張志國(guó) 張慧娟 周欣明
在飛行器飛行試驗(yàn)事后數(shù)據(jù)處理中,一般采用GPS 導(dǎo)航定位數(shù)據(jù)獲得載體的高精度定位[1~2],而由于飛行器的高動(dòng)態(tài)環(huán)境[3],會(huì)導(dǎo)致GPS信號(hào)失鎖、遙測(cè)信道不穩(wěn)定,且二級(jí)分離后,GPS天線與三級(jí)載體分離,會(huì)缺失GPS數(shù)據(jù),這些都將導(dǎo)致事后數(shù)據(jù)處理中的外測(cè)軌道的不完整。若仍采用外測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫靶量計(jì)算時(shí),將會(huì)因?yàn)橥馔茣r(shí)間太長(zhǎng)而失去精度。而采用遙測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算脫靶量也會(huì)因?yàn)榻萋?lián)慣導(dǎo)漂移過(guò)大而無(wú)法準(zhǔn)確推算脫靶量。文中將考慮利用遙測(cè)數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)聯(lián)合處理,先分離出激光陀螺、加速度計(jì)部分誤差系數(shù),并補(bǔ)償或外推GPS數(shù)據(jù)缺失時(shí)的遙測(cè)軌道,進(jìn)而得到高精度完整軌道[4~6]。文中先介紹組合導(dǎo)航原理,再闡述補(bǔ)償缺失外測(cè)軌道的方法,并給出實(shí)例和結(jié)果分析。
捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)具有自主導(dǎo)航能力,能給出載體的姿態(tài)、速度和位置信息,但導(dǎo)航誤差隨時(shí)間增長(zhǎng)而增大。GPS具有誤差不隨時(shí)間累積的特定,但動(dòng)態(tài)性能和抗干擾能力較弱。故捷聯(lián)慣導(dǎo)/GPS組合導(dǎo)航能充分發(fā)揮各自優(yōu)點(diǎn),克服缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)高精度導(dǎo)航。
捷聯(lián)慣導(dǎo)狀態(tài)方程為[7]
其中Φ為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,W為系統(tǒng)噪聲,滿足E(Wk-1)=0,cov(Wk,Wj)=Qkδkj,Φ 的具體形式可參考文獻(xiàn)[8]。狀態(tài)變量X為慣導(dǎo)的誤差,包括導(dǎo)航信息誤差和慣性器件誤差,即
其中φ為載體姿態(tài),δvn導(dǎo)航系速度誤差,δp為載體位置誤差,εb為陀螺儀漂移誤差,?b為加速度計(jì)漂移誤差。
文中組合模式為位置、速度組合,即松耦合模式。位置信息為捷聯(lián)慣導(dǎo)輸出位置減去GPS輸出位置信息,速度信息為捷聯(lián)慣導(dǎo)輸出速度減去GPS輸出速度,以此組成量測(cè)信息。故觀測(cè)方程可表示為
得到系統(tǒng)觀測(cè)方程和狀態(tài)方程后,可以進(jìn)行Kalman濾波,Kalman濾波遞推方程為[9~10]
其中Pk,k為k時(shí)刻的方差;Pk,k-1是k-1時(shí)刻預(yù)測(cè)的k時(shí)刻的方差;Kk,k是k時(shí)刻的各狀態(tài)量增益陣。給定組合系統(tǒng)初始值X(0),初始估計(jì)協(xié)方差陣Q(0),觀測(cè)噪聲協(xié)方差陣R(0)。利用式(5)進(jìn)行濾波,即可得到載體姿態(tài)、速度、位置、陀螺、加速度計(jì)誤差信息。
在捷聯(lián)慣導(dǎo)數(shù)據(jù)缺失的時(shí)候,可以利用最后一次組合導(dǎo)航Kalman濾波得到的誤差系數(shù)作為初值,對(duì)觀測(cè)方程和狀態(tài)方程進(jìn)行時(shí)間更新[11~12],如下:
這樣將有效扣除陀螺和加速度計(jì)的部分誤差,從而得到較高精度的完整軌道。
在某次飛行試驗(yàn)中,飛行器上裝備光學(xué)捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)和GPS接收機(jī),截取某段數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。飛行總時(shí)間為1500 s,捷聯(lián)慣導(dǎo)采樣周期為0.01 s,GPS接收機(jī)的采樣周期為0.1 s,其中陀螺儀輸出如圖1所示,加速度計(jì)輸出如圖2所示。根據(jù)相應(yīng)初始狀態(tài),即可得到飛行器載體速度和運(yùn)動(dòng)軌跡,分別如圖3,圖4所示,由圖可知,載體拐彎3次,并保持勻速巡航。捷聯(lián)慣導(dǎo)導(dǎo)航與GPS導(dǎo)航的位置誤差如圖5所示。由于陀螺加表誤差,在1500 s飛行時(shí)間內(nèi)捷聯(lián)慣導(dǎo)天向位置漂移達(dá)2300 m。
圖1 各軸陀螺儀輸出
圖2 各軸加速度計(jì)輸出
圖3 載體速度
假定卡爾曼濾波周期為0.1 s,取陀螺儀的常值漂移0.02°/h,隨機(jī)漂移 0.002°/h,加速度計(jì)常值偏置200μg,隨機(jī)偏置20μg,GPS位置方差為10 m,速度方差為0.2 m/s,并給其他狀態(tài)矢量賦相應(yīng)初值。進(jìn)行Kalman濾波,且在濾波收斂后,選取100 s進(jìn)行時(shí)間更新。如對(duì)載體平飛巡航時(shí)間段1150s~1250s進(jìn)行時(shí)間更新,得到的位置與GPS位置的差如圖6所示,圖中還給出了純慣導(dǎo)得到的位置與GPS位置誤差,可以看出利用時(shí)間更新得到的三個(gè)方向位置差小于1.7m,而純慣導(dǎo)外推軌道與GPS位置誤差大于4m。另對(duì)載體高度爬升時(shí)間段1250s~1350s進(jìn)行時(shí)間更新,得到的位置與GPS位置的差與純慣導(dǎo)外推對(duì)比如圖7所示,同樣位置誤差大幅減小。
圖4 載體運(yùn)動(dòng)軌跡
圖5 捷聯(lián)慣導(dǎo)與gps位置差
圖6 時(shí)間更新與純慣導(dǎo)軌道外推對(duì)比圖
圖7 時(shí)間更新與純慣導(dǎo)軌道外推對(duì)比圖
針對(duì)飛行器飛行試驗(yàn)GPS事后數(shù)據(jù)處理中,GPS數(shù)據(jù)丟失無(wú)法獲得飛行器完整軌道等問(wèn)題,文中提出利用遙測(cè)數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行松耦合處理,利用Kalman濾波得到慣導(dǎo)誤差,并利用時(shí)間更新方法對(duì)遙測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行外推,最后得到精度較高的完整飛行器軌道。算例結(jié)果表明,該方法有較高的外推精度,在外推100 s的情況下,外推位置與GPS位置誤差小于1.7 m??梢杂糜谑潞竺摪辛扛呔扔?jì)算。
[1]程海彬,張紅波,魯浩,等.適用于空空導(dǎo)彈的SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào),2012,32(5):14-16.
CHENG Haibin,ZHANG Hongbo,LU Hao,et al.SINS/GPS Integrated Navigation System for Airborne Missile[J].Journal of missile and guidance and guidance of guidance,2012,32(5):14-16.
[2]王龍,張擁軍,張文山,等.地面系下的GPS/SINS組合導(dǎo)航算法設(shè)計(jì)[J].航空兵器,2010(3):15-17.
WANG Long,ZHANG Yongjun,ZHANG Wenshan,et al.Design of GPS/SINS Integrated Navigation Algorithm in Ground Coordinate[J].Aero Weaponry,2010(3):15-17.
[3]李建文,郝順義.高動(dòng)態(tài)GPS/SINS組合導(dǎo)航精確定位方法研究[J].信息與控制,2009,38(3):304-308.
LI Jianwen,HAO Shunyi.On Precise Positioning Method for Highly Dynamic GPS/SINS Integrated Navigation[J].Information and Control,2009,38(3):304-308.
[4]邵長(zhǎng)林,葉正茂,辛虎兵.利用導(dǎo)彈制導(dǎo)誤差補(bǔ)償規(guī)律修正不完全彈道測(cè)量的數(shù)據(jù)融合技術(shù)[J].飛行器測(cè)控學(xué)報(bào),2005,24(8):43-47.
SHAOChanglin,YE Zhengmao,XIN Hubing.Data Fusion Technology for Correction of Incomplete Trajectory Instrumentation with Missile Guidance Error Compensation Rule[J].Journal of aircraft measurement and control,2005,24(8):43-47.
[5]朱炬波.不完全彈道測(cè)量的數(shù)據(jù)融合技術(shù)[J].科學(xué)通報(bào),2000,45(20):2236-2240.
ZHU Jvbo.Incomplete Ballistic Data Fusion Techniques[J].Chinese Science Bulletin,2000,45(20):2236-2240.
[6]劉利生.外彈道測(cè)量數(shù)據(jù)處理[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2002.50-65.
LIU Lisheng.Measuring data process for exterior ballistics[M].Beijing:National Defense Industry Press,2002.50-65.
[7]秦永元.卡爾曼濾波與組合導(dǎo)航原理[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,1998:32-45.
QIN Yongyuan.The principle of Calman filtering and integrated navigation[M].Xi'an:Northwestern Polytechnical University Press,1998:32-45.
[8]嚴(yán)恭敏.車載自主定位定向系統(tǒng)研究[D].西安:西北工業(yè)大學(xué),2006:42-43.
YAN Gongmin.Research on vehicle autonomous positioning and orientation system[D].Xi'an:Northwestern Polytechnical University,2006:42-43.
[9]袁美桂,嚴(yán)玉國(guó),龐春雷,等.改進(jìn)的自適應(yīng)Kalman濾波在GPS/SINS中的應(yīng)用[J].空軍工程大學(xué)(自然科學(xué)版),2015,16(5):65-69.
YUAN Meigui,YAN Yuguo,PENG Chunlei,et al.Application of improved adaptive Kalman filter in GPS/SINS[J].Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2015,16(5):65-69.
[10]牛強(qiáng)軍,張潮,蘇登輝.SINS/GPS組合導(dǎo)航卡爾曼濾波算法研究[J].兵器自動(dòng)化,2015,34(5):38-41.
NiuQiangjun,ZHANG Chao,SU Denghui.SINS/GPSintegrated navigation filtering algorithm of Calman[J].Automatic weapons,2015,34(5):38-41.
[11]李娜,華宇寧,李滌非.SINS/GPS組合導(dǎo)航方法設(shè)計(jì)[J].沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)報(bào),2014,33(6):20-23.
LI Na,HUA Yuning,LI Difei.Design of SINS/GPSintegrated navigation method[J].Journal of Shenyang Ligong University,2014,33(6):20-23.
[12]徐梓峰,盧艷娥,龐春雷.基于GPS的捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差校正研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2013,21(9):2518-2521.
XU Zifeng,LU Yane,PENG Chunlei.Research on error correction of strapdown inertial navigation system based on GPS[J].Computer Measurement&Control,2013,21(9):2518-2521.