[发明专利]基于状态向量相关的多传感器组合导航滤波方法

说明书

本发明公开了一种基于状态向量相关的多传感器组合导航滤波方法。该方法根据组合导航系统滤波方程中当前时刻状态向量与以前时刻状态向量相关性逐渐减弱的特点，建立了基于当前时刻与上一时刻系统状态的常规状态方程，及建立基于当前时刻的量测方程；对常规状态方程进行相应的线性变换、正交变换，以对相同导航参数进行消噪处理，进而得到新的滤波模型的状态方程；基于子导航传感器的量测信息及经典卡尔曼滤波方法，建立基于状态向量相关的多传感器组合导航滤波方程。本发明同时采用降阶方法，计算量适中，可明显提高组合导航系统的精度。

技术领域

本发明涉及一种基于状态向量相关的多传感器组合导航滤波方法，属于信息融合领域，特别适用于组合导航领域。

背景技术

目前，用于导航的信息源越来越多，相应地导航系统的种类也在不断增加。组合导航中，除了传统的惯性导航系统，子传感器的数量和种类越来越多，比如无线电导航、GPS、北斗、Doppler声纳、天文导航、测深测潜仪、气压高度表、雷达等传感器，组合导航系统需要将它们传送来的信息综合处理。

常用的组合导航信息处理方法有两种基本结构：集中式融合及分布式融合，并且这两种方法是最优的。而导航信息融合的目的是提高系统精度及提高可靠性，为了提高系统的滤波精度，有多种方法得到研究，如航空组合导航系统滤波模型中状态方程常用18阶来表达，对系统的状态向量进行扩充以涵盖尽可能多的系统误差可提高系统滤波精度，但随着状态向量维数的增加计算量将快速增加；再如自适应滤波方法，以降低系统模型误差或量测误差不匹配而带来的影响，然而调整策略应随系统误差的改变等而作相应调整，因此也给实际应用带来不便；还如非线性滤波，常用的有UKF、粒子滤波等，虽说可以有效提高系统的滤波精度，但计算量巨大，实时性得不到保证。

为次，综合考虑系统的滤波精度及保证系统的实时性，亟需一种更为有效的滤波方法。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于状态向量相关的多传感器组合导航滤波方法，以获得一种滤波精度高、实时性得以保证的多传感器组合导航滤波方法。

本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：

本发明基于状态向量相关的多传感器组合导航滤波方法，包括以下步骤：

(1)建立航空机载惯性导航系统导航误差状态的数学描述，对惯性导航系统SINS的误差状态向量X_s进行降阶处理，并建立其经典动态系统模型。

(2)结合步骤(1)，根据组合导航系统经典滤波方程中当前时刻状态向量与以前时刻经典状态向量相关性逐渐减弱的特点，建立了基于当前时刻与上一时刻系统状态的常规状态方程；

(3)据所采用的子导航传感器，建立导航坐标系下子导航传感器观测量与被估计的步骤(1)所述的经典状态向量中的纬度误差状态量、经度误差状态量、高度误差状态量、速度误差状态量以及姿态误差状态量之间的量测方程，包括Beidou/SINS量测方程、SST/SINS量测方程、气压高度表/SINS量测方程；

(4)结合步骤(2)，对常规状态方程进行相应的线性变换、正交变换，以对相同导航参数进行消噪处理，进而得到基于状态向量相关的多传感器组合导航滤波模型的状态方程；

(5)结合步骤(3)、步骤(4)，基于子导航传感器的量测信息及经典卡尔曼滤波方法，建立基于状态向量相关的多传感器组合导航滤波方法；

(6)结合步骤(5)，对滤波结果进行反正交变换、反线性变换，取出滤波结果中当前时刻的系统状态模型，并对系统状态进行相应的反馈校正。