[发明专利]一种适用于微惯性与全球定位组合导航系统的分布式滤波装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种滤波装置，更特别地说，是指一种适用于微惯性与全球定位组合 导航系统(MIMU/GPS)的分布式滤波装置。

背景技术

微惯性测量系统(MIMU)是由微机械陀螺、微机械加速度计和集成电路组成的 惯性导航系统，具有完全自主性、不受外界干扰、短期精度高及数据更新快的优点， 且成本低、尺寸小、重量轻、功耗低。不足之处在于精度低、系统误差随时间积累， 难以胜任长时间导航任务。

全球定位系统(GPS)是一种卫星导航系统，具有定位精度高、长期稳定性的优 点。不足之处在于自主性差、信号易失锁、采样率偏低，无法应用在高动态、高干扰 环境中。

MIMU/GPS组合导航系统将MIMU与GPS组合，利用GPS的长期稳定性和 高精度弥补MIMU误差随时间积累的缺点，利用MIMU的短期高精度弥补GPS系 统易受干扰、信号易失锁的缺点。其实质是将MIMU的速度误差、姿态误差、位置 误差和器件误差作为状态量，将GPS提供的速度作为观测量，通过信息融合技术估 计出MIMU的各种误差，然后进行反馈校正。

在MIMU/GPS组合导航系统中，常采用的信息融合技术为卡尔曼滤波。卡尔 曼滤波技术分为集中式(centralized)和分散式(decentralized)两类。集中式卡 尔曼滤波将各子系统的观测数据送至信息融合中心进行集中处理，理论上讲，该方法 可以得到严格的最优状态估计，缺点是对处理器的要求高、数据量大、实时计算和控 制困难、可靠性较低、容错性差；当滤波维数较大时，在实际应用中难以实现。在分 散式卡尔曼滤波中，各局部滤波器利用相应子系统的观测值，得到局部状态最优估计， 而后备局部估计送至融合中心，融合中心将局部估计融合成全局估计。分散式卡尔曼 滤波由于采用了多处理器并行处理的分层结构方式，因此计算量小、可靠性高、容错 性好，也便于实现系统多层次故障检测与诊断。通过信息分配原理，将整个系统中的 状态信息分配到多个局部卡尔曼滤波器中，通过局部滤波器和主滤波器的逐步滤波， 形成了联邦卡尔曼滤波。联邦卡尔曼滤波使得系统在降低运算量和提高容错能力的同 时，滤波器的设计更为灵活，同时联邦卡尔曼滤波的滤波结果在理论上和集中式卡尔 曼滤波等价。然而联邦卡尔曼滤波中信息分配因子的确定是一个难点，如果分配不当， 则会影响滤波结果。

前述滤波器的设计往往是基于一个参数固定的系统模型，但由于运动载体机动、 外部扰动以及环境条件的变化，系统模型参数会随之变化，这时具有固定模型的常规 滤波器难以跟随参数的实际变化，使得滤波性能下降，针对此问题出现了多模型 (Multiple Model，MM)估计器。MM方法选择或设计一个模型集来描述系统可 能的行为模式，系统的总体估计是多个并行运行的卡尔曼滤波器估计的联合，其中每 个滤波器与特定的系统模式相匹配。在现有实际可行的MM方法中，交互式多模型 (Interactive Multiple Model，IMM)方法被认为是迄今为止最有效的多模型方法 之一，其性能和计算量比达到了最优。但是MM方法要求多个模型并行运行，计算 量较大，在低成本组合导航系统中，受硬件处理能力的限制，使得MM方法的应用 受阻。

另外，微机械陀螺和微机械加速度计的精度较低，用高阶卡尔曼滤波器进行较精 确的建模会产生较大的模型误差，同时，模型阶数的增加导致计算量呈三次方上升， 限制了工程应用。

发明内容

本发明针对低成本MIMU/GPS组合导航系统提出了一种分布式滤波的装置， 该滤波装置能够减小系统的计算量，以及高容错能力，同时通过实时估计陀螺漂移并 进行补偿，提高了MIMU/GPS组合导航系统输出信息的精度。