[发明专利]一种惯性传感器网络节点装置及其信息融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种惯性传感器网络节点装置及其信息融合方法，属于惯性导航定位技术领域。

背景技术

采用分布式惯性传感器网络的导航系统是一种新的导航系统设计理念，它是在近年来新一代的低成本、小体积、轻质量的导航传感器，如MEMS（微机电系统）惯性传感器、MSIS（微小型固态惯性传感器）、光纤陀螺、光纤加速度计等，以及高速大容量的嵌入式微处理器和分布式模块化电子设备的基础上发展起来的新技术。分布式惯性传感器网络的导航系统可以为运动载体（如飞机、舰船、航天器等）提供惯性数据和其它测量信息，通过导航算法和信息融合算法，实现导航定位、姿态确定、运动控制、惯性对准等诸多功能。

基于分布式传感器网络的导航系统，是将具有相同或不同性能、功能的多个传感器网络节点系统分布式的配置在载体的不同空间位置，各传感器网络节点用来测量载体的局部导航信息，由惯性传感器组件和微处理器模块组成，所有传感器网络节点共同构成完全的分布式导航网络结构。将惯性传感器网络节点系统配置在载体的多个位置，不仅能够为载体的导航提供冗余的分布式测量信息，而且为载体的电子设备如雷达跟踪、装备载荷等，提供局部的量测系统，同时还能提供用于载体电子设备局部运动补偿的惯性状态信息。基于传感器网络的导航系统，通过重构和共享有限的计算资源，不仅可以提高故障容错水平，并且能动态的配置传感器网络系统功能。

由于低成本、小体积、轻质量的惯性传感器及其组合的精度和可靠性偏低，如何在充分发挥新一代惯性传感器优点的同时，提高系统精度及可靠性，并使系统具有较好的容错能力，成为国内外研究的热点问题。目前的研究表明，采用传感器冗余技术可以提高测量精度和可靠性。将多个单独的惯性传感器组成阵列，构成冗余传感器系统，并通过多传感器信息融合技术，可以有效的实现优于单个传感器的性能的目的。如目前美国的JPL实验室提出了“虚拟陀螺技术”，用N个独立的MEMS陀螺测量同一个角速度来提高测量精度。我国西北工业大学、浙江大学等研究人员也对虚拟陀螺开展了研究。

目前，针对惯性冗余传感器系统，国内外对于冗余配置方案、冗余传感器系统可靠性、故障诊断与容错控制等开展可研究，并提出了一些有效的冗余配置构型。但目前的方案通常是针对同类传感器开展研究和设计的，一般假设传感器具有性同的误差特性，所采用的信息融合方法基本上最小二乘法，或是对最小二乘法的改进方法，如加权最小二乘法等。然而，对于不同类型的惯性传感器、以及相同类型传感器具有不同的误差特性等，还没有有效的基于多传感器冗余配置的最优惯性网络节点装置，还没有有效的最优信息融合处理方法。

发明内容

本发明为了克服现有惯性冗余装置在最优性能上的不足，提出了一种惯性传感器网络节点装置及信息融合方法，针对分布式惯性网络导航系统。

本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：

一种惯性传感器网络节点装置，包括由惯性传感器阵列构成的斜装冗余惯性测量单元和基于数字信号处理微处理器的最优信息融合系统，其中惯性传感器阵列包括m个陀螺，m为自然数，n个加速度计，n为自然数；基于数字信号处理微处理器的最优信息融合系统包括数据采集单元、基于虚拟传感器的降阶处理单元、系统模型及测量模型构建单元、基于线性变换的标准型构建单元、最优滤波器单元和惯性传感网络节点最优输出单元，惯性传感器阵列中的m个陀螺，m为自然数，n个加速度计，n为自然数，分别与基于数字信号处理微处理器的最优信息融合系统中的数据采集单元连接，基于虚拟传感器的降阶处理单元、系统模型及测量模型构建单元和基于线性变换的标准型构建单元顺序连接，基于虚拟传感器的降阶处理单元和最优滤波器单元分别与数据采集单元连接，最优滤波器单元与惯性传感网络节点最优输出单元连接。

一种惯性传感器网络节点装置的信息融合方法，包括如下步骤：

（1）将数据采集单元获得的所有惯性测量信息，传输至基于虚拟传感器的降阶处理单元中，首先对各个传感器的误差特性进行分析，然后将具有相同误差特性的同类惯性传感器的测量信息组成子集，根据各个子集中惯性传感器的安装矩阵，进行降阶处理，构建降阶的等价观测量；

（2）将步骤（1）得到的等价观测量在系统模型及测量模型构建单元中，构建降阶的等价误差模型，并进一步构建降阶的等价量测模型；在基于线性变换的标准型构建单元中，根据降阶处理的各个传感器子集的等价安装矩阵，采用基于零空间的线性变换方法，将系统模型及测量模型，转化为标准卡尔曼滤波的状态方程和观测方程；