冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法。本發(fā)明針對(duì)導(dǎo)航傳感器信息冗余的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了導(dǎo)航傳感器三級(jí)濾波架構(gòu)，通過第一級(jí)卡爾曼濾波器的局部估計(jì)、第二級(jí)聯(lián)邦濾波器的全局估計(jì)和第三級(jí)全局濾波器的最優(yōu)全局估計(jì)，能夠充分利用冗余的導(dǎo)航傳感器信息進(jìn)行飛行管理系統(tǒng)導(dǎo)航參數(shù)的最優(yōu)全局估計(jì)。本發(fā)明方法不僅有利于冗余導(dǎo)航傳感器信息的充分利用，同時(shí)提高了導(dǎo)航參數(shù)估計(jì)的精度，是一種易于工程實(shí)現(xiàn)的方法。本發(fā)明對(duì)于大型飛機(jī)在民用領(lǐng)域飛行，滿足各航段的所需導(dǎo)航性能要求具有重要的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用意義。
【專利說明】冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種最優(yōu)導(dǎo)航參數(shù)融合方法，尤其涉及一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法，用于冗余傳感器配置下飛行管理系統(tǒng)導(dǎo)航參數(shù)的最優(yōu)全局估計(jì)。
【背景技術(shù)】
[0002]飛行管理系統(tǒng)(FMS)是大型飛機(jī)航電系統(tǒng)的核心設(shè)備，它通過提供基于多傳感器的綜合導(dǎo)航功能、性能管理功能、飛行計(jì)劃管理功能和飛行制導(dǎo)功能，綜合其他系統(tǒng)，諸如導(dǎo)航系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛儀和自動(dòng)油門系統(tǒng)，在整個(gè)飛行進(jìn)程中，輔助機(jī)組實(shí)現(xiàn)飛行任務(wù)的自動(dòng)化控制，確保飛機(jī)沿著預(yù)期的計(jì)劃自動(dòng)飛行，并且滿足運(yùn)營(yíng)要求的飛行性能。
[0003]導(dǎo)航功能是飛行管理系統(tǒng)的基本功能，它為飛機(jī)提供飛機(jī)當(dāng)前狀態(tài)的最佳估計(jì)。FMS運(yùn)用傳感器精度數(shù)據(jù)、傳感器原始數(shù)據(jù)以及當(dāng)前條件信息，選出定位傳感器的最佳組合以減少位置測(cè)定誤差，提供估計(jì)飛機(jī)位置和速度的最佳解決方案，最終滿足區(qū)域?qū)Ш剿璧膶?dǎo)航性能。
[0004]為了確保民用飛行的安全，大型民用飛機(jī)一般配備冗余的導(dǎo)航系統(tǒng)。如空客320一般配備有3部慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IRS)、2部GPS、2部DME、2部V0R、2部ADF (無(wú)方向信標(biāo))、2部ILS等。如何利用冗余的傳感器信息進(jìn)行導(dǎo)航計(jì)算，對(duì)于提高民用飛機(jī)的導(dǎo)航精度和可靠性具有重要的意義，是民用飛機(jī)FMS導(dǎo)航管理功能亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)。
[0005]美國(guó)的霍尼韋爾公司、柯林斯公司、GE公司以及法國(guó)的泰勒斯公司壟斷了支線、干線及商務(wù)飛機(jī)的該產(chǎn)品市場(chǎng)，掌握著飛行管理系統(tǒng)的核心技術(shù)及其發(fā)展。我們國(guó)內(nèi)與國(guó)外的差距較大，雖然早年些就開始了對(duì)FMS的研究工作，但到目前為止，還沒有一個(gè)成形的可以商用的 FMS 產(chǎn)品。2006 年美國(guó)專利 US6, 982，669:B2:“Hybrid Inertial NavigationSystem With Improved Integrity”,提出了基于單套IRS和單GPS的偽距緊組合混合算法。而基于冗余傳感器配置，該如何進(jìn)行導(dǎo)航信息的最優(yōu)融合，國(guó)外相關(guān)資料甚少。國(guó)內(nèi)各大高校、院所一直以軍用飛機(jī)為應(yīng)用對(duì)象，積極投身探索新型導(dǎo)航輔助慣性導(dǎo)航的方法，諸如天文導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航等，關(guān)注于如何利用這些新型的導(dǎo)航方式提高導(dǎo)航系統(tǒng)的精度，側(cè)重于創(chuàng)新各種新型濾波算法，諸如粒子濾波、多尺度融合等。而面對(duì)民機(jī)應(yīng)用背景，如何結(jié)合冗余傳感器配置進(jìn)行導(dǎo)航算法設(shè)計(jì)，滿足民用航空領(lǐng)域的精確性和安全性，國(guó)內(nèi)甚少涉足研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對(duì)已有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是:針對(duì)導(dǎo)航傳感器信息融合的特點(diǎn)，提供一種基于三級(jí)濾波架構(gòu)的最優(yōu)融合方法，充分利用3套IRS、2套GPS的冗余信息，通過三級(jí)濾波實(shí)現(xiàn)飛行管理系統(tǒng)的姿態(tài)、速度和位置的最優(yōu)估計(jì)，以滿足民用航空領(lǐng)域的精確性和安全性。
[0007]為了解決本發(fā)明的上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0008]一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法，包括如下步驟:[0009](1)、數(shù)據(jù)的采集:利用民用飛機(jī)機(jī)載設(shè)備輸出的參數(shù)，包括第i套慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IRSi輸出的姿態(tài)角、位置、速度、角速度以及線加速度，其中i分別取1，2，3 ;第j套GPS系統(tǒng)GPSj輸出的偽距，其中j分別取1，2 ；
[0010](2)、以第i套慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IRSi為公共參考系統(tǒng)，以第j套GPS系統(tǒng)GPSj為參考子系統(tǒng)，構(gòu)建IRSi和GPSj相組合的第一級(jí)卡爾曼濾波器KFi j，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航參數(shù)的局部最優(yōu)估計(jì)；
[0011](3)、以第i套慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IRSi為公共參考系統(tǒng)，第一級(jí)卡爾曼濾波器KFij輸出的導(dǎo)航參數(shù)局部最優(yōu)估計(jì)值及其協(xié)方差陣作為第二級(jí)聯(lián)邦濾波器的輸入，構(gòu)建聯(lián)邦濾波器MKFi，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航參數(shù)的全局估計(jì)；
[0012](4)、由第二級(jí)聯(lián)邦濾波器MKFi輸出的導(dǎo)航參數(shù)全局估計(jì)值對(duì)IRSi輸出的導(dǎo)航參數(shù)進(jìn)行反饋校正，將校正過的導(dǎo)航參數(shù)和第二級(jí)聯(lián)邦濾波器輸出的導(dǎo)航參數(shù)全局估計(jì)值對(duì)應(yīng)的協(xié)方差陣作為第三級(jí)濾波器的輸入，構(gòu)建第三級(jí)全局濾波器MLS，獲得飛行管理系統(tǒng)導(dǎo)航參數(shù)的最優(yōu)全局估計(jì)。
[0013]具體實(shí)現(xiàn)方法計(jì)算方法如下:
[0014](I)以周期AT讀取第i套慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IRSi輸出的三個(gè)姿態(tài)角、三個(gè)位置、三個(gè)速度信息、三個(gè)角速度信息和三個(gè)線加速度信息，三個(gè)姿態(tài)角信息分別為俯仰角9、橫滾角小、偏航角V ;三個(gè)位置信息分別為經(jīng)度L、緯度X、高度h ;三個(gè)速度信息分別為地理坐標(biāo)系下的東向速度Ve、北向速度Vn、天向速度Vu，三個(gè)角速度信息為機(jī)體坐標(biāo)系相對(duì)于慣性空
間的角速度在機(jī)體系下的分量三個(gè)線加速度信息為機(jī)體系下比力信息f*，其中機(jī)體坐
標(biāo)系的X軸、y軸和z軸的指向分別為向右、向前、向下，其中i分別取1，2，3。
[0015](2)以周期A T讀取第j套GPS系統(tǒng)GPSj輸出的偽距Pej信息，其中j分別取1，2。
[0016](3)以IRSi為公共參考系統(tǒng)，以GPSj作為參考子系統(tǒng)，選取IRSi的姿態(tài)角誤差、速度誤差、位置誤差、慣性儀表誤差和GPS時(shí)鐘誤差為狀態(tài)量，建立卡爾曼濾波的狀態(tài)方程，選取GPSj測(cè)量偽距和根據(jù)IRSi信息計(jì)算的偽距之差作為量測(cè)量，建立卡爾曼濾波的量測(cè)方程，從而構(gòu)建IRSi和GPSj相組合的第一級(jí)卡爾曼濾波器KFij ;根據(jù)步驟(1)中獲取的
IRSi的信息和步驟(2)中獲取的GPSj信息，得到導(dǎo)航參數(shù)的局部最優(yōu)估計(jì)毛*其中i =
1,2,3; j = 1，2。
[0017](4)取IRSi的狀態(tài)xMFi = [xNAVi;xIMUi]作為公共參考狀態(tài)，根據(jù)步驟(3)中解算的導(dǎo)航參數(shù)的局部最優(yōu)估計(jì)值及其協(xié)方差陣作為輸入，構(gòu)建第二級(jí)聯(lián)邦濾波器MKFi，對(duì)系統(tǒng)公共參考狀態(tài)xMFi進(jìn)行最優(yōu)加權(quán)最小二乘估計(jì)，從而獲得導(dǎo)航參數(shù)的全局估計(jì)Am, ?第二級(jí)聯(lián)邦濾波器為:
[0018]
【權(quán)利要求】
1.一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法，包括如下步驟: (1)、數(shù)據(jù)的采集:利用民用飛機(jī)機(jī)載設(shè)備輸出的參數(shù)，包括第i套慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IRSi輸出的姿態(tài)角、位置、速度、角速度以及線加速度，其中i分別取1，2，3 ;第j套GPS系統(tǒng)GPSj輸出的偽距，其中j分別取1，2 ; (2)、以第i套慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IRSi為公共參考系統(tǒng)，以第j套GPS系統(tǒng)GPSj為參考子系統(tǒng)，構(gòu)建IRSi和GPSj相組合的第一級(jí)卡爾曼濾波器KFi j，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航參數(shù)的局部最優(yōu)估計(jì)； (3)、以第i套慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IRSi為公共參考系統(tǒng)，第一級(jí)卡爾曼濾波器KFij輸出的導(dǎo)航參數(shù)局部最優(yōu)估計(jì)值及其協(xié)方差陣作為第二級(jí)聯(lián)邦濾波器的輸入，構(gòu)建聯(lián)邦濾波器MKFi,實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航參數(shù)的全局估計(jì)； (4)、由第二級(jí)聯(lián)邦濾波器MKFi輸出的導(dǎo)航參數(shù)全局估計(jì)值對(duì)IRSi輸出的導(dǎo)航參數(shù)進(jìn)行反饋校正，將校正過的導(dǎo)航參數(shù)和第二級(jí)聯(lián)邦濾波器輸出的導(dǎo)航參數(shù)全局估計(jì)值對(duì)應(yīng)的協(xié)方差陣作為第三級(jí)濾波器的輸入，構(gòu)建第三級(jí)全局濾波器MLS，獲得飛行管理系統(tǒng)導(dǎo)航參數(shù)的最優(yōu)全局估計(jì)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法，其特征在于，所述I)步驟的數(shù)據(jù)采集具體為: (1)以周期ΛT讀取第i套慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IRSi輸出的三個(gè)姿態(tài)角、三個(gè)位置、三個(gè)速度信息、三個(gè)角速度信息和三個(gè)線加速度信息，三個(gè)姿態(tài)角信息分別為俯仰角Θ、橫滾角Φ、偏航角Ψ ;三個(gè)位置信息分別為經(jīng)度L、緯度λ、高度h ;三個(gè)速度信息分別為地理坐標(biāo)系下的東向速度Ve、北向速度Vn、天向速度Vu，三個(gè)角速度信息為機(jī)體坐標(biāo)系相對(duì)于慣性空間的角速度在機(jī)體系下的分量:,三個(gè)線加速度信息為機(jī)體系下比力信息?*，其中機(jī)體坐標(biāo)系的X軸、y軸和z軸的指向分別為向右、向前、向下，其中i分別取1，2，3 ; (2)以周期ΛT讀取第j套GPS系統(tǒng)GPSj輸出的偽距P GJ信息，其中j分別取1，2。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法，其特征在于，所述步驟2)第一級(jí)卡爾曼濾波器KFij的構(gòu)建，具體為:以IRSi為公共參考系統(tǒng)，以GPSj作為參考子系統(tǒng)，選取IRSi的姿態(tài)角誤差、速度誤差、位置誤差、慣性儀表誤差和GPS時(shí)鐘誤差為狀態(tài)量，建立卡爾曼濾波的狀態(tài)方程，選取GPSj測(cè)量偽距和根據(jù)IRSi信息計(jì)算的偽距之差作為量測(cè)量，建立卡爾曼濾波的量測(cè)方程，從而構(gòu)建IRSi和GPSj相組合的第一級(jí)卡爾曼濾波器KFij ;根據(jù)獲取的IRSi的信息和GPSj信息，得到導(dǎo)航參數(shù)的局部最優(yōu)估計(jì)印f其中i = I, 2, 3; j = 1,2。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法，其特征在于，所述步驟3)第二級(jí)聯(lián)邦濾波器MKFi的構(gòu)建，具體為:取IRSi的狀態(tài)xMFi=[XMViIXlMUi]作為公共參考狀態(tài)，根據(jù)解算的導(dǎo)航參數(shù)的局部最優(yōu)估計(jì)值及其協(xié)方差陣作為輸入，構(gòu)建第二級(jí)聯(lián)邦濾波器MKFi，對(duì)系統(tǒng)公共參考狀態(tài)xMFi進(jìn)行最優(yōu)加權(quán)最小二乘估計(jì)，從而獲得導(dǎo)航參數(shù)的全局估計(jì)iMKF,，第二級(jí)聯(lián)邦濾波器為:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法，其特征在于，所述步驟4)第三級(jí)聯(lián)邦濾波器MKFi的構(gòu)建，具體為:根據(jù)得到的導(dǎo)航參數(shù)全局估計(jì)對(duì)IRSi輸出的導(dǎo)航參數(shù)進(jìn)行反饋校正得到校正后的導(dǎo)航參數(shù)
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種冗余傳感器配置下基于三級(jí)濾波的導(dǎo)航參數(shù)最優(yōu)融合方法，其特征在于，所述第一級(jí)卡爾曼濾波局部估計(jì)算法的具體步驟是: (a)第一級(jí)卡爾曼濾波器狀態(tài)方程的建立 構(gòu)造KFij濾波器的17維狀態(tài)量xKFij = [xNAVi; xIMUi; xGPSJ]，其由三部分組成，包括IRSi導(dǎo)航參數(shù)誤差.、
【文檔編號(hào)】G01C21/16GK103630136SQ201310652549
【公開日】2014年3月12日 申請(qǐng)日期:2013年12月5日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月5日
【發(fā)明者】王丹, 馬航帥, 孫曉敏 申請(qǐng)人:中國(guó)航空無(wú)線電電子研究所