[发明专利]基于双目标函数粒子群优化的磁力计校正方法

说明书

本发明涉及一种基于双目标函数粒子群优化的磁力计校正方法，属于传感器标定领域。包括分析磁力计各种误差建立磁力计误差模型；建立粒子群优化算法中的双目标函数；根据基于冯诺依曼拓扑结构的粒子群优化算法求取磁力计误差参数。本发明解决了传统粒子群算法用于磁力计校正时因缺少对三轴磁场分量约束造成的正确率较低的问题；本发明采用冯诺依曼拓扑结构，有效的改善粒子容易陷入局部最优造成参数无法估计的情况，增强了算法的全局搜索能力；本发明不需要大量数据、良好的初值的条件以及噪声分布，操作简单，经过仿真实验证明，校正参数正确率能达到95％以上，并且在陀螺仪有较大误差的情况下保证算法简单，具有较高的工程实用性，应用前景广阔。

技术领域

本发明涉及一种基于双目标函数粒子群优化的磁力计校正方法，属于传感器标定领域。

背景技术

磁力计能够依据地球固有的地磁场信息，测量地磁场三轴上的磁场分量，从而计算得到总的地磁场强度和航向角信息，因此被广泛应用在航姿参考系统中。但是磁力计在制造过程中有难以忽视自身误差，且极易受到周围软硬磁铁的影响，这些因素将影响磁力计的测量精度航向角的推算精度，导致磁力计使用前必须要进行补偿校正。

针对磁力计补偿校正问题，目前常采用的算法有椭球拟合法和极大似然估计法。如文献(刘宇,陈永炜,路永乐,丁其星,李瑶.基于最小二乘法的磁力计误差补偿与校准[J].导航定位与授时,2018,5(01):17-21.)介绍一种旋转方式为“8”字，算法为最小二乘法的磁力计零偏实时估计法，，为了简化操作，文献(Yang D,You Z,Li B,et al.CompleteTri-Axis Magnetometer Calibration with a Gyro Auxiliary[J].Sensors,2017,17(6):1223.)提出了一种六位置磁力计标定法，将磁力计放在六面体中绕每个轴各旋转一周即可实现校正，文中还对各种校正误差进行数据分析验证算法的有效性，此种算法不仅操作简单而且校正后的航向角误差稳定在0.5°以内。文献(Kok M,T B.Magnetometercalibration using inertial sensors[J].IEEE Sensors Journal,2016,16(14):5679-5689.)利用惯性器件辅助磁力计校正同时还能估计安装时磁力计坐标轴与惯性元件不重合的安装误差，对比他于2012年和2014年发表的两篇同样算法的文章，最新的研究同样使用两步校正，通过椭球拟合法获取迭代的初值，并在迭代中加入了EKF滤波算法估计优化函数所需要的量测量和方差阵，再进行极大似然估计的迭代，补偿后的磁力计解算航向角最大误差为2.48°。上述这些算法具有操作复杂、采样点多和初值要求高的确定，针对这些问题，文献(Wu Z,Wu Y,Hu X,et al.Calibration of three-axis strapdownmagnetometers using particle swarm optimization algorithm[C]//Robotic andSensors Environments(ROSE),2011IEEE International Symposium on.IEEE,2011:160-165.)提出了将粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)应用到磁力计校正中，该算法通过选取合适的目标函数解决寻找全局最优的问题。文献(Wu Z,Wu Y,Hu X,etal.Calibration of three-axis magnetometer using stretching particle swarmoptimization algorithm[J].IEEE Transactions on Instrumentation andMeasurement,2013,62(2):281-292.)针对粒子容易陷入局部最优问题提出了增强型粒子群优化算法SPSO(Stretching Particle Swarm Optimization)，增强算法的鲁棒性，但是采样点较多而且计算量大。目前粒子群算法用于磁力计校正多数选取约束磁场总量的目标函数，忽视了对三轴磁场分量的约束，造成误差参数估计错误的问题。

发明内容