[发明专利]一种基于R-T-S平滑的POS系统双捷联解算后处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种提高POS系统输出精度的事后处理方法，该方法利用R-T-S平滑方法修正Kalman滤波参数，提高了各GPS采样点的POS输出精度，在此基础上，利用双向捷联解算，提高滤波区间内的POS输出精度。

背景技术

位置姿态系统（Position&Orientation System,POS）为遥感载荷提供高精度的位置、速度、姿态信息以进行运动误差补偿。POS通常由惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）、全球卫星定位系统（Global Position System,GPS）组成，其本质上是一种基于SINS(Strapdown Inertial Navigation System)和GPS（Global Positioning System）的组合导航系统，利用GPS长期定位精度高及SINS短期定位定向精度高而实现的互补运动信息测量系统。提高POS系统输出精度对载荷运动误差补偿具有重要意义。

通常采用Kalman滤波技术实现SINS/GPS组合运动测量。Kalman滤波对误差参数的估计精度取决于系统误差的可观测度，而系统误差的可观测度取决于载体的机动形式。载机在整个飞行作业过程中经历了静止、起飞、前“S”机动及匀速平飞，后“S”机动、下降及降落后静止等阶段，因此在整个飞行作业中，时间越靠后，机动越充分，系统误差可观测度越好，POS系统误差估计精度越高。因此如果能利用所有机动数据对某一时刻的误差参数进行估计，必然能提高该时刻系统误差的可观测度，从而提高POS系统输出精度。

R-T-S平滑方法在Kalman滤波的基础上，进行反向平滑，对每一GPS采样点的误差估计均利用到了所有量测数据，因此能使得在一次作业过程中，每个GPS采样点处的误差状态可观测度均达到最高，从而实现GPS采样点处系统误差的最精确估计。当前事后处理方法为利用R-T-S平滑方法获取GPS采样点处得POS输出，对于两相邻GPS采样点内以正向捷联解算作为POS输出。该方法存在以下不足：其只能实现GPS采样点处的最优估计，而对于GPS采样点区间内没有GPS量测信息时，采用捷联解算的方法计算系统输出。捷联解算误差主要由惯性器件误差引起，随计算时间迅速变大。

发明内容

本发明的技术解决的问题是：针对Kalman滤波在系统误差状态可观测度不高时对误差参数估计精度低的问题，采用R-T-S平滑方法，利用整个飞行作业的所有观测数据提高系统误差状态的可观测度，获取GPS采样点处的最优估计。针对滤波区间内采用单向捷联解算，其误差随时间迅速增大的问题，提出了在滤波区间内采用双向捷联解算代替单向捷联解算的方法，以降低POS系统在滤波区间内的输出误差。

本发明的技术解决方案为：一种基于R-T-S平滑的POS系统双捷联解算后处理方法，包括下列步骤：

（1）采集飞行试验或车载试验过程中POS系统输出的惯性测量数据及GPS基站数据及GPS流动站数据；

（2）对步骤（1）中获取的惯性测量数据进行温度误差补偿，补偿后的惯性数据包括三轴陀螺仪数据和三轴加速度计数据x,y,z轴的陀螺仪数据分别为x,y,z轴的加速度计数据分别为对步骤（1）中获取的GPS数据进行载波相位差分处理，处理后其位置包括纬度L_gps，经度λ_gps及高度H_gps，速度包括东向速度V_Egps，北向速度V_Ngps和天向速度V_Ugps；

（3）利用步骤（2）补偿后的惯性数据及载波相位差分GPS数据进行捷联解算及Kalman滤波，记录每个GPS采样点的捷联解算输出和Kalman滤波参数，捷联解算输出包括位置、速度、姿态，其中位置包括纬度L_i，经度λ_i及高度H_i，速度包括东向速度V_Ei，北向速度V_Ni，天向速度V_Ui,姿态包括航向角ψ_i，俯仰角θ_i，滚动角γ_i；Kalman滤波参数包括离散化状态转移矩阵预测协方差矩阵状态预测值协方差矩阵状态估计值其中，带有下标kf的参数是由Kalman滤波计算估计得到的结果，带有上标’-‘和’+’的参数分别为预测结果和估计结果，k和k-1分别表示第k和第k-1个GPS采样点；