[发明专利]一种惯导系统运动加速度估计方法

说明书

本发明涉及一种惯性导航系统运动加速度估计方法，包括：步骤一、以系统方向余弦矩阵中与重力加速度有关的元素和陀螺常值漂移为状态量，方向余弦矩阵微分方程为基础建立卡尔曼滤波状态方程；步骤二、以基于一阶马尔科夫过程的运动加速度模型为基础建立卡尔曼滤波器量测方程；步骤三、对于步骤一建立的卡尔曼滤波状态方程和步骤二建立的卡尔曼滤波器量测方程，进行卡尔曼滤波一步预测和量测更新；步骤四、依据步骤三获得的更新方程提取运动加速度。采用本方法，当无外部参考信息且惯导系统不能自对准时，实现了重力加速度与运动加速度解耦，从而实现了对运动加速度的有效估计。

技术领域

本发明属于惯性导航系统技术领域，具体涉及一种惯导系统运动加速度估计方法。

背景技术

载体运动时，惯导系统加速度计同时敏感重力加速度和运动加速度。基于惯导系统的载体运动加速度测量，通常利用惯导系统自对准能力或者在外部参考信息辅助，计算得到重力加速度在载体系投影，进而将运动加速度从加速度计输出中分离出来。当无外部参考信息且惯导系统不能自对准时，如何从加速度计输出中有效的提取运动加速度，具有一定的研究意义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种当无外部参考信息且惯导系统不能自对准时，可实现对运动加速度的有效估计的惯导系统运动加速度估计方法。

本发明的上述目的通过如下技术方案来实现：

一种惯性导航系统运动加速度估计方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、以系统方向余弦矩阵中与重力加速度有关的元素和陀螺常值漂移为状态量，方向余弦矩阵微分方程为基础建立卡尔曼滤波状态方程；

步骤二、以基于一阶马尔科夫过程的运动加速度模型为基础建立卡尔曼滤波器量测方程；

步骤三、对于步骤一建立的卡尔曼滤波状态方程和步骤二建立的卡尔曼滤波器量测方程，进行卡尔曼滤波一步预测和量测更新；

步骤四、依据步骤三获得的更新方程提取运动加速度。

进一步的：包含如下设定参数：

定义载体坐标系为b系，当地地理坐标系为n系；t时刻，b系下加速度计输出为b系下运动加速度为b系下陀螺仪输出为γ,θ分别为横滚角和俯仰角，为陀螺常值漂移，T为解算周期。

进一步的：所述步骤一的具体步骤包括：

(1)设计卡尔曼滤波器状态方程

选取状态量

系统状态方程为：

其中，状态阵

噪声驱动阵

系统噪声阵

(2)对系统状态方程离散化处理可得

X_k+1＝Φ_kX_k+GW_k

其中，Φ_k＝I₆+F·T为状态阵离散形式；为系统噪声阵离散形式。

进一步的：所述步骤二的具体步骤包括：

(1)构建运动加速度模型

a_k+1＝m·a_k+η_a

其中，m∈(0,1)为一阶马尔科夫系数；η_a为模型误差；

(2)设计卡尔曼滤波器量测方程