CN108195400A - 捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，包括：定义坐标系；根据坐标系的相互位置关系确定导航坐标系和惯性坐标系的转换矩阵将基于单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***按正反连续旋转的方式进行旋转，求解基座惯性坐标系与IMU坐标系之间的转换矩阵确定惯性坐标系和基座惯性坐标系之间的转换矩阵根据转换矩阵转换矩阵和转换矩阵获取粗对准结束之后的捷联矩阵表达式；根据捷联矩阵表达式并通过改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，获得姿态矩阵该方法可以使得捷联式微机电惯性导航***在动基座条件下能够达到一定的对准精度，且由于其体积小、成本低廉、抗冲击，使得本发明能够有更广泛的应用。

Description

捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法

技术领域

本发明涉及惯性技术领域，特别涉及一种捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法。

背景技术

随着惯性技术的迅速发展，捷联式微机电惯性导航***已经成为国内外研究的热点。与传统的光电陀螺相比，微机电惯性器件具有成本低、体积小、重量轻、抗冲击的优点，在单兵导航、小型舰艇等军用领域以及行人导航、机器人、工程机械等民用领域有较为广泛地应用，因此研究捷联式微机电惯性导航***具有重要意义。

初始对准一般可分为粗对准和精对准两个阶段。粗对准的主要目的是尽量将姿态误差控制在较小的范围内，能够为精对准提供较好的初始值；精对准在粗对准的基础上，在小角度误差的条件下用线性模型估计出捷联惯性导航***的误差，从而对惯性导航***进行姿态修正，从而能够为惯性导航工作提供精确的初始值。

初始对准的静基座粗对准过程一般采用经典的解析式对准方法，高精度的捷联式惯性导航***能够直接测出地球的自转角速度，从而能够自主完成初始对准。对于捷联式微机电惯性导航***，由于随机噪声的影响，无法准确测量出地球的自转角速度，因此一般采用外界辅助信息给出航向信息，如磁强计或磁罗盘或GPS(Global Positioning System，全球定位***)直接给出航向。

捷联式微机电陀螺寻北仪通过单轴旋转的方式能够达到一定的寻北精度，但是目前的微机电陀螺寻北仪由于一般只有单个陀螺仪和双轴加速度计(或者单个加速度计)，只能在静基座条件下实现寻北，当存在外界晃动的情况下，误差大甚至不可用，因此研究在动基座环境下实现捷联式微机电惯性导航***对准具有重要意义和应用需求。

在摇摆或机械振动等动基座环境中，干扰角速度远大于地球自转角速度，无法再用解析式对准算法。通过引入基座惯性坐标系，根据地球自转角速度ω_ie和粗对准期间所经历的时间，结合重力加速度g在惯性空间中方向的变化可以推算出地球的北向信息，这就是惯性系粗对准算法的基本原理，能够在动基座环境下实现对准。目前动基座环境下的对准主要集中于高精度捷联式惯性导航***的对准算法研究。

由于微机电陀螺的常值漂移的影响，如果直接采用高精度捷联式惯性导航***的惯性系对准算法，误差极大。但是根据方位对准的极限姿态精度可知，东向陀螺的常值漂移对航向精度影响最大，通过引入单轴旋转，能够对垂直于旋转轴方向的陀螺常值漂移和加速度计零偏进行调制，从而能够大幅度降低陀螺常值漂移对航向精度的影响，从而使得捷联式微机电惯性导航***在动基座条件下也可能实现一定的对准精度。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，该方法可以使得捷联式微机电惯性导航***在动基座条件下能够达到一定的对准精度，且由于捷联式微机电惯性导航***具有体积小、成本低廉、抗冲击的优点，从而使得本发明可以有广泛的应用。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，包括以下步骤：定义坐标系；根据所述坐标系的相互位置关系确定导航坐标系和惯性坐标系的转换矩阵将基于单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***按正反连续旋转的方式进行旋转，求解基座惯性坐标系与IMU(Inertial measurement unit，惯性测量单元)坐标系之间的转换矩阵确定所述惯性坐标系和所述基座惯性坐标系之间的转换矩阵根据所述转换矩阵所述转换矩阵和所述转换矩阵获取粗对准结束之后的捷联矩阵表达式；根据所述捷联矩阵表达式并通过改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，获得姿态矩阵

本发明实施例的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，通过旋转调制技术，减小陀螺常值漂移和加速度计零偏的影响，采用惯性系对准算法实现动基座条件下的粗对准，并采用改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，在摇摆或系泊等动基座条件下，不需要外界辅助，能够实现一定的对准精度，从而使得捷联式微机电惯性导航***在动基座条件下能够达到一定的对准精度，且由于捷联式微机电惯性导航***具有体积小、成本低廉、抗冲击的优点，从而使得本发明可以有广泛的应用。

另外，根据本发明上述实施例的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述坐标系的相互位置关系确定导航坐标系和惯性坐标系的转换矩阵进一步包括：根据载体所在位置的纬度L及时间间隔Δt得到所述转换矩阵公式为：

其中，ω_ie为地球自转角速率。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述将基于单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***按正反连续旋转的方式进行旋转，进一步包括：设初始时刻所述IMU坐标系s系与载体坐标系b系重合，使IMU先绕z轴正向以角速率ω＝20°/s旋转360度，再反向以角速度ω＝20°/s旋转360度，单轴正反交替连续旋转，其中，在正向旋转时，所述IMU坐标系到所述载体坐标系的转换矩阵为：

其中，t为转动时间；在反向旋转时，所述IMU坐标系到所述载体坐标系的转换矩阵为：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述转换矩阵表示为在摇摆动基座状态下，利用四元数法对方向余弦矩阵微分方程进行更新，其中，为陀螺的输出数据。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述转换矩阵的求解公式为：

其中，V(t_k1)、V(t_k2)为t_k1、t_k2时刻的速度值。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述捷联矩阵表达式为

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法为基于卡尔曼滤波的改进算法，所述改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法的一步预测均方误差为：

其中，D为渐消因子组成的对角阵，Φ为状态转移矩阵，P为均方误差，Γ为***噪声驱动阵，Q为***噪声方差阵。

进一步地，在本发明的一个实施例中，上述方法还包括：构建以速度为观测量的滤波模型：

状态方程：

量测方程：Y(t)＝H(t)X(t)+V(t)，

***状态向量：

***矩阵：

***噪声驱动阵：

并且，对所述滤波模型进行离散化处理，获取离散卡尔曼滤波模型。

进一步地，在本发明的一个实施例中，根据所述捷联矩阵表达式并通过改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，获得姿态矩阵进一步包括：利用所述多重渐消因子强跟踪滤波算法估计的失准角φ_E、φ_N、φ_U，且滤波计算获得所述姿态矩阵又其中由测角元件测量的角度计算得出，从而得到的表达式，以及通过提取俯仰角、横滚角、航向角得到所述载体的姿态角，完成基于旋转调制的捷联式微机电惯性导航***的初始对准。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明一个实施例的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的坐标系示意图；

图3为根据本发明一个具体实施例的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法的流程图；

图4为根据本发明一个实施例的旋转方案的示意图；

图5为根据本发明一个实施例的粗对准算法的示意图；

图6为根据本发明一个实施例的精对准算法流程图；

图7为根据本发明一个实施例的仿真载体处于动基座条件下，对准结果的俯仰角误差图；

图8为根据本发明一个实施例的仿真载体处于动基座条件下，对准结果的横滚角误差图；

图9为根据本发明一个实施例的仿真载体处于动基座条件下，对准结果的航向角误差图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法。

图1是本发明一个实施例的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法的流程图。

如图1所示，该捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法包括以下步骤：

在步骤S101中，定义坐标系。

具体而言，如图2所示，单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***，以东北天坐标系为导航坐标系n系；载体坐标系b系以载体中心为原点，x轴沿横轴指向右，y轴沿纵轴指向前，z轴垂直载体指向上；IMU(惯性测量单元)坐标系s系定义为与IMU固连，其中z轴为旋转轴，x轴和y轴垂直于旋转轴，并构成右手空间直角坐标系；地球坐标系e系是与地球固定的坐标系，z轴方向沿着地球自转轴的方向，x、y轴位于赤道平面且与z轴组成右手直角坐标系；惯性坐标系i系定义为在粗对准起始时刻将地球坐标系惯性凝固成的右手坐标系；基座惯性坐标系i_b0系定义为在粗对准起始时刻将载体坐标系惯性凝固后的坐标系。

在步骤S102中，根据坐标系的相互位置关系确定导航坐标系和惯性坐标系的转换矩阵

可以理解的是，如图3所示，此步骤进行粗对准，本发明实施例可以根据坐标系的相互位置关系，确定导航坐标系和惯性坐标系的转换矩阵

进一步地，在本发明的一个实施例中，根据坐标系的相互位置关系确定导航坐标系和惯性坐标系的转换矩阵进一步包括：根据载体所在位置的纬度L及时间间隔Δt得到转换矩阵公式为：

其中，ω_ie为地球自转角速率。

在步骤S103中，将基于单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***按正反连续旋转的方式进行旋转，求解基座惯性坐标系与IMU坐标系之间的转换矩阵

可以理解的是，如图3所示，此步骤进行粗对准，并如图4所示，本发明实施例可以使基于单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***按正反连续旋转的方式进行旋转，并求解基座惯性坐标系与IMU坐标系之间的转换矩阵

进一步地，在本发明的一个实施例中，将基于单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***按正反连续旋的方式转进行旋转，进一步包括：设初始时刻IMU坐标系s系与载体坐标系b系重合，使IMU先绕z轴正向以角速率ω＝20°/s旋转360度，再反向以角速率ω＝20°/s旋转360度，单轴正反交替连续旋转，其中，在正向旋转时，IMU坐标系到载体坐标系的转换矩阵为：

其中，t为转动时间；在反向旋转时，IMU坐标系到载体坐标系的转换矩阵为：

可选地，在本发明的一个实施例中，转换矩阵表示为在摇摆动基座状态下，利用四元数法对方向余弦矩阵微分方程进行更新，其中，为陀螺的输出数据。

具体而言，设初始时刻IMU坐标系s系与载体坐标系b系重合，然后IMU先绕z轴正向(逆时针)以角速率ω＝20°/s旋转360度，再反向(顺时针)以角率ω＝20°/s旋转360度，单轴正反交替连续旋转。

其中，在IMU转动过程中，正向旋转时，IMU坐标系到载体坐标系的转换矩阵为：

式中,t为转动时间。

而反向旋转时，IMU坐标系到载体坐标系的转换矩阵为：

因此，可以看出，正向或反向旋转的转换矩阵形式基本相同，仅有符号的不同。

令陀螺常值漂移为加速度计的零偏为因为正反旋转的调制形式仅有符号的不同，所以此处仅分析IMU绕z轴正向旋转的情况下，将陀螺常值漂移、加速度计的零偏转换到载体坐标系下，得到惯性器件的常值偏差的调制形式，则有：

可以看出，通过周期性旋转，在垂直于旋转轴的方向，惯性器件的常值偏差在一个周期内积分为0，而旋转轴z轴方向的常值偏差仍按原有的惯性导航解算规律进行误差积累。

另外，基座惯性坐标系与IMU坐标系之间的转换矩阵可以表示为在摇摆动基座状态下，利用四元数法对方向余弦矩阵微分方程进行更新，其中为陀螺的输出数据。

在步骤S104中，确定惯性坐标系和基座惯性坐标系之间的转换矩阵

可以理解的是，如图3所示，此步骤进行粗对准，本发明实施例确定惯性坐标系和基座惯性坐标系之间的转换矩阵

可选地，在本发明的一个实施例中，转换矩阵的求解公式为：

其中，V(t_k1)、V(t_k2)为t_k1、t_k2时刻的速度值。

具体而言，由于地球的转动，惯性坐标系下的重力加速度是一个随时间变化的量，可以表示为：

式中，Δt_k＝t_k-t₀是与初始时刻t₀的时间间隔。

然后，对gⁱ进行积分，可以得到重力加速度在惯性系下的速度值，表示为：

基于单轴旋转的捷联式惯性导航***在摇摆动基座情况下，加速度计输出数据f^s中包含重力加速度g^s、摇摆引起的干扰加速度δa^s、加速度计的零偏

在IMU单轴旋转的情况下，加速度计的零偏被调制成周期变化的量，所以基座惯性坐标系下的速度值可以表示为：

令因为δa^s近似为周期变化，经过一个周期的积分后产生的速度误差近似为0，所以有

利用t_k1、t_k2时刻(t₀<t_k1<t_k2)的速度值V(t_k1)、V(t_k2)构建辅助矢量V(t_k1)×V(t_k2)、V(t_k1)×V(t_k2)×V(t_k1)，可以得到求解方法：

在步骤S105中，根据转换矩阵转换矩阵和转换矩阵获取粗对准结束之后的捷联矩阵表达式。

可选地，在本发明的一个实施例中，捷联矩阵表达式为

具体而言，如图5所示，本发明实施例可以利用上述计算出的各个坐标系的转换关系确定粗对准结束之后的捷联矩阵表达式：

在步骤S106中，根据捷联矩阵表达式并通过改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，获得姿态矩阵

可以理解的是，如图3所示，本发明实施例采用改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法(IMFSTF)，在粗对准的基础上进行精对准。

进一步地，在本发明的一个实施例中，改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法为基于卡尔曼滤波的改进算法，改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法的一步预测均方误差为：

其中，D为渐消因子组成的对角阵，Φ为状态转移矩阵，P为均方误差，Γ为***噪声驱动阵，Q为***噪声方差阵。

可以理解的是，如图6所示，因为实际***是随机***，必须考虑随机噪声的影响，因此需要考虑用卡尔曼滤波的方法估计出最优失准角，修正粗对准的结果。本发明采用的精对准算法IMFSTF是基于卡尔曼滤波的改进算法。其中，卡尔曼滤波算法的一步预测均方误差为

式中，Φ为状态转移矩阵，P为均方误差，Γ为***噪声驱动阵，Q为***噪声方差阵。

IMFSTF的一步预测均方误差为

式中，D为渐消因子组成的对角阵。

进一步地，在本发明的一个实施例中，本发明实施例的方法还包括：

构建以速度为观测量的滤波模型：

状态方程：

量测方程：Y(t)＝H(t)X(t)+V(t)，

***状态向量：

***矩阵：

***噪声驱动阵：

并且，对滤波模型进行离散化处理，获取离散卡尔曼滤波模型。

具体而言，IMFSTF存在渐消因子组成的对角阵D，可以实时调整P矩阵，从而实现对模型失真的快速跟踪，并且相较于卡尔曼滤波具有更好的稳定性。

构建以速度为观测量的滤波模型：

状态方程

量测方程Y(t)＝H(t)X(t)+V(t)

其中***状态向量

***矩阵：

其中，ω_ie为地球自转角速率，g为当地的重力加速度。

***噪声驱动阵为：

***噪声W＝[w_gi w_ai]^T，w_gi(i＝x,y,z)为陀螺输出中的白噪声，w_ai为加速度计输出中的白噪声，量测矩阵H＝[0_3×3I_3×30_3×30_3×3]，观测量Y＝[δV_EδV_NδV_U]，量测噪声V＝[w_vew_vn w_vu]^T，w_vi(i＝E,N,U)为速度观测中的白噪声。并对滤波模型进行离散化处理，即得到离散卡尔曼滤波模型。

进一步地，在本发明的一个实施例中，根据捷联矩阵表达式并通过改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，获得姿态矩阵进一步包括：利用多重渐消因子强跟踪滤波算法估计的失准角φ_E、φ_N、φ_U，且滤波计算获得姿态矩阵又其中由测角元件测量的角度计算得出，从而得到的表达式，以及通过提取俯仰角、横滚角、航向角得到载体的姿态角，完成基于旋转调制的捷联式微机电惯性导航***的初始对准。

可以理解的是，本发明实施例可以利用IMFSTF算法估计的失准角φ_E、φ_N、φ_U，滤波计算获得精确的姿态矩阵又其中由测角元件测量的角度可以计算得出，从而得到的表达式，然后通过提取俯仰角、横滚角、航向角可以得到载体的姿态角，也即完成基于旋转调制的捷联式微机电惯性导航***的初始对准。

在本发明的一个具体实施例中，在Matlab仿真条件下，对粗对准算法进行仿真实验，如下：

载体做三轴摇摆运动，以正弦规律绕x,y,z轴摇摆，其数学模型是：

其中：θ、γ、ψ分别表示俯仰角、横滚角和航向角的摇摆角度变量；θ_m、γ_m、ψ_m分别表示相应的摇摆角度幅值；ω_θ、ω_γ、ω_ψ分别表示相应的摇摆角频率；φ_θ、φ_γ、φ_ψ表示初始相位；ω_i＝2π/T_i，i＝θ、γ、ψ,T_i表示相应的摇摆周期。

仿真时取：θ_m＝5°，γ_m＝8°，ψ_m＝10°，T_θ＝6s，T_γ＝7s，T_ψ＝5s；

IMU的旋转角速率为ω＝20°/s；

陀螺常值漂移10°/h，陀螺角度随机游走

加速度计零偏100μg，加速度计随机噪声

处于北纬40°，东经116°；

进行50次对准仿真实验，每次仿真时间300s，采样周期0.01s，且取t_k1＝50s、t_k2＝250s，仿真结果如图7-图9所示。姿态角的误差均值和标准差如表1所示，其中，表1为姿态角的误差均值和标准差表。

表1

参数	俯仰角误差(°)	横滚角误差(°)	航向角误差(°)
				均值	0.013	-0.028	0.380
标准差	0.101	0.091	0.424

可以看出通过旋转调制能够使得捷联式微机电惯性导航***达到一定的对准精度，且没有依赖其他传感器或辅助信息。

通过Matlab仿真得到的结果一般较为理想化，实际数据会有各种随机误差，因此利用捷联式微机电捷联惯性导航***进行摇摆台实验，从而验证算法的实用性和可靠性，共进行10次实验。

每次实验的摇摆参数设置为：俯仰角幅值6°，频率0.125Hz；横滚角幅值10°，频率0.1Hz；航向轴正反交替旋转的角速率20°/s。陀螺角速度随机游走重复性10^°/h，加速度计的零偏稳定性60μg，采样周期0.01s，粗对准5min，精对准进行5min时统计对准结果。

为了验证对准结果的稳定性，每次转台停止在[0°,0°,0°]的位置，由于实验用转台仅仅标定了水平方向，没有标定航向，通过高精度的捷联式惯性导航***验证，实际的姿态角度为[0°,0°,166°]。摇摆台实验结果统计如表2所示，表2为摇摆台实验结果统计表。

表2

序号	俯仰角(°)	横滚角(°)	航向角(°)
				1	-0.0105	0.0049	166.28
2	-0.0234	-0.0135	164.67
				3	-0.0103	-0.0004	167.05
4	-0.0144	-0.0106	164.56
				5	0.0189	0.0073	165.83
6	-0.0135	-0.0094	166.41
				7	-0.0137	0.0027	166.91
8	0.0164	0.0024	164.99
				9	-0.0161	-0.0233	166.19
10	-0.0142	-0.0007	166.66

从实验结果可以看出，捷联式微机电惯性导航***水平方向的俯仰角和横滚角误差较小，这与理论分析结果一致；航向角的平均值为165.95°，标准差为0.91°，对准精度能够满足实际应用需求。

从而可以得到通过对捷联式微机电惯性导航***采用旋转调制进行粗对准，然后用IMFSTF进行精对准，能够实现一定的对准精度，从而能够大大拓展其应用范围。

综上，本发明实施例的方法具有如下优势：

(1)不需要外界辅助，通过旋转调制原理实现捷联式微机电惯性导航***的自对准，这在无卫星信号或磁场干扰环境中(磁强计无法正常工作)具有重要应用价值。

(2)通过采用速度矢量求取在一定程度上平滑了惯性器件的随机噪声，提高了计算精度。

(3)采用改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法(IMFSTF)，提高了滤波器稳定性，具有更好的工程应用价值。

(4)提出的算法在静基座或动基座条件下均能实现对准，大大拓展了应用范围。

(5)相对于高精度的捷联式惯性导航***(如捷联式光纤陀螺惯性导航***，捷联式激光陀螺惯性导航***等)，捷联式微机电惯性导航***具有体积小、成本低廉、抗冲击等优点，在小型舰艇、无人机、行人导航、机器人等领域具有更广泛的应用。

根据本发明实施例提出的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，通过旋转调制技术，减小陀螺常值漂移和加速度计零偏的影响，采用惯性系对准算法实现动基座条件下的粗对准，并采用改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，在摇摆或系泊等动基座条件下，不需要外界辅助，能够实现一定的对准精度，从而使得捷联式微机电惯性导航***在动基座条件下能够达到一定的对准精度，且由于捷联式微机电惯性导航***具有体积小、成本低廉、抗冲击的优点，从而使得本发明可以有广泛的应用。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变形，且这些等价形式也在本发明所附权利要求书所限定的范围。

Claims (9)

1.一种捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，包括以下步骤：

定义坐标系；

根据所述坐标系的相互位置关系确定导航坐标系和惯性坐标系的转换矩阵

将基于单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***按正反连续旋转的方式进行旋转，求解基座惯性坐标系与IMU坐标系之间的转换矩阵

确定所述惯性坐标系和所述基座惯性坐标系之间的转换矩阵

根据所述转换矩阵所述转换矩阵和所述转换矩阵获取粗对准结束之后的捷联矩阵表达式；

根据所述捷联矩阵表达式并通过改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，获得姿态矩阵

2.根据权利要求1所述的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，所述根据所述坐标系的相互位置关系确定导航坐标系和惯性坐标系的转换矩阵进一步包括：

根据载体所在位置的纬度L及时间间隔Δt得到所述转换矩阵公式为：

其中，ω_ie为地球自转角速率。

3.根据权利要求1所述的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，所述将基于单轴旋转的捷联式微机电惯性导航***按正反连续旋转的方式进行旋转，进一步包括：

设初始时刻所述IMU坐标系s系与载体坐标系b系重合，使IMU先绕z轴正向以角速率ω＝20°/s旋转360度，再反向以角速率ω＝20°/s旋转360度，单轴正反交替连续旋转，其中，

在正向旋转时，所述IMU坐标系到所述载体坐标系的转换矩阵为：

其中，t为转动时间；

在反向旋转时，所述IMU坐标系到所述载体坐标系的转换矩阵为：

4.根据权利要求3所述的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，所述转换矩阵表示为在摇摆动基座状态下，利用四元数法对方向余弦矩阵微分方程进行更新，其中，为陀螺的输出数据。

5.根据权利要求1所述的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，所述转换矩阵的求解公式为：

其中，V(t_k1)、V(t_k2)为t_k1、t_k2时刻的速度值。

6.根据权利要求1所述的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，所述捷联矩阵表达式为

7.根据权利要求6所述的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，所述改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法为基于卡尔曼滤波的改进算法，所述改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法的一步预测均方误差为：

其中，D为渐消因子组成的对角阵，Φ为状态转移矩阵，P为均方误差，Γ为***噪声驱动阵，Q为***噪声方差阵。

8.根据权利要求7所述的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，还包括：

构建以速度为观测量的滤波模型：

状态方程：

量测方程：Y(t)＝H(t)X(t)+V(t)，

***状态向量：

***矩阵：

***噪声驱动阵：

并且，对所述滤波模型进行离散化处理，获取离散卡尔曼滤波模型。

9.根据权利要求7或8所述的捷联式微机电惯性导航***的动基座对准方法，其特征在于，根据所述捷联矩阵表达式并通过改进的多重渐消因子强跟踪滤波算法进行精对准，获得姿态矩阵进一步包括：

利用所述多重渐消因子强跟踪滤波算法估计的失准角φ_E、φ_N、φ_U，且滤波计算获得所述姿态矩阵又其中由测角元件测量的角度计算得出，从而得到的表达式，以及通过提取俯仰角、横滚角、航向角得到所述载体的姿态角，完成基于旋转调制的捷联式微机电惯性导航***的初始对准。