[发明专利]一种基于鲁棒耗散滤波的组合导航方法

权利要求书

1.一种基于鲁棒耗散滤波的组合导航方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)将地理坐标系下的捷联惯性导航系统误差状态方程转化为仿射参数依赖模型描述；

(2)以捷联惯导输出的位置数据和GPS系统位置数据的差，捷联惯导输出的速度数据和GPS系统速度数据的差，以及捷联惯导输出的姿态数据和天文导航系统姿态数据的差，做为量测数据建立组合导航系统的量测方程；以捷联惯导系统、GPS、天文导航系统输出的速度、位置、姿态数据作为组合导航系统输入数据，GPS和天文导航系统数据作为量测数据建立系统量测方程；

(3)将地理坐标系捷联惯导误差状态方程、系统量测方程、系统保性能滤波器联立构成闭环系统，对系统的噪声输入通道矩阵进行加权处理；

(4)针对系统输出的精度要求设计系统鲁棒耗散滤波器，并LMI算法求解系统鲁棒耗散滤波器，完成组合导航；

所述步骤(1)中的捷联惯导地理坐标系误差状态方程的仿射参数依赖模型描述方法为：将时变的地理坐标系下捷联惯导误差状态方程中的参数变化作为系统的不确定性，并使用不确定系统的仿射参数依赖模型来描述地理坐标系下的捷联惯导误差状态方程，其中主要是确定载体位置、速度变化域，取其顶点并将其代入捷联惯导误差状态方程，得到仿射参数依赖模型描述的捷联惯导误差状态方程的顶点，进而得到仿射参数依赖模型描述的捷联惯导误差状态方程；

所述步骤(3)中的闭环系统的联立以及对噪声输入通道矩阵进行加权处理的方法如下：

(3.1)闭环系统状态方程

将地理坐标系捷联惯性导航系统误差状态方程、系统量测方程与系统鲁棒耗散滤波器联立构成滤波误差状态方程：

∑_e：e(k+1)＝(A-K·C)·e(k)+(B-K·D)·ω(k)

其中滤波误差状态e(k)＝x(k)-x_f(k)，B为组合导航系统的噪声增益阵，D为量测输出中噪声增益阵；

(3.2)闭环系统鲁棒耗散可调输出

为提高滤波器对捷联惯导导航误差的估计，将滤波器输出与捷联惯导导航误差之差作为闭环系统输出，并根据耗散性能指标对滤波高精度的要求，确定可调输出矩阵，得闭环系统的鲁棒耗散可调输出z(k)为：z(k)＝L·e(k)，

其中L为耗散性能的可调输出矩阵；

(3.3)噪声输入通道加权处理

滤波误差系统：Σo:e(k+1)=(A-K·C)·e(k)+(B-K·D)·ω(k)z(k)=L·e(k)]]>

为平衡对不同噪声输入通道进入的噪声的抑制效果，需预先对噪声输入矩阵做加权处理，即B＝B·W，D＝D·W，W为系统噪声输入通道重要性加权矩阵，根据对各通道噪声的干扰抑制需要确定各输入通道的重要性加权系数，W为对角阵，对角线相应元素为相应噪声输入通道的重要性加权系数；

所述步骤(4)中的鲁棒耗散滤波器的设计如下：

∑_f：x_f(k+1)＝A·x_f(k)+K·[y(k)-C·x_f(k)]

使得滤波器状态x_f尽可能逼近导航误差状态x，其中A为组合导航系统矩阵，C为观测矩阵，y(k)为量测输出，K为滤波器增益。

2.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒耗散滤波的组合导航方法，其特征在于：所述步骤(4)中LMI算法求解系统鲁棒耗散滤波器的方法如下：

(1)将问题采用一组线性矩阵不等式LMIS表示，并使用Matlab的线性矩阵不等式工具箱LMI Toolbox中lmivar、lmiterm函数求解；

(2)最后通过代数变换将所得LMI决策变量转化为系统的鲁棒耗散滤波器。