CN108534783A - 一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法 - Google Patents

一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法 Download PDF

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CN108534783A CN201810449055.9A CN201810449055A CN108534783A CN 108534783 A CN108534783 A CN 108534783A CN 201810449055 A CN201810449055 A CN 201810449055A CN 108534783 A CN108534783 A CN 108534783A
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夏森
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Abstract

本发明公开了一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，包括如下步骤：S100、基于SINS/BDS***的目标信息提取，通过无重置结构的联邦滤波器将对SINS/BDS组合导航***进行信息提取；S200、基于SINS/CNS***的目标信息提取；S300、设置局部滤波器，对已有的组合导航信息进行常规卡尔曼滤波，计算获得***状态的两组局部最优估计值；S400、设置故障检测模块，检验各局部估计的有效性；S500、建立主滤波器结构，将有效的局部估计值送入主滤波器进行全局最优信息融合，得到***公共状态的全局最优估计，该方法既吸收了SINS/BDS组合导航测速和定位精度高的优点，又吸收了SINS/CNS组合导航定姿精度高的优点，从而获得了很高的定姿、测速和定位精度，实现了各导航参数的全面最优化。

Description

一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法
技术领域
本发明涉及飞行器导航领域，具体为一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法。
背景技术
在现代战争中，高度的信息化，使得无论攻击方还是防御方都能够快速获取战场信息，但是投放武器***的平台和武器的速度相对较低，无法快速抵达目标区域，并摧毁目标，战机稍纵即逝。速度慢、容易被拦截是当前巡航飞行器的最大缺点，针对这些问题，高超声速飞行器应运而生。
作为高超声速飞行器的眼睛：导航***，无疑是关键中的关键。导航***是广义的飞行控制***(导航、制导与控制***)最基本的环节，它是制导和控制回路的基础，是其数据来源，是飞行器关键的部件之一，但是现有的用于飞行器导航的方法还存在以下不足之处：
例如，申请号为201611032966.9，专利名称为一种基于北斗导航***的微小型无人飞行器定位与导航方法的发明专利：
其利用安装在四旋翼无人机底部的光流传感器获取无人机的速度信息，利用机载惯性导航装置获取加速度信息，利用机载视觉***获取速度信息，结合北斗***位置的原始测量值，经融合滤波获得对于位置和速度的估计；进而通过非线性的位置控制算法，实现飞行器位置控制。本发明主要应用于无人飞行器和飞行控制场合。
但是，现有的基于北斗导航技术的飞行器导航方法存在以下缺陷：
(1)目前，我国对于惯性与卫星、惯性与天文组合制导已有一定研究与应用，但是对基于多传感器信息融合的惯性、卫星、天文及其他***组合导航技术的研究尚处于理论研究和实验探索阶段；
(2)当前，国内在洲际导弹等战略武器的导航***中很多采用了惯性/天文的组合导航模式，虽然有效地解决了稳定平台随着飞行时间增长而不断偏离基准位置的突出问题，在一定程度上减缓了惯导***定位误差随时间积累的速度，但是在长航时、高速飞行等飞行环境下的导航精度仍然不高，而且还存在着结构复杂、体积大、重量重、可靠性差、容错性差以及维护困难等突出缺点；
(3)国内目前研究了将平台惯导***、星体***与全球定位***(GPS)进行组合的导航***，其在***中配置了两台瞄准线相互正交的星体***，并将星体***安装在惯导平台上，这就使得各子***之间耦合太紧，从而***误差的估计效果受到一定影响。
发明内容
为了克服现有技术方案的不足，本发明提供一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，能有效的解决背景技术提出的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，包括如下步骤：
S100、基于SINS/BDS***的目标信息提取，通过无重置结构的联邦滤波器将对SINS/BDS组合导航***进行信息提取；
S200、基于SINS/CNS***的目标信息提取，通过无重置结构的联邦滤波器将对SINS/CNS组合导航***进行信息提取；
S300、设置局部滤波器，对已有的组合导航信息进行常规卡尔曼滤波，计算获得***状态的两组局部最优估计值；
S400、设置故障检测模块，分别将两组局部最优估计值分别通过各自的故障检测模块，检验各局部估计的有效性；
S500、建立主滤波器结构，将有效的局部估计值送入主滤波器进行全局最优信息融合，得到***公共状态的全局最优估计。
进一步地，在步骤S100中，基于SINS/BDS***的目标信息提取的具体算法为：
S101、姿态解算微分方程，设描述载体姿态的四元数为则其满足微分方程：其中， 称为姿态速率；
S102、获取姿态速率公式，利用其中，为捷联惯导中陀螺仪输出的载体角速率，为步骤S101中姿态更新所确定的姿态阵，为数学平台的指令角速度；
S103、求解微分方程，联合步骤S101、S102就能即时获得姿态四元数的实时值，可确定出载体姿态矩阵
为
从而获得载体的航向角、俯仰角和滚转角。
进一步地，在步骤S100、S200中联邦滤波器的速度更新算法如下所示：
S201、获得速度更新方程，根据惯导***的比力方程，可得捷联惯导***的速度更新微分方程
S202、确定某一时刻导航坐标系内的速度，设捷联惯导的速度更新周期为Tv＝tm-tm-1，对上式在[tm-1，tm]时间段内积分，经整理可得tm时刻载体在导航坐标系内的速度为
S203、确定速度更新中的旋转效应补偿项，其中Δθm为角速度在[tm-1，tm]时间段内产生的角增量；
S204、确定速度更新中的划桨效应补偿项。
进一步地，在步骤S400中，其故障检测模块中具体校正方法如下：
S401、设定载体转换矩阵，设载体坐标系(b系)到导航坐标系(n系)的转换矩阵为
S402、计算矩阵转换误差角，设导航计算实际得到的导航坐标系为n1系，则对应的坐标转换矩阵为其中n1系相对n系存在误差角
S403、确定系数转换矩阵，根据卡尔曼滤波器输出的数学平台姿态误差角估计值计算出从n1系到n系的转换矩阵即：
从而，真实捷联姿态矩阵
进一步地，在步骤S500中，主滤波器的组合导航信息融合算法如下：
S501、设SINS/BDS组合导航的***公共状态局部最优估计值为XB，其对应的估计均方差为PB；设而SINS/CNS组合导航的***公共状态局部最优估计值为Xc，其对应的估计均方差为PC；
S502、设Xc为组合导航***的公共状态，Xci(i＝1，2…N)为局部滤波器i对公共状态的局部最优估计，该估计的协方差阵为PCi，δXci为各局部最优估计的估计误差，即：δXci＝Xci-Xc；
S503、根据无重置联邦滤波器的全局信息融合算法，获得SINS/BDS/CNS组合导航***公共状态的全局最优估计值X及其估计均方差P，即：
进一步地，在步骤S503中，根据前一时刻局部卡尔曼滤波器的***状态估计值XK-1及其均方误差PK-1，利用***状态方程、捷联惯导***及其它辅助***的输出进行标准卡尔曼滤波。
进一步地，在步骤S500中，对组合导航信息快速补偿算法进行计算机数学仿真。
进一步地，在步骤S500中，主滤波器输出***误差最优估计到主控***，所述主控***包括姿态解算四元数数量模块、俯仰角控制模块和PID控制模块；
所述姿态解算四元数数量模块接收三轴加速度计的加速度信号，所述姿态解算四元数数量模块的信号端与三轴陀螺仪交互连接；
所述姿态解算四元数数量模块的输出端连接俯仰角控制模块，所述俯仰角控制模块的控制端与PID控制模块相连接；
所述PID控制模块输出端PWM波调节尾翼姿态。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明的飞行器导航方法既吸收了SINS/BDS组合导航测速和定位精度高的优点，又吸收了SINS/CNS组合导航定姿精度高的优点，从而获得了很高的定姿、测速和定位精度，实现了各导航参数的全面最优化；
(2)本发明的采用组合导航***及其信息融合算法，将捷联惯导***作为公共参考***，北斗、天文导航***作为辅助导航***，采取联邦滤波结构设计捷联惯导/北斗/天文高精度组合导航***，不仅具有很高的定姿、定位和测速精度，而且能够有效地估计出惯性器件的误差，其充分吸收了各导航子***的优点，实现了各导航参数的最优化，并全面提高了导航***的综合性能。
附图说明
图1为本发明的整体流程图；
图2为本发明的主控***结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供了一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，包括如下步骤：
S100、基于SINS/BDS***的目标信息提取，通过无重置结构的联邦滤波器将对SINS/BDS组合导航***进行信息提取；
S200、基于SINS/CNS***的目标信息提取，通过无重置结构的联邦滤波器将对SINS/CNS组合导航***进行信息提取；
S300、设置局部滤波器，对已有的组合导航信息进行常规卡尔曼滤波，计算获得***状态的两组局部最优估计值；
S400、设置故障检测模块，分别将两组局部最优估计值分别通过各自的故障检测模块，检验各局部估计的有效性；
S500、建立主滤波器结构，将有效的局部估计值送入主滤波器进行全局最优信息融合，得到***公共状态(SINS误差状态)的全局最优估计。
本实施例中，首先将SINS与BDS、SINS与CNS两两进行组合，构成SINS/BDS、SINS/CNS组合导航局部卡尔曼滤波器，两个局部滤波器计算获得***状态的两组局部最优估计XB，XC；然后，将两组局部最优估计分别通过各自的故障检测模块，检验各局部估计的有效性；接着，将有效的局部估计值送入主滤波器进行全局最优信息融合，得到***公共状态(SINS误差状态)的全局最优估计；最后，利用得到的SINS误差最优估计值对SINS即时进行误差校正，并将校正后的SINS输出作为SINS/BDS/CNS组合导航***的输出。
在步骤S100中，基于SINS/BDS***的目标信息提取的具体算法为：
S101、姿态解算微分方程，设描述载体姿态的四元数为则其满足微分方程：其中， 称为姿态速率；
S102、获取姿态速率公式，利用其中，为捷联惯导中陀螺仪输出的载体角速率，为步骤S101中姿态更新所确定的姿态阵，为数学平台的指令角速度；
S103、求解微分方程，联合步骤S101、S102就能即时获得姿态四元数的实时值，可确定出载体姿态矩阵
为
从而获得载体的航向角、俯仰角和滚转角。
在步骤S100、S200中联邦滤波器的速度更新算法如下所示：
S201、获得速度更新方程，根据惯导***的比力方程，可得捷联惯导***的速度更新微分方程
S202、确定某一时刻导航坐标系内的速度，设捷联惯导的速度更新周期为Tv＝tm-tm-1，对上式在[tm-1，tm]时间段内积分，经整理可得tm时刻载体在导航坐标系内的速度为
S203、确定速度更新中的旋转效应补偿项，其中Δθm为角速度在[tm-1，tm]时间段内产生的角增量；
S204、确定速度更新中的划桨效应补偿项。
在步骤S400中，其故障检测模块中具体校正方法如下：
S401、设定载体转换矩阵，设载体坐标系(b系)到导航坐标系(n系)的转换矩阵为
S402、计算矩阵转换误差角，设导航计算实际得到的导航坐标系为n1系，则对应的坐标转换矩阵为其中n1系相对n系存在误差角
S403、确定系数转换矩阵，根据卡尔曼滤波器输出的数学平台姿态误差角估计值计算出从n1系到n系的转换矩阵即：
从而，真实捷联姿态矩阵
在步骤S500中，主滤波器的组合导航信息融合算法如下：
S501、设SINS/BDS组合导航的***公共状态局部最优估计值为XB，其对应的估计均方差为PB；设而SINS/CNS组合导航的***公共状态局部最优估计值为Xc，其对应的估计均方差为PC；
S502、设Xc为组合导航***的公共状态，Xci(i＝1，2…N)为局部滤波器i对公共状态的局部最优估计，该估计的协方差阵为PCi，δXci为各局部最优估计的估计误差，即：δXci＝Xci-Xc；
S503、根据无重置联邦滤波器的全局信息融合算法，获得SINS/BDS/CNS组合导航***公共状态的全局最优估计值X及其估计均方差P，即：
本实施例中，获得捷联惯导***误差状态的全局最优估计值X以后，需要根据此最优估计值及时对捷联惯导***进行误差校正，最后，将经过***误差校正的捷联惯导***的输出作为SINS/BDS/CNS高精度组合导航***的输出，其具体包括载体的姿态、速度、位置、角速度和加速度等导航信息。
本实施例中，无重置联邦滤波结构中各局部滤波器互不干扰、独立并行进行滤波，没有反馈重置带来的相互影响，当某一子***出现故障时，不会影响到其它导航子***和整个组合导航***的正常工作，从而在保证组合导航***精度的同时，具有更好的容错性和可靠性。因此基于无重置联邦滤波结构的***设计、多种不同性能导航子***的冗余配置为组合导航***在复杂恶劣环境下的可靠性和容错性提供了有效的保障。
在步骤S503中，根据前一时刻局部卡尔曼滤波器的***状态估计值XK-1及其均方误差PK-1，利用***状态方程、捷联惯导***及其它辅助***的输出进行标准卡尔曼滤波。
本实施例中，以正常情况下为例，根据步骤S503可得：
XK＝XK/K-1+KK*(ZK-HK*XK/K-1)
PK＝(I-KK*HK)PK/K-1(I-KK*HK)T+KKRKKK T
根据上式可见，当导航***工作在正常环境下时，其能够通过各导航子***的输出即时构造出量测信息ZK，从而标准卡尔曼滤波算法就通过所构造的量测信息ZK来不断消除初值误差、***噪声和***建模误差等因素对状态递推估计值的影响，进而使***状态的递推估计值越来越逼近真实值，即***的滤波精度越来越高。
在步骤S500中，对组合导航信息快速补偿算法进行计算机数学仿真，本实施例中，SINS/BDS/CNS高精度组合导航***利用无重置联邦卡尔曼滤波技术，充分发挥了SINS、BDS、CNS各导航子***的优点，具有非常高的定姿、测速和定位精度，还能对各惯性器件误差进行有效估计，全面提高了组合导航***的综合性能，实现了***各导航参数的最优化。
如图2所示，在步骤S500中，主滤波器输出***误差最优估计到主控***，所述主控***包括姿态解算四元数数量模块、俯仰角控制模块和PID控制模块；所述姿态解算四元数数量模块接收三轴加速度计的加速度信号，所述姿态解算四元数数量模块的信号端与三轴陀螺仪交互连接；所述姿态解算四元数数量模块的输出端连接俯仰角控制模块，所述俯仰角控制模块的控制端与PID控制模块相连接；所述PID控制模块输出端PWM波调节尾翼姿态。
本实施例中，PID控制模块采用互补滤波算法对具有低频特性的加速度传感器的信息具有低频滤波功能，使得到的姿态信息更加平滑，同时降低了高频信息对姿态信息的干扰；陀螺仪传感器得到的低频噪声有高通滤波作用，使得到的姿态信息减少了陀螺漂移的干扰，使陀螺仪能够长期稳定的工作。
本实施例中，互补滤波法利用这两个传感器的特性，让他们相互补充，提高传感器的测量精度和***的动态性能。
本实施例中，利用互补滤波算法求解扑翼飞行器姿态的过程中，对数据进行初始化处理，加速度计得到数据为三轴加速度ax，ay，az，陀螺仪得到的数据为三轴角速度wx，wy，wz，对初始角速度积分得到初始时刻的三轴姿态角，通常初始状态的三轴姿态角都为0，所以在初始条件下，需要和导航***的坐标的规定初始方向是相同的，求解初始状态下的四元数如下所示：
在扑翼飞行器进行飞行前，为了表示方便，需要调整初始位置，在初始条件下，θ，设置为零度。得到初始四元数为q＝[1000]。
本实施例中，为了在计算过程方便一般会将加速度值进行单位化。利用互补滤波法修正陀螺参数，用重力加速度在惯性坐标系中的表示和加速计测量的在机体中表示的重力加速度值做叉乘运算，得到一个误差值，这个误差值称为补偿校正误差，然后就是利用这个误差修正陀螺。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (8)

1.一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，其特征在于：包括如下步骤：
S100、基于SINS/BDS***的目标信息提取，通过无重置结构的联邦滤波器将对SINS/BDS组合导航***进行信息提取；
S200、基于SINS/CNS***的目标信息提取，通过无重置结构的联邦滤波器将对SINS/CNS组合导航***进行信息提取；
S300、设置局部滤波器，对已有的组合导航信息进行常规卡尔曼滤波，计算获得***状态的两组局部最优估计值；
S400、设置故障检测模块，分别将两组局部最优估计值分别通过各自的故障检测模块，检验各局部估计的有效性；
S500、建立主滤波器结构，将有效的局部估计值送入主滤波器进行全局最优信息融合，得到***公共状态的全局最优估计。
2.根据权利要求1所述的一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，其特征在于：在步骤S100中，基于SINS/BDS***的目标信息提取的具体算法为：
S101、姿态解算微分方程，设描述载体姿态的四元数为则其满足微分方程：其中， 称为姿态速率；
S102、获取姿态速率公式，利用其中，为捷联惯导中陀螺仪输出的载体角速率，为步骤S101中姿态更新所确定的姿态阵，为数学平台的指令角速度；
S103、求解微分方程，联合步骤S101、S102就能即时获得姿态四元数的实时值，可确定出载体姿态矩阵
为
从而获得载体的航向角、俯仰角和滚转角。
3.根据权利要求1所述的一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，其特征在于：在步骤S100、S200中联邦滤波器的速度更新算法如下所示：
S201、获得速度更新方程，根据惯导***的比力方程，可得捷联惯导***的速度更新微分方程
S202、确定某一时刻导航坐标系内的速度，设捷联惯导的速度更新周期为Tv＝tm-tm-1，对上式在[tm-1，tm]时间段内积分，经整理可得tm时刻载体在导航坐标系内的速度为
S203、确定速度更新中的旋转效应补偿项，其中Δθm为角速度在[tm-1，tm]时间段内产生的角增量；
S204、确定速度更新中的划桨效应补偿项。
4.根据权利要求1所述的一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，其特征在于：在步骤S400中，其故障检测模块中具体校正方法如下：
S401、设定载体转换矩阵，设载体坐标系(b系)到导航坐标系(n系)的转换矩阵为
S402、计算矩阵转换误差角，设导航计算实际得到的导航坐标系为n1系，则对应的坐标转换矩阵为其中n1系相对n系存在误差角
S403、确定系数转换矩阵，根据卡尔曼滤波器输出的数学平台姿态误差角估计值计算出从n1系到n系的转换矩阵即：
从而，真实捷联姿态矩阵
5.根据权利要求1所述的一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，其特征在于：在步骤S500中，主滤波器的组合导航信息融合算法如下：
S501、设SINS/BDS组合导航的***公共状态局部最优估计值为XB，其对应的估计均方差为PB；设而SINS/CNS组合导航的***公共状态局部最优估计值为Xc，其对应的估计均方差为PC；
S502、设Xc为组合导航***的公共状态，Xci(i＝1，2…N)为局部滤波器i对公共状态的局部最优估计，该估计的协方差阵为PCi，δXci为各局部最优估计的估计误差，即：δXci＝Xci-Xc；
S503、根据无重置联邦滤波器的全局信息融合算法，获得SINS/BDS/CNS组合导航***公共状态的全局最优估计值X及其估计均方差P，即：
6.根据权利要求5所述的一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，其特征在于：在步骤S503中，根据前一时刻局部卡尔曼滤波器的***状态估计值XK-1及其均方误差PK-1，利用***状态方程、捷联惯导***及其它辅助***的输出进行标准卡尔曼滤波。
7.根据权利要求1所述的一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，其特征在于：在步骤S500中，对组合导航信息快速补偿算法进行计算机数学仿真。
8.一种基于北斗导航技术的飞行器导航方法，其特征在于：在步骤S500中，主滤波器输出***误差最优估计到主控***，所述主控***包括姿态解算四元数数量模块、俯仰角控制模块和PID控制模块；
所述姿态解算四元数数量模块接收三轴加速度计的加速度信号，所述姿态解算四元数数量模块的信号端与三轴陀螺仪交互连接；
所述姿态解算四元数数量模块的输出端连接俯仰角控制模块，所述俯仰角控制模块的控制端与PID控制模块相连接；
所述PID控制模块输出端PWM波调节尾翼姿态。
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