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    傳遞對準(zhǔn)數(shù)字仿真系統(tǒng)Kalman濾波池設(shè)計

    2011-06-05 08:59:08解春明趙剡王紀(jì)南
    哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報 2011年10期
    關(guān)鍵詞:慣導(dǎo)對準(zhǔn)濾波

    解春明,趙剡,王紀(jì)南,3

    (1.北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院,北京100191;2.桂林空軍學(xué)院,廣西 桂林541003;3.中國空導(dǎo)彈研究院,河南洛陽471009)

    傳遞對準(zhǔn)是用于解決捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)空中動基座條件下初始對準(zhǔn)問題的一項關(guān)鍵技術(shù).特別是由于戰(zhàn)術(shù)武器在現(xiàn)代局部戰(zhàn)爭中的作用日益突出,對捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)對準(zhǔn)的快速性和準(zhǔn)確性提出了更高的要求[1].

    國內(nèi)外對此問題的大量研究集中在對準(zhǔn)匹配方案、濾波器的設(shè)計上.傳遞對準(zhǔn)可采用的對準(zhǔn)匹配方案很多,其中典型方案包括速度匹配、姿態(tài)匹配、速度+姿態(tài)匹配、位置匹配、速度+位置匹配、角速率匹配、速度+角速率、比力匹配等等,而且即使是同一種匹配方案,其狀態(tài)方程和量測方程也不盡相同[2-12].另外,對準(zhǔn)所采用濾波器的配置參數(shù)及算法也很多[13-15].因此,對準(zhǔn)匹配及濾波的研究內(nèi)容十分繁雜.

    現(xiàn)有研究往往僅對特定的傳遞對準(zhǔn)匹配方案、狀態(tài)方程、量測方程、濾波參數(shù)以及濾波算法考慮,進(jìn)而編制對應(yīng)的程序.值得注意的是,當(dāng)匹配方案、狀態(tài)方程、量測方程、濾波參數(shù)以及濾波算法的任何部分發(fā)生變化時,都需首先做代碼級修改,包括增刪變量、修改賦值、模型修改、算法修改、輸入輸出修改等,然后再進(jìn)行調(diào)試、發(fā)行,既浪費(fèi)了開發(fā)時間,又不利于系統(tǒng)集成.

    本文旨在為傳遞對準(zhǔn)數(shù)字仿真系統(tǒng)設(shè)計通用的濾波機(jī)制,使仿真系統(tǒng)能夠靈活方便地進(jìn)行任意匹配方案、狀態(tài)方程、量測方程、濾波參數(shù)、濾波算法的研究.由于傳遞對準(zhǔn)通常采用Kalman濾波,因此本文設(shè)計的通用濾波機(jī)制稱為Kalman濾波池.Kalman濾波池基于VC++6.0開發(fā)環(huán)境,結(jié)合數(shù)據(jù)庫技術(shù)、動態(tài)鏈接庫技術(shù)實(shí)現(xiàn).用戶可以擺脫代碼編寫的束縛,直接通過濾波池操作面板,進(jìn)行傳遞對準(zhǔn)匹配方案、濾波參數(shù)、矩陣等信息的填寫、保存,使得現(xiàn)有文獻(xiàn)提出的某種對準(zhǔn)匹配模型壓縮為濾波池的一條記錄.濾波池根據(jù)用戶需求提取記錄信息,啟動濾波過程,解析數(shù)據(jù),調(diào)用導(dǎo)航、濾波算法,輸出濾波結(jié)果.

    1 傳遞對準(zhǔn)Kalman濾波池設(shè)計

    傳遞對準(zhǔn)線性離散方程表示為[16]

    式中:Xk∈Rn為系統(tǒng)狀態(tài)向量,Φk,k-1∈Rn×n為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,Zk∈Rm為系統(tǒng)量測向量,Γk,k-1∈Rn×r為噪聲驅(qū)動陣,wk∈Rr為系統(tǒng)噪聲向量,Hk∈Rm×n為量測矩陣,vk∈Rm為量測噪聲向量.

    系統(tǒng)噪聲和量測噪聲符合:

    式中:Qk∈Rr×r為系統(tǒng)噪聲陣,Rk∈Rm×m為觀測噪聲陣,δkj為 Kronecker-δ函數(shù).

    傳遞對準(zhǔn)采用標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波方程[16]:

    1.1 濾波池符號集構(gòu)建

    依據(jù)各種慣導(dǎo)誤差方程,傳感器誤差方程、機(jī)翼模型、量測匹配方案,考慮空中、海上或是陸基對準(zhǔn)情況,式(1)可以寫成許多具體形式,即 Xk、Zk、wk、vk、Φk,k-1、Γk-1、Hk對應(yīng)許多具體形式.

    以符號來表示以上矢量和矩陣,則它們所有具體形式的并集為一個固定的符號集,而每種對準(zhǔn)匹配方案即為從此符號集抽取的一個特定子集.根據(jù)符號類型不同,分成如下幾類:

    1)濾波狀態(tài)符號說明.

    包括:x、y、z向速度差,x、y、z向失準(zhǔn)角,x、y、z向量測失準(zhǔn)角,經(jīng)度差、緯度差、高度差,x、y、z向角速率差,x、y、z向比力差,陀螺 向常值漂移,陀螺x、y、z向一階馬氏漂移,陀螺 x、y、z向刻度系數(shù)差,加計 向常值偏置,加計x、y、z向一階馬氏偏置,加計x、y、z向刻度系數(shù)差,x、y、z向機(jī)翼變形角,向機(jī)翼變形角速度.

    2)濾波噪聲符號說明.

    包括:陀螺 x、y、z向常值漂移噪聲,陀螺 x、y、z向一階馬氏漂移噪聲,陀螺x、y、z向刻度系數(shù)噪聲,加計 x、y、z向常值偏置噪聲,加計 x、y、z向一階馬氏偏置噪聲,加計x、y、z向刻度系數(shù)噪聲,向機(jī)翼變形角噪聲x、y、z向機(jī)翼變形角速度噪聲.

    3)濾波觀測符號說明.

    包括:x、y、z向速度,x、y、z向位置、經(jīng)度、緯度、高度,俯仰角、橫滾角、航向角,x、y、z向角速率,x、y、z向比力.

    4)濾波矩陣元素符號說明.

    矩陣 Φk,k-1、Γk-1、Hk由許多元素組成,其中每個元素為常數(shù)或多個符號運(yùn)算的表達(dá)式.構(gòu)成矩陣元素的符號分為如下幾類:

    ①基本數(shù)學(xué)符號

    包括:數(shù)字0~9、小數(shù)點(diǎn)、負(fù)號、四則運(yùn)算符、冪運(yùn)算符、左右括號.

    ②常用函數(shù)符號

    ③常量符號

    橢球度e、基準(zhǔn)重力加速度g0、圓周率PI、地球自轉(zhuǎn)角速率、克拉索夫斯基規(guī)定地球橢球長半軸長Re.

    ④常用變量符號

    變量符號包括:經(jīng)度、緯度、高度,x、y、z向速度,俯仰、橫滾、航向角,游移角,重力加速度,地球子午、卯酉圈主半徑,火控 x、y、z向位置、速度,x、y、z向桿臂長度,x、y、z向機(jī)翼結(jié)構(gòu)撓曲變形系數(shù),導(dǎo)航系、載體系下x、y、z向角速率,導(dǎo)航系、載體系下x、y、z向比力,坐標(biāo)變換矩陣,傳感器相關(guān)時間等.

    以上符號的名稱、含義和初始值由數(shù)據(jù)庫管理,可根據(jù)需要進(jìn)行增刪.

    1.2 濾波池輸入面板設(shè)計

    具備了式(1)的各矢量及矩陣,再給出濾波式(2)的初始條件 X0、P0、Q0、R0,就可以啟動實(shí)施對準(zhǔn)濾波.因此,這里設(shè)計了濾波池輸入面板,用于Xk、Zk、wk、vk、Φk,k-1、Γk-1、Hk、X0、P0、Q0、R0的輸入、修改、保存、導(dǎo)入等操作.面板如圖1所示.

    圖1 濾波池輸入面板Fig.1 Input panel of filtering pool

    首先,輸入系統(tǒng)狀態(tài)維數(shù)、噪聲維數(shù)、觀測狀態(tài)維數(shù);然后根據(jù)矢量維數(shù)來給出 Xk、Zk、wk、vk、X0、P0、Q0、R0逐項添加其參數(shù),包括初始值、方差等,如圖2所示.

    圖2 濾波初始參數(shù)配置面板Fig.2 Initial filter parameter configuration panel

    接著,依次利用矩陣輸入面板給出 Φk,k-1、Γk-1、Hk的各元素.為了方便用戶使用,設(shè)計了鼠標(biāo)滑到某個符號上時給出提示的功能,如圖1中下部分所示.

    最后,將濾波匹配模型保存入數(shù)據(jù)庫,例如,可命名“九維狀態(tài)九維噪聲速度+姿態(tài)對準(zhǔn)匹配模型”濾波匹配模型庫,當(dāng)名稱與數(shù)據(jù)庫某一名稱相同時,可選擇是否覆蓋之.另外,可用面板導(dǎo)入某一模型進(jìn)行修改.

    1.3 濾波池模型庫設(shè)計

    濾波池模型庫用于保存2.2面板輸入的濾波匹配模型,采用SQL Server2000數(shù)據(jù)庫設(shè)計,模型庫構(gòu)成如表1所示.

    表1 濾波池模型庫Table 1 Model database of filtering pool

    1.4 濾波池算法庫設(shè)計

    濾波池采用的濾波基本算法如式(2),但在實(shí)際中式(2)的前提很難滿足,有時需要增大系統(tǒng)噪聲來近似處理.進(jìn)一步的研究是設(shè)計更多的自適應(yīng)濾波算法來擴(kuò)展系統(tǒng)濾波功能.

    常用的算法有Sage-Husa自適應(yīng)濾波及其簡化算法[14],在式(2)中加入:

    式中:

    還可采用強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)濾波算法[15],即對狀態(tài)方差陣Pk進(jìn)行處理:

    其中,sk+1=diag(s1(k+1),s2(k+1),…,sn(k+1))為狀態(tài)方差預(yù)測陣的對角權(quán)重陣,由如下公式計算:

    其中:Tr()為矩陣跡運(yùn)算符,0≤ρ≤1為調(diào)節(jié)因子.

    實(shí)際中,還有許多新近提出的自適應(yīng)濾波算法.這里,采用動態(tài)鏈接庫進(jìn)行算法的編寫,使得算法與濾波過程獨(dú)立,且便于擴(kuò)充.另外,濾波仿真前,需要模擬導(dǎo)航解算,其中也包含許多算法,也采用動態(tài)鏈接庫設(shè)計.

    1)算法動態(tài)鏈接庫

    算法動態(tài)鏈接庫由頭文件、實(shí)現(xiàn)文件和定義文件組成.

    ①頭文件

    用于給出導(dǎo)出函數(shù)命名,形式如下:

    ③定義文件

    用于給出函數(shù)的導(dǎo)出列表,形式如下:

    “LIBRARY(Navigation、Filter)

    EXPORTS

    (導(dǎo)航、濾波)函數(shù)1

    (導(dǎo)航、濾波)函數(shù)2

    ……………………….

    (導(dǎo)航、濾波)函數(shù) n”.

    2)算法數(shù)據(jù)庫

    算法數(shù)據(jù)庫用于保存算法對應(yīng)的函數(shù)信息,構(gòu)成如表2所示.

    表2 算法數(shù)據(jù)庫Table 2 Algorithm database

    1.5 濾波池功能類設(shè)計

    1)文件讀取類CGetFileData.

    能夠從數(shù)據(jù)文件中讀出指定行、指定列數(shù)據(jù),用于濾波計算和量測匹配等.

    主要包括:函數(shù)StrToArray,用于將文件中一行數(shù)據(jù)按分割符拆分并存入字符串?dāng)?shù)組中;函數(shù)GetL-ineCount用于獲取文件按總行數(shù);函數(shù)GetColCount用于獲取文件總列數(shù);函數(shù)IsDataFile用于判斷文件是否為數(shù)據(jù)文件;函數(shù)GetFile用于從指定文件中提取一定行列數(shù)據(jù)到二維字符串?dāng)?shù)組中.

    2)矩陣元素提取類CGetStrData能夠按照矩陣維數(shù)設(shè)定值將匹配模型中的矩陣字段按分割符拆分成單個矩陣元素.

    主要包括:函數(shù)StrToArray,用于將矩陣字段值分成多行,將每行數(shù)據(jù)按分割符拆分并存入字符串?dāng)?shù)組中;函數(shù)GetStrData,利用字符串?dāng)?shù)組為對應(yīng)矩陣元素賦表達(dá)式類型值.

    3)表達(dá)式計算類CExpCal根據(jù)當(dāng)前濾波時刻符號集中各符號數(shù)值對矩陣元素表達(dá)式進(jìn)行計算.

    主要包括:符號值提取函數(shù)GetSignValue,用于根據(jù)濾波迭代和導(dǎo)航解算的更新結(jié)果提取符號集分量值;函數(shù)CalFun,用于計算符號函數(shù)值;函數(shù)GetUnit,用于將運(yùn)算單元保存到雙向鏈表;函數(shù)Get-Node,用于提取表達(dá)式樹狀結(jié)點(diǎn);函數(shù)GetNodeValue,用于計算節(jié)點(diǎn)值;函數(shù)AnalyzeExp,用于分析并表達(dá)式生成鏈表;函數(shù)CalExp,用于計算表達(dá)式值.1.6 濾波池執(zhí)行流程設(shè)計

    設(shè)計如圖3所示的導(dǎo)航算法、對準(zhǔn)匹配模型、濾波算法設(shè)置面板,從數(shù)據(jù)庫中提取對應(yīng)的函數(shù)和模型數(shù)據(jù).

    圖3 濾波執(zhí)行配置Fig.3 Executing configurtion of filtering

    點(diǎn)擊“確定”,進(jìn)入如圖4所示的濾波池執(zhí)行流程.1)濾波仿真參數(shù)提取

    濾波仿真參數(shù)包含子慣導(dǎo)開機(jī)時間、對準(zhǔn)開始時間、主、子陀螺和加計的采樣頻率、主、子慣導(dǎo)的姿態(tài)、速度、位置解算頻率、對準(zhǔn)濾波頻率.

    2)慣導(dǎo)模擬導(dǎo)航

    利用類CGetFileData提取主、子慣導(dǎo)導(dǎo)航參數(shù),利用導(dǎo)航算法庫首先對主慣導(dǎo)進(jìn)行導(dǎo)航解算,然后在主慣導(dǎo)開機(jī)時刻,利用主慣導(dǎo)數(shù)據(jù)對其進(jìn)行粗對準(zhǔn),進(jìn)行子慣導(dǎo)模擬導(dǎo)航.

    圖4 濾波執(zhí)行流程Fig.4 Executing procedure of filtering

    導(dǎo)航解算動態(tài)鏈接庫的使用步驟為:

    ①按算法庫的函數(shù)參數(shù)定義導(dǎo)航算法函數(shù)

    typedef void(_stdcall*NavFun)(參數(shù)列表).

    ②顯示導(dǎo)入動態(tài)鏈接庫

    HMODULE hModule=::LoadLibrary("Navigation.dll").

    ③根據(jù)定義文件的函數(shù)索引提取導(dǎo)航函數(shù)

    NavFun Nav=(NavFun)GetProcAddress(hModule,函數(shù)索引).

    3)濾波器配置.

    從模型庫中提取濾波狀態(tài)、噪聲、觀測量的符號、初始值、方差值、矩陣信息,利用類CGetStrData為各矩陣元素分配表達(dá)式.

    4)匹配濾波.

    在對準(zhǔn)時間內(nèi),進(jìn)行主子慣導(dǎo)匹配濾波.

    ①更新符號集數(shù)值,

    ②利用類CExpCal計算矩陣元素表達(dá)式數(shù)值,

    ③考慮主子慣導(dǎo)周期、延遲進(jìn)行量測匹配,

    ④系統(tǒng)離散化,

    ⑤按照導(dǎo)航函數(shù)導(dǎo)入方法從濾波算法庫導(dǎo)入濾波函數(shù),執(zhí)行當(dāng)前濾波運(yùn)算,

    ⑥輸出當(dāng)前濾波結(jié)果,重復(fù)步驟①~⑥.

    2 Kalman濾波池性能測試

    為了驗(yàn)證Kalman濾波池的工作性能,進(jìn)行了6類30種對準(zhǔn)匹配方案的濾波仿真試驗(yàn),測試平臺如表3.

    表3 測試平臺配置Table 3 Testing environment configuration

    其中,6類對準(zhǔn)匹配方案包括[2-12]:速度匹配、速度+姿態(tài)匹配、速度+位置匹配、比力匹配、角速率匹配、速度+角速率匹配.每類匹配方案包括幾種具體的系統(tǒng)狀態(tài)維數(shù)、噪聲維數(shù)、濾波初始設(shè)置不同的對準(zhǔn)匹配方案,例如速度匹配方案測試了:六維狀態(tài)三維噪聲小、中、大狀態(tài)方差速度匹配方案、十二維狀態(tài)三維噪聲小、中、大狀態(tài)方差速度匹配方案、六維狀態(tài)六維噪聲小、中、大狀態(tài)方差速度匹配方案9種具體方案.實(shí)際中,狀態(tài)初始值、系統(tǒng)噪聲方差、量測噪聲方差也可根據(jù)用戶需要設(shè)置.仿真試驗(yàn)的條件為:初始經(jīng)度 116°,緯度 40°,高度 3 000 m,初始軌跡速度500 m/s,初始姿態(tài)角為0;假設(shè)主慣導(dǎo)無誤差;子慣導(dǎo)陀螺誤差參數(shù)εbsb量級為0.1°/h,εbsw量級為0.01°/h;加速度計誤差參數(shù)?bsb量級為10-3g,?bsw量級為10-4g;τg=τa=7 200 s;安裝誤差角 μbf各向均取為 1°;桿臂矢量為 LA=(5 m,-0.5 m,-1 m).

    機(jī)翼撓曲變形采用2階馬爾科夫[7]過程模擬,三向結(jié)構(gòu)撓曲變形系數(shù)為 βx=4,βy=5,β=6,方差為 E[ηηT]=0.1δkj;機(jī)翼顫振變形幅度為 Ay=Az=0.001 m,顫振頻率為 fy=fz=40 Hz.

    仿真時間20 s,濾波周期0.5 s,主子慣導(dǎo)姿態(tài)、速度、位置解算周期0.01 s.

    通過記錄測試過程及結(jié)果信息,得具體參數(shù)如表4.

    表4 傳遞對準(zhǔn)Kalman濾波池性能測試結(jié)果Table 4 Performance testing result of Kalman filtering pool

    測試結(jié)果表明:傳遞對準(zhǔn)Kalman濾波池運(yùn)行穩(wěn)定、占用系統(tǒng)資源較小、存儲容量小、修改方便,且具有較高的計算精度和運(yùn)行速度.

    3 結(jié)束語

    本文設(shè)計了一種應(yīng)用于傳遞對準(zhǔn)數(shù)字仿真系統(tǒng)的通用Kalman濾波池,進(jìn)行匹配方案、濾波算法研究.濾波池采用VC++6.0平臺和SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā),通過符號集、操作面板、C++功能類、模型算法數(shù)據(jù)庫、算法動態(tài)鏈接庫的設(shè)計,使得用戶能夠靈活方便地進(jìn)行任意匹配方案、狀態(tài)方程、量測方程、濾波參數(shù)、濾波算法的研究.仿真測試驗(yàn)證了濾波池穩(wěn)定性、靈活性,表明其占用系統(tǒng)資源少、存儲容量小,具有較高的計算精度和運(yùn)行速度,有效提高了傳遞對準(zhǔn)匹配方案及濾波算法的研究效率,為機(jī)載導(dǎo)彈捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計和傳遞對準(zhǔn)的有效實(shí)施提供理論和技術(shù)參考.另外,此濾波池可以很容易地修改應(yīng)用于其他濾波領(lǐng)域.

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