[发明专利]一种基于自适应差分进化BP神经网络的姿态误差抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应差分进化BP神经网络的姿态误差抑制方法，属于惯性技术领域。包括初始化惯性/星敏感器组合导航系统；采集星敏感器和惯性组件输出的数据；对惯性组件输出数据进行导航解算；利用星敏感器输出数据解算舰船相对于惯性系的姿态；利用ADE‑BPNN结合当前时刻前一段时间内组合导航姿态对载体系相对惯性系姿态角进行预测；利用预测姿态对星敏感器测量误差进行补偿利用补偿后的星敏感器输出信息解算舰船位置；获得的导航信息进行组合导航解算；存储并输出组合导航信息。本发明通过自适应差分进化BP神经网络对星敏感器姿态进行预测，解决舰船摇摆引起的星敏感器星图“拖尾”问题，增强了舰船摇摆时惯性/星敏感器组合导航系统的适用性。

主权项

1.一种基于自适应差分进化BP神经网络的姿态误差抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)上电，初始化惯性/星敏感器组合导航系统；(2)系统实时采集星敏感器输出矩阵惯性组件加速度计输出的三轴加速度和陀螺仪输出的三轴角速度其中，分别表示加速度计测量的比力在载体系ox_b轴、oy_b轴、oz_b轴上的分量，单位均为m/s；分别表示陀螺仪测量的角速度在载体系ox_b轴、oy_b轴、oz_b轴上的分量，单位均为rad/s；(3)对步骤(2)中惯性组件采集数据进行导航解算；(4)由步骤(2)中星敏感器输出相对于惯性空间的姿态矩阵得到载体相对惯性系姿态角(5)利用ADE‑BPNN预测t时刻载体相对惯性系姿态角其中，t表示当前时刻，分别表示载体相对惯性系纵摇角、横摇角和航向角的预测值；(6)构造卡尔曼滤波器1，以星敏感器测量误差δφ_Ci(i＝x,y,z)为状态量，步骤(4)中星敏感器解算载体姿态和步骤(5)中预测载体姿态之差为观测量；根据解算结果，对步骤(4)解算结果进行补偿，得到惯性姿态角φ_Ci(i＝x,y,z)；(7)根据转换矩阵间的数学关系，得到地球坐标系相对准地理坐标系的转换矩阵转换过程为进一步解算得到载体的位置，载体系到准地理系的转换矩阵由步骤(3)中解算的水平姿态得到，载体系到惯性系转换矩阵由步骤(6)中解算结果惯性姿态角得到；(8)构造卡尔曼滤波器2，以步骤(7)解算位置与步骤(3)中INS解算位置之差λ_C‑λ_S为观测量，INS位置误差速度误差δv_Si(i＝x,y,z)，失准角Φ_i(i＝x,y,z)，三轴陀螺常值误差ε_i(i＝x,y,z)，三轴加速度计零位偏置误差ΔA_i(i＝x,y,z)为状态量，根据解算结果，对步骤(3)中INS解算结果进行补偿，得到导航信息载体位置λ，速度v_i(i＝x,y,z)，姿态角φ_i(i＝x,y,z)；(9)将步骤(8)中得到的导航信息载体位置、速度和姿态角存储并输出。