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    慣導濾波參數(shù)優(yōu)化算法

    2019-06-05 06:20:58高偉偉朱文杰
    傳感器與微系統(tǒng) 2019年6期
    關鍵詞:慣導初值方位角

    高偉偉, 朱文杰, 方 丹, 王 毅, 田 杰

    (陸軍工程大學石家莊校區(qū) 四系,河北 石家莊 050003)

    0 引 言

    為了抑制慣導解算參數(shù)受積累性誤差的影響,往往采用組合的方法提高導航系統(tǒng)性能,如衛(wèi)星與慣導組合、星光與慣導的組合等[1]。組合系統(tǒng)的核心是誤差的估計與修正,一般采用基于Kalman 濾波的誤差估計方法,相關參數(shù)的誤差估計過程是否收斂,估計速度如何,估計精度怎樣均會影響組合系統(tǒng)的性能[2~5]。在誤差估計過程中,濾波參數(shù)的設置是影響誤差估計速度和精度的關鍵因素,因此,本文對捷聯(lián)慣導組合濾波參數(shù)優(yōu)化方法進行了研究。

    1 Kalman濾波修正方法

    由于慣性系統(tǒng)隨時間增長會產生誤差積累,在實際工程應用中,需要監(jiān)測捷聯(lián)姿態(tài)測量系統(tǒng)各誤差狀態(tài)量的變化,根據(jù)狀態(tài)數(shù)值變化大小對系統(tǒng)進行干預和修正。各誤差狀態(tài)量中,有些狀態(tài)可通過儀器測量直接得到,但測量得到的數(shù)值中通常有測量噪聲,且一般不能滿足所有狀態(tài)均可通過儀器測量,這就需要通過最優(yōu)估計方法實現(xiàn)。最優(yōu)估計方法通過建立狀態(tài)方程和量測方程,對部分可測量狀態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)學處理,得到某種估計準則下誤差最小的更多狀態(tài)估值,常用的最優(yōu)估計方法有Kalman濾波估計,它是一種遞推線性最小方差估計[6~9]。

    以Kalman 濾波閉環(huán)校正為例,對誤差狀態(tài)量的修正過程如圖1所示。根據(jù)各誤差參數(shù)對輸出結果的影響程度,選取適當?shù)恼`差參數(shù)作為狀態(tài)量,并建立誤差狀態(tài)方程,結合外部參考信息和捷聯(lián)數(shù)學解算信息建立量測方程

    (1)

    通過觀測量采用Kalman估計出主要誤差狀態(tài)參數(shù)值,并對捷聯(lián)數(shù)學解算過程進行誤差修正[10,11],因此,誤差修正的關鍵是如何實現(xiàn)相關參數(shù)誤差的準確估計。在Kalman 濾波估計過程中,濾波參數(shù)初值P0,Q0,R0的設定將影響誤差狀態(tài)量的估計速度、精度以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性[10,11]。由于實際應用中無法準確獲得過程噪聲Wk和量測噪聲Vk的統(tǒng)計特性,大多情況下通過實際系統(tǒng)的先驗值或實測數(shù)據(jù)得到P0,Q0,R0的大概取值范圍[12]。如何合理設置濾波參數(shù)初值,以最大程度上改善并發(fā)揮Kalman濾波估計性能,是提高系統(tǒng)精度的關鍵環(huán)節(jié)[13]。

    圖1 基于Kalman濾波的誤差狀態(tài)修正過程

    2 初始濾波參數(shù)的優(yōu)化

    為分析濾波參數(shù)初值對濾波性能的影響,以陸基條件下的姿態(tài)誤差估計為例,選取速度誤差、姿態(tài)誤差、位置誤差、加速度計零偏、陀螺零偏為狀態(tài)量,且設狀態(tài)量

    X=[δVEδVNφEφNφUδLδλρEρNεE

    εNεU]

    設初始條件下,三軸陀螺的常值零偏均為0.1°/h,隨機噪聲0.05°/h,三軸加速度計的常值零偏為100 gn,隨機噪聲為50 gn,速度誤差均為0.1 m/s,位置誤差均為100 m,初始俯仰角誤差為5′,橫滾角誤差為15′,方位角誤差為15′;以東向和北向速度誤差為觀測量,設定量測誤差均為標準差為0.01 m/s的零均值高斯噪聲。載體初始條件下處于靜止狀態(tài),10 s后以0.5 m/s2的加速度向北行駛,20 s后停止加速并勻速運動至第120 s結束,濾波周期為0.1 s。根據(jù)以上仿真條件,通常情況下Kalman 濾波初始參數(shù)設定如下:

    P0=diag[(0.1 m/s)2,(0.1 m/s)2,(5′)2,(5′)2,(15′)2,(100 m)2,(100 m)2,(100gn)2,(100gn)2,(0.1°/h)2,(0.1°/h)2,(0.1°/h)2]

    Q0=diag[(50 gn)2,(50 gn)2,(0.05°/h),(0.05°/h),(0.05°/h),0,0,0,0,0,0,0]

    R0=diag[(0.01 m/s)2,(0.01 m/s)2]

    在以上條件下,得到的姿態(tài)誤差估計曲線如圖2所示。整理Kalman濾波估計結果得到,上述初始濾波參數(shù)條件下,俯仰角和橫滾角誤差在靜態(tài)條件下即可估計,且120 s內估計精度在0.5′以內,方位角誤差在北向加速激勵后可估計,120 s內的估計精度在1′左右。由于在捷聯(lián)姿態(tài)解算過程中,方位角精度受總體誤差源的影響較大,因此,本文以方位角的誤差估計為例,在設置不同的初始參數(shù)值條件下,通過仿真分析揭示不同濾波參數(shù)對姿態(tài)誤差估計的影響。

    圖2 姿態(tài)誤差估計結果

    1)不同P/Q/R值對誤差狀態(tài)估計的影響

    在保持其它條件不變得情況下,設定P初值分別為P0,0.1P0,0.5P0,5P0,20P0,得到方位角誤差估計結果如圖3所示。分析仿真結果可得,較大的P值可提高方位角誤差估計速度,但收斂過程具有較大震蕩;較小的P值時,方位角誤差估計速度較慢,但收斂過程較穩(wěn)定,具有較好的抗干擾能力。

    圖3 不同P值下的方位角誤差估計

    在保持其它條件不變得情況下,設定Q初值分別為Q0,0.01Q0,0.1Q0,5Q0,20Q0,得到方位角誤差估計結果如圖4所示。

    圖4 不同Q值下的方位角誤差估計

    分析結果可知較大的Q值將影響方位角誤差的估計精度,引起較大的估計誤差;較小的Q值有利于提高估計精度。

    同理,設定R初值分別為R0,0.01R0,0.1R0,5R0,20R0,得到方位角誤差估計結果如圖5所示。從圖中可看出,較小的R值將引起較大的震蕩,不利于系統(tǒng)的穩(wěn)定性;過大的R值將引起較大的估計誤差;適當增大R值有利于提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和估計精度。

    圖5 不同R值下的方位角誤差估計

    2)濾波參數(shù)值的優(yōu)化

    綜合上一節(jié)的分析結果,在實際應用中,為提高濾波估計精度以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性,可設置較小的P值、Q值及較大的R值。設優(yōu)化后的濾波參數(shù)P=0.5P0,Q=0.5Q0,R=2R0,非優(yōu)化濾波參數(shù)P=5P0,Q=5Q0,R=0.1R0,標準濾波參數(shù)P=P0,Q=Q0,R=R0;在上述參數(shù)設置條件下,得到方位角的誤差估計結果如圖6所示。從圖中可看出,參數(shù)優(yōu)化后方位角誤差估計過程更加平穩(wěn),且在120內可達到較高的估計精度,相比標準濾波參數(shù)輸出精度提高了0.5′。

    圖6 濾波參數(shù)優(yōu)化前后的方位角誤差估計

    3 結 論

    慣導誤差修正效果如何涉及多方面的因素,其中濾波參數(shù)的設置是重要因素之一。慣導濾波參數(shù)優(yōu)化方法研究為初始濾波參數(shù)的設置提供了參考依據(jù),有助于通過初始濾波參數(shù)的設置提高濾波估計性能,進而提高慣導誤差修正效果。結合工程實驗效果和仿真變化規(guī)律,可為實際應用中初始濾波參數(shù)的設置提供經驗依據(jù)。

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