CN105841699A - 针对惯性导航的雷达高度表辅助方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种针对惯性导航的雷达高度表辅助方法，该方法中量测量的构建方法是，根据惯性导航输出的位置矢量计算得到飞行器地心高度，减去地球椭球半径获得飞行器计算海拔高度，雷达高度表测量值结合其它算法获得观测海拔高度，计算海拔高度减去观测海拔高度得到的差值作为量测量，并推导出量测量的全微分方程。本发明给出了一个具体实施方式，基于该量测量组成捷联惯导/雷达高度表组合导航***，利用间接法带反馈校正的卡尔曼滤波实现了对位置误差状态量的估计，抑制了位置误差的发散，提高了定位精度。

Description

针对惯性导航的雷达高度表辅助方法

(一)技术领域

本发明提供一种针对惯性导航的雷达高度表辅助方法，属于导航领域，为提高飞行器导航定位精度提供了一种有效方法。

(二)背景技术

惯性导航作为一种完全自主导航***，其基本原理是通过陀螺仪和加速度计敏感载体的旋转和平移信息，经过公式编排完成飞行器的姿态、速度和位置解算，具有输出连续、可靠性强、短时精度高等显著优点，但也存在着误差随时间发散的缺点。

雷达高度表是一种主动式距离传感器，雷达有不同的体制，比如：激光雷达或无线电雷达，用以测量飞行器和某一目标物体的距离。随着制导导航与控制技术在深空探测、航天航空的迅猛发展，雷达测距技术己经成功应用于轨道测量、弹道修正、卫星定位、交会对接、巡航制导、航天着陆、大地测量、微波遥感等方面。

如何在自主飞行过程中提高导航精度一直以来都是热点研究问题，惯性导航与星敏感器的组合是一种常用的自主导航解决方案，该方案机理在于通过融合星敏感器高精度定姿结果从而提高惯导***基准坐标系的精度，并降低加速度计的交叉耦合效应，一定程度上可以减小加速度积分法带来的速度及位置误差，但不能从根本上解决速度和位置误差的发散问题。惯性导航也可以和GPS组合，GPS定位结果没有漂移误差，但通常不认为GPS是完全自主的导航方式，两者组合也就不是完全自主导航方式。本发明针对惯导***提供一种雷达高度表与惯组的卡尔曼滤波数据融合方法。

(三)发明内容

本发明的目的在于提供一种基于雷达高度表的量测模型，利用卡尔曼滤波辅助惯性导航***获取更高的速度、位置精度。

飞行器在飞行过程中，利用雷达测得飞行器至反射表面(海平面或地表平面)的垂直高度值。结合其它方法进一步获得飞行器观测海拔高度，如图1所示。根据惯性导航***输出的位置矢量计算得到飞行器地心高度，减去地球椭球半径获得飞行器计算海拔高度，计算海拔高度减去观测海拔高度得到的差值作为量测量。

惯性导航***解算的飞行器位置有随时间不断加大的漂移误差，本发明方法提供的量测量与位置漂移误差具有函数关系，结合惯性导航***状态方程进行卡尔曼滤波，可以起到补偿位置漂移误差的作用，提高飞行器的定位精度。其组合导航***原理图如图2所示。

(四)附图说明

图1为发射惯性系下飞行器位置P与雷达测距获得海拔观测高度H_o的几何关系。

图2为雷达高度表辅助惯性导航***的组合导航***原理图。

(五)具体实施方式

针对捷联惯性导航***(SINS)，利用本发明基于雷达高度表(RA，Radar Altimeter)获得的***量测量建立了SINS/RA组合导航***，采用间接反馈校正式Kalman滤波，滤波结果一方面反馈到惯导***修正偏差，另一方面校正当前时刻状态输出量，实现了对飞行器位置量的估计，减小了位置漂移误差。

(1)建立量测模型

如图1所示，R_e为地球半径。在发射惯性坐标系O_l-X_lY_lZ_l(以下简称l系，并作为导航坐标系)下，位置矢量r与发射点水平面夹角θ满足

$sin\mathrm{\θ}=\frac{y}{r}=\frac{y}{\sqrt{x^2+y^2+z^2}}---\left(1\right)$

式中，x、y、z分别为SINS位置解算结果在l系下的坐标。则该时刻海拔高度H_c为：

$\begin{array}{c}{H}_c=\sqrt{r^2+R_e^2+2{\mathrm{rR}}_e\sin \mathrm{\θ}}-R_e\\ =\sqrt{x^2+y^2+{(R_e+y)}^2}-R_e\end{array}---\left(2\right)$

设由雷达高度表获得的海拔高度测量值为H_o，则SINS解算高度H_c与H_o之差ΔH满足如下关系：

$\mathrm{\Δ}H=H_c-H_o=\[\begin{array}{ccc}\frac{\∂H_c}{\∂x}& \frac{\∂H_c}{\∂y}& \frac{\∂H_c}{\∂z}\end{array}\]\left[\begin{array}{c}\mathrm{\δ}x\\ \mathrm{\δ}y\\ \mathrm{\δ}z\end{array}\right]+w_h---\left(3\right)$

其中：

$\begin{array}{c}\frac{\∂H_c}{\∂x}=\frac{x}{\sqrt{x^2+y^2+z^2+R_e^2+2{\mathrm{yR}}_e}}=\frac{x}{\sqrt{x^2+z^2+{(R_e+y)}^2}}\\ \frac{\∂H_c}{\∂y}=\frac{R_e+y}{\sqrt{x^2+y^2+z^2+R_e^2+2{\mathrm{yR}}_e}}=\frac{R_e+y}{\sqrt{x^2+z^2+{(R_e+y)}^2}}\\ \frac{\∂H_c}{\∂z}=\frac{z}{\sqrt{x^2+y^2+z^2+R_e^2+2{\mathrm{yR}}_e}}=\frac{z}{\sqrt{x^2+z^2+{(R_e+y)}^2}}\end{array}---\left(4\right)$

w_h为雷达高度表的量测噪声，其大小受姿态误差及反射面起伏影响。δx、δy、δz分别为捷联解算与标称轨道的位置误差。

(2)建立卡尔曼滤波方程

采用间接法带反馈校正的卡尔曼滤波器，因此选取***导航误差参数作为状态变量，包含的具体元素为：捷联惯导***数学平台失准角φ_x,φ_y,φ_z，l系三个轴上的速度误差δv_x,δv_y,δv_z和位置误差δx,δy,δz，陀螺仪常值漂移ε_x,ε_y,ε_z和加速度计常值偏置▽_x,▽_y,▽_z，即：

X＝[φ_x φ_y φ_z δv_x δv_y δv_z δx δy δz ε_x ε_y ε_z ▽_x ▽_y ▽_z]^T (5)

***状态方程为：

$\stackrel{\·}{X}\left(t\right)=F\left(t\right)X\left(t\right)+G\left(t\right)W\left(t\right)---\left(6\right)$

其中，F(t)为状态转移矩阵，G(t)为***噪声驱动阵，W(t)为***噪声。

以ΔH为观测量，***量测方程为：

Z(t)＝ΔH＝HX(t)+V(t) (7)

式中，

$H=\left[\begin{array}{ccccccccccccccc}0& 0& 0& 0& 0& 0& \frac{\∂H_c}{\∂x}& \frac{\∂H_c}{\∂y}& \frac{\∂H_c}{\∂z}& 0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]---\left(8\right)$

V(t)＝w_h，为量测噪声。

Claims (3)

1.针对惯性导航的雷达高度表辅助方法，其特征在于：根据惯性导航输出的位置矢量计算得到飞行器地心高度，减去地球椭球半径获得飞行器计算海拔高度，雷达高度表测量值结合其它算法获得观测海拔高度，计算海拔高度减去观测海拔高度得到的差值作为量测量。

2.根据权利要求1所述的针对惯性导航的雷达高度表辅助方法，其特征在于：基于该量测量建立捷联惯导/雷达高度表组合导航算法，将该量测量作为Kalman滤波的一维观测量。

3.根据权利要求1所述的针对惯性导航的雷达高度表辅助方法，其特征在于：基于该量测量建立捷联惯导/星敏感器/雷达高度表组合导航算法，由惯性导航***和星敏感器测量所获得的平台失准角与该量测量合并，作为Kalman滤波的四维观测量。