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    GPS輔助MIMU靜止條件下的初始對準(zhǔn)方法

    2018-11-01 03:49:58張復(fù)建王躍鋼騰紅磊
    航天控制 2018年5期
    關(guān)鍵詞:對準(zhǔn)加速度計(jì)航向

    張復(fù)建 單 斌 王躍鋼 楊 波 騰紅磊

    火箭軍工程大學(xué)導(dǎo)彈工程學(xué)院,西安710025

    傳統(tǒng)的高精度慣性器件在捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(SINS)中難以廣泛應(yīng)用的最大因素是其成本和重量,隨著微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)技術(shù)的不斷發(fā)展,基于微機(jī)電技術(shù)的微型陀螺儀和加速度因具有成本低、功耗低和體積小等優(yōu)勢,在民用和軍事方面,都應(yīng)用的越來越廣泛[1]。

    然而,低成本的微型慣性測量單元(MIMU,簡稱:微慣組),由于受微機(jī)電技術(shù)工藝等所限,微慣組的輸出具有較大的偏差和噪聲[2],其測量精度相對傳統(tǒng)的慣性器件低很多,尤其是陀螺儀在靜止?fàn)顟B(tài)時(shí),無法敏感地球自轉(zhuǎn)角速率,因此,微慣組無法使用雙矢量法完成初始對準(zhǔn),必須依靠外部測量信息進(jìn)行輔助對準(zhǔn)。隨著全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS)的不斷發(fā)展,李士心[3]采用GPS提供的速度信息輔助低成本的IMU/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行初始對準(zhǔn),較好地估計(jì)了航向角誤差和IMU參數(shù)誤差,龐春雷[4]針對低精度的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航無法實(shí)現(xiàn)航向角的自對準(zhǔn)和GPS雙天線側(cè)向需要較長時(shí)間初始化的問題,研究了二者相互輔助的算法,同時(shí),許多學(xué)者研究了GPS測量姿態(tài)角的方法[5-6],對此,本文通過GPS測量航向角,融合加速度計(jì)輸出信息,實(shí)現(xiàn)粗對準(zhǔn)過程,采用改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波方法實(shí)現(xiàn)精對準(zhǔn)過程。

    1 靜基座粗對準(zhǔn)

    1.1 常用坐標(biāo)系及轉(zhuǎn)換關(guān)系

    (1)

    式中:c表示余弦函數(shù);s表示正弦函數(shù)。

    當(dāng)采用四元數(shù)[q0,q1,q2,q3]T表示姿態(tài)矩陣時(shí),其對應(yīng)關(guān)系為[7]:

    (2)

    姿態(tài)角與四元數(shù)的轉(zhuǎn)換關(guān)系為:

    (3)

    1.2 粗對準(zhǔn)原理

    當(dāng)載體處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí),加速度計(jì)輸出為載體重力矢量在載體系的投影:

    (4)

    式中,g為重力加速度,式(4)單位化后得到:

    (5)

    將式(2)帶入(5)并整理得到:

    (6)

    因此,可通過加速度計(jì)輸出計(jì)算載體的水平姿態(tài)角θm和γm。

    同時(shí),利用GPS雙天線測向原理[8],可輸出載體的航向角ψm。按照式(1)計(jì)算姿態(tài)矩陣,完成粗對準(zhǔn)過程。值得注意的是,在粗對準(zhǔn)過程中,通過GPS多次測量取平均值的方式,可以精確得到載體的緯度L。

    2 靜基座精對準(zhǔn)

    在粗對準(zhǔn)階段,由于加速度計(jì)存在零偏誤差,影響水平姿態(tài)角的計(jì)算精度,GPS雙天線測向得到的航向角誤差,影響粗對準(zhǔn)得到的姿態(tài)矩陣的準(zhǔn)確。本文通過采用卡爾曼濾波方法,在粗對準(zhǔn)基礎(chǔ)上,濾除噪聲誤差影響,進(jìn)一步估計(jì)得到載體的高精度姿態(tài)矩陣,完成精對準(zhǔn)過程。載體的對準(zhǔn)流程如圖1。

    圖1 初始對準(zhǔn)流程

    2.1 系統(tǒng)狀態(tài)方程

    采用四元數(shù)作為精對準(zhǔn)系統(tǒng)的狀態(tài)量,四元數(shù)的微分方程如下:

    (7)

    慣性元件(MIMU)的量測誤差較大,降低了系統(tǒng)整體初始對準(zhǔn)精度,與加速度計(jì)誤差相比,陀螺儀漂移誤差對系統(tǒng)初始對準(zhǔn)性能的影響更大,因此,將陀螺儀的常值漂移誤差狀態(tài)列入系統(tǒng)狀態(tài)量中,對應(yīng)模型[9]表示如下:

    (8)

    式中,D表示陀螺儀常值漂移誤差;w(t) 表示白噪聲;β和σ分別為馬爾科夫過程的相關(guān)系數(shù)和驅(qū)動白噪聲的標(biāo)準(zhǔn)方差。

    選取系統(tǒng)狀態(tài)變量如下:

    x=[q0,q1,q2,q3,Dx,Dy,Dz]T

    (9)

    由式(7)和(9)建立系統(tǒng)的狀態(tài)微分方程:

    (10)

    離散化后得到:

    xk+1=Φkxk+Gkwk

    (11)

    式中,Φk為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Gk為系統(tǒng)噪聲分配矩陣;wk為系統(tǒng)噪聲,滿足wk~N(0,Qk)。

    2.2 系統(tǒng)量測方程

    載體的水平姿態(tài)角θm和γm由加速度計(jì)輸出計(jì)算得到,航向角ψm由GPS提供,可根據(jù)式(3)得到量測四元數(shù)如下:

    (12)

    定義系統(tǒng)觀測量為:

    (13)

    式中,上標(biāo)m表示對應(yīng)變量為量測值。則系統(tǒng)的量測方程表示為:

    zk=Hkxk+vk

    (14)

    式中,觀測矩陣Hk=I4,vk為觀測噪聲,滿足vk~N(0,Rk),且與系統(tǒng)噪聲wk不相關(guān)。

    2.3 卡爾曼濾波算法

    經(jīng)典的卡爾曼濾波算法以線性最小方差為估計(jì)原則,通過量測值按一定遞推算法實(shí)現(xiàn)狀態(tài)向量的估計(jì),其算法過程如下:

    1)初始化:

    (15)

    2)時(shí)間更新:

    (16)

    (17)

    3)量測更新:

    (18)

    (19)

    (20)

    3 改進(jìn)的自適應(yīng)濾波算法

    傳統(tǒng)的卡爾曼濾波算法,濾波效果取決于系統(tǒng)準(zhǔn)確的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)知識,包括系統(tǒng)噪聲矩陣Q和觀測噪聲矩陣R,因此,當(dāng)噪聲統(tǒng)計(jì)特性不準(zhǔn)確或者可變時(shí),直接影響濾波效果。針對此情況,經(jīng)典卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上,依據(jù)量測新息和狀態(tài)殘差,自適應(yīng)的在線調(diào)整噪聲矩陣,實(shí)現(xiàn)對狀態(tài)量的精準(zhǔn)估計(jì)。

    3.1 自適應(yīng)的系統(tǒng)噪聲估計(jì)

    (21)

    (22)

    式中,j0=k-N+1,N表示采樣點(diǎn)的數(shù)目,采用估計(jì)的新息協(xié)方差替換其理論協(xié)方差得到:

    (23)

    (24)

    式中,LR為移動窗口的大小。

    3.2 自適應(yīng)的觀測噪聲估計(jì)

    定義狀態(tài)殘差為:

    (25)

    狀態(tài)殘差dk表示狀態(tài)向量估計(jì)值在量測更新前與更新后的差別,大的狀態(tài)殘差表明狀態(tài)的一步預(yù)測誤差較大,當(dāng)采用新的量測新息更新狀態(tài)估計(jì)值時(shí),會出現(xiàn)大的估計(jì)跳躍現(xiàn)象。為了提高算法的預(yù)測性能,應(yīng)對狀態(tài)殘差作適當(dāng)修正,類似于觀測噪聲,系統(tǒng)噪聲修正如下:

    (26)

    (27)

    式中,LQ為移動窗口的大小。

    4 仿真實(shí)驗(yàn)

    為有效驗(yàn)證本文對準(zhǔn)方法,在上述條件下,設(shè)置4組實(shí)驗(yàn)分別為:

    實(shí)驗(yàn)1:θ=γ=5°,ψ=40°;

    實(shí)驗(yàn)2:θ=γ=10°,ψ=40°;

    實(shí)驗(yàn)3:θ=γ=20°,ψ=40°;

    實(shí)驗(yàn)4:θ=γ=30°,ψ=40°。

    仿真時(shí)間設(shè)置400s,前120s為粗對準(zhǔn)過程,根據(jù)粗對準(zhǔn)過程的結(jié)果,完成精對準(zhǔn)過程中卡爾曼濾波器的初始化,120s之后切換為精對準(zhǔn)過程。

    上述實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)微慣組靜止時(shí),基于加速度計(jì)解算的水平姿態(tài)角,由于受到加速度計(jì)誤差的影響,水平姿態(tài)角誤差較大,且波動幅度變化劇烈。為便于合理掌握精對準(zhǔn)過程中量測噪聲統(tǒng)計(jì)特性,將粗對準(zhǔn)過程中所測量的姿態(tài)角數(shù)據(jù)序列的平均值視為姿態(tài)角真實(shí)值,并轉(zhuǎn)換為對應(yīng)四元數(shù)序列,將對應(yīng)四元數(shù)誤差的方差視為量測噪聲統(tǒng)計(jì)特性。

    從4組實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論是:

    1)采用改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波方式能有效降低對準(zhǔn)的姿態(tài)誤差,俯仰角誤差從20′基本降到5′之內(nèi),航向角誤差從60′基本降到20′之內(nèi);

    2)雖然采用濾波算法能有效降低橫滾角誤差,但是,針對不同橫滾角狀態(tài),其濾波效果不如俯仰角誤差及航向角誤差,且隨著水平姿態(tài)角的增大,對應(yīng)的橫滾角對準(zhǔn)誤差均值逐漸增大,其誤差波動范圍也有增大的趨勢;

    3)為了能得到較好的初始對準(zhǔn)結(jié)果,應(yīng)當(dāng)盡量保證載體處于小角度的水平狀態(tài)。

    圖2 俯仰角誤差

    圖3 橫滾角誤差

    圖4 航向角誤差

    圖5 精對準(zhǔn)過程的誤差均值

    圖6 精對準(zhǔn)過程的誤差標(biāo)準(zhǔn)差

    5 結(jié)論

    當(dāng)載體處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí),采用GPS輔助微慣組進(jìn)行初始對準(zhǔn),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明,保持姿態(tài)處于水平狀態(tài)(小于5°)時(shí),采用本文方法可以較高精度地完成微慣組的初始對準(zhǔn)。

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