[发明专利]一种结合相关性和显著性检验的提高惯性制导精度的方法

权利要求书

1.一种结合相关性和显著性检验的提高惯性制导精度的方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、根据遥外测误差矩阵Y、环境函数矩阵C和制导工具误差系数X，建立制导工具误差模型；制导工具误差模型为线性关系；制导工具误差模型为：

Y＝CX

式中，Y为遥外测误差矩阵，y₁，y₂，……，y_n为按时间序列1×Δt、2×Δt、……，n×Δt给定的遥测值与外测值之差，其中Δt为采样时间；n为正整数，且n10000；

X为制导工具误差系数；x₁，x₂，……，x_m 为 与惯性器件相关的误差系数；m为正整数，且m＞20；

C为环境函数矩阵，C＝[C₁ C₂…C_m]；C₁，C₂，……，C_m为在1×Δt、2×Δt、……，n×Δt时刻制导工具误差系数 x₁，x₂，……，x_m对应遥外测观测量y₁，y₂，……，y_n的环境函数的值；

步骤二、确定环境函数矩阵C的全部基向量，并将全部基向量构成基矩阵D；环境函数矩阵C基向量的计算方法为：

计算矩阵C^TC的秩r_A；r_A＝rank(C^TC)；对r_A的值进行判断；当r_A＝m时，则环境函数矩阵C为列满秩，环境函数矩阵C所有的列向量均为基向量；当r_A＜m时，则环境函数矩阵C不为列满秩，从环境函数矩阵C中选择r_A个列向量作为基向量；

从环境函数矩阵C中选择r_A个列向量作为基向量的具体步骤包括：

S1、建立矩阵D＝C；设循环次数l为1；

S2、矩阵D的列向量数为p，p为正整数，且p＜m，矩阵D的p个列向量记为D₁，D₂，……，D_p；根据p个列向量建立p个矩阵，分别为：[D₂...D_p]^T[D₂...D_p]、……[D₁...D_i-1 D_i+1...D_p]^T[D₁...D_i-1 D_i+1...D_p]、……[D₁...D_p-1]^T[D₁...D_p-1]；式中，i＝2,…,p-1；计算上述各矩阵的秩r_j和条件数d_j；其中，j＝1，……，p；从矩阵D找到1个列向量D_k，满足该列向量D_k的秩r_k＝r_A且条件数d_k最大；则D_k为非基列向量；

S3、去除非基列向量D_k，建立新矩阵D′ ，D′＝[D₁...D_k-1 D_k+1...D_p]；列向量数为p-1；

S4、重复S2-S3，每重复一次，循环次数l的值加1；直至循环次数l＝m-r_A，停止循环；得到去除全部非基列向量的矩阵D，即为基向量矩阵D；对基向量矩阵D中的各基列向量重新编号，记为：

步骤三、确定环境函数矩阵C的全部非基向量，并将全部非基向量构成非基向量矩阵C″；用基矩阵D表示非基向量矩阵C″，计算各参数列矩阵的值，将各参数列矩阵构成参数矩阵R；非基向量矩阵C″的确定方法为：将步骤二中全部非基列向量集合，组成环境函数C的非基向量矩阵C″，并对非基向量矩阵C″中的各非基列向量重新编号，记为：

通过基矩阵D表示非基向量矩阵C″的方程组包括m-r_A个方程，分别为：

对每个方程采用最小二乘法求解，计算出各参数列矩阵的值，将各列矩阵组成得到参数矩阵R，

步骤四、设定新制导工具误差系数新制导工具误差系数包括r_A个行向量；通过原有制导工具误差系数和参数矩阵R建立新制导工具误差系数的方程；原有制导工具误差系数中有m个向量分别为x₁，x₂，……，x_m；m个向量中包括r_A个基向量和m-r_A个非基向量；将r_A个基向量编号组成矩阵将m-r_A个非基向量编号组成矩阵则新制导工具误差系数的表示方法为：

步骤五、通过基矩阵D和新制导工具误差系数X′建立遥外测误差矩阵Y的方程，计算新制导工具误差系数X′；遥外测误差矩阵Y的方程为：

通过最小二乘法求解上述公式，即可得到新制导工具误差系数X′的具体值；

步骤六、根据新制导工具误差系数X′和基矩阵D对遥外测误差矩阵Y进行补偿，并计算补偿后的残差ΔY；实现提高惯性制导精度。

2.根据权利要求1所述的一种结合相关性和显著性检验的提高惯性制导精度的方法，其特征在于：所述步骤六中，补偿后残差ΔY的计算方法为：