[发明专利]一种提高捷联惯导系统姿态精度的预处理最优FIR滤波器

摘要

本发明公开了一种提高捷联惯导系统姿态精度的预处理最优FIR滤波器，该滤波器包括有原FIR滤波器单元(1)、姿态误差获取单元(2)和粒子群优化单元(3)。姿态误差获取单元(2)对经原FIR滤波器单元(1)过滤后的角速度和加速度信息依据四子样算法获得姿态的等效旋转矢量，然后对姿态的等效旋转矢量通过粒子群优化单元(3)的处理得到实时更新后的滤波器最优参数及最小适应值。将本发明G‑FIR滤波器应用到SINS中，是先对激光陀螺输出信号进行处理，再将处理后的信号应用于姿态解算，从而降低噪声对SINS的姿态影响。

主权项

1.一种提高捷联惯导系统姿态精度的预处理最优FIR滤波器，该预处理最优FIR滤波器包括有原FIR滤波器单元(1)、姿态误差获取单元(2)和粒子群优化单元(3)；姿态误差获取单元(2)对经原FIR滤波器单元(1)过滤后的角速度和加速度信息依据四子样算法获得姿态的等效旋转矢量，然后通过粒子群优化单元(3)的处理得到实时更新后的滤波器最优参数及最小适应值；所述原FIR滤波器单元(1)中的滤波器模型为H(z)为FIR滤波器的转移函数，z为复变量，即离散的加速度信息或者角速度信息，bn为FIR滤波器的系数，M为求和元素，n为求和指标；其特征在于：姿态误差获取单元(2)一方面采用四子样算法求解姿态的等效旋转矢量；其中，等效旋转矢量中的圆锥误差幅值δφs为：另一方面，将等效旋转矢量从频域转换为时域表达的姿态信息的适应值函数为F＝|γtrue-γcom|+|θtrue-θcom|；Cs为圆锥误差系数；s为采样间隔长度；Ω为振动频率；h为四子样算法中的姿态更新周期；H(Ω)为原FIR滤波器的幅频函数；为未加载最优FIR滤波器时的圆锥漂移率；为加载最优FIR滤波器时的圆锥漂移率；ds(Ω×h)为以Ω×h为自变量的相关函数；γtrue表示设定的横滚角；θtrue表示设定的俯仰角；γcom表示四子样算法计算出的横滚角；θcom表示四子样算法计算出的俯仰角；粒子群优化单元(3)进行的滤波参数优化步骤为：在参数的可行域D内对参数群的每组参数进行初始化；在参数调整步长的可行域U内对每组参数的调整步长组进行初始化；为自身历史最优的参数群中的每组参数PBi＝{pbj}和自身历史最优参数组GB＝{gbj}设置初值；i为参数组的标识号，j为参数标识号，t为迭代次数标识号，t+1为t的下一个迭代次数；步骤一，计算适应值；步骤11，根据适应值函数F＝|γtrue-γcom|+|θtrue-θcom|计算出参数群中每组参数Qti的适应值，记为步骤12，根据适应值函数F＝|γtrue-γcom|+|θtrue-θcom|计算出自身历史最优参数群中的每组参数PBi的适应值，记为步骤13，根据适应值函数F＝|γtrue-γcom|+|θtrue-θcom|计算出自身历史最优参数组GB的适应值，记为FGB；步骤二，更新最优参数群中的每组参数；将所述的与所述的进行比较，根据公式更新最优参数群中的每组参数；为更新后的最优参数群中的每组参数；为t+1迭代次数的参数群中每组参数；步骤三，更新最优参数组；将所述的与所述的FGB进行比较，根据公式更新最优参数组；GBnew为更新后的最优参数组；步骤四，更新调整步长；根据公式更新参数调整步长；c1和c2为固定学习因子，r1和r2为随机学习因子，为t+1迭代次数的参数的调整步长；步骤五，更新参数群中每组参数；根据公式更新参数群中每组参数；经步骤五处理后，需要检验更新后的参数是否在参数的可行域D内，如果不在，则继续执行步骤四和步骤五，直到更新后的参数在可行域D内；然后，还需检验更新后的参数是否满足最优FIR滤波器的通带截止频率小于阻带截止频率，如果不满足，则继续执行步骤四和步骤五，直到更新后的参数满足此约束条件；步骤六，是否达到最大迭代次数；检验迭代次数是否到达最大迭代次数Itermax，如果没有达到最大，则返回步骤一，进入下一次迭代；如果达到最大迭代次数则终止迭代。