CN105158784A - 动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法，包括以下步骤：1)主控制器设定组合导航姿态估计算法，得航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程，然后建立航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程ψ_m＝ψ_GPS+v，2)通过航向角陀螺去除航向角单独估计中的侧滑角，卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值3)根据卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值、加权开关μ、航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程以及航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程使用扩展卡尔曼滤波进行姿态解算，得载体的三维姿态角，然后根据载体的三维姿态角控制电机调整天线波束的指向，使天线对准卫星。该方法可以实现天线与卫星的准确对准，并且成本低。

Description

动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法

技术领域

本发明属于卫星通信***天线波束控制技术领域，涉及一种动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法。

背景技术

古往今来，信息对于战争的重要性人所共知。无论是烽火台、信号旗、消息树，还是雷达站、无线电、GPS/北斗，尽管手段不一，但是目的相同，那就是为指战员们“通风报信”。随着科学技术的发展，高射速武器以及远程精确武器不断出现，一方面要求作战部队分散部署、灵活机动来提高生存能力；另一方面，武器***产生了分化，出现了专门负责态势感知的传感器平台、专门负责打击的武器平台以及兼有传感器和武器功能的作战平台。武器***的分化与作战部队的分散、机动成为一对不可调和的矛盾，如何在机动、分散部署的同时遂行有效作战成为军事理论和武器发展过程中亟需解决的新问题。解决该问题的核心就在于建立联接传感器平台与武器平台的军事信息与通信网络，军事需求的强力驱动催生了动中通的诞生和发展。

动中通就是利用固定业务卫星资源和安装于载体上的天线***，在静止和运动状态下建立和保持载体与目标卫星之间卫星链路的宽带移动卫星通信***。其实质就是在运动状态下，满足和保持FSS频段卫星通信的使用条件：时刻保持方位、俯仰、极化三维对准卫星。这对于安装在移动载体上的卫星通信***来说是一个极大的挑战。测控***是车载卫星动中通***终端保持与目标卫星之间通信链路通畅的关键，决定了整个***的性能。但是测控***往往需要昂贵的姿态航向参考***(AHRS)来得到载体姿态，进而补偿天线由于载体姿态变化引起的扰动，始终保持与目标卫星的三维对准。这些高精度的AHRS造价不菲，动辄数十万甚至百万的造价往往占到整个卫星动中通***成本的60～70％，因此，寻找低廉而有效的AHRS替代产品，已经成为当前动中通***的研究热点。

目前，应用于动中通低成本姿态估计的算法有传感器直接融合算法，互补滤波算法等。多传感器直接融合姿态估计算法易受机动加速度和侧滑角等外界因素干扰、姿态估计误差难以完全校正，姿态估计的精度受限。互补滤波是一个常增益卡尔曼滤波器，姿态估计精度与基于非线性滤波器的传感器融合算法相近。GPS/INS组合导航算法融合了GPS和INS的信息，提供了更为精确和可靠的导航信息，已经成为导航领域的标准算法以及互补信息融合的典范，广泛应用于各种需要可靠的位置、速度以及姿态信息的导航、制导与控制***中。采用成本低、可大批量生产的微机械传感器作为测控***的硬件测量部分，利用GPS作为辅助传感器，基于组合导航实现姿态估计可以克服传感器直接融合算法易受机动加速度和侧滑角等外界因素干扰、估计误差大且难以校正的问题，在姿态估计领域具有良好的应用前景。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法，该方法可以实现天线与卫星的准确对准，并且成本低。

为达到上述目的，本发明所述的动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法包括以下步骤：

包括以下步骤：

1)主控制器设定组合导航姿态估计算法，得航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程，然后建立航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程ψ_m＝ψ_GPS+v，其中，ψ_m为航向角单独估计的卡尔曼滤波量测值，ψ_GPS为单天线GPS测量得到的伪航向角，v为零均值高斯白噪声；

2)通过航向角陀螺去除航向角单独估计中的侧滑角，则卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值其中，μ为加权开关， $\mathrm{\μ}=\left\{\begin{array}{cc}1& |{\mathrm{\ω}}_z\left(\mathrm{\τ}\right)\≤\mathrm{\κ}|\\ \∞& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.,$ 为单天线GPS航向角的实际测量方差，ω_z(τ)为航向角陀螺测量值，κ为转弯判断阈值；

3)根据卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值、加权开关μ、航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程以及航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程使用扩展卡尔曼滤波进行姿态解算，得载体的三维姿态角，然后根据载体的三维姿态角控制电机调整天线波束的指向，使天线对准卫星。

步骤1)中主控制器设定组合导航姿态估计算法包括动中通组合导航***方程建立、动中通组合导航姿态估计算法观测量设置以及动中通组合导航量测方程建立。

动中通组合导航***方程建立的具体过程为：

设将组合导航姿态估计***的状态量x为载体的位置误差δr、速度误差δv和姿态角误差ψ，即x＝[δr,δv,ψ]^T，则动中通组合导航***方程为: ${\stackrel{\·}{\mathrm{\ψ}}}^n=-C_b^n{\mathrm{\ω}}_{ib}^b-{\mathrm{\ω}}_{in}^n\×{\mathrm{\ψ}}^n,\mathrm{\δ}{\stackrel{\·}{V}}^n=C_b^n{\mathrm{\δf}}^b+f^n\×{\mathrm{\ψ}}^n+{\mathrm{\δg}}^n-(2{\mathrm{\ω}}_{ie}^n+{\mathrm{\ω}}_{en}^n)\×{\mathrm{\δV}}^n$ 及其中，为i系相对于b系的旋转角速率，为b系到n系的方向余弦矩阵，及分别为i系相对于e系的旋转角速率、e系相对于n系的旋转角速率、i系相对于n系的旋转角速率，f^b及fⁿ分别为b系和n系下的比力测量值，gⁿ为重力加速度向量。

动中通组合导航姿态估计算法观测量设置的具体操作为：设动中通组合导航姿态估计算法观测量Z_k为微机械陀螺解算的载体的位置r_INS和速度v_INS分别与单天线GPS输出的载体的位置r_GPS和速度v_GPS的差值，即 $Z_k=\left(\begin{array}{c}{r}_{INS}-r_{GPS}\\ v_{INS}-v_{GPS}\end{array}\right).$

动中通组合导航量测方程为：z_k＝H_kx_k+e_k，其中，z_k为动中通组合导航量测值， $H_k=\left(\begin{array}{ccc}{I}_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& I_{3\×3}& 0_{3\×3}\end{array}\right),$ I_3×3为3×3单位阵，0_3×3为3×3零矩阵，e_k为量测噪声。

本发明具有以下有益效果：

本发明所述的动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法在实现天线与卫星对准时，通过根据卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值、加权开关、航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程以及航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程使用扩展卡尔曼滤波进行姿态解算，得载体的三维姿态角，然后再根据三维姿态角实现天线对准卫星。通过航向角陀螺去除航向角单独估计中的侧滑角，提高了天线对准卫星的精度。同时，航向角的单独解算解决了航向角可观性低对姿态估计精度造成的影响，克服了传感器直接融合姿态估计算法易受外界因素干扰、估计误差难以校正的缺点，姿态估计精度高，很好地满足了动中通天线波束指向需求。另外，本发明简便易行，成本低，有效促进了动中通的推广和应用，能够很好地满足动中通天线波束指向需求。

附图说明

图1为本发明中动中通卫星通信***的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

参考图1，本发明所述的动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法包括以下步骤：

1)主控制器设定组合导航姿态估计算法，得航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程，然后建立航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程ψ_m＝ψ_GPS+v，其中，ψ_m为航向角单独估计的卡尔曼滤波量测值，ψ_GPS为单天线GPS测量得到的伪航向角，v为零均值高斯白噪声；

2)通过航向角陀螺去除航向角单独估计中的侧滑角，则卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值其中，μ为加权开关， $\mathrm{\μ}=\left\{\begin{array}{cc}1& |{\mathrm{\ω}}_z\left(\mathrm{\τ}\right)\≤\mathrm{\κ}|\\ \mathrm{\∞}& otherwise\end{array}\right.,$ 为单天线GPS航向角的实际测量方差，ω_z(τ)为航向角陀螺测量值，κ为转弯判断阈值；

3)根据卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值、加权开关μ、航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程以及航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程使用扩展卡尔曼滤波进行姿态解算，得载体的三维姿态角，然后根据载体的三维姿态角控制电机调整天线波束的指向，使天线对准卫星。

步骤1)中航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程为：

$\left[\begin{array}{c}\stackrel{\·}{\mathrm{\ψ}}\\ {\stackrel{\·}{b}}_z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}0& cos\widehat{\mathrm{\ψ}}\sec \widehat{\mathrm{\θ}}\\ 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{\ψ}\\ b_z\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}({\mathrm{\ω}}_x-{\hat{b}}_x)sin\widehat{\mathrm{\ψ}}\sec \widehat{\mathrm{\θ}}-{\mathrm{\ω}}_{z}cos\widehat{\mathrm{\ψ}}\sec \widehat{\mathrm{\θ}}\\ 0\end{array}\right]+\mathrm{\ω}---\left(1\right)$

其中，ω_x和ω_z分别为俯仰交的速率和航向角速率，均为组合导航输出的估计值，ω为零均值高斯白噪声。

步骤1)中主控制器设定组合导航姿态估计算法包括动中通组合导航***方程建立、动中通组合导航姿态估计算法观测量设置以及动中通组合导航量测方程建立。

动中通组合导航***方程建立的具体过程为：

设将组合导航姿态估计***的状态量x为载体的位置误差δr、速度误差δv和姿态角误差ψ，即x＝[δr,δv,ψ]^T，，则动中通组合导航***方程 ${\stackrel{\·}{\mathrm{\ψ}}}^n=-C_b^n{\mathrm{\ω}}_{ib}^b-{\mathrm{\ω}}_{in}^n\×{\mathrm{\ψ}}^n,\mathrm{\δ}{\stackrel{\·}{V}}^n=C_b^n{\mathrm{\δf}}^b+f^n\×{\mathrm{\ψ}}^n+{\mathrm{\δg}}^n-(2{\mathrm{\ω}}_{ie}^n+{\mathrm{\ω}}_{en}^n)\×{\mathrm{\δV}}^n$ 及 $\mathrm{\δ}{\stackrel{\·}{R}}^n={\mathrm{\δV}}^n-{\mathrm{\ω}}_{en}^n\×{\mathrm{\δR}}^n,$ 其中，为i系相对于b系的旋转角速率，为b系到n系的方向余弦矩阵，及分别为i系相对于e系的旋转角速率、e系相对于n系的旋转角速率、i系相对于n系的旋转角速率；f^b及fⁿ分别为b系和n系下的比力测量值；gⁿ为重力加速度向量。

动中通组合导航姿态估计算法观测量设置的具体操作为：设动中通组合导航姿态估计算法观测量Z_k为微机械陀螺解算的载体的位置r_INS和速度v_INS与单天线GPS输出的载体的位置r_GPS和速度v_GPS差值，即 $Z_k=\left(\begin{array}{c}{r}_{INS}-r_{GPS}\\ v_{INS}-v_{GPS}\end{array}\right).$

动中通组合导航量测方程为：z_k＝H_kx_k+e_k，其中，z_k为动中通组合导航量测值， $H_k=\left(\begin{array}{ccc}{I}_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& I_{3\×3}& 0_{3\×3}\end{array}\right),$ I_3×3为3×3单位阵，0_3×3为3×3零矩阵，e_k为量测噪声。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (5)

1.一种动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)主控制器设定组合导航姿态估计算法，得航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程，然后建立航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程ψ_m＝ψ_GPS+v，其中，ψ_m为航向角单独估计的卡尔曼滤波量测值，ψ_GPS为单天线GPS测量得到的伪航向角，v为零均值高斯白噪声；

2)通过航向角陀螺去除航向角单独估计中的侧滑角，则卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值其中，μ为加权开关， $\mathrm{\μ}=\left\{\begin{array}{cc}1& |{\mathrm{\ω}}_z\left(\mathrm{\τ}\right)\≤\mathrm{\κ}|\\ \mathrm{\∞}& otherwise\end{array}\right.,$ 为单天线GPS航向角的实际测量方差，ω_z(τ)为航向角陀螺测量值，κ为转弯判断阈值；

3)根据卡尔曼滤波器中伪航向角观测噪声方差设定值、加权开关μ、航向角单独估计的卡尔曼滤波***方程以及航向角单独估计的卡尔曼滤波量测方程使用扩展卡尔曼滤波进行姿态解算，得载体的三维姿态角，然后根据载体的三维姿态角控制电机调整天线波束的指向，使天线对准卫星。

2.根据权利要求1所述的动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法，其特征在于，步骤1)中主控制器设定组合导航姿态估计算法包括动中通组合导航***方程建立、动中通组合导航姿态估计算法观测量设置以及动中通组合导航量测方程建立。

3.根据权利要求2所述的动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法，其特征在于，动中通组合导航***方程建立的具体过程为：

设将组合导航姿态估计***的状态量x为载体的位置误差δr、速度误差δv和姿态角误差ψ，即x＝[δr,δv,ψ]^T，则动中通组合导航***方程为: $\begin{array}{cc}{\stackrel{\·}{\mathrm{\ψ}}}^n=-C_b^n{\mathrm{\ω}}_{ib}^b-{\mathrm{\ω}}_{in}^n\×{\mathrm{\ψ}}^n,& \mathrm{\δ}{\stackrel{\·}{V}}^n=C_b^n{\mathrm{\δf}}^b+f^n\×{\mathrm{\ψ}}^n+{\mathrm{\δg}}^n-(2{\mathrm{\ω}}_{ie}^n+{\mathrm{\ω}}_{en}^n)\×{\mathrm{\δV}}^n\end{array}$ 及其中，为i系相对于b系的旋转角速率，为b系到n系的方向余弦矩阵，及分别为i系相对于e系的旋转角速率、e系相对于n系的旋转角速率、i系相对于n系的旋转角速率，f^b及fⁿ分别为b系和n系下的比力测量值，gⁿ为重力加速度向量。

4.根据权利要求2所述的动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法，其特征在于，动中通组合导航姿态估计算法观测量设置的具体操作为：设动中通组合导航姿态估计算法观测量Z_k为微机械陀螺解算的载体的位置r_INS和速度v_INS分别与单天线GPS输出的载体的位置r_GPS和速度v_GPS的差值，即 $Z_k=\left(\begin{array}{c}{r}_{INS}-r_{GPS}\\ v_{INS}-v_{GPS}\end{array}\right).$

5.根据权利要求2所述的动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法，其特征在于，动中通组合导航量测方程为：z_k＝H_kx_k+e_k，其中，z_k为动中通组合导航量测值， $H_k=\left(\begin{array}{ccc}{I}_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& I_{3\×3}& 0_{3\×3}\end{array}\right),$ I_3×3为3×3单位阵，0_3×3为3×3零矩阵，e_k为量测噪声。