[发明专利]一种消除单点GPS高次位置误差的双频组合滤波器及滤波方法有效

专利信息
申请号: 201610437892.0 申请日: 2016-06-17
公开(公告)号: CN106017474B 公开(公告)日: 2018-02-27
发明(设计)人: 朱庄生;李驰;张雨龙;郭一阳;叶文 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G01C21/20 分类号: G01C21/20;G01C21/16;G01S19/47;G06K9/62
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司11251 代理人: 成金玉,卢纪
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 消除 单点 gps 位置 误差 双频 组合 滤波器 滤波 方法
【权利要求书】:

1.一种消除单点GPS高次位置误差的双频组合滤波器,其特征在于:基于最小二乘支持向量机LSSVM,采用高频滤波和低频滤波结合的双频组合滤波实现;所述双频组合滤波器包括:输入部分、高频组合部分、低频组合部分和输出部分;输入部分包括捷联惯性测量单元SIMU、GPS模块;高频组合部分包含捷联解算A模块和卡尔曼滤波器KF;低频组合部分包括捷联解算B模块和LSSVM滤波器;输出部分包括运动补偿单元;

输入部分中,捷联惯性测量单元SIMU固定在遥感载荷的中心位置附近,将敏感到的加速度和角速度原始测量数据经过初始校准模块的初始校准后打包发送给捷联解算A模块和捷联解算B模块;GPS接收模块通过安装在遥感载荷上的GPS天线获取定位信息;定位信息包括位置和速度信息;

高频组合部分中,捷联解算A模块将SIMU发送来的加速度和角速度原始测量数据通过坐标转换和积分解算出当前时刻导航输出的位置和姿态信息,卡尔曼滤波器KF利用GPS模块的定位信息和捷联解算A模块当前时刻导航输出的位置和速度信息之差作为观测量进行组合,并将最优估计量反馈校正给捷联解算A模块,从而进行最优估计;同时捷联解算A模块将当前时刻的位置信息送往LSSVM滤波器和捷联解算B模块;

低频组合中,捷联解算B模块将SIMU发送来的加速度和角速度原始测量数据通过坐标转换和积分解算出当前时刻导航输出的位置和姿态信息,当前时刻的位置信息送往LSSVM滤波器;LSSVM滤波器采用捷联解算A模块的位置信息和捷联解算B模块的位置信息实时更新训练集,训练集通过LSSVM算法学习得出训练模型,预测下一时刻的位置信息,循环迭代,得到位置信息的预测结果,该预测结果即是在线消除了高次位置误差后的位置信息;同时为了抑制捷联解算B模块的位置累积误差,避免捷联解算B模块的累积位置误差进入运动补偿单元而降低成像分辨率,每隔时间T便通过LSSVM的预测位置信息对捷联解算B模块的位置信息进行在线校正,避免捷联解算B模块累积位置误差,并通过捷联解算A模块向捷联解算B模块传递姿态和速度校正信息;

输出部分,将低频组合部分中的消除了高次位置误差后的位置信息发送给运动补偿单元,运动补偿单元对遥感载荷进行高分辨率实时成像,从而消除单点GPS高次位置误差。

2.根据权利要求1所述的一种消除单点GPS高次位置误差的双频组合滤波器,其特征在于:所述LSSVM实现如下:

(1)接收捷联解算A模块和捷联解算B模块同时传过来的位置信息,读取为当前i时刻的训练样本集;

(2)判断训练样本集的数据是否出现异常,即保证数据中不含有野值误差,出现异常跳过该数据;若没有数据输入,则终止;若数据正常,则对训练样本集的数值进行归一化处理,并初始化LSSVM;

(3)对训练集进行训练,得到训练模型;

(4)通过得到的训练模型来预测下一i+1时刻SIMU的位置输出;

(5)判断当前滤波周期Tk是否结束,若没有结束则更新训练集,滑动窗口向下一个时刻移动,窗口长度保持2n;若当前滤波周期结束,则用LSSVM预测的下一时刻的位置信息来校准SIMU的位置输出;然后用新的数据,更新训练模型,循环迭代,得到位置信息的预测结果。

3.根据权利要求1或2所述的一种消除单点GPS高次位置误差的双频组合滤波器,其特征在于:所述输入部分还包括野值检测模块,GPS接收模块通过安装在遥感载荷上的GPS天线获取定位信息,经过野值检测模块剔除GPS异常值。

4.根据权利要求1或2所述的一种消除单点GPS高次位置误差的双频组合滤波器,其特征在于:所述输入部分还包括初始校准模块,将捷联惯性测量单元SIMU敏感到的加速度和角速度原始测量数据经过初始校准模块的初始校准后打包发送给捷联解算A模块和捷联解算B模块。

5.根据权利要求1或2所述的一种消除单点GPS高次位置误差的双频组合滤波器,其特征在于:所述GPS模块、捷联解算A模块、卡尔曼滤波器KF、捷联解算B模块、LSSVM滤波器和运动补偿单元均运行于导航计算机中。

6.根据权利要求1或2所述的一种消除单点GPS高次位置误差的双频组合滤波器,其特征在于:所述卡尔曼滤波器KF利用GPS模块的定位信息和捷联解算A模块当前时刻导航输出的位置和速度信息之差作为观测量进行组合,并将最优估计量反馈校正给捷联解算A模块,从而进行最优估计。

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