[发明专利]一体化无陀螺捷联惯导系统与GPS系统组合导航方法

权利要求书

1.一体化无陀螺捷联惯导系统与GPS系统组合导航方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1)，将六维加速度传感器引入捷联惯导系统中充当惯性敏感元件，所述六维加速度传感器采用8-UPS型并联式六维加速度传感器,根据六维加速度传感器输出的六维加速度进行相应的捷联解算，获得载体的导航位置、速度和姿态参数,详细步骤为:

步骤1.1)，获取六维加速度传感器输出的以下参数：外壳{S}相对于相对惯性系{O}的线加速度^Oa_S、角加速度^Oα_S、角速度^Oω_S、^Oω_S在外壳系{S}中的投影^S(^Oω_S)以及姿态矩阵

步骤1.2)，根据以下公式将步骤1.1)中得到的参数转换为以载体系{B}为运动主体的参量：

aIN=aIB=ROI(aOS-αOS×RSOrBS-ωOS×(ωOS×RSOrBS))]]>

^B(^Iω_B)＝^B(^Oω_B)＝^S(^Oω_S)

式中，^Ia_N，^Ia_B分别表示导航系{N}和载体系{B}相对于绝对惯性系{I}的加速度，为绝对惯性系{I}和相对惯性系{O}之间的方位矩阵，^Br_S为传感器的安装位置矢量，^B(^Iω_B)表示载体系{B}相对于绝对惯性系{I}的角速度在载体系{B}中的投影，^B(^Oω_B)表示载体系{B}相对于相对惯性系{O}的角速度在载体系{B}中的投影；

步骤1.3)，根据以下公式推导捷联惯导系统的惯导基本方程，并根据步骤1.2)中得到的各项参数值求解载体的导航加速度：

RIN=RENRIE]]>

V·N=RINaIB-(2RINωIE+RENωEN)×VN-RINωIE×(RINωIE×RENLEN)]]>

式中，为导航系{N}相对于绝对惯性系{I}的方位矩阵，为导航的位置矩阵，为地球的自转矩阵，^NV为导航速度，^Iω_E为地球的自转角速度，^Eω_N为载体的位置角速率，^EL_N为地球系{E}到导航系{N}的位置矢量；

步骤1.4)，利用步骤1.3)中得到的载体导航加速度，通过数值积分运算分别求解出载体的导航速度和位置；

步骤1.5)，根据以下导航的姿态方程求解出姿态矩阵的各元素值：

RBN=RENRIEROIRBO]]>

式中，为载体的姿态矩阵；

步骤1.6)，求解姿态矩阵表达式，并将姿态矩阵表达式和步骤1.5)中的元素值相互对应，解算出载体的导航姿态角；

步骤2)，采用GPS系统对载体的运动进行跟踪，获取载体的位置、速度和姿态导航信息；

步骤3)，将步骤1)和步骤2)分别获取的导航参数值对应相减后得到的差值输入组合导航滤波器；

步骤4)，组合导航滤波器对输入的差值进行相应的滤波处理，所述组合导航滤波器采用卡尔曼滤波器,得到捷联惯导系统导航参数的最优误差,所述滤波处理的详细步骤如下：

步骤4.1)，建立捷联惯导系统的误差模型，推导导航位置、速度和姿态的误差微分方程，其中，位置误差方程为：

δλ·=secφR+hδVE+VEtanφsecφR+hδφ-VEsecφ(R+h)2δhδφ·=1R+hδVN-VN(R+h)2δhδh·=δVU]]>

式中，λ，φ，h为载体所处地球表面的经度、纬度、高度，V_E，V_N，V_U为载体沿东、北、天向的速度，R为地球半径；

速度误差方程为：

δV·N=RINδaIB+RINβ×aIB-(2RINωIE+RENωEN)×δVN-(2δN(ωIE)+δN(ωEN))×VN]]>

式中，β为实际导航系{N}偏离地理坐标系{G}的误差角矢量；

姿态误差方程为：

ϵ·=-RBNδB(ωIB)+δN(ωIN)+ϵ×N(ωIN)]]>

式中，ε为姿态误差角矢量，^N(^Iω_N)为导航系{N}相对于绝对惯性系{I}的角速率在导航系{N}中的投影；

步骤4.2)，选取捷联惯导系统与GPS系统组合导航系统的状态变量X为9维、状态噪声变量W为6维、量测变量Z为9维、量测噪声变量V为9维，具体参量如下：

W＝[δ^Ia_Bx δ^Ia_By δ^Ia_Bz δ^S(^Oω_Sx) δ^S(^Oω_Sy) δ^S(^Oω_Sz)]^T

式中，θ，γ，分别为载体的俯仰角、横滚角和航向角，^Ia_Bx、^Ia_By、^Ia_Bz分别为^Ia_B在载体系三个坐标轴方向的加速度，^S(^Oω_Sx)、^S(^Oω_Sy)、^S(^Oω_Sz)分别为^S(^Oω_S)在外壳系三个坐标轴方向的角速度，N_E，N_N，N_U分别为GPS测量得到的载体的位置沿东、北、天方向的距离误差，^NV_EG、^NV_NG、^NV_UG分别为GPS测量得到的载体沿东、北、天方向的速度，θ_G、γ_G、分别为GPS测量出的载体的俯仰角、横滚角和航向角；

步骤4.3)，建立捷联惯导系统与GPS系统组成的组合导航系统的状态空间模型和量测空间模型，根据步骤4.1)中的误差方程和步骤4.2)中的状态变量，分别求解模型中的状态矩阵、系统噪声矩阵、量测矩阵和量测噪声矩阵，得到组合导航系统的状态方程和量测方程；

步骤4.4)，对步骤4.3)中的状态方程和量测方程进行离散化处理，得到组合导航系统的时间更新方程和量测更新方程；

步骤4.5)，将输入的差值代入到步骤4.4)的更新方程中，迭代求解出组合导航系统的最优估计，并输出；

步骤5)，将步骤1)得到的各导航参数值与步骤4)得到的最优误差对应相减，得到载体此时的最优位置、速度和姿态，并输出。