[发明专利]一种基于扩展卡尔曼滤波的仿生偏振传感器多源误差标定方法

权利要求书

1.一种基于扩展卡尔曼滤波的仿生偏振传感器多源误差标定方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)仿生偏振传感器多源误差分析；

(2)建立以包括安装误差、比例因子的多源误差和偏振方位角为系统状态量的仿生偏振导航系统状态模型；

(3)选择含多源误差的偏振传感器输出值，即光强测量值，作为量测建立仿生偏振导航系统量测模型；

(4)基于步骤(1)-步骤(3)，搭建偏振光测试实验环境，采集偏振传感器测量数据；

(5)设计扩展卡尔曼滤波器，估计安装误差、比例因子和偏振方位角；

(6)根据安装误差、尺度因子和偏振方位角估计值补偿仿生偏振传感器实际测量值；

其中，所述步骤(1)仿生偏振传感器多源误差分析包括：

在仿生偏振传感器实际应用中，传感器实际输出数据精度受多源误差制约，主要包括三类，偏振传感器安装误差、测量噪声和多通道光电二级管传输响应系数即比例因子；

偏振传感器安装误差主要由偏振片和光电二极管安装不精确导致；理论上，偏振传感器中偏振片在极化方向上是相互垂直安装，它的输出信号与偏振片在极化方向上安装是否垂直有关；光电二极管对光信号转换成电信号易受到它是否安装在同一水平面上影响；

偏振片和光电二极管对偏振传感器采集的光信号响应存在差异，光电二极管把光信号转换为电信号后存在加性漂移误差；经过放大电路后，存在电压幅值乘性误差；该类误差统称为多通道光电二级管传输响应系数即比例因子；

所述步骤(2)选择包括安装误差、比例因子的多源误差和偏振方位角为系统状态变量建立仿生偏振导航系统状态模型；根据偏振传感器对立通道信号处理方法，选取9个状态量作为标定参数，考虑偏振传感器待估计的参数为：

X＝[ε₁ ε₂ ε₃ ε₄ ε₅ K₁ K₂ K₃ φ]^T

其中ε_i,i＝1,2,…5是3组仿生传感器偏振片的安装误差角，K₁～K₃是3组仿生传感器比例因子，φ是偏振传感器偏振方位角；

建立仿生偏振导航系统状态方程为：

X_k＝f(X_k-1)+W_k-1

其中，f(X_k-1)＝[ε_1,k-1 ε_2,k-1 ε_3,k-1 ε_4,k-1 ε_5,k-1 K_1,k-1 K_2,k-1 K_3,k-1 φ_k-1+ψ_k-1]^T，ψ_k-1是数据采集中每次转台旋转的角度；W_k-1是系统噪声，为高斯白噪声，W_k-1的协方差阵为Q_k-1；k-1表示第k-1时刻；

所述步骤(3)选择含多源误差的偏振传感器输出值，即光强测量值；作为量测建立仿生偏振导航系统量测模型；

根据偏振传感器对立通道信号处理方法；仿生偏振导航系统量测方程为：

Y_k＝h(X_k)+V_k

其中，

其中，d是大气偏振度；V_k是测量噪声，噪声为高斯白噪声，V_k的协方差阵为R_k；

所述步骤(4)的搭建偏振光测试实验环境，采集偏振传感器测量数据；

根据实验测量要求，选择标准偏振光源作为光源，将待测量的仿生偏振导航传感器固定在齿分割台的转台上；转盘匀速旋转，每次旋转度数为ψ_k度，每个测量周期内实验转台旋转度数不少于360°，在旋转过程中对偏振传感器对立通道的输出测量值进行等间隔采样，作为仿生偏振传感器输出值记录；

所述步骤(5)的设计扩展卡尔曼滤波器，估计安装误差，比例因子和偏振方位角：

(1)时间更新；

①设定初始化状态量和状态量的协方差矩阵P_0|0；

②计算一步预测，其中为一步预测的状态，为上一时刻估计的状态；

③计算状态转移矩阵Φ_k-1，

④计算预测协方差P_k|k-1，P_k-1|k-1为上一时刻估计状态的协方差矩阵；

(2)量测更新

①计算量测转移矩阵H_k，

②计算滤波增益矩阵Μ_k，

③状态估计值

④更新状态量的协方差矩阵P_k，P_k＝(I₉-Μ_kH_k)P_k|k-1，I₉为9维的单位矩阵；

所述步骤(6)的根据安装误差、尺度因子和偏振方位角估计值补偿仿生偏振传感器实际测量值；

具体的，传感器为六通道传感器，镜头分别安装角度为0，2π/3，4π/3，偏振传感器接收到部分偏振光总光强为I，偏振度为d，线性偏振光的E-矢量方向与参考坐标方向的夹角为φ；由马吕斯定律得，通过光电转换器转换输出电信号P₁,P₂,P₃：

引入去对数变换：

可得：

偏振度d和偏振方位角φ为：

上述步骤(1)-步骤(5)计算出安装误差和尺度因子估计值代入仿生偏振传感器量测模型中得到补偿后的量测值然后计算出仿生偏振传感器偏振角φ；

考虑安装误差和尺度因子得到补偿后的量测值为：

然后补偿后的量测值代入偏振方位角φ求解公式，求出补偿后的偏振方位角φ；