[发明专利]一种SINS/偏振光组合导航初始对准滤波方法

说明书

本发明公开了一种SINS/偏振光组合导航初始对准滤波方法，包括，建立捷联惯性导航非线性状态方程，作为SINS/偏振光组合导航状态方程；以导航系的水平速度误差为观测量，建立基于偏振信息的非线性观测方程；将偏振量测信息增广至SINS的观测方程中，得到SINS/偏振光组合导航系统非线性误差状态模型，并将其离散化形成非线性离散系统模型；根据所述非线性离散系统模型构建自适应平滑变结构滤波器，结合导航计算机采集、计算惯性器件和偏振光传感器输出信息以完成初始对准。本发明能够提高导航系统整体性能及系统的鲁棒性和对准精度。

技术领域

本发明涉及SINS偏振光组合导航、自适应平滑变结构滤波的技术领域，尤其涉及一种SINS/偏振光组合导航初始对准滤波方法。

背景技术

导航技术作为现代重要的科技发展之一，已经广泛运用到航空航天、交通运输、深海潜航等领域。捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System，SINS)作为典型的导航方式，因其系统框架结构简单、不受外界干扰、可靠性高、导航参数全、输出频率高等优点，已经成为导航领域核心的技术。但是，捷联惯导解算过程本质上是积分过程，导航误差随时间积累，较大的初始状态误差导致导航状态计算精度降低。

传统的捷联惯导是采用地球重力矢量和地球自转矢量来进行粗对准解算的，但是对于低成本的捷联惯导而言，陀螺精度无法达到感知地球自转的要求，导致天向失准角对准精度较差，对于存在的这一问题，本发明采用传统捷联惯导和偏振光导航相结合的方法，利用太阳矢量代替地球自转角速度矢量来提高导航系统整体性能。

导航技术中常采用卡尔曼滤波(Kalman Filter，KF)这一经典的滤波方法，但是这一滤波方法是线性滤波，本文采用的偏振量测方程是非线性的，且在失准角较大的情况下，SINS系统误差模型也是非线性的，故不适用。而常用的扩展卡尔曼滤波(Extended KalmanFilter，EKF)也因其线性化过程对于高阶项的截断产生截断误差，且其要求系统模型是已知的，因此，在导航系统由于外部环境干扰导致失准角较大且量测噪声未知的情况下，本发明采用自适应与平滑变结构相结合的算法，来提高SINS/偏振光组合导航初始对准精度，提高系统鲁棒性。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：针对SINS/偏振光组合导航系统在由于外部干扰导致方位失准角较大且量测噪声方差未知的问题，提出基于自适应平滑变结构滤波来提高导航系统对准精度，增强系统对模型未知的鲁棒性。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，建立捷联惯性导航非线性状态方程，作为SINS/偏振光组合导航状态方程；以导航系的水平速度误差为观测量，建立基于偏振信息的非线性观测方程；将偏振量测信息增广至SINS的观测方程中，得到SINS/偏振光组合导航系统非线性误差状态模型，并将其离散化形成非线性离散系统模型；根据所述非线性离散系统模型构建自适应平滑变结构滤波器，结合导航计算机采集、计算惯性器件和偏振光传感器输出信息以完成初始对准。

作为本发明所述的SINS/偏振光组合导航初始对准滤波方法的一种优选方案，其中：所述惯性导航非线性状态方程包括，

其中，