷联***的误差参数，该方法的优点是不需要高精度的转台，但是由于只利用速度误差作为观测量，部分参数的可观性很差，辨识结果不理想，而且采用多位置转动方案，操作复杂，辨识时间较长。因此，提出一种新的辨识方法就显得十分必要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够降低观测矩阵的维数、提高实时计算速度、增强***辨识的实时性的微机械陀螺捷联***误差参数的辨识方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明是这样实现的：

步骤一：微机械捷联惯导***以及转台进行预热准备；

步骤二：微机械捷联惯导***进行初始对准，惯导***进入导航状态；

步骤三：根据姿态误差数学模型，完成卡尔曼滤波器的设计，并对所述卡尔曼滤波器进行初始参数设置；

步骤四：将转台设定到预定位置1，在静态条件下对陀螺零偏进行辨识，对陀螺的误差参数b_gx，b_gy，b_gz进行辨识；

步骤五：将转台设定到预定位置2，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数E_gxz,S_gy,E_gzx进行辨识；

步骤六：将转台设定到预定位置3，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数E_gyz,S_gx,E_gzy进行辨识；

步骤七：将转台设定到预定位置4，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数E_gxy,S_gz,E_gyx进行辨识。

为了解决分立辨识法事后处理、实时性不强、数据量大、需要记录的数据多而且随着辨识参数的增加，数据量剧增、耗时，以及***级辨识方法通常使用速度误差作为观测量，维数多、可观性差、计算量大、滤波效果不好的缺点，本发明以三轴实验转台为依据，以姿态误差角为观测量，对陀螺误差参数进行辨识。

本发明具有以下优点：

一、本发明首次实现将陀螺误差参数***级辨识与加速度计***级辨识分离开，从而降低了观测矩阵的维数。

二、计算量由于观测矩阵维数的降低而大大的减少了，从而提高了实时计算速度。

三、由于观测矩阵的维数降低，使***可观测性分析难度降低，有利于设计简单合理的辨识路径，提高***可观测度，从而保证了滤波结果收敛。

四、***可观测性提高，使参数滤波收敛速度快，有效的缩短了辨识时间。

五、在辨识过程中，对滤波模型进行了合理化简，从而提高了计算效率，增强了***辨识的实时性。

附图说明

图1为辨识原理框图；

图2为辨识流程图。

具体实施方式

下面举例对本发明作更详细的描述：

步骤一：完成捷联惯导***以及转台的预热准备，时间约为2个小时；

步骤二：完成微机械捷联惯导***的初始对准，惯导***进入导航状态；

步骤三：根据姿态误差数学模型，完成卡尔曼滤波器的设计，并对卡尔曼滤波器进行初始参数设置；

假设陀螺的脉冲输出为N_g，如果不存在刻度因子、安装误差、零偏误差和随机漂移等误差项，则由陀螺的脉冲输出可得对应的角速度为：

${\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ib}}^b=K_g\·N_g---\left(1\right)$

由于误差项的存在，实际的角速度为

${\widetilde{\mathrm{\ω}}}_{\mathrm{ib}}^b=b_g+C_g^b{K}_g{N}_g+{\mathrm{\δ\ϵ}}^b---\left(2\right)$

$=b_g+(I+\mathrm{\Δ}{G}_g^b)K_g(I+S_g)N_g+{\mathrm{\δ\ϵ}}^b$

忽略二阶小量后

${\widetilde{\mathrm{\ω}}}_{\mathrm{ib}}^b=b_g+C_g^b{K}_g{N}_g+{\mathrm{\δ\ϵ}}^b$ （3）

$=b_g+(I+S_g+\mathrm{\Δ}{G}_g^b)K_g{N}_g+{\mathrm{\δ\ϵ}}^b$

$=b_g+(I+S_g+\mathrm{\Δ}{G}_g^b){\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ib}}^b+{\mathrm{\δ\ϵ}}^b$

则陀螺的输出误差为

${\mathrm{\ϵ}}^b=b_g+(S_g+\mathrm{\Δ}{C}_g^b){\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ib}}^b+{\mathrm{\δ\ϵ}}^b---\left(4\right)$

在公式（1）-公式（4）中：

K_g为陀螺的刻度因数

${\mathrm{\ϵ}}^b={\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\ϵ}}_x^b& {\mathrm{\ϵ}}_y^b& {\mathrm{\ϵ}}_z^b\end{array}\right]}^T$ 为陀螺的输出误差

${\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ib}}^b={\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\ϵ}}_x^b& {\mathrm{\ϵ}}_y^b& {\mathrm{\ϵ}}_z^b\end{array}\right]}^T$ 为陀螺的输入角速度

为陀螺的输入角速度

b_g＝[b_gx b_gy b_gz]^T为陀螺的零偏误差

$S_g=\left[\begin{array}{ccc}{S}_{\mathrm{gx}}& 0& 0\\ 0& S_{\mathrm{gy}}& 0\\ 0& 0& S_{\mathrm{gz}}\end{array}\right]$ 为陀螺刻度因子误差矩阵

$\mathrm{\Δ}{C}_g^b=\left[\begin{array}{ccc}0& E_{\mathrm{gxz}}& {-E}_{\mathrm{gxy}}\\ {-E}_{\mathrm{gyz}}& 0& E_{\mathrm{gyx}}\\ E_{\mathrm{gzy}}& {-E}_{\mathrm{gzx}}& 0\end{array}\right]$ 为陀螺的安装误差系数矩阵

${\mathrm{\δ\ϵ}}^b={\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\δ\ϵ}}_x^b& {\mathrm{\δ\ϵ}}_y^b& {\mathrm{\δ\ϵ}}_z^b\end{array}\right]}^T$ 为陀螺随机漂移，假定噪声为零均值、方差为的高斯白噪声。

在静基座条件下，捷联惯导***所处的地理位置是精确己知的，我们只需要进行姿态解算，不需要对导航回路进行解算，这样姿态误差只与陀螺误差有关，与加速度计的误差无关，因此可以将加速度计误差和陀螺误差分开，也就是加速度计的误差不会耦合到姿态误差。在陀螺漂移驱动下，姿态误差的动力学方程为:

$\stackrel{\·}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\φ}}}+{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{in}}^n\×\stackrel{\‾}{\mathrm{\φ}}={\mathrm{\ϵ}}^n---\left(5\right)$

其中，

为姿态误差矢量;

为地理坐标系相对于惯性坐标系的旋转角速率在地理坐标系上的投影；εⁿ为导航坐标系下的等效陀螺漂移。静基座条件下:

${\mathrm{\ω}}_{\mathrm{in}}^n={\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}^n+{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{en}}^n={\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}^n={\left[\begin{array}{ccc}0& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L\end{array}\right]}^T---\left(6\right)$

为地球坐标系相对于惯性坐标系的旋转角速率在地理坐标系上的投影；

为地理坐标系相对于地球坐标系的旋转角速率在地理坐标系上的投影；L为当地纬度；ω_ie为地球转速的数值，记状态变量

${\stackrel{\‾}{X}}_0={\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\φ}}_x& {\mathrm{\φ}}_y& {\mathrm{\φ}}_z\end{array}\right]}^T$

将（5）写成状态方程的形式为：

$\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{\mathrm{\φ}}}_x\\ {\stackrel{\·}{\mathrm{\φ}}}_y\\ {\stackrel{\·}{\mathrm{\φ}}}_z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L& {-\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L\\ {-\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L& 0& 0\\ {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L& 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\φ}}_x\\ {\mathrm{\φ}}_y\\ {\mathrm{\φ}}_z\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ϵ}}_x\\ {\mathrm{\ϵ}}_y\\ {\mathrm{\ϵ}}_z\end{array}\right]---\left(7\right)$

ε_x,ε_y,ε_z为投影到地理坐标系的三个轴上的等效陀螺漂移。

卡尔曼滤波器的***方程和量测方程设计如下所示。

(l)***方程

陀螺仪的误差模型状态变量为:

${\stackrel{\‾}{X}}_g={\left[\begin{array}{cccccccccccc}{b}_{\mathrm{gx}}& b_{\mathrm{gy}}& b_{\mathrm{gz}}& S_{\mathrm{gx}}& S_{\mathrm{gy}}& S_{\mathrm{gz}}& E_{\mathrm{gxy}}& E_{\mathrm{gyx}}& E_{\mathrm{gyz}}& E_{\mathrm{gzy}}& E_{\mathrm{gxz}}& E_{\mathrm{gzx}}\end{array}\right]}^T---\left(8\right)$

陀螺漂移

为载体坐标系到地理坐标系的转换矩阵；记状态变量

$\stackrel{\‾}{X}\left(t\right)={\left[\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{X}}_0\left(t\right)& {\stackrel{\‾}{X}}_g\left(t\right)\end{array}\right]}^T$

则有状态方程：

$\stackrel{\·}{\stackrel{\‾}{X}}\left(t\right)=A\left(t\right)\·\stackrel{\‾}{X}\left(t\right)+G\left(t\right)\stackrel{\‾}{W}\left(t\right)---\left(9\right)$

其中：

$A\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}{A}_1\left(t\right)& A_3\left(t\right)\\ O_{12\×15}& \end{array}\right];$

$A_3\left(t\right)=\left[\begin{array}{cccccccccccc}{c}_{11}& c_{12}& c_{13}& c_{11}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{12}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{yb}}& c_{13}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{zb}}& c_{11}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{yb}}& {-c}_{11}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{zb}}& {-c}_{12}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{12}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{zb}}& c_{13}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& {-c}_{13}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{yb}}\\ c_{21}& c_{22}& c_{23}& c_{21}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{22}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{23}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{21}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{yb}}& {-c}_{21}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{zb}}& {-c}_{22}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{22}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{zb}}& c_{23}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& {-c}_{23}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{yb}}\\ c_{31}& c_{32}& c_{33}& c_{31}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{32}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{33}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{31}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{yb}}& {-c}_{32}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{zb}}& {-c}_{32}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& c_{32}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{zb}}& c_{33}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{xb}}& {-c}_{33}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{yb}}\end{array}\right];$

$G\left(t\right)=\left[\begin{array}{c}{C}_b^n\\ O_{9\×3}\end{array}\right],$

为***噪声向量

(2)观测方程

转台输出的三个姿态角为γ_p,θ_p,ψ_p，对应的姿态矩阵为

捷联惯导***姿态解算得到的姿态信息为γ_c,θ_c,ψ_c。

$C_b^{\hat{n}}=C_p^{\hat{n}}\·C_b^p=(I+{\mathrm{\Φ}}^t)C_b^p.$

其中，

为计算的载体坐标系到地理坐标系的转换矩阵

则姿态误差表示为

取观测量 ${\stackrel{\‾}{Z}}_g={\left[\begin{array}{ccc}{z}_1& z_2& z_3\end{array}\right]}^T,$ 则观测方程可以写为

${\stackrel{\‾}{Z}}_g\left(t\right)=H\stackrel{\‾}{X}\left(t\right)+\stackrel{\‾}{V}\left(t\right)---\left(10\right)$

其中，

为观测白噪声，H＝[I_3×3 0_3×12]。

因此，***状态方程和观测方程为

$\stackrel{\·}{\stackrel{\‾}{X}}\left(t\right)=A\left(t\right)\stackrel{\‾}{X}\left(t\right)+G\left(t\right)\stackrel{\‾}{W}\left(t\right)$

${\stackrel{\‾}{Z}}_g\left(t\right)=H\·{\stackrel{\‾}{X}}_g\left(t\right)+\stackrel{\‾}{V}\left(t\right)---\left(11\right)$

将***方程离散化，

$\stackrel{\‾}{X}(k+1)=\mathrm{\Φ}(k,k-1)\stackrel{\‾}{X}\left(k\right)+{\mathrm{\Γ}}_{k,k-1}\left(t\right)\stackrel{\‾}{W}\left(k\right)$

${\stackrel{\‾}{Z}}_g\left(k\right)=H\·{\stackrel{\‾}{X}}_g\left(k\right)+\stackrel{\‾}{V}\left(k\right)---\left(12\right)$

式中，

Φ(k+1,k)＝I+A(t)Δt+0(Δt²)

${\mathrm{\Γ}}_{k+1,k}={\∫}_k^{k+1}\mathrm{\Φ}(k+1,k)G\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{dt}$

$\stackrel{\‾}{W}\left(k\right)=\stackrel{\‾}{W}\left(t_k\right)$

$\stackrel{\‾}{V}\left(k\right)=\stackrel{\‾}{V}\left(t_k\right)$

应用标准卡尔曼滤波方程:

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{X}}_{k/k-1}={\mathrm{\Φ}}_{k/k-1}{\hat{X}}_{k-1}\\ P_{k/k-1}={\mathrm{\Φ}}_{k/k-1}{P}_{k-1}{\mathrm{\Φ}}_{k/k-1}^T+Q\\ K_k=P_{k/k-1}{H}_k^T{(H_k{P}_{k/k-1}{H}_k^T+R)}^{-1}\\ {\hat{X}}_k={\hat{X}}_{k/k-1}+K_k(Z_k-H_k{\hat{X}}_{k/k-1})\\ P_k=(I+K_k{H}_k)P_{k/k-1}{(I-K_k{H}_k)}^T+K_k{R}^{*}{K}_k^T\end{array}\right.---\left(13\right)$

卡尔曼滤波是一种递推算法，启动时必须先给定初始值

和P₀。需要指出，如果滤波的起始时刻有测量值Z₀，则可以令

${\hat{X}}_{0/-1}=m_{X_0}$ $P_{0/-1}=C_{X_0}$

其中

为常值矩阵，

为常值。

此时就不再是初始值，而是经过Z₀修正后的估计，

为

${\hat{X}}_0=m_{X_0}+C_{X_0}{H}_0^T{(H_0{C}_{X_0}{H}_0^T+R_0)}^{-1}(Z_0-H_0{m}_{X_0})$

如果并不了解初始情况的统计特性，常令

${\hat{X}}_0=0$ P_0/-1＝αI

其中α为很大的正数，在此情况下，滤波器的估计不能保证是无偏的。事实上，如果***是一致完全随机可控和一致完全随机可观测的，则卡尔曼滤波器一定是一致渐进稳定的，随着滤波步数的增加，选取滤波初始值对滤波值的影响减弱直至消失，估计逐渐趋向无偏。

为了避免导航姿态解算周期与转台姿态输出周期的不同步造成的影响，将滤波周期设定为解算周期与转台输出周期的最小公倍数。将公式（4）展开，可得：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ϵ}}_x^b=b_{\mathrm{gx}}+S_{\mathrm{gx}}{\mathrm{\ω}}_x^b+E_{\mathrm{gxz}}{\mathrm{\ω}}_y^b-E_{\mathrm{gxy}}{\mathrm{\ω}}_z^b+{\mathrm{\δ\ϵ}}_x^b\\ {\mathrm{\ϵ}}_y^b=b_{\mathrm{gy}}+S_{\mathrm{gy}}{\mathrm{\ω}}_y^b-E_{\mathrm{gyz}}{\mathrm{\ω}}_x^b+E_{\mathrm{gyx}}{\mathrm{\ω}}_z^b+{\mathrm{\δ\ϵ}}_y^b\\ {\mathrm{\ϵ}}_z^b=b_{\mathrm{gz}}+S_{\mathrm{gz}}{\mathrm{\ω}}_z^b+E_{\mathrm{gzy}}{\mathrm{\ω}}_x^b-E_{\mathrm{gzx}}{\mathrm{\ω}}_y^b+{\mathrm{\δ\ϵ}}_z^b\end{array}\right.$

上面三个方程共有12个未知数，只需要转台有四种转动状态就可以分离出所有的参数，一般可选择表1所示的四种状态。

表1对陀螺仪误差参数辨识路径

步骤四：对陀螺b_gx,b_gy，b_gz进行辨识。将转台在状态1下静止360秒，对陀螺输出进行数据采集。将采集的数据带入捷联惯导解算方程中，解算姿态角与转台输出姿态角的差值带入***滤波方程中，进行卡尔曼滤波，得到b_gx,b_gy,b_gz的辨识结果。

步骤五：对陀螺E_gxz,S_gy,E_gzx进行辨识。陀螺测量组件调整到状态2所示位置，使转台绕y轴方向以1度/秒的角速度转动360秒。

（1）由于转台的转动只给***提供了沿y轴的角速度输入，因此在不考虑地球自转的条件下，可以对卡尔曼滤波方程进行化简，

${\mathrm{\ϵ}}_x^b=E_{\mathrm{gxz}}{\mathrm{\ω}}_y^n$

${\mathrm{\ϵ}}_y^b=S_{\mathrm{gy}}{\mathrm{\ω}}_y^n$

${\mathrm{\ϵ}}_z^b=E_{\mathrm{gzx}}{\mathrm{\ω}}_y^n$

由于只有y转动，因此方向余弦矩阵为：

$C_b^{\hat{n}}=\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\θ}& 0& -\sin \\ 0& 1& 0\\ \sin \mathrm{\θ}& 0& \cos \mathrm{\θ}\end{array}\right]$

其中，θ为y轴转过的角度，则导航坐标系下的等效陀螺漂移为：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ϵ}}_x^n\\ {\mathrm{\ϵ}}_y^b\\ {\mathrm{\ϵ}}_y^b\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\mathrm{\ω}\cos \mathrm{\θ}& 0& \mathrm{\ω}\sin \mathrm{\θ}\\ 0& \mathrm{\ω}& 0\\ \mathrm{\ω}\sin \mathrm{\θ}& 0& -\mathrm{\ω}\cos \mathrm{\θ}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{E}_{\mathrm{gxz}}\\ S_{\mathrm{gy}}\\ E_{\mathrm{gzx}}\end{array}\right]$

取状态变量

${\stackrel{\‾}{X}}_g={\left[\begin{array}{cccccc}{\mathrm{\φ}}_E& {\mathrm{\φ}}_N& {\mathrm{\φ}}_u& E_{\mathrm{gxz}}& S_{\mathrm{gy}}& E_{\mathrm{gzx}}\end{array}\right]}^T$

则滤波器状态方程为：

$\stackrel{\·}{\stackrel{\‾}{X}}\left(t\right)=A\left(t\right)\·\stackrel{\‾}{X}\left(t\right)+G\left(t\right)\stackrel{\‾}{W}\left(t\right)$

其中：

$A\left(t\right)=\left[\begin{array}{cccccc}0& {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L& -{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L& \mathrm{\ω}\cos \mathrm{\θ}& 0& \mathrm{\ω}\sin \mathrm{\θ}\\ {-\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\sin L& 0& 0& 0& \mathrm{\ω}& 0\\ {\mathrm{\ω}}_{\mathrm{ie}}\cos L& 0& 0& \mathrm{\ω}\sin \mathrm{\θ}& 0& -\mathrm{\ω}\cos \mathrm{\θ}\\ & \·\·\·& O_{3\×6}& \·\·\·& & \end{array}\right]$

$G\left(t\right)=\left[\begin{array}{c}{C}_b^{\hat{n}}\\ O_{3\×3}\end{array}\right],$ $\stackrel{\‾}{W}\left(t\right)={\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\δ\ϵ}}_x^b& {\mathrm{\δ\ϵ}}_y^b& {\mathrm{\δ\ϵ}}_z^b\end{array}\right]}^T$

采集陀螺的输出信号，并带入捷联惯导方程姿态解算回路中，解算得到***姿态角。

（2）采集转台姿态角信息，与解算后***姿态角比较得到的姿态误差作为卡尔曼滤波方程的观测量，经滤波辨识得到陀螺的E_gxz,S_gy,E_gzx。

步骤六：对陀螺E_gyz,S_gx,E_gzy进行辨识。

陀螺测量组件调整到状态3所示位置，使转台绕x轴方向以1度/秒的角速度转动360秒。转台的转动给***提供了沿x轴的角速度输入，陀螺E_gyz,S_gx,E_gzy在角速度输入的激励下带来较大的陀螺等效漂移误差，仿照步骤五的（1）中对滤波方程进行化简，采集陀螺的输出信号，并带入捷联惯导方程姿态解算回路中，解算得到***姿态角。重复步骤五的（1），辨识出陀螺E_gyz,S_gx,E_gzy。

步骤七：对陀螺E_gxy,S_gz,E_gyx进行辨识。

陀螺测量组件调整到状态4所示位置，使转台绕z轴方向以1度/秒的角速度转动360秒。转台的转动给***提供了沿z轴的角速度输入，陀螺E_gxy,S_gz,E_gyx在角速度输入的激励下带来较大的陀螺等效漂移误差，仿照步骤五的（1）中对滤波方程进行化简，采集陀螺的输出信号，并带入捷联惯导方程姿态解算回路中，解算得到***姿态角。重复步骤五的（1），辨识出陀螺E_gxy,S_gz,E_gyx。

Claims (1)

1.一种微机械陀螺捷联***误差参数的辨识方法，其特征是：

步骤一：微机械捷联惯导***以及转台进行预热准备；

步骤二：微机械捷联惯导***进行初始对准，惯导***进入导航状态；

步骤三：根据姿态误差数学模型，完成卡尔曼滤波器的设计，并对所述卡尔曼滤波器进行初始参数设置；

步骤四：将转台设定到预定位置1，在静态条件下对陀螺零偏进行辨识，对陀螺的误差参数b_gx，b_gy，b_gz进行辨识；

步骤五：将转台设定到预定位置2，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数E_gxz,S_gy,E_gzx进行辨识；

步骤六：将转台设定到预定位置3，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数E_gyz,S_gx,E_gzy进行辨识；

步骤七：将转台设定到预定位置4，加入垂直轴角速度，对陀螺的误差参数E_gxy,S_gz,E_gyx进行辨识。

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