專利名稱:一種智能化機載導(dǎo)彈動基座對準及標定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種智能化機載導(dǎo)彈動基座對準及標定方法，可用于提高機載、艦載
及車載導(dǎo)彈武器的導(dǎo)航精度。
技術(shù)背景
初始對準誤差是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)的主要誤差源之一，初始對準精度和速度直 接關(guān)系到武器系統(tǒng)的打擊命中精度及快速反應(yīng)能力。通常，卡爾曼濾波用于解決INS的初 始對準問題，它可以從被噪聲污染的觀測值中估計出系統(tǒng)的狀態(tài)值。然而由于卡爾曼濾波 器的運算時間與系統(tǒng)階次的三次方成正比，所以當系統(tǒng)階次較高時，濾波器的實時性就很 難保證。雖然采用分布式卡爾曼濾波器可以提高濾波的實時性，但其代數(shù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且對系 統(tǒng)構(gòu)成有所限制。
考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)功能和可以逼近任何非線性函數(shù)的能力，以及神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)處理數(shù)據(jù)的快速性和并行性特點。因此，人們希望利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替卡爾曼濾波器的功 能，以提高INS對準過程的實時性及智能化。近年來，研究人員在此方面進行了相應(yīng)的研 究工作，利用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法代替卡爾曼濾波器，以實現(xiàn)INS靜基座初始對準的實時 性問題。然而，到目前為止，涉及研究如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)動基座對準問題的文獻卻極 少。這是由于在靜基座對準時，INS可以看作為定常系統(tǒng)，而BP等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際上是靜態(tài) 網(wǎng)絡(luò)，它所能完成的功能只是從一個空間到另一個空間的映射。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用預(yù)先取得 的卡爾曼濾波估值及相應(yīng)的觀測值進行訓(xùn)練，當網(wǎng)絡(luò)輸出與樣本值間的誤差在允許范圍之 內(nèi)時，就可以用此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獨立對系統(tǒng)進行精確估值并補償，從而達到INS在靜基座條件 下的快速對準及標定的目的。但在動基座條件下，由于這時位置、速度、姿態(tài)等導(dǎo)航參數(shù)都 將隨時間變化，系統(tǒng)模型是時變的。這時如果直接利用卡爾曼濾波的測量值和濾波結(jié)果作 為輸入輸出樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于導(dǎo)彈隨載機飛行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所用樣本與導(dǎo)彈自由飛行 時實際應(yīng)用樣本之間不一致，因此基于靜基座對準及標定條件構(gòu)造及訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)將無法應(yīng) 用于動基座情況。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的技術(shù)解決問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種智能化機載導(dǎo)彈動基 座對準及標定方法，該方法提高了機載導(dǎo)彈武器INS動基座初始對準和標定的速度，并具 有智能化的特點。
本發(fā)明的技術(shù)解決方案為一種智能化機載導(dǎo)彈動基座對準及標定方法，其特點 在于包括下列步驟
(1)根據(jù)分析主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間的安裝誤差角、彈性變形角和彈性變形角速率 誤差特性，建立主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤差的系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測方程；
(2)在構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本時，選擇將彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸 出值作為輸入樣本，機載主慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值與輸入樣本之間的差值作為輸出樣本，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
(3)在導(dǎo)彈的自由飛行階段，將彈載子慣導(dǎo)的陀螺儀和加速度計的測量值實時輸 入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器進行對準和標定后能夠消除陀螺儀和加速度計測 量值中由確定性誤差和失準角引起的測量誤差；
(4)最后將校正后的陀螺儀和加速度計的測量值送入導(dǎo)航計算機，完成導(dǎo)航參數(shù) 的解算。
所述步驟(1)中建立的主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤差狀態(tài)方程為
-0000000000
中y000000000甲y0
中z000000000甲z0
000000100《0
《=000000010+0
《000000001《0
《000-A200_2凡00《
0000-A200-2^0《
《—00000-A200-
W 、 9
e y， e z和《，《,《分別為主、子慣導(dǎo)之間安裝誤差角、彈性
13 i = 2. 146/ t i (i = x， y， z) ， t i為相應(yīng)軸向的彈性變 -定方差的白噪聲。
!U方程為
=
-1 0
0 0
—1
0
0 0
一l
其中，W , W
變形角和彈性變形角速率的分量
形相關(guān)時間，PX，
Py， P,為具有
上述的建立的主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤差源的量 Z = HX+V 其中，觀測矩陣
—0
《-《
Q
《-《
-《
G
《-《
G 《 _《-《
0
《-《 0
V= [vl v2 L]T為零均值的白噪聲。
所述的步驟(2)構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本方法為一種適用于動基座對準和
標定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本構(gòu)造方法，該方法的具體步驟為
(1)首先根據(jù)建立的主慣用導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤差狀態(tài)方程和量測方程，利用卡爾 曼濾波器估計出安裝誤差角#、彈性變形角》和彈性變形角速率^;
(2)根據(jù)估計出的安裝誤差角令和彈性變形角g構(gòu)造主慣用導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間的轉(zhuǎn) 換矩陣a ;
(3)根據(jù)估計的彈性變形角速率二將其從陀螺儀的測量值"ibs去掉，得到補償后 的子慣導(dǎo)陀螺儀的測量值"ibte ;
(4)主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)安裝距離r已知，利用主慣導(dǎo)陀螺儀的輸出值"^，可求出桿 臂效應(yīng)誤差;然后，進一步對子慣導(dǎo)加速度計的測量值fbs進行桿臂效應(yīng)誤差補償，得到 補償后子慣導(dǎo)加速度計的測量值fbte ;[0023]
(5)通過對子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計輸出值進行補償，再利用"ibte， fbte作為輸入
樣本，主慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值"ibm、C與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本"ibtr、fbtr之間的差 值S "， Sf作為輸出樣本，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器進行訓(xùn)練。
本發(fā)明的原理是由于在動基座條件下，這時機載導(dǎo)彈子慣導(dǎo)系統(tǒng)的位置、速度、 姿態(tài)等參數(shù)都將隨時間變化，系統(tǒng)模型是時變的。因此，如果使用同靜基座對準及標定時神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本對的構(gòu)造辦法，利用預(yù)先取得的卡爾曼濾波估值及相應(yīng)的觀測值進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練，但當網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后，實際應(yīng)用時所采集的樣本已發(fā)生變化，訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)將無法應(yīng)用。 因此，在構(gòu)造動基座對準的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本時，需要使用一種不同于靜基座的構(gòu)造 辦法。
通過分析可以發(fā)現(xiàn)，無論導(dǎo)彈隨載機飛行還是導(dǎo)彈自由飛行階段，雖然位置、速 度、姿態(tài)等導(dǎo)航參數(shù)隨時間變化，但子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的特性是不變的。因此，在構(gòu) 造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本時，選擇將彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值作為輸入樣 本，機載主慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值與輸入樣本之間的差值作為輸出樣本，訓(xùn)練神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而在具體構(gòu)造輸入樣本時，考慮到導(dǎo)彈懸掛在載機機翼處時，輸入樣本中包含著由 安裝誤差、桿臂效應(yīng)誤差和彈性變形誤差引起的測量誤差，這與導(dǎo)彈自由飛行時子慣導(dǎo)陀 螺儀和加速度計的感測量還不一致。為解決這一問題，可根據(jù)主_子慣導(dǎo)之間的安裝誤差 角、彈性變形角和彈性變形角速率的誤差模型，采用主、子慣導(dǎo)陀螺儀輸出值之差作為觀測 量，由卡爾曼濾波器首先估計出彈載子慣導(dǎo)的安裝誤差角及彈性變形角速率，并根據(jù)桿臂 長度和主慣導(dǎo)陀螺儀的輸出值計算桿臂效應(yīng)誤差。然后根據(jù)主、子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計 輸出值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，補償彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計測量值中的相應(yīng)誤差，這時得 到的訓(xùn)練輸入樣本能夠真實的模擬導(dǎo)彈自由飛行時的情況。在導(dǎo)彈發(fā)射后的自由飛行段， 將彈載子慣導(dǎo)的陀螺儀和加速度計的測量值實時輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波 器進行對準和標定后能夠消除陀螺儀和加速度計測量值中由確定性誤差(刻度因數(shù)、零偏 等)和失準角引起的測量誤差。最后將校正后的陀螺儀和加速度計的測量值送入導(dǎo)航計算 機，完成導(dǎo)航參數(shù)的解算。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于本發(fā)明利用無論導(dǎo)彈隨載機飛行還是導(dǎo)彈 自由飛行階段，雖然位置、速度、姿態(tài)等導(dǎo)航參數(shù)隨時間變化，但子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計 的特性不變的特點，作為構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出發(fā)點；根據(jù)主-子慣導(dǎo)之間的誤差模型，采用 主_子慣導(dǎo)陀螺儀輸出值之差作為觀測量，由卡爾曼濾波器首先估計出彈載子慣導(dǎo)的安裝 誤差角及彈性變形角速率，并根據(jù)桿臂長度和主慣導(dǎo)陀螺儀的輸出值計算桿臂效應(yīng)誤差。 然后根據(jù)主-子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計輸出值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，補償彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和 加速度計測量值中的相應(yīng)誤差，這時得到的訓(xùn)練輸入樣本能夠真實的模擬導(dǎo)彈自由飛行時 的情況；在導(dǎo)彈的自由飛行階段，將彈載子慣導(dǎo)的陀螺儀和加速度計的測量值實時輸入神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器進行對準和標定后能夠消除陀螺儀和加速度計測量值 中由確定性誤差和失準角所引起的測量誤差，從而提高了對陀螺儀和加速度計測量值的補 償?shù)膶崟r性和精確性提高了導(dǎo)航參數(shù)的解算精度。


圖1為本發(fā)明的主_子慣導(dǎo)測量的角速度關(guān)系示意圖；[0028]
圖2為本發(fā)明的卡爾曼濾波基本算法的解算流程圖；
圖3為本發(fā)明的所構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本原理框圖；
圖4為本發(fā)明的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行智能化初始對準和標定的原理圖。
具體實施方式
如圖1、2、3、4所示，本發(fā)明的具體方法如下
(1)主、子慣導(dǎo)之間誤差源數(shù)學(xué)模型的建立，包括系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測 如式l和式4所示。
系統(tǒng)狀態(tài)方程
j-I +『 (1)
其中，X為系統(tǒng)狀態(tài)矢量，W為系統(tǒng)噪聲矢量，A為系統(tǒng)轉(zhuǎn)移矩陣，
PY Pv P7.]T
方程，分別
Z =〖，.w=[0 0 0 0 0
00000000 _
000000000
000000000
000000100
4 =000000010
000000001
000-A200 國-2/ ,00
0000 -A200-2A0
00000-A200
2.146 -〔''=，T i為三個軸上彈性變形的相關(guān)5
p z為具有一
定方差的白噪聲，Pi N(0，Qi) (i = x，y，z)，其方差滿足g,.-4《of(i-x，少,z)
o /(i = x， y， z)為子慣導(dǎo)三個方向上彈性變形角的方差。 系統(tǒng)的量測方程
由主、子慣導(dǎo)的陀螺儀輸出值的差值構(gòu)造的觀測量為
《-《
Z = -《
0fc-《
式中，['
iby
T，['
iby
(2)
S]T分別為主、子慣導(dǎo)陀螺儀測量的
三個軸方向的角速度。
如圖1所示，子慣導(dǎo)陀螺儀測
的角速度"ibS是由主慣導(dǎo)陀螺儀測量的角速度
"J旋轉(zhuǎn)一個(w+ e)角得到的，這里假設(shè)(w+ 9)為小角度，另外，由于機翼的彈性變形，
彈載子慣導(dǎo)陀螺儀會測量到附加的角速度s，有
《=C:《+々 (3)[0046] 式中，G-
1 -化+《)(l+^)
CFz+《) 1
-d +《)
則
厶《 =《- -(/+0 +,《-^-(？+爭《-0
故濾波器的量測方程為
Z = HX+V (4)
0-《0《-《-i o 0
其中，量測矩陣^ =-<0《,、w0《
0 -l 0
_《-《0,、附—《0
0
0 —1
J方程，利用卡爾曼濾波基
噪聲￥= [Vi V2 VJT為零均值的白噪聲。
(2)根據(jù)建立的主_子慣導(dǎo)之間誤差源狀態(tài)方程和〗 本算法對安裝誤差角今、彈性變形角g和彈性變形角速率^進行估計，卡爾曼濾波基本算法 編排，該算法的流程圖如圖2所示。 狀態(tài)一步預(yù)測方程
A A
狀態(tài)估值計算方程
A A A
+幽，
濾波增量方程
一步預(yù)測均方誤差方程
A
尸""+^,1^
估計均方誤差方程
(5)
(6)
(7)
(8)
A =(/-i^H&W w
(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本的構(gòu)造。不同于靜基座情況，由于在動基座條件下，這 時彈載子慣導(dǎo)系統(tǒng)的位置、速度、姿態(tài)等參數(shù)都將隨時間變化，系統(tǒng)模型是時變的。因此， 如果使用同靜基座對準及標定時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本對的構(gòu)造辦法來訓(xùn)練動基座標定網(wǎng)絡(luò)，當彈 載子慣導(dǎo)隨載機飛行時網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后，但導(dǎo)彈發(fā)射后自由飛行階段對彈載子慣導(dǎo)進行標定 時，網(wǎng)絡(luò)所采集的輸入樣本已發(fā)生根本變化，這種方法構(gòu)造和訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)將無法應(yīng)用。因 此，在構(gòu)造適用于動基座標定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本時，需要使用一種不同于靜基座對 準和標定的構(gòu)造方法。
通過分析可以發(fā)現(xiàn)，無論導(dǎo)彈隨載機飛行還是導(dǎo)彈自由飛行階段，雖然位置、速 度、姿態(tài)等導(dǎo)航參數(shù)隨時間變化，但子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的特性是不變的。因此，在構(gòu) 造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本時，選擇將彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值作為輸入樣本，機載主慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值與輸入樣本之間的差值作為輸出樣本，訓(xùn)練神
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而在具體構(gòu)造輸入樣本時，考慮到導(dǎo)彈懸掛在載機機翼處時，輸入樣本中包含著由
安裝誤差、桿臂效應(yīng)誤差和彈性變形誤差引起的測量誤差，這與導(dǎo)彈自由飛行時子慣導(dǎo)陀
螺儀和加速度計的感測量還不一致。為解決這一問題，根據(jù)主-子慣導(dǎo)之間的安裝誤差角、
彈性變形角和彈性變形角速率的誤差模型，采用主、子慣導(dǎo)陀螺儀輸出值之差作為觀測量，
由卡爾曼濾波器首先估計出彈載子慣導(dǎo)的安裝誤差角及彈性變形角速率，并根據(jù)桿臂長度
和主慣導(dǎo)陀螺儀的輸出值計算桿臂效應(yīng)誤差。然后根據(jù)主、子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計輸出
值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，補償彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計測量值中的相應(yīng)誤差，這時得到的
訓(xùn)練輸入樣本能夠真實的模擬導(dǎo)彈自由飛行時的情況。在導(dǎo)彈發(fā)射后的自由飛行段，將彈
載子慣導(dǎo)的陀螺儀和加速度計的測量值實時輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器進
行標定后能夠消除陀螺儀和加速度計測量值中由確定性誤差(刻度因數(shù)、零偏等)和失準
角引起的測量誤差。最后將校正后的陀螺儀和加速度計的測量值送入導(dǎo)航計算機，完成導(dǎo)
航參數(shù)的解算。這樣，建立的空射導(dǎo)彈自由飛行階段自動標定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本對
構(gòu)造原理如圖3所示。
具體構(gòu)造方法如下
a.首先根據(jù)建立的主-子慣導(dǎo)之間誤差狀態(tài)模型，主、子慣導(dǎo)陀螺儀的測量值 "ibm、 "ibS之間的差值A(chǔ) "作為觀測量的測量模型，利用卡爾曼濾波器估計出安裝誤差角 今、彈性變形角g和彈性變形角速率^ ;
b.由估計出的安裝誤差角vl/和彈性變形角射勾造主子慣導(dǎo)之間的轉(zhuǎn)換矩陣(t ，具 體形式為
「 * '
1
C二 =
1
(10)
嫘儀的測量值
中去除，得到陀螺儀補償后
(11)
n，可求出桿
Ty + §y —0^ + §》
c.將估計的彈性變形角速率z 的測量值"ib"為
'《-J
d.主-子慣導(dǎo)之間安裝距離r已知，利用主慣導(dǎo)陀螺儀的輸出值 臂效應(yīng)誤差f/
//=《xr + <x(《x。 (12)
然后，進一步對子慣導(dǎo)加速度計的測量值fbs進行桿臂效應(yīng)誤差補償，得到補償后
子慣導(dǎo)加速度計的測量值fbte為
7/-// (13)
e.通過對子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計輸出值進行補償，再利用c
樣本，主慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值"ibm、fbm與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本 值S "， Sf作為輸出樣本，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器進行訓(xùn)練。
(4)導(dǎo)彈隨載機飛行階段利用構(gòu)造的輸入輸出樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，導(dǎo)彈自 由飛行時即可利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)完成對彈載子慣導(dǎo)系統(tǒng)的自動標定，工作原理如圖4所
，fbte作為輸入 、fbtr之間的差[0077]
導(dǎo)彈自由飛行時，將子慣導(dǎo)陀螺儀、加速度計的輸出值coibs、 fbS送入訓(xùn)練好的神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的測量誤差S"t、 Sft，再利用 "'、Sf'對子慣導(dǎo)的測量值"ibS、fbS進行修正，即
=《—(14)
/w (15)
然后，將"N， f,送入導(dǎo)航計算機，即可得到補償后導(dǎo)彈精確的速度、位置和姿態(tài)角 等導(dǎo)航信息。
權(quán)利要求
一種智能化機載導(dǎo)彈動基座對準及標定方法，其特征在于步驟如下(1)根據(jù)主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間的安裝誤差角、彈性變形角和彈性變形角速率誤差特性，建立主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤差的系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測方程；(2)在構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本時，選擇將彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值作為輸入樣本，機載主慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值與輸入樣本之間的差值作為輸出樣本，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(3)在導(dǎo)彈的自由飛行階段，將彈載子慣導(dǎo)的陀螺儀和加速度計的測量值實時輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器進行對準和標定后能夠消除彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計測量值中由確定性誤差和失準角引起的測量誤差；(4)最后將校正后的彈載子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的測量值送入導(dǎo)航計算機，完成導(dǎo)航參數(shù)的解算。
2. 根據(jù)權(quán)利要求
1所述的智能化機載導(dǎo)彈動基座對準及標定方法，其特征在于步驟 (1)建立主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤差的系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測方程如下(1)主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤差狀態(tài)方程為<formula>formula see original document page 2</formula>其中，wx， wy， wz、 ex， ey， 92和4,《,4分別為主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間安裝誤差角、彈 性變形角和彈性變形角速率的分量，t,，中y,中:和A,4,《分別為機載主慣導(dǎo)與彈載子慣導(dǎo)之間安裝誤差角速率和彈性變形角加速度的分量，P i = 2. 146/ t i (i = x， y， z) ， t i為相 應(yīng)軸向的彈性變形相關(guān)時間，Px， Py， P,為具有一定方差的白噪聲；(2)由主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)陀螺儀輸出值之差構(gòu)造的觀測量，得到主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤 差源的觀測模型為Z = HX+V其中，觀測矩陣<formula>formula see original document page 2</formula>V= [Vl v2 L]T為零均值的白噪聲，Vl， ^，^分別為X、Y和Z三個坐標軸上的零均值 白噪聲分量；"ibxm， " ibym， " ibzm分別代表主慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計在X、 Y和Z三個坐標軸 的輸出分量。
3.根據(jù)權(quán)利要求
1所述的智能化機載導(dǎo)彈動基座對準及標定方法，其特征在于所述 步驟(2)構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本方法為一種適用于動基座對準和標定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 樣本構(gòu)造方法，具體步驟為(1) 根據(jù)建立的主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間誤差狀態(tài)方程和量測方程，利用卡爾曼濾波器估 計出安裝誤差角令、彈性變形角g和彈性變形角速率S ;(2) 根據(jù)估計出的安裝誤差角^和彈性變形角g構(gòu)造主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)之間的轉(zhuǎn)換矩陣《；(3) 根據(jù)估計的彈性變形角速率^，將其從彈載子慣導(dǎo)陀螺儀的測量值"ibS去掉，得到補償后的子慣導(dǎo)陀螺儀的測量值"ibte ;(4) 主慣導(dǎo)和子慣導(dǎo)安裝距離r已知，利用主慣導(dǎo)陀螺儀的輸出值"^，可求出桿臂效 應(yīng)誤差f/ ;然后，進一步對子慣導(dǎo)加速度計的測量值fbs進行桿臂效應(yīng)誤差補償，得到補償 后子慣導(dǎo)加速度計的測量值;(5) 通過對子慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計輸出值進行補償，再利用"ibte， fbtr作為輸入樣 本，主慣導(dǎo)陀螺儀和加速度計的輸出值"ibm、C與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本"ibtr、fbtr之間的差值S "， Sf作為輸出樣本，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器進行訓(xùn)練。
專利摘要
本發(fā)明涉及一種智能化機載導(dǎo)彈動基座對準及標定方法，其特征是針對在動基座條件下捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)模型的時變性特點，給出了一種適用于動基座對準和標定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本構(gòu)造方法，同時，為了解決導(dǎo)彈懸掛在機翼下與自由飛行時子慣導(dǎo)系統(tǒng)量測信息不一致問題，通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前首先進行主子慣導(dǎo)之間誤差角的估計及補償，從而使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本可真實的模擬導(dǎo)彈實際自由飛行時的狀態(tài)。本發(fā)明具有快速性及智能化的優(yōu)點，可用于提高機載、艦載及車載導(dǎo)彈武器的導(dǎo)航精度。
文檔編號G01C21/16GKCN101131311 B發(fā)布類型授權(quán) 專利申請?zhí)朇N 200710175883
公開日2010年4月21日 申請日期2007年10月15日
發(fā)明者王新龍, 郭隆華 申請人:北京航空航天大學(xué)導(dǎo)出引文BiBTeX, EndNote, RefMan非專利引用 (1),