專利名稱：一種sar運動補償用sins/gps組合導航自適應降維濾波方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔徑雷達)運動補償用SINS(Strapdown Inertial Navigation System，捷聯(lián)慣導)/GPS組合導航自適應降維濾波方法，特別是一種自適應降維濾波模型，特別適用于實時在線測量SAR成像系統(tǒng)天線相位中心運動參數(shù)等場合。

背景技術：
SAR高分辨率遙感成像具有全天候成像、穿透成像、立體成像等優(yōu)勢，在戰(zhàn)場偵察、全球實時預警、國土資源測繪、環(huán)境監(jiān)測與保護、氣候及自然災害監(jiān)測預警等領域有重要用途，是實現(xiàn)對地觀測的軍民兩用高技術裝備。SAR技術已經從事后成像方式向實時成像、實時傳輸方向發(fā)展。SAR成像的前提是必須在成像過程中精確測量天線相位中心的三維位置信息。由此可見，SAR實時成像迫切需要突破天線相位中心三維位置實時、高精度測量的技術瓶頸，稱之為SAR實時運動補償技術。
傳統(tǒng)SAR運動補償方案采用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)測量天線相位中心的運動參數(shù)，SINS/GPS組合導航系統(tǒng)一般構建包含15維狀態(tài)變量、6維觀測變量的Kalman濾波模型。由于濾波模型維數(shù)較高，一步濾波的乘加次數(shù)為153+6×152，系統(tǒng)難以實時解算出SAR天線相位中心的位置信息，一般都是實時采集原始信息，事后處理得到SAR天線相位中心的位置信息并為事后成像SAR系統(tǒng)提供運動補償參數(shù)。為了給SAR實時成像系統(tǒng)提供天線相位中心的三維位置信息，本發(fā)明提出了一種SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波方法。


發(fā)明內容
本發(fā)明的技術解決問題是克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種精度高、實時性好的SINS/GPS組合導航自適應降維濾波方法，為SAR實時成像系統(tǒng)在線提供天線相位中心的三維位置信息。
本發(fā)明的技術解決方案是一種SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波方法，其特征在于包括以下步驟(1)離線建立全維(15維)濾波模型庫，包括三種不同飛行機動情況下模型的狀態(tài)方程、觀測方程、系統(tǒng)噪聲方差陣、量測噪聲方差陣以及狀態(tài)估計方差陣；三種濾波模型分別對應SAR載機勻速直線運動、勻加速直線運動、勻速圓周運動三種情況。(2)系統(tǒng)啟動工作，判斷載機機動性發(fā)生變化，實時在線利用狀態(tài)轉移矩陣、觀測矩陣以及基于奇異值分解原理的可觀測度分析計算方法，計算15維狀態(tài)變量的可觀測度，依據(jù)可觀測度從大到小重新排列狀態(tài)變量。(3)選擇包含三維位置和速度在內的前d維狀態(tài)變量構成維數(shù)最小的降維濾波模型，d等于三維位置和速度狀態(tài)變量對應的最大排列序號；(4)采用隨機生成法確定新建降維濾波模型狀態(tài)估計方差矩陣中新增狀態(tài)變量對應的元素；(5)啟動并保持該降維濾波模型，直至SAR載機機動性再次發(fā)生變化。
本發(fā)明的原理是SINS/GPS組合導航系統(tǒng)濾波模型中每個狀態(tài)變量的濾波精度隨著SAR載機飛行機動性的變化而變化，可觀測度量化地表示了當前飛行機動情況下每個狀態(tài)變量的濾波精度。SAR運動補償用SINS/GPS組合導航自適應降維濾波方法在SAR載機機動性發(fā)生變化時實時計算每一個狀態(tài)變量在當前機動狀態(tài)下的可觀測度，依據(jù)可觀測度從大到小對狀態(tài)變量進行排序。從大到小選擇包含三維位置和速度在內的前d維狀態(tài)變量以構建維數(shù)最小濾波模型，n等于三維位置和速度狀態(tài)變量對應的最大排列序號。確定降維濾波模型對應的狀態(tài)轉移矩陣、系統(tǒng)噪聲方差陣和狀態(tài)估計方差陣，完成組合導航濾波；采用隨機生成法確定狀態(tài)估計方差矩陣中新增補狀態(tài)變量對應的元素。SAR載機飛行機動性不發(fā)生變化時則保持當前的SINS/GPS組合導航濾波模型。本發(fā)明通過實時構建自適應降維濾波模型、在線刪除濾波精度差的狀態(tài)變量，大大減小了計算量；同時保存SAR成像所需要的高濾波精度狀態(tài)變量。雖然在線實時計算狀態(tài)變量的可觀測度并構建降維濾波模型需要付出一定的計算代價，但考慮到SAR成像要求載機在絕大多數(shù)情況下保持勻速直線運動，見圖1所示，SAR載機機動性發(fā)生變化的時間并不多，因此本發(fā)明利用較小的計算代價，即計算狀態(tài)變量可觀測度和構建降維濾波模型，達到了顯著減小SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波模型整體計算量的目的，而且保證了和全維濾波模型相同的濾波精度，滿足了SAR實時成像系統(tǒng)的要求。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比的優(yōu)點在于本發(fā)明采用了一種自適應降維濾波方法，使得SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)在保證濾波精度的同時，顯著減小計算量，為SAR實時成像系統(tǒng)奠定技術基礎。這是由于(1)與傳統(tǒng)SINS/GPS組合導航系統(tǒng)濾波方法相比，由于本發(fā)明的濾波方法根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)變量可觀測度自適應在線取舍狀態(tài)變量以組成降維濾波模型，拋棄濾波精度差的狀態(tài)變量，完全不影響該濾波方法的精度；(2)顯著減小計算量；由于濾波模型維數(shù)對系統(tǒng)計算量的影響極大，假設n、m分別為狀態(tài)變量和觀測變量的維數(shù)，一步濾波的乘加次數(shù)為n3+m×n2。本發(fā)明所提出的自適應降維濾波模型主要目的是減小SAR運動補償用SINS/GPS組合導航濾波模型的維數(shù)，從而達到減小計算量的目的；(3)已經建立了SAR載機不同飛行機動性情況下的SINS/GPS組合導航濾波模型庫，在線實時計算狀態(tài)變量可觀測度和構建降維濾波模型時只需要從中選擇即可，大大簡化了系統(tǒng)流程；(4)每次在線重構SINS/GPS組合導航濾波模型時，采用隨機生成法確定狀態(tài)估計方差矩陣中的新增補元素。隨機生成法計算量小，且與上次濾波值方差的關聯(lián)度高，有助于重構降維濾波模型的快速收斂。



圖1為本發(fā)明的SAR載機典型航路圖； 圖2為本發(fā)明的狀態(tài)變量排序及選擇流程示意圖； 圖3為本發(fā)明的方法工作流程圖。

具體實施例方式 如圖3所示，本發(fā)明的具體步驟如下 (1)首先構建全維SINS/GPS組合導航系統(tǒng)濾波模型庫，包括勻速直線運動、勻加速直線運動、勻速圓周運動三種模型。
a.勻速圓周運動全維SINS/GPS組合導航系統(tǒng)濾波模型 15維狀態(tài)變量 X(t)＝[φx φy φz δvx δvy δvz δL δλ δh εx εy εz x y z]TSINS/GPS組合導航系統(tǒng)的狀態(tài)方程為 量測方程為 Z(t)＝H(t)X(t)+V(t) 其中，F(xiàn)(t)為系統(tǒng)的狀態(tài)轉移矩陣 FN由以下一組微分方程的系數(shù)決定 L，δL分別為緯度和緯度估計誤差；λ，δλ分別為經度和經度估計誤差；h，δh分別為高度和高度估計誤差；Vx，δvx，vy，δvy，vz，δvz分別為三緯速度和速度估計誤差；φx，φy，φz分別為三維姿態(tài)估計誤差；εx，εy，εz分別為三軸陀螺誤差；x，y，z分別為三軸加速度計誤差；fx，fy，fz分別為三軸比力測量值；x，y，z分別為SAR載機俯仰角、橫滾角、偏航角；Rm，Rn，ωie分別為地球卯酉面半徑、子午面半徑、地球自轉角速度。
G(t)為系統(tǒng)噪聲轉移矩陣其中
W(t)為陀螺儀和加速度計的隨機誤差，W(t)＝[wεx wεy wεz wx wy wz]T。觀測矩陣Hv＝
Hp＝
觀測矢量Z(t)＝[δvx δvy δvz δL δλ δh]T。
系統(tǒng)噪聲方差陣Q是由W(t)＝[wεx wεy wεz wx wy wz]T各個元素的方差構成對角線元素的對角矩陣。量測噪聲方差陣R是由Z(t)＝[δvx δvy δvz δL δλ δh]T各個元素的方差構成對角線元素的對角矩陣。狀態(tài)估計方差陣的初始值定為15維的單位矩陣，在以后每一步組合濾波過程中按照常規(guī)Kalman濾波步驟實時更新該陣。
公式中用到的所有參數(shù)為當前時刻的導航參數(shù)，在每一步濾波中視為恒定值。
b.勻加速和勻速直線運動的SINS/GPS組合導航系統(tǒng)濾波模型與勻速圓周運動相比僅僅是構成狀態(tài)轉移矩陣FN的微分方程不同。
勻加速直線運動全維SINS/GPS組合導航系統(tǒng)濾波模型是在勻速圓周運動濾波模型的基礎上令vz＝0，從而略去

中的

2ωie sinLvzδL兩項，

中的

項 15維狀態(tài)變量 X(t)＝[φx φy φz δvx δvy δvz δL δλ δh εx εy εz x y z]T SINS/GPS組合導航系統(tǒng)的狀態(tài)方程為 量測方程為 Z(t)＝H(t)X(t)+V(t) 其中，F(xiàn)(t)為系統(tǒng)的狀態(tài)轉移矩陣 FN由以下一組微分方程的系數(shù)決定 L，δL分別為緯度和緯度估計誤差；λ，δλ分別為經度和經度估計誤差；h，δh分別為高度和高度估計誤差；vx，δvx，vy，δvy，δvz分別為三緯速度和速度估計誤差；φx，φy，φz分別為三維姿態(tài)估計誤差；εx，εy，εz分別為三軸陀螺誤差；x，y，z分別為三軸加速度計誤差；fx，fy，fz分別為三軸比力測量值；x，y，z分別為SAR載機俯仰角、橫滾角、偏航角；RM，Rn，ωie分別為地球卯酉面半徑、子午面半徑、地球自轉角速度。
G(t)為系統(tǒng)噪聲轉移矩陣其中
W(t)為陀螺儀和加速度計的隨機誤差， W(t)＝[wεx wεy wεz wx wy wz]T。觀測矩陣Hv＝
，Hp＝
觀測矢量Z(t)＝[δvx δvy δvz δL δλ δh]T。
系統(tǒng)噪聲方差陣Q是由W(t)＝[wεx wεy wεz wx wy wz]T各個元素的方差構成對角線元素的對角矩陣。量測噪聲方差陣R是由Z(t)＝[δvx δvy δvz δL δλ δh]T各個元素的方差構成對角線元素的對角矩陣。狀態(tài)估計方差陣的初始值定為15維的單位矩陣，在以后每一步組合濾波過程中按照常規(guī)Kalman濾波步驟實時更新該陣。公式中用到的所有參數(shù)為當前時刻的導航參數(shù)，在每一步濾波中視為恒定值。
c.勻速直線運動全維SINS/GPS組合導航系統(tǒng)濾波模型是在勻速圓周運動濾波模型的基礎上令vz＝0，fx＝fy＝fz＝0，從而略去

中的

2ωiesin LvzδL、fyφz-fzφy，

中的fzφx-fxφz、


中的fxφy-fyφx-等項15維狀態(tài)變量 X(t)＝[φx φy φz δvx δvy δvz δL δλ δh εx εy εz x y z ]TSINS/GPS組合導航系統(tǒng)的狀態(tài)方程為 量測方程為 Z(t)＝H(t)X(t)+V(t) 其中，F(xiàn)(t)為系統(tǒng)的狀態(tài)轉移矩陣 FN由以下一組微分方程的系數(shù)決定 L，δL分別為緯度和緯度估計誤差；λ，δλ分別為經度和經度估計誤差；h，δh分別為高度和高度估計誤差；vx，δvx，vy，δvy，δz，δvz分別為三緯速度和速度估計誤差；φx，φy，φz分別為三維姿態(tài)估計誤差；εx，εy，εz分別為三軸陀螺誤差；x，y，z分別為三軸加速度計誤差；fx，fy，fz分別為三軸比力測量值；x，y，z分別為SAR載機俯仰角、橫滾角、偏航角；Rm，Rn，ωie分別為地球卯酉面半徑、子午面半徑、地球自轉角速度。
G(t)為系統(tǒng)噪聲轉移矩陣其中
W(t)為陀螺儀和加速度計的隨機誤差，W(t)＝[wεx wεy wεz wx wy wz]T。觀測矩陣Hv＝
， Hp＝
觀測矢量Z(t)＝[δvx δvy δvz δL δλ δh]T。
系統(tǒng)噪聲方差陣Q是由W(t)＝[wεx wεy wεz wx wy wz]T各個元素的方差構成對角線元素的對角矩陣。量測噪聲方差陣R是由Z(t)＝[δvx δvy δvz δL δλ δh]T各個元素的方差構成對角線元素的對角矩陣。狀態(tài)估計方差陣的初始值定為15維的單位矩陣，在以后每一步組合濾波過程中按照常規(guī)Kalman濾波步驟實時更新該陣。公式中用到的所有參數(shù)為當前時刻的導航參數(shù)，在每一步濾波中視為恒定值。
(2)其次，系統(tǒng)啟動工作，判斷載機機動性變化，辨識載機當前運動為勻速直線運動、或勻加速直線運動、或勻速圓周運動三種情況中的一種，實時在線計算可觀測度，依據(jù)可觀測度從大到小重新排列狀態(tài)變量。
當三維加速度計輸出小于規(guī)定的門限時判定為勻速直線運動，三維加速度計矢量和保持恒定常值時判定為勻加速直線運動，天向陀螺保持恒定常值時判定為勻速圓周運動。判斷的周期與濾波周期相同，均為1秒。加速度計輸出判斷門限由系統(tǒng)選定加速度計的靈敏度決定。
在勻速直線運動、或勻加速直線運動、或勻速圓周運動的情況下計算全部15維狀態(tài)變量的可觀測度，令 對T陣進行奇異值分解，得 T＝U*S*VT 其中U＝[u1 u2...um]，V＝[v1 v2...vn]均為正交矩陣，為一個m×r階的矩陣，其中Λ＝diag(σ1 σ2 ... σr)為對角陣，σ1≥σ2≥...≥σr≥0稱為矩陣T的奇異值。根據(jù)奇異值的大小即可判斷出其對應的狀態(tài)變量是否可觀測，哪些狀態(tài)變量的可觀測度高，哪些變量的可觀測度低。
(3)依據(jù)可觀測度從大到小對狀態(tài)變量進行排序，取包含三維位置和三維速度在內的前d維狀態(tài)變量構成最小維數(shù)濾波模型的狀態(tài)向量。見圖2所示。
(4)采用隨機生成法確定新建降維濾波模型狀態(tài)估計方差陣中新增狀態(tài)變量對應的元素。
根據(jù)確定的狀態(tài)變量構建降維濾波模型，其中采用當前SAR載機機動性對應的全維SINS/GPS組合導航濾波模型為基礎，僅保留狀態(tài)轉移矩陣F(t)、系統(tǒng)噪聲轉移矩陣G(t)、觀測矩陣H(t)中降維濾波模型所包含狀態(tài)變量對應的元素；以最后一次估計降維濾波模型所包含狀態(tài)變量的狀態(tài)估計方差陣對應元素為均值，以該變量在上一次估計時刻的可觀測度σprev與當前時刻可觀測度σnow的比值為方差確定當前時刻濾波方差陣中對應該狀態(tài)變量的元素，即新增狀態(tài)變量的估計方差。
(5)在當前SAR載機機動性保持不變的情況下，保持上述降維濾波模型實現(xiàn)SAR運動補償。當SAR載機機動性發(fā)生變化時則重新啟動計算可觀測度。
以上步驟循環(huán)進行，如圖3所示，即可實現(xiàn)一種SAR運動補償用SINS/GPS組合導航自適應降維濾波方法，在保證濾波精度的同時大大減小計算量。
權利要求
1.一種SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波方法，其特征在于包括以下步驟
(1)離線建立全維，即15維濾波模型庫，包括SAR載機勻速直線運動、勻加速直線運動、勻速圓周運動三種不同飛行機動情況下模型的狀態(tài)方程、觀測方程、系統(tǒng)噪聲方差陣、量測噪聲方差陣及狀態(tài)估計方差陣；
(2)系統(tǒng)啟動工作，判斷載機機動性變化，辨識載機當前運動為勻速直線運動、或勻加速直線運動、或勻速圓周運動三種情況中的一種，實時在線計算可觀測度，依據(jù)可觀測度從大到小重新排列狀態(tài)變量；
(3)選擇包含三維位置和三維速度在內的前d維狀態(tài)變量構成維數(shù)最小的降維濾波模型，d等于三維位置和速度狀態(tài)變量對應的最大排列序號；
(4)采用隨機生成法確定新建降維濾波模型狀態(tài)估計方差陣中新增狀態(tài)變量對應的元素；
(5)啟動并保持該降維濾波模型，直至SAR載機機動性再次發(fā)生變化。
2.根據(jù)權利要求1所述的SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波方法，其特征在于所述的步驟(2)中辨識載機當前運動為勻速直線運動、或勻加速直線運動、或勻速圓周運動的方法為當三維加速度計輸出小于規(guī)定的門限時判定為勻速直線運動，三維加速度計矢量和保持恒定常值時判定為勻加速直線運動，天向陀螺保持恒定常值時判定為勻速圓周運動。
3.根據(jù)權利要求1所述的SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波方法，其特征在于所述的步驟(2)中的計算可觀測度的方法為利用狀態(tài)轉移矩陣、觀測矩陣以及基于奇異值分解原理的可觀測度分析計算方法，計算15維狀態(tài)變量的可觀測度。
4.根據(jù)權利要求1所述的SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波方法，其特征在于所述的步驟(3)中的降維濾波模型是依據(jù)可觀測度從大到小對狀態(tài)變量進行排序后，取包含三維位置信息、三維速度信息在內的前d維狀態(tài)變量構成最小維數(shù)濾波模型。
5.根據(jù)權利要求1所述的SAR運動補償用SINS/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波方法，其特征在于所述的步驟(4)中的隨機生成法是以最后一次估計該變量時刻的狀態(tài)估計方差矩陣對應元素為均值，按照該變量在上一次估計時刻的可觀測度σprev與當前時刻可觀測度σnow的比值為方差確定當前時刻濾波方差陣中對應該狀態(tài)變量的元素。
全文摘要
一種SAR(合成孔徑雷達)運動補償用SINS(捷聯(lián)慣導)/GPS組合導航系統(tǒng)自適應降維濾波方法，該方法離線建立不同飛行機動情況的全維SINS/GPS組合導航濾波模型庫；載機機動性發(fā)生變化時在線計算每個狀態(tài)變量可觀測度；依據(jù)可觀測度從大到小排列狀態(tài)變量，選擇包含三維位置和速度在內的前d維狀態(tài)變量建立最小維數(shù)降維濾波模型，采用隨機生成法確定狀態(tài)估計方差矩陣中新增狀態(tài)變量對應的元素。在載機機動性下一次發(fā)生變化之前采用所建立的降維濾波器實現(xiàn)組合導航。本發(fā)明利用狀態(tài)變量可觀測度與估計精度之間的對應關系構建自適應降維濾波模型，在保證濾波精度的同時顯著提高了系統(tǒng)實時性。
文檔編號G01S19/38GK101122637SQ20071012081
公開日2008年2月13日 申請日期2007年8月27日 優(yōu)先權日2007年8月27日
發(fā)明者蔚 盛, 房建成, 曹娟娟, 譚麗偉, 冶 陶, 馬珍珍 申請人:北京航空航天大學