萬 輝,賴際舟,于明清,呂 品
(南京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院導(dǎo)航研究中心,江蘇 南京 210016)
航空攝影測(cè)量通過在飛機(jī)上的航攝儀器對(duì)地面連續(xù)拍攝像片,同時(shí)結(jié)合地面控制點(diǎn)測(cè)量、調(diào)繪和立體測(cè)繪等方法,從而完成繪制地形圖的作業(yè),是我國獲取基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的主要手段之一[1]。定位定向系統(tǒng)(Position and Orientation System,POS)作為航空攝影測(cè)量中機(jī)載基準(zhǔn)傳感器,主要由慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)、衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Position System,GPS)和POS系統(tǒng)計(jì)算機(jī)(POS Computer System,PCS)組成,能夠?qū)崟r(shí)獲取載體的位置、姿態(tài)、速度等導(dǎo)航信息,廣泛應(yīng)用于航空攝影測(cè)量中數(shù)字?jǐn)z影相機(jī)測(cè)量和機(jī)載合成孔徑雷達(dá)(SAR)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)阮I(lǐng)域,目前,POS系統(tǒng)輔助航空攝影測(cè)量技術(shù)已成為測(cè)繪學(xué)界的重點(diǎn)研究方向[2-3]。POS系統(tǒng)利用IMU和差分GPS(Differential GPS,DGPS)的數(shù)據(jù)信息,經(jīng)過POS計(jì)算機(jī)導(dǎo)航解算,獲取載體的位置、速度、姿態(tài)等信息,實(shí)現(xiàn)攝影成像的運(yùn)動(dòng)參數(shù)補(bǔ)償,完成航空攝影測(cè)量要求。根據(jù)航空攝影測(cè)量對(duì)POS系統(tǒng)精度要求,GPS一般采用載波相位差分定位模式,定位誤差精度在0.1m以內(nèi);IMU的水平姿態(tài)角測(cè)量誤差應(yīng)小于0.01°,航向角誤差應(yīng)小于0.02°。目前,通常用兩種途徑來提高POS系統(tǒng)精度:一種是硬件的改進(jìn),即采用高精度的慣性測(cè)量器件,但會(huì)使POS系統(tǒng)成本急劇增加;另一種是軟件算法的改進(jìn),針對(duì)已有POS系統(tǒng)中較高精度器件的誤差特性,對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合及優(yōu)化處理,該方法可以在不改變硬件結(jié)構(gòu)方案的前提下,充分挖掘POS系統(tǒng)潛在精度,對(duì)POS系統(tǒng)在航空攝影測(cè)量中的工程應(yīng)用具有較明顯的意義。
本文針對(duì)POS系統(tǒng)高精度定位技術(shù)要求,設(shè)計(jì)了一種基于前向?yàn)V波和反向平滑的雙向?yàn)V波方案用于數(shù)據(jù)融合。針對(duì)前向卡爾曼濾波數(shù)學(xué)模型的近似,降低了濾波狀態(tài)估計(jì)的精確度,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行反向平滑處理,能夠獲得更加精確的狀態(tài)估計(jì),提高了整體的定位精度。針對(duì)雙向?yàn)V波算法進(jìn)行了飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,POS系統(tǒng)位置、速度運(yùn)動(dòng)參數(shù)優(yōu)于前向卡爾曼濾波結(jié)果,表明了雙向?yàn)V波算法的可行性,是一種有效POS系統(tǒng)高精度定位算法,具有重要的工程實(shí)用價(jià)值。
本文設(shè)計(jì)的POS系統(tǒng)高精度定位方案如圖1所示,其方案算法分為兩步:第1步在POS系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行中,對(duì)IMU、DGPS數(shù)據(jù)信息進(jìn)行卡爾曼濾波算法,即前向?yàn)V波[4],并實(shí)時(shí)存儲(chǔ)濾波量測(cè)與狀態(tài)信息;第2步在卡爾曼濾波完畢后,利用所有保存的量測(cè)值與濾波狀態(tài)值再對(duì)POS系統(tǒng)進(jìn)行最優(yōu)固定區(qū)間平滑濾波的算法,即反向平滑,對(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行開環(huán)誤差校正,獲得最優(yōu)平滑運(yùn)動(dòng)參數(shù)[5]。
圖1 POS系統(tǒng)高精度定位技術(shù)方案
POS系統(tǒng)通過卡爾曼濾波器對(duì)其內(nèi)部IMU和DGPS數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波來實(shí)現(xiàn)定位定向。卡爾曼濾波中系統(tǒng)模型的準(zhǔn)確性對(duì)濾波結(jié)果影響較大,本文針對(duì)POS系統(tǒng)內(nèi)部系統(tǒng)和航空應(yīng)用背景,對(duì)POS系統(tǒng)進(jìn)行誤差建模。
POS系統(tǒng)中采用的IMU精度要求較高,一般需要標(biāo)定補(bǔ)償,因此,本文對(duì)傳統(tǒng)IMU誤差模型進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,將其考慮為隨機(jī)常值和白噪聲。POS系統(tǒng)采用事后處理的算法,需要實(shí)時(shí)存儲(chǔ)濾波量測(cè)與狀態(tài)信息,卡爾曼濾波的實(shí)時(shí)能力與存儲(chǔ)量及狀態(tài)維數(shù)有關(guān),對(duì)IMU誤差模型的簡(jiǎn)化處理,降低了卡爾曼濾波的維數(shù),便于濾波的實(shí)時(shí)運(yùn)行和濾波狀態(tài)信息的存儲(chǔ)。
POS系統(tǒng)中卡爾曼濾波方程為
式中:X為十五維狀態(tài)變量,包括九維慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的基本導(dǎo)航參數(shù)誤差,分別為平臺(tái)誤差角φE,φN,φU,東北天方向的速度誤差δvE,δvN,δvU,緯度、經(jīng)度、高度位置誤差δL,δλ,δh,三維陀螺常值漂移誤差εbx,εby,εbz和加速度計(jì)常值漂移誤差▽x,▽y,▽z。過程噪聲W=[wεxwεywεzw▽xw▽yw▽z]T包括陀螺與加速度計(jì)的隨機(jī)誤差,A(t)和G(t)分別為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣,其具體形式為
矩陣A中AN中元素可由文獻(xiàn)[6]中慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差方程獲得。
將慣性導(dǎo)航系統(tǒng)給出的位置、速度與GPS接收機(jī)給出的位置、速度信息的差值作為觀測(cè)量,其量測(cè)方程如下:
式 中:Hv=[03×3diag[1 1 1] 03×9],Hp=[03×6diag[RMRNcosL1]03×6],量測(cè)噪聲矩陣V(t)=[σveσvnσvuσLσλσh]。
前向卡爾曼濾波方法僅利用了濾波當(dāng)前時(shí)刻和以前時(shí)刻的量測(cè)信息,由于POS系統(tǒng)可以進(jìn)行事后分析,因此,如果對(duì)整個(gè)飛行攝影階段的量測(cè)信息加以利用,可進(jìn)一步提高系統(tǒng)精度。固定區(qū)間平滑算法(Rauch-Tung-Striebel,R-T-S)即為基于該思想的事后分析算法,首先在某個(gè)固定時(shí)間區(qū)間內(nèi)先進(jìn)行卡爾曼濾波,繼而利用該時(shí)間區(qū)間內(nèi)所有量測(cè)數(shù)據(jù),反向得到每一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì),該算法已被證明是一種有效的事后濾波算法[7-8],適合POS系統(tǒng)事后處理。
固定區(qū)間平滑濾波算法的具體步驟如下:假設(shè)整個(gè)導(dǎo)航時(shí)間為N,t為此時(shí)間間隔內(nèi)的任一時(shí)刻,則固定區(qū)間平滑估值表示為;在0時(shí)刻到N時(shí)刻的過程中,使用卡爾曼濾波器對(duì)各個(gè)時(shí)刻誤差進(jìn)行估計(jì),并儲(chǔ)存該估計(jì);整個(gè)估計(jì)過程結(jié)束后,再采用固定區(qū)間平滑濾波,同時(shí)利用儲(chǔ)存的估值來反向順序 得到平滑估值。由于該方法對(duì)計(jì)算機(jī)的儲(chǔ)存容量具有一定需求,并且平滑估計(jì)要在N時(shí)刻后延才可得到,因此,該方法只能用于事后處理。
對(duì)卡爾曼濾波方程式(1)進(jìn)行離散化,得到離散化狀態(tài)方程與量測(cè)方程如下:
首先,利用方程式(3)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行前向?yàn)V波,同時(shí)儲(chǔ)存狀態(tài)估值、狀態(tài)預(yù)測(cè)值,狀態(tài)估計(jì)誤差協(xié)方差陣、狀態(tài)預(yù)測(cè)的誤差協(xié)方差陣以及系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)陣。
采用卡爾曼濾波最后時(shí)刻估值作為平滑初值,有
式中:和分別為誤差平滑值和誤差協(xié)方差平滑初始值。
反向固定區(qū)間平滑的遞推公式如下:
從式(5)可看出,固定區(qū)間平滑是k=N-1到k=0的倒推過程。平滑濾波遞推過程中需要狀態(tài)估計(jì)以及均方差預(yù)測(cè)及估計(jì),因此,平滑濾波必須在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上進(jìn)行,該方法由前向卡爾曼濾波和反向固定區(qū)間平滑濾波完成,故稱其為“雙向?yàn)V波”,其流程如圖2所示。
圖2 雙向?yàn)V波流程
為了驗(yàn)證雙向?yàn)V波算法的應(yīng)用效果,采用某型POS系統(tǒng)進(jìn)行飛行試驗(yàn),飛行過程中采集數(shù)據(jù)包括IMU數(shù)據(jù)文件、DGPS數(shù)據(jù)文件(基站與流動(dòng)站數(shù)據(jù),包含位置、速度信息)和GPS與IMU時(shí)間同步文件。按照正確的格式定義對(duì)文件中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行提取,讀取IMU和DGPS數(shù)據(jù)文件進(jìn)行雙向?yàn)V波算法。
試驗(yàn)中所用POS系統(tǒng)精度如下:陀螺零偏穩(wěn)定性為0.1(°)/h,加速度計(jì)零偏穩(wěn)定性為0.000 7g;GPS接收機(jī)為雙頻接收機(jī),差分處理后速度、位置精度分別為0.1m/s,0.1m。慣性導(dǎo)航解算頻率為50Hz,GPS輸出為5Hz,卡爾曼濾波組合周期為0.2s。
按照雙向?yàn)V波流程,分別進(jìn)行高精度POS系統(tǒng)前向卡爾曼濾波和后向固定區(qū)間平滑濾波。由于在飛行數(shù)據(jù)中DGPS的精度較高,因此,在進(jìn)行誤差分析時(shí)以DGPS的速度與位置信息作為參考基準(zhǔn),分別將前向卡爾曼濾波與雙向?yàn)V波融合結(jié)果與DGPS比較,得到前向?yàn)V波與雙向?yàn)V波位置、速度誤差對(duì)比如圖3~8所示。
圖3 緯度誤差對(duì)比
從上述各誤差對(duì)比曲線可以很明顯地看出,雙向?yàn)V波后整體的誤差比前向卡爾曼濾波小,前向卡爾曼濾波與雙向?yàn)V波誤差均方差對(duì)比見表1。
表1 卡爾曼濾波與雙向?yàn)V波誤差均方差對(duì)比
圖8 天向速度誤差比較
從表1對(duì)比中可看出,相比卡爾曼濾波,雙向?yàn)V波的位置、速度信息的誤差均方差都有所減小,水平位置誤差在0.04m,高度誤差為0.02m,水平 速 度 誤 差 約0.1m/s,垂 直 速 度 誤 差 在0.04m/s,表明雙向?yàn)V波精度優(yōu)于卡爾曼濾波。由于采用的飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)機(jī)動(dòng)性較大,在局部可能出現(xiàn)雙向?yàn)V波比前向?yàn)V波精度改善不明顯,但是綜合來看,雙向?yàn)V波還是能比較全面地提高POS系統(tǒng)導(dǎo)航參數(shù)精度。
POS系統(tǒng)輔助航空攝影定位技術(shù)的優(yōu)越性已經(jīng)獲得測(cè)繪領(lǐng)域的認(rèn)同,但是如何使POS系統(tǒng)達(dá)到更好的定位精度仍是一個(gè)重要課題。POS系統(tǒng)中IMU與DGPS的濾波算法是保障其導(dǎo)航精度的重要環(huán)節(jié),本文在傳統(tǒng)卡爾曼濾波器的基礎(chǔ)上,提出了基于前向卡爾曼濾波和反向固定區(qū)間平滑濾波的POS高精度定位算法,飛行數(shù)據(jù)處理驗(yàn)證表明,使用此算法可最終實(shí)現(xiàn)水平位置誤差0.04m,高度誤差0.02m,相對(duì)于傳統(tǒng)卡爾曼濾波精度有所提高,對(duì)于POS系統(tǒng)的應(yīng)用和精度提高具有重要的工程應(yīng)用參考價(jià)值。
[1]李學(xué)友.IMU/DGPS輔助航空攝影測(cè)量原理、方法及實(shí)踐[D].鄭州:信息工程大學(xué),2005.
[2]劉軍,王冬紅,張永生.基于GPS/INS姿態(tài)測(cè)量與定位的航空攝影測(cè)量精度分析[J].測(cè)繪工程,2004,13(4):43-47.
[3]孫紅星,袁修孝,付建紅.航空遙感中基于高階INS誤差模型的GPS/INS組合定位定向方法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2010,39(1):28-33.
[4]李睿佳,李榮冰,劉建業(yè),等.衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航事后高精度融合算法研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2010,22(Z1):75-78.
[5]F Landis Markley,Joseph E Sedlak.Kalman Filter for Spinning Spacecraft Attitude Estimation[J].Journal of Guidance Contorl and Dynamics(S0731-5090),2008,31(6):1750-1760.
[6]劉建業(yè),曾慶化,趙偉,等.導(dǎo)航系統(tǒng)理論與應(yīng)用[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2010:336-337.
[7]宮曉琳,房建成.基于SVD的R-T-S最優(yōu)平滑在機(jī)載SAR運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償POS系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].航空學(xué)報(bào),2009,30(2):311-318.
[8]D H Hwang,S H Oh,et al.Design of a low-cost attitude determination GPS/INS integrated navigation system[J].GPS So-lutions(S1080-5370),2005,9(4):294-311.