分布式POS時間同步算法及軟件設計

賈黎冬 李建利 葉文 白立建

摘 要： 分布式POS是一種基于慣性/衛(wèi)星組合技術的柔性基線多節(jié)點高精度時空測量系統(tǒng)，是多任務航空遙感載荷高精度成像的關鍵裝置。為了實現(xiàn)分布式POS系統(tǒng)高精度數(shù)據(jù)融合，該文設計了分布式POS數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)融合的時間同步算法，設計分布式POS傳遞對準算法，編寫分布式POS數(shù)據(jù)處理電路軟件，并對算法進行車載實驗驗證。實驗結果表明，分布式POS時間同步算法實現(xiàn)了分布式POS各節(jié)點位置、速度、姿態(tài)信息的高精度測量。

關鍵詞： 分布式POS； 多傳感器； 數(shù)據(jù)融合； 時間同步

中圖分類號： TN911?34； V243.5 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）08?0001?05

Design of time synchronous algorithm and software for airborne distributed POS

JIA Lidong， LI Jianli， YE Wen， BAI Lijian

（Key Laboratory for Inertial Technology， Beihang University， Beijing 100191， China）

Abstract： The distributed POS is a flexible baseline multi?node high?precision measurement system based on SINS/GPS integrated navigation technique. It is a key high?accurate imaging device for multitask airborne loading remote sensors. For high?precision data fusion of the airborne distributed POS， a time synchronization algorithm for data acquisition and data fusion of the distributed POS is proposed in this paper. A transfer alignment algorithm was designed. The software of data processing circuit for the distributed POS was compiled. The vehicle?mounted experiment was carried out to validate the algorithm. The experiment results show that the proposed time synchronization algorithm realized the high?precision measurement of multi?modes position， velocity and attitude for distributed POS.

Keywords： distributed POS； multi?sensor； data fusion； time synchronization

0 引 言

機載對地觀測系統(tǒng)是以飛機為觀測平臺，利用成像載荷獲取地球表層大范圍、高精度、多層次空間信息的一種尖端綜合性技術[1]，隨著高分辨率航空遙感技術的發(fā)展，新型航空遙感系統(tǒng)如基于同一飛行平臺的高效多任務載荷聯(lián)合成像系統(tǒng)、陣列天線SAR系統(tǒng)逐漸成為提高航空遙感成像效率和分辨率的有效手段，由于多個或多種觀測載荷安裝在飛機的不同位置，迫切需要開展分布式位置姿態(tài)系統(tǒng)（Position and Orientation System，POS）研究，解決多個成像載荷時空信息精確測量難題[2]。分布式POS是一種基于慣性/GPS（Global Positioning System）組合及傳遞對準技術的柔性基線多節(jié)點高精度時空測量裝置，已成為航空遙感的關鍵技術之一[3?4]。

對于同一載機的多種或多個觀測載荷，采用傳統(tǒng)的單一POS顯然無法滿足不同安置點多載荷的高精度運動參數(shù)測量的需求，而且因體積、重量、成本等因素的限制，在各觀測載荷處均安裝一個高精度POS也不現(xiàn)實。因此，迫切需要建立起高精度分布式POS系統(tǒng)[5]。較為可行的分布式POS系統(tǒng)由一個高精度主POS和多個子慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）組成。其中子IMU依靠主POS高精度位置、速度、姿態(tài)等運動參數(shù)對其進行傳遞對準實現(xiàn)子IMU運動信息精確測量。

本文設計了分布式POS數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)融合兩個層次的時間同步算法，進行了分布式POS數(shù)據(jù)處理計算機的軟件設計，為驗證算法有效性，進行了車載實驗驗證。實驗結果表明，本文所設計算法實現(xiàn)了分布式POS的基本功能，能夠測量主/子節(jié)點高精度位置、速度、姿態(tài)信息。

1 分布式POS組成及特點

機載分布式POS由安裝在機體中軸上的主POS和對稱分布在兩側(cè)機翼下方的兩個子IMU構成。如圖1所示，主POS由一個高精度的主IMU，GPS天線以及安裝在機艙內(nèi)的數(shù)據(jù)處理計算機組成，其工作原理與傳統(tǒng)單一POS相同，由數(shù)據(jù)處理計算機將GPS數(shù)據(jù)與主IMU慣性導航數(shù)據(jù)進行卡爾曼濾波，輸出主節(jié)點高精度的位置、速度、姿態(tài)信息。子IMU利用傳遞對準技術，將主POS的實時導航結果與自身慣性導航數(shù)據(jù)融合，獲取子節(jié)點高精度的位置、速度、姿態(tài)信息。

分布式POS是典型的多傳感器測量系統(tǒng)，相比于傳統(tǒng)單一POS，更多的傳感器數(shù)量帶來了更復雜的時間同步問題；此外，子IMU需要利用傳遞對準技術，將桿臂補償后的主POS實時導航結果與自身慣性導航數(shù)據(jù)進行傳遞對準，完成子節(jié)點位置、速度、姿態(tài)信息的獲取。本文的分布式POS系統(tǒng)由一臺分布式POS處理計算機（Distributed POS Computer System，DPCS），GPS天線，一個主IMU和兩個子IMU組成。主IMU為高精度環(huán)形激光陀螺（Ring Laser Gyroscope，RLG）IMU，子IMU為FOG（Fiber Optic Gyroscope，光纖陀螺）IMU。DPCS完成3個IMU與GPS數(shù)據(jù)接收、時間同步、導航解算、數(shù)據(jù)輸出功能，其核心是分布式POS數(shù)據(jù)處理電路。

為滿足分布式POS系統(tǒng)短時間超高精度，必須實現(xiàn)對運動參數(shù)的高頻解算、高精度濾波組合[6]，因此需要數(shù)據(jù)處理電路具有高速的運算能力和高精度的處理能力[7]。分布式POS數(shù)據(jù)處理電路采用了大規(guī)模FPGA芯片與6片高精度浮點DSP芯片符合使用的架構方案。

FPGA芯片用于完成3個IMU的陀螺和加速度計脈沖數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)緩存，并通過邏輯控制完成管理和調(diào)度整個數(shù)據(jù)處理電路的工作進程；DSP是數(shù)據(jù)處理的核心，6片DSP采用兩兩并行主從處理器架構，包括3個主DSP處理器和3個從DSP處理器，分別完成3個IMU的導航解算。

本文設計了一種分布式POS時間同步算法，并設計了分布式POS數(shù)據(jù)處理電路軟件。該軟件接收主IMU、兩個子IMU和GPS提供的原始信息，并完成數(shù)據(jù)預處理、時間同步、初始對準、捷聯(lián)解算、組合濾波、傳遞對準、數(shù)據(jù)發(fā)送等任務，實現(xiàn)了分布式POS主/子節(jié)點高精度位置、速度、姿態(tài)信息的測量。

2 分布式POS數(shù)據(jù)采集時間同步算法

區(qū)別于傳統(tǒng)單一POS，分布式POS具有更加復雜的結構，其數(shù)據(jù)融合算法在初始對準、捷聯(lián)解算、組合濾波的基礎上仍需要考慮更加復雜的時間同步算法以及傳遞對準問題。

對于分布式POS這樣的多傳感器組合導航系統(tǒng)，各傳感器在不同時刻獲取的數(shù)據(jù)是不能直接進行融合的[8]，其時間同步一直是一個關鍵問題[9?10]。分布式POS系統(tǒng)包含3個IMU時鐘，數(shù)據(jù)處理計算機時鐘以及GPS時鐘共5個時鐘源，其時間同步機制相比單一POS系統(tǒng)更為復雜。它的高精度時間同步技術對分布式POS能否可靠工作和進行高精度測量意義重大。基于此，本文進行了數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理兩個層面的時間同步方法設計。

（1） 在IMU數(shù)據(jù)采集層次，將PPS秒脈沖作為同步信號引入各IMU數(shù)據(jù)采集電路中，編寫FPGA采集程序，實現(xiàn)各IMU以同步脈沖為基準進行陀螺數(shù)據(jù)、加速度計數(shù)據(jù)采集的功能，并實時修正激光陀螺IMU內(nèi)部時鐘漂移，具體修正算法如下：

假設IMU數(shù)據(jù)采集脈沖理論周期為T，則在GPS 秒脈沖到來前后[T2]時間內(nèi)，惟一存在一個數(shù)據(jù)采集脈沖，通過IMU內(nèi)部的計數(shù)器獲取該脈沖相對于GPS 秒脈沖的時間差[Δt]，[Δt]可以用晶振偏移數(shù)[Δf]來表示：

[Δt=Δff] （1）

式中：[f]為IMU時鐘頻率，即每秒鐘晶振脈沖數(shù)，為使[Δt]趨于零，本文采用將每秒內(nèi)的[Δf]分配到IMU數(shù)據(jù)采集周期的方式進行控制，即對IMU原始數(shù)據(jù)采集脈沖產(chǎn)生的周期進行調(diào)整。IMU原始時鐘頻率為[f]，數(shù)據(jù)采集頻率為[fC]，每個數(shù)據(jù)采集脈沖對應的時鐘分頻數(shù)固定，設為[n]。當[f]不發(fā)生漂移時，有：

[f=n?fC=nT] （2）

當[f]發(fā)生漂移[Δf]時，需要對[f+Δf]進行分頻，將[Δf]分配到[fC]個數(shù)據(jù)采集周期內(nèi)，有：

[f+Δf=n1?a+n2?b] （3）

式中：[a+b=fC]，[n1-n2=1]；[a]表示在1 s 時間內(nèi)根據(jù)IMU 系統(tǒng)時鐘進行[n1]倍分頻而生成的IMU 采樣脈沖的次數(shù)；[b]表示在1 s 時間內(nèi)根據(jù)IMU系統(tǒng)時鐘進行[n2]倍分頻而生成的IMU 采樣脈沖的次數(shù)。由于[a]與[b]的和為[fC]，所以IMU采集頻率保持不變，又由于[n1-n2=1]，因此各個數(shù)據(jù)采集脈沖的時間間隔基本相等。根據(jù)以上關系式，對IMU數(shù)據(jù)采集脈沖進行修正即可控制在下一個GPS秒脈沖到來時刻，[Δf]趨于零，即[Δt]為零，保證了IMU數(shù)據(jù)采集脈沖與PPS的時間同步性以及各IMU之間數(shù)據(jù)采集的同步性，時間同步算法具體流程如圖2所示。

3 分布式POS數(shù)據(jù)處理電路算法

分布式POS數(shù)據(jù)處理在DPCS中進行，DPCS電路軟件接收主/子IMU原始數(shù)據(jù)和GPS原始數(shù)據(jù)，實現(xiàn)時間同步、初始對準、捷聯(lián)解算、組合濾波以及傳遞對準功能，最終輸出主/子IMU高精度實時導航結果。

3.1 分布式POS數(shù)據(jù)處理時間同步算法

將各IMU數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一時間基準下是分布式POS數(shù)據(jù)融合的前提。數(shù)據(jù)處理時間同步算法首先將各IMU的數(shù)據(jù)時間標簽進行處理，補償各IMU的數(shù)據(jù)采集過程中由于低通濾波和平滑濾波引起的時間延遲，產(chǎn)生各IMU準確的時間標簽；其次，采用分段線性插值的方法將各IMU數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一時刻，以便后續(xù)組合濾波和傳遞對準的進行。

3.2 分布式POS傳遞對準算法

分布式POS系統(tǒng)通過傳遞對準能夠為子系統(tǒng)及其遙感設備提供高精度的位置、速度、姿態(tài)等信息。機載對地觀測系統(tǒng)在實時成像過程中要求每個子IMU根據(jù)主POS輸出信息做實時傳遞對準，且對實時性的要求較高。而完整的傳遞對準狀態(tài)變量維數(shù)通常高達24維甚至更高，這就會導致運算速度低從而無法滿足對實時性的要求。本文采用15維狀態(tài)變量進行傳遞對準算法設計，降低運算復雜度，以滿足實時性的要求。

傳遞對準算法流程如圖3所示，首先將主POS實時導航結果進行桿臂誤差補償，DPCS中的傳遞對準濾波器將主POS實時導航結果和子IMU捷聯(lián)解算結果進行卡爾曼濾波，估計子IMU位置、速度、姿態(tài)和慣性器件誤差，并將估計出的誤差進行反饋校正，得到高精度的子IMU位置、速度、姿態(tài)等信息。

本文設計的傳遞對準方法以位置誤差、速度誤差作為量測信息，估計子IMU捷聯(lián)解算的誤差，系統(tǒng)誤差方程包括姿態(tài)誤差方程、速度誤差、位置誤差方程和慣性儀表誤差方程，分別為：

[?nv=-ωnin×?nv+δωnin+Cnbεbv] （4）

[δVn=fn×?nv-（2δωnie+δωnen）×Vn-（2ωnie+ωnen）×δVn +Cnb?b] （5）

[δL=δVNRM+H-VNRM+H2δHδλ=secLRN+HδVE+VEsecLtanLRN+HδL-VEsecLRN+H2δHδH=δVU] （6）

[εv=0?=0] （7）

式中：[?nv=[?vE?vN?vU]T]；[ωnin]為子IMU導航坐標系相對于慣性坐標系的旋轉(zhuǎn)角速度在其導航坐標系中的投影；[δωnin]為[ωnin]的計算誤差；[Cnb]為子IMU載體坐標系到其導航坐標系的方向余弦矩陣；[εbv]為陀螺隨機誤差，包括隨機常值漂移和白噪聲漂移；[δVn=δVEδVNδVUT]，[Vn=[VEVNVU]T]；[VE]，[VN]和[VU]分別為子IMU導航坐標系的東向、北向和天向速度；[fn=[fEfNfU]T]，[fE]，[fN]和[fU]分別為子IMU在其導航坐標系中東向、北向和天向加速度；[ωnie]為地球坐標系相對慣性坐標系的旋轉(zhuǎn)角速度在子IMU導航坐標系的投影；[ωnen]為子IMU導航坐標系相對地球坐標系的旋轉(zhuǎn)角速度在其導航坐標系的投影；[δωnie]和[δωnen]分別為[ωnie]和[ωnen]的計算誤差；[δL]，[δλ]和[δH]分別為緯度誤差、經(jīng)度誤差和高度誤差， 其中，[ωie]為地球自轉(zhuǎn)角速度；[RM]和[RN]分別為地球沿子午圈和卯酉圈的主曲率半徑；[L]和[H]分別為子IMU的緯度和高度；[?]為加計隨機誤差，包括隨機常值偏置和白噪聲偏置；[εv=[εvx εvy εvz]T]，[?=[?x ?y ?z]T]；子IMU的系統(tǒng)誤差模型采用15維，狀態(tài)變量包括3個姿態(tài)誤差、3個速度誤差、3個位置誤差、3個陀螺漂移誤差和3個加速度計漂移誤差，狀態(tài)變量[X]可表示為：

[X=[?E ?N ?U δVE δVN δVU δL δλ δH εE εN εU ?E ?N ?U]] （8）

系統(tǒng)量測方程可表示為：

[Z=HX+V] （9）

其中，[V]為量測噪聲矩陣，系統(tǒng)量測矩陣[H]為：

[H=03×3 I3×3 03×903×6 H1 03×6] （10）

[H1=RM+H000RN+H0001] （11）

根據(jù)狀態(tài)方程與量測方程建立卡爾曼濾波方程，校正子IMU捷聯(lián)解算的誤差，從而得出高精度的子IMU位置、速度和姿態(tài)。

3.3 分布式POS數(shù)據(jù)融合軟件設計

分布式POS軟件是數(shù)據(jù)同步融合算法的載體，是實現(xiàn)分布式POS功能實現(xiàn)的關鍵，主要包括FPGA軟件和DSP軟件，分別完成不同功能，軟件流程如圖4所示。

FPGA軟件主要完成數(shù)據(jù)的管理和調(diào)度功能，因此，可將其分為時鐘模塊、IMU通信模塊、GPS通信模塊、時間同步模塊、DSP的并口通信模塊、外部通信模塊以及數(shù)據(jù)存儲模塊。

（1） 時鐘模塊。利用有源晶振輸入的時鐘作為主時鐘，通過不同分頻比得到各子時鐘。

（2） IMU數(shù)據(jù)接收模塊。接收IPS脈沖信號，并以200 Hz，307 200 b/s接收各IMU發(fā)送來的原始脈沖數(shù)據(jù)，并打包發(fā)送到緩沖區(qū)中。

（3） GPS數(shù)據(jù)接收模塊。接收PPS脈沖信號并以1 Hz，115 200 b/s接收GPS原始數(shù)據(jù)，將GPS信息打包發(fā)送到緩沖區(qū)中。

（4） 時間同步模塊。以PPS信號作為時間同步信號發(fā)送至各IMU中，并完成其他時間同步功能。

（5） DSP通信模塊。接收完IMU、GPS數(shù)據(jù)后，通過外部中斷方式通知主DSP取數(shù)，主DSP啟動并口總線通信讀取FPGA發(fā)送的數(shù)據(jù)并進行計算。在DSP完成計算后，將DSP發(fā)送來的數(shù)據(jù)進行讀取。

（6） 外部接口及上位機通信模塊。接收完各主DSP的最終導航結果后，以200 Hz通過RS 422向外部發(fā)送至載荷，同時將GPS原始數(shù)據(jù)，IMU原始數(shù)據(jù)通過RS 232向外部發(fā)送，以進行監(jiān)控。

（7） 數(shù)據(jù)存儲模塊。將每個IMU的原始數(shù)據(jù)進行分包存儲，同時將GPS的原始數(shù)據(jù)進行存儲，以便于事后處理。

DSP軟件是完成導航算法的核心，包括時間同步、初始對準、捷聯(lián)解算、組合濾波、傳遞對準等模塊。

（1） 時間同步模塊。首先將各IMU數(shù)據(jù)標簽進行濾波實驗補償和平滑時延補償，然后通過線性插值的方法，將各IMU數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)統(tǒng)一到基準時刻，以保證后續(xù)組合導航及傳遞對準時間精度。

（2） 初始對準模塊。該模塊利用IMU數(shù)據(jù)獲取初始姿態(tài)，利用GPS數(shù)據(jù)獲取位置和速度，為后續(xù)的捷聯(lián)解算提供高精度的初始位置、速度和姿態(tài)等信息。

（3） 捷聯(lián)解算模塊。以上一時刻的位置、速度、姿態(tài)等信息作為當前捷聯(lián)解算的初始值，結合當前時刻的IMU數(shù)據(jù)進行捷聯(lián)解算，獲得當前時刻的位置、速度、姿態(tài)信息。

（4） 組合濾波模塊。讀取GPS數(shù)據(jù)和IMU捷聯(lián)解算結果進行卡爾曼濾波，對捷聯(lián)解算模塊輸出的位置、速度和姿態(tài)以及慣性器件的誤差進行估計，并將估計出的誤差進行補償，提高主POS測量精度。

（5） 傳遞對準模塊。首先進行桿臂誤差補償，將主POS實時導航結果補償?shù)阶庸?jié)點，傳遞對準濾波器將主POS的實時導航信息與子IMU捷聯(lián)解算結果融合，獲得子IMU高精度位置、速度、姿態(tài)等信息。

4 實驗及結果分析

為驗證本文設計的分布式POS多源數(shù)據(jù)同步融合算法，進行了車載半物理仿真實驗，如圖5所示，采用一個高精度的RLG IMU作為主IMU，一個小型FOG IMU作為子IMU，將兩個IMU安裝在減震平臺上，減震平臺固定于車內(nèi)，GPS天線安裝于車頂。首先將實驗車靜止300 s，完成兩個IMU的初始對準，然后沿預定路線行駛1 h，將原始數(shù)據(jù)進行存儲，以差分GPS作為基準，比較主POS與子IMU實時導航精度。結果如表1所示，主POS實時導航位置均方根誤差（RMSE）為0.967 m和1.182 m，子IMU實時導航位置均方根誤差（RMSE）為1.315 m和1.594 m。

5 結 語

本文設計了一種分布式POS數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)融合的時間同步算法，設計了分布式POS傳遞對準算法以及分布式POS數(shù)據(jù)處理電路軟件，對所設計的方法進行了車載半物理仿真實驗。實驗結果表明，采用本文設計的分布式POS多源數(shù)據(jù)同步融合算法，主POS實時導航位置精度達到0.967 m和1.182 m，子IMU實時導航位置誤差達到1.315 m和1.594 m，實現(xiàn)了分布式POS的基本功能，驗證了多源數(shù)據(jù)同步融合算法的有效性。

參考文獻

[1] 安培浚，高峰，曲建升.對地觀測系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢及其技術需求[J].遙感技術與應用，2007，22（6）：28?29.

[2] MOHAMED M R， MOSTAFA K P， SCHWAR Z. Digital image geo?referencing from a multiple camera system by GPS/INS [J]. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing， 2001， 56（1）： 1–12.

[3] LI J L， FANG J C， DU M. Error analysis and gyro?bias calibration of analytic coarse alignment for airborne POS [J]. IEEE transactions on instrumentation and measurement， 2012， 61（11）： 3058–3064.

[4] LI D R， TONG Q X， LI R， et al. Current issues in high?resolution earth observation technology [J]. Science China earth sciences， 2012， 55（7）： 1043?1051.

[5] 房建成，張舟，宮曉琳.機載分布式POS傳遞對準建模與仿真[J].中國慣性技術學報，2012，20（4）：379?385.

[6] 李玉寰.基于DSP和FPGA的機載導航計算機設計[D].南京：南京理工大學，2010.

[7] 賴冬寅，吳云峰，葉玉堂，等.基于FPGA 實現(xiàn)由多路復合信號傳輸?shù)紺amera Link傳輸?shù)难芯縖J].電子器件，2009，32（3）： 666?668.

[8] EL?SHEIMY N. Mobile multisensor systems final report （1995?1999） [R]. [S.l.]： International Association of Geodesy IAG Special Commission， 1999.

[9] LI Y， WANG J， DING W， et al. A time synchronization device for tightly coupled GPS/INS integration [J/OL]. [2014?08?19]. www.researchgate.net/p

[10] 朱智勤，吳玉宏，羊遠新.GPS /INS 組合系統(tǒng)中時間同步的模塊化實現(xiàn)[J].武漢大學學報（信息科學版），2010，35（7）：830?832.