CN114383614A - 一种弹道环境下的多矢量空中对准方法 - Google Patents
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Abstract
一种弹道环境下的多矢量空中对准方法,属于惯性导航技术领域,本发明提供的方法适用于在弹道环境下求解载体的初始姿态,从而为后续的惯性导航与组合导航过程提供解算初值。该方法在现有的多矢量空中对准算法基础上,加入基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的弹道运动估计算法,获取质点弹道动力学模型约束下的载体速度信息和位置信息,提升β(t)矢量的构建精度,从而提升多矢量空中对准的精度。
Description
技术领域
本发明属于惯性导航技术领域,具体地,具体为一种弹道环境下的多矢量空中对准方法,本发明提供的方法适用于在弹道环境下求解载体的初始姿态,从而为后续的惯性导航与组合导航过程提供解算初值。
背景技术
惯性导航作为一种无需任何外界联系便可以独立完成导航任务的***,首先需要给出初始姿态,即进行初始对准。制导炮弹由于其运行环境的特殊性(发射时的高过载、发射后高速飞行,空中飞行时间短),因此需要结合GNSS来辅助完成空中对准。空中对准用在一般的飞行载体上时,可以通过机动来提高空中对准的精度。对于制导炮弹而言,其飞行轨迹为弹道(类抛物线运动),机动能力较差。因此有必要从弹道本身的特点出发提升空中对准算法的精度。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提出了一种弹道环境下的多矢量空中对准方法。该方法在现有的多矢量空中对准算法基础上,加入基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的弹道运动估计算法,获取质点弹道动力学模型约束下的载体速度信息vel,位置信息pos,提升β(t)矢量的构建精度,从而提升多矢量空中对准的精度。
一种弹道环境下的多矢量空中对准方法,包括以下步骤:
S1、坐标系的明确:导航坐标系为东北天地理坐标系OXnYnZn,载体坐标系采用以载体质心为原点的右前上坐标系OXbYbZb,其中Y轴为载体自转轴,初始时刻载体惯性系OXb0Yb0Zb0与开始瞬时的载体坐标系重合,随后相对于惯性空间无转动,初始时刻导航坐标系OXn0Yn0Zn0与初始对准开始瞬时的导航坐标系重合,随后相对于惯性空间无转动;
S2、空中对准方法所需数据信息的获取:包含卫星导航***GNSS信息的获取与惯性导航***INS数据的获取;
S2.1、GNSS信息的获取:包括载体的速度vel与位置pos,并设TGPS为GNSS信息输出的采样时间;
S3、当载体在空中上电,卫星接收机接收到第一次的速度信息vel0,第一次的位置信息pos0,以此来初始化空中对准算法,同时设定此时刻为对准初始时刻T0;
S5.1、通过下式建立质点弹道动力学模型:
式中,表示弹道系数;H(z)=ρ/ρ0N表示空气密度函数;vx表示东向速度,wx表示东向风速;vy表示北向速度,wy表示北向风速;vz表示天向速度,表示合速度;g表示当地重力加速度,L表示纬度,λ表示经度,h表示高度,RM表示当地子午圈的曲率半径,RN表示当地东西圈的主曲率半径;Ma=vr/cs为空气阻力系数的计算公式;
S5.2、选取卡尔曼滤波状态量为:
x=[vx,vy,vz,L,λ,h]T=[x1,x2,x3,x4,x5,x6]T;
S5.3、选取卡尔曼滤波量测矩阵和量测量为:
Hk=I;Zk=[ve,vn,vu,L,λ,h]T;
S5.3、对步骤S5.1的质点动力学模型进行离散化,得到f(Xk):
S5.5、通过式完成扩展卡尔曼滤波更新:
S6.2、通过Kk+1=Kk+δK迭代求得每个时刻的K矩阵;
S6.3、求取K矩阵的特征值与特征向量,并取最大特征值所对应的特征向量,即为初始时刻T0的姿态矩阵的四元数形式;
S6.4、将四元数形式的姿态矩阵转化为欧拉角形式,便可以输出对准后的三个姿态角。
作为本发明进一步改进,所述步骤S5通过建立质点弹道动力学模型,完成基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的弹道运动估计算法,获得质点弹道动力学模型约束下的载体速度信息vel,位置信息pos,从而提升β(t)矢量的构建精度。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:
本发明提供的方法适用于在弹道环境下求解载体的初始姿态,从而为后续的惯性导航与组合导航过程提供解算初值。该方法在现有的多矢量空中对准算法基础上,加入基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的弹道运动估计算法,获取质点弹道动力学模型约束下的载体速度信息和位置信息,提升β(t)矢量的构建精度,从而提升多矢量空中对准的精度。
附图说明
图1是本发明所述的空中对准的流程图;
图2是本发明中弹道环境下载体的姿态变化图;
图3是本发明方法与其他方法的东向失准角对比图;
图4是本发明方法与其他方法的北向失准角对比图;
图5是本发明方法与其他方法的天向失准角对比图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述:
针对以上仿真实验环境,根据图1的方法原理图与说明书步骤,具体步骤实施如下:
S1、坐标系的明确:导航坐标系为东北天地理坐标系OXnYnZn,载体坐标系采用以载体质心为原点的右前上坐标系OXbYbZb,其中Y轴为载体自转轴,初始时刻载体惯性系OXb0Yb0Zb0与开始瞬时的载体坐标系重合,随后相对于惯性空间无转动,初始时刻导航坐标系OXn0Yn0Zn0与初始对准开始瞬时的导航坐标系重合,随后相对于惯性空间无转动;
S2、空中对准方法所需数据信息的获取:包含卫星导航***(GNSS)信息的获取与惯性导航***(INS)数据的获取;
S2.1、GNSS信息的获取:包括载体的速度vel与位置pos,并设TGPS为GNSS信息输出的采样时间,GNSS的速度误差为0.2m/s,位置误差为5m,更新频率为10Hz,即TGPS=0.1s;
S2.2、INS数据的获取:包括陀螺数据与加速度计数据fb,并设TINS为INS数据输出的采样时间,设置弹载惯性元器件参数为:陀螺常值偏移250°/h,陀螺角随机游走0.15°/sqrt(h),加计常值偏移0.04mg,加计速度随机游走0.12mg/sqrt(Hz),更新频率为1000Hz,即TINS=0.001s;
S3、当载体在空中上电,卫星接收机接收到第一次的速度信息vel0,第一次的位置信息pos0,以此来初始化空中对准算法,同时设定此时刻为对准初始时刻T0,本实施例T0=6s;
S4.1、由TINS*2的时间内的2组陀螺数据计算等效旋转矢量:
S5、根据GNSS输出数据,建立质点弹道动力学模型,完成基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的弹道运动估计算法,输出质点弹道动力学模型约束下的载体速度信息vel,位置信息pos,通过式构造矢量β(t);本实施例设置某型制导炮弹的出膛速度为900m/s;发射初始位置为:经度114°,纬度30°,高度5m;标准初始姿态为:航向角30°(北偏西为正),俯仰角45°,滚转角0°;出膛后初始滚转角速率20r/s;在上述基础上,考虑到出射姿态的装订误差以及出射速度的误差,本实施例设置实际的出射速度为930m/s,初始航向角30.5°,初始俯仰角45.5°,初始滚转角设置为0-360°。同时考虑到风速对弹道的影响,设置实际风速为横风10m/s,纵风10m/s;图2给出了弹道环境下载体的姿态变化图;
S5.1、通过下式建立质点弹道动力学模型:
式中,表示弹道系数,i代表弹型系数(典型值1),d为弹体直径,m为弹体质量;H(z)=ρ/ρ0N表示空气密度函数;vx表示东向速度,wx表示东向风速;vy表示北向速度,wy表示北向风速;vz表示天向速度,表示合速度;g表示当地重力加速度,L表示纬度,λ表示经度,h表示高度,RM表示当地子午圈的曲率半径,RN表示当地东西圈的主曲率半径。Ma=vr/cs为空气阻力系数的计算公式;
S5.2、选取卡尔曼滤波状态量为:x=[vx,vy,vz,L,λ,h]T=[x1,x2,x3,x4,x5,x6]T;
S5.3、选取卡尔曼滤波量测矩阵和量测量为:Hk=I;Zk=[ve,vn,vu,L,λ,h]T;
S5.3、对步骤S5.1的质点动力学模型进行离散化,得到f(Xk):
S5.5、通过式完成扩展卡尔曼滤波更新:
S6、在S4、S5获取到的矢量的基础上,通过Request矢量定姿算法求解式完成初始时刻T0的姿态矩阵的对准;图3到图5给出了本发明所述的方法(EKF模型+Request矢量定姿法)与其他三种方法的对比,相比于直接采用GNSS信息,采用模型约束后对准方法收敛的精度得到提升。其中采用EKF模型+Request矢量定姿法3个失准角均小于1°,而采用GNSS+Request矢量定姿法时东向失准角与北向失准角的收敛误差均大于2°。这表明采用EKF模型约束后,对准的收敛精度有所提高,同时有利于快速地完成空中粗对准。
S6.2、通过Kk+1=Kk+δK迭代求得每个时刻的K矩阵;
S6.3、求取K矩阵的特征值与特征向量,并取最大特征值所对应的特征向量,即为初始时刻T0的姿态矩阵的四元数形式;
S6.4、将四元数形式的姿态矩阵转化为欧拉角形式,便可以输出对准后的三个姿态角。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非是对本发明作任何其他形式的限制,而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化,仍属于本发明所要求保护的范围。
Claims (4)
1.一种弹道环境下的多矢量空中对准方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、坐标系的明确:导航坐标系为东北天地理坐标系OXnYnZn,载体坐标系采用以载体质心为原点的右前上坐标系OXbYbZb,其中Y轴为载体自转轴,初始时刻载体惯性系OXb0Yb0Zb0与开始瞬时的载体坐标系重合,随后相对于惯性空间无转动,初始时刻导航坐标系OXn0Yn0Zn0与初始对准开始瞬时的导航坐标系重合,随后相对于惯性空间无转动;
S2、空中对准方法所需数据信息的获取:包含卫星导航***GNSS信息的获取与惯性导航***INS数据的获取;
S2.1、GNSS信息的获取:包括载体的速度vel与位置pos,并设TGPS为GNSS信息输出的采样时间;
S3、当载体在空中上电,卫星接收机接收到第一次的速度信息vel0,第一次的位置信息pos0,以此来初始化空中对准算法,同时设定此时刻为对准初始时刻T0;
S5.1、通过下式建立质点弹道动力学模型:
式中,表示弹道系数;H(z)=ρ/ρ0N表示空气密度函数;vx表示东向速度,wx表示东向风速;vy表示北向速度,wy表示北向风速;vz表示天向速度,表示合速度;g表示当地重力加速度,L表示纬度,λ表示经度,h表示高度,RM表示当地子午圈的曲率半径,RN表示当地东西圈的主曲率半径;Ma=vr/cs为空气阻力系数的计算公式;
S5.2、选取卡尔曼滤波状态量为:
x=[vx,vy,vz,L,λ,h]T=[x1,x2,x3,x4,x5,x6]T;
S5.3、选取卡尔曼滤波量测矩阵和量测量为:
Hk=I;Zk=[ve,vn,vu,L,λ,h]T;
S5.3、对步骤S5.1的质点动力学模型进行离散化,得到f(Xk):
S5.5、通过式完成扩展卡尔曼滤波更新:
S6.2、通过Kk+1=Kk+δK迭代求得每个时刻的K矩阵;
S6.3、求取K矩阵的特征值与特征向量,并取最大特征值所对应的特征向量,即为初始时刻T0的姿态矩阵的四元数形式;
S6.4、将四元数形式的姿态矩阵转化为欧拉角形式,便可以输出对准后的三个姿态角。
3.根据权利要求1所述的一种弹道环境下的多矢量空中对准方法,其特征在于:所述步骤S5通过建立质点弹道动力学模型,完成基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的弹道运动估计算法,获得质点弹道动力学模型约束下的载体速度信息vel,位置信息pos,从而提升β(t)矢量的构建精度。
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CN114383614B CN114383614B (zh) | 2023-12-05 |
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