高朝暉, 慕德俊, 魏文輝, 高社生, 張 晶
(西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院, 西安 710072)
高精度的導(dǎo)航系統(tǒng)能為巡航彈提供精確的速度、位置和相對于參考基準(zhǔn)信息的角度參數(shù),巡航彈上的導(dǎo)航系統(tǒng)對自主性要求很高。而作為自主導(dǎo)航的兩個方向:慣性導(dǎo)航與天文導(dǎo)航,盡管一些學(xué)者做出了很多嘗試,但與需求仍有差距,亟需進(jìn)行新概念自主導(dǎo)航技術(shù)的探索和嘗試,以滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭對導(dǎo)航系統(tǒng)性能的需求。
天然光源的光譜包含了天體相對于飛行器的速度信息,可通過光譜紅移(spectrum red shift,SRS)量,結(jié)合飛行器姿態(tài)信息與天文測角參數(shù),快速解算出飛行器在慣性空間中的速度與位置信息[1-2]。相對于其他導(dǎo)航方法,SRS自主導(dǎo)航有著自身獨特的優(yōu)勢[1]:a)無需地面站支持,自主性強;b)方法簡單,計算量小,幾乎沒有時間延遲。因此,對SRS自主導(dǎo)航技術(shù)的研究受到了許多學(xué)者的強烈關(guān)注[1-3]。
文獻(xiàn)[1]提出了一種采用小波分析和密度估計相結(jié)合的紅移值測量方法,可求解出飛行器的速度。文獻(xiàn)[2]提出了一種基于太陽系天體光譜紅移測量的自主導(dǎo)航新方法,實現(xiàn)了飛行器的自主導(dǎo)航。文獻(xiàn)[3]的作者在文獻(xiàn)[2]的基礎(chǔ)上,提出了一種地磁/光譜紅移自主導(dǎo)航方法,該方法自主性強,誤差不隨時間積累,成本較低,其缺點是只能獲得運載體的位置信息,精度不如其他組合導(dǎo)航方式高[3]。
文中基于太陽系天體光譜紅移測量的自主導(dǎo)航思路,設(shè)計了一種SINS/SRS自主組合導(dǎo)航新方案。研究了SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理,建立了該自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,并進(jìn)行了仿真試驗。
行星的光譜紅移從產(chǎn)生機理上包括引力紅移、宇宙學(xué)紅移、多普勒紅移。盡管產(chǎn)生機理多種多樣,但是都會具有相同的觀測結(jié)果,也就是使得天體發(fā)出光子的頻率發(fā)生能量(即顏色)的變化,從而使運載器接收到的光譜與實際光源發(fā)出的光譜不同。
光譜傳感器測量的紅移總量實際上是引力紅移、宇宙學(xué)紅移、多普勒紅移三者的總和,但是它們并不是簡單的相加關(guān)系[5-6]。通過對光譜紅移及多普勒定理的研究,發(fā)現(xiàn)可以由以下公式進(jìn)行描述:
1+z=(1+Z1)×(1+Z2)×(1+Z3)
(1)
式中:z代表紅移總和量;Z1、Z2和Z3分別代表3種不同機理引起的紅移。其中Z2和Z3分別為引力紅移和宇宙學(xué)紅移。z為光譜紅移傳感器實際測量的紅移,Z1為導(dǎo)航解算需要的多普勒紅移。
將太陽系天體的光信號作為信息源,結(jié)合太陽系天體星歷信息及飛行器慣性姿態(tài)信息,根據(jù)光譜紅移效應(yīng)測量獲得巡航彈在慣性坐標(biāo)系中的飛行速度,并通過積分獲得巡航彈在慣性坐標(biāo)系中的位置參數(shù)。
假設(shè)巡航彈在空間飛行過程中可接收到包括太陽、木星、地球等若干天體的光信號,根據(jù)多普勒效應(yīng)原理,巡航彈接收到的光譜頻率不等于該天體發(fā)出的光譜頻率,且頻率的變化量與巡航彈相對天體的運動狀態(tài)相關(guān)。因此,通過測量光譜頻率的紅移,可間接獲得導(dǎo)彈的相對運動速度。根據(jù)空間向量關(guān)系,若觀測的不共線天體數(shù)大于3個,則綜合天體運行星歷及巡航彈慣性姿態(tài)信息,即可確定巡航彈在慣性空間中的速度矢量,進(jìn)而通過積分可獲得導(dǎo)彈的位置參數(shù)。
紅移值是天體光譜的一個重要參數(shù),蘊藏著天體的運行速度信息。紅移值z定義為
(2)
式中:λ0是譜線原來的波長;λ是觀測到的波長;f0是譜線原來的頻率;f是觀測到的頻率。
紅移公式為:
(3)
式中:v表示二維平面中飛行器相對于光源運動的速度;θ為慣性坐標(biāo)系中光源-飛行器波矢(光源指向飛行器)與速度v的夾角;vcosθ表示徑向速度;c為真空中的光速。
將式(3)進(jìn)行變換,并應(yīng)用到第一個參考天體上有:
(4)
式中:vr1為巡航彈相對第一個參考天體(光源)運動的徑向速度;z1為巡航彈相對第一個參考天體(光源)的紅移值;vp為巡航彈在慣性坐標(biāo)系中的速度矢量;v1表示第一個參考天體在慣性系中的速度矢量。通過對光譜進(jìn)行處理可得到紅移值。
選擇3個參考天體可列出方程組:
(5)
由天體的幾何關(guān)系可知,vP與vr1、vr2、vr3之間有關(guān)系:
(6)
式中:v1、v2、v3為由星歷確定的各天體在慣性系中的速度矢量;u1、u2、u3為慣性坐標(biāo)系中各天體指向航天器位置矢量的單位矢量,可由太陽敏感器或星敏感器測得。
建立關(guān)于速度矢量和位置矢量的方程如下:
(7)
給定初始值后,求解方程組(7)可得巡航彈在慣性坐標(biāo)系中的速度矢量vP,再進(jìn)行積分可得到位置矢量rP。
SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理如圖1所示。將SINS輸出的飛行器的速度、位置和姿態(tài)信息,SRS獲得的速度信息和雷達(dá)高度計得到的高度信息送入組合導(dǎo)航濾波器[7-9],用SRS獲得的高精度速度信息對SINS進(jìn)行校正,克服SINS隨時間累積的導(dǎo)航誤差,并利用雷達(dá)高度計抑制SINS高度通道的發(fā)散,得到高精度的導(dǎo)航信息。
1)系統(tǒng)狀態(tài)方程
選取東-北-天(E,N,U)地理坐標(biāo)系為導(dǎo)航坐標(biāo)系。組合系統(tǒng)的狀態(tài)方程為[7-8]:
(8)
式中:X(t)是系統(tǒng)狀態(tài)向量;F(t)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移陣;G(t)為噪聲轉(zhuǎn)移陣;W(t)為噪聲陣。
X(t)=[δvEδvNδvUδLδλδhφEφNφU
εxεyεzxyz]T
(9)
式中:δvE、δvN、δvU分別為巡航彈的東向、北向和天向速度誤差;δL、δλ、δh分別為緯度誤差、經(jīng)度誤差和高度誤差;φE、φN、φU為數(shù)學(xué)平臺失準(zhǔn)角;εx、εy、εz分別為陀螺常值漂移;x、y、z分別為加速度計常值偏置。
圖1 SINS/SRS組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理框圖
系統(tǒng)的噪聲轉(zhuǎn)移矩陣G(t)為:
(10)
系統(tǒng)噪聲向量由陀螺儀和加速度計的隨機誤差組成,表達(dá)式為:
W=[wεxwεywεzwww]T
(11)
系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移陣F(t)為:
(12)
式中:FN為對應(yīng)的9維基本導(dǎo)航參數(shù)矩陣,其非零元素見文獻(xiàn)[4]7.3節(jié)。
FS和FM分別為:
(13)
式中:
(14)
式中:qi(i=1,2,3,4)為姿態(tài)四元素。
2)系統(tǒng)量測方程
式中:Vn表示巡航彈在導(dǎo)航坐標(biāo)系中的速度矢量;Vb表示巡航彈在機體坐標(biāo)系中的速度矢量。
取光譜紅移和慣導(dǎo)輸出的速度之差作為量測量,則速度量測矢量為:
(17)
式中:vE、vN和vU分別為由慣導(dǎo)得到的巡航彈的東向速度、北向速度和天向速度;vSE、vSN和vSU分別為由光譜紅移得到的巡航彈的東向速度、北向速度和天向速度。V1為速度量測噪聲陣。
(18)
為了阻尼慣導(dǎo)高度通道發(fā)散,引入氣壓高度表。由氣壓高度表和慣導(dǎo)輸出的高度之差作為量測量,則高度量測矢量為:
Zh=[hSINS-hH]=HhX(t)+Vh(t)
(19)
式中:hSINS和hH分別為慣導(dǎo)和氣壓高度表輸出的高度信息;Vh(t)為高度量測噪聲陣。其中
(20)
SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)的量測方程為:
(21)
通過建立SINS/SRS組合導(dǎo)航仿真實驗系統(tǒng),驗證所提出的系統(tǒng)模型和算法性能進(jìn)行分析和驗證。
由光譜測量儀得到的光譜信號經(jīng)過去噪和譜線分離,可計算獲得光譜紅移量估值,根據(jù)光譜紅移導(dǎo)航原理,結(jié)合天體星歷信息和星敏感器測量的姿態(tài)信息,能夠得到載體精確的速度信息。將該速度信息與SINS解算得到的速度信息作差作為量測量,結(jié)合SINS/SRS組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)方程,通過Kalman濾波解算得到SINS誤差最優(yōu)估計值,然后用來修正SINS。將修正后的SINS導(dǎo)航信息作為SINS/SRS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的輸出,并與參考信息進(jìn)行對比,驗證所提出的組合導(dǎo)航系統(tǒng)的性能。SINS/SRS組合導(dǎo)航仿真實驗系統(tǒng)如圖2所示。
圖2 SINS/SRS組合導(dǎo)航仿真實驗系統(tǒng)圖
選取東-北-天(E,N,U)地理坐標(biāo)系為導(dǎo)航坐標(biāo)系,假設(shè)載體初始位置為北緯34.246°,東經(jīng)108.997°,高度為2.5 km,經(jīng)過平飛、轉(zhuǎn)彎、爬升和俯沖等機動飛行到達(dá)終點。飛行時間為1 000 s,平均飛行速度為107.5 m/s。載體飛行狀態(tài)參數(shù)設(shè)置如表1所示,飛行軌跡如圖3所示。
表1 巡航彈飛行狀態(tài)參數(shù)設(shè)置
圖3 載體飛行航跡仿真結(jié)果圖
在仿真過程中,SINS初始對準(zhǔn)誤差為0,初始速度誤差為0.1 m/s,初始位置誤差為10 m,初始姿態(tài)誤差為10″;仿真中采用的傳感器參數(shù)如表2所示。
表2 仿真中采用的傳感器參數(shù)指標(biāo)
利用Kalman濾波對建立的SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行濾波解算,得到該組合導(dǎo)航系統(tǒng)輸出,并與參考信息作差,獲得SINS/SRS組合導(dǎo)航誤差,同時與SINS子系統(tǒng)誤差進(jìn)行對比,以驗證SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)性能。限于篇幅,這里僅對SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)和SINS的緯度誤差、東向速度誤差和航向角誤差進(jìn)行比較,仿真結(jié)果如圖4~圖7所示。
圖4 SINS/SRS組合導(dǎo)航系統(tǒng)和SINS的緯度誤差比較
由仿真結(jié)果可以看出:
1)SINS姿態(tài)誤差、速度誤差和位置誤差隨時間累積呈發(fā)散狀態(tài),無法滿足對導(dǎo)航系統(tǒng)高精度的需求,因此需要利用其他導(dǎo)航方式進(jìn)行誤差校正。
2)SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)中,利用光譜紅移導(dǎo)航獲得的速度信息對SINS進(jìn)行速度誤差校正,彌補了SINS誤差隨時間累積的缺陷,提高了組合系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。由圖4~圖6可以看到,修正后的SRS/SINS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)的位置誤差在10 m以內(nèi),速度誤差在0.05 m/s以內(nèi),姿態(tài)誤差在5″以內(nèi),達(dá)到了對導(dǎo)航系統(tǒng)精度的要求。
圖5 SINS/SRS組合導(dǎo)航系統(tǒng)和SINS的東向速度誤差比較
圖6 SINS/SRS組合導(dǎo)航系統(tǒng)和SINS的航向角誤差比較
圖7 星敏感器無量測時SINS/SRS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的東向速度誤差
3)由光譜紅移導(dǎo)航原理可以看出,光譜紅移導(dǎo)航在進(jìn)行速度解算時,需要利用載體的姿態(tài)信息,而該信息一般由星敏感器獲得。當(dāng)星敏感器故障或受到遮擋,無法輸出姿態(tài)信息時,為了確保光譜紅移導(dǎo)航繼續(xù)工作,需要臨時使用SINS提供的姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行速度解算。由圖7可知,采用這種方法,SRS/SINS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)短時導(dǎo)航能夠滿足需求,500 s內(nèi)仍可以獲得0.1 m/s的速度精度,但長時間導(dǎo)航時,速度誤差發(fā)散明顯。這說明SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)具備一定程度的抗干擾能力。
為了滿足巡航彈對導(dǎo)航系統(tǒng)高精度和強可靠性的要求,文中提出一種SINS/SRS自主組合導(dǎo)航新方法。研究了SINS/SRS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理,設(shè)計了該自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)方案,建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型和算法,并對所提出的模型和算法進(jìn)行了仿真驗證,結(jié)果表明:提出的SINS/SRS自主組合導(dǎo)航新方法,利用光譜紅移獲得的速度信息對SINS進(jìn)行校正,能有效抑制SINS隨時間累積的位置誤差,精度高,可靠性好,能滿足巡航彈對導(dǎo)航系統(tǒng)性能的要求。
參考文獻(xiàn):
[1] 王永, 趙剡, 楊奎. 基于小波分析和密度估計的紅移測速導(dǎo)航研究 [J]. 航空兵器, 2014(6): 3-7.
[2] 張偉, 陳曉, 尤偉, 等. 光譜紅移自主導(dǎo)航新方法 [J]. 上海航天, 2013, 30(2): 32-33.
[3] 張劍峰. 地磁/光譜紅移組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究 [D]. 哈爾濱: 哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2014: 9-24.
[4] 高社生, 何鵬舉, 楊波, 等. 組合導(dǎo)航原理及應(yīng)用 [M]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué)出版社, 2012: 121-122
[5] HUGGINS W. Further observations on the spectra of some of stars and nebulae, with an attempt to determine therefrom whether these bodies are moving towards or from earth, also observations on the spectra of the sun and of comet II, 1868 [J]. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 1942, 158(6): 529-564.
[6] TONRY J, DAVIS M. A survey of galaxy redsgifts. I. data reduction techniques [J]. The Astronomical Journal, 1979, 84(10): 1511-1525.
[7] HU Gaoge, GAO Shesheng, ZHONG Yongmin, et al. Modified federated Kalman filter for INS/GNSS/CNS integration [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G:Journal of Aerospace Engineering, 2016, 230(1): 30-44.
[8] ZHONG Yongmin, GAO Shesheng, LI Wei. A quaternion-based method for SINS/SAR integrated navigation system [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2012, 48(1): 514-524.
[9] GAO Zhaohui, MU Dejun, GAO Shesheng, et al. Robust adaptive filter allowing systematic model errors for transfer alignment [J]. Aerospace Science and Technology, 2016, 59: 32-40.