一種SINS/GPS/偏振光組合導航系統多目標優化抗幹擾濾波方法與流程
2023-06-02 00:16:21 1
本發明涉及一種SINS/GPS/偏振光組合導航系統多目標優化抗幹擾濾波方法。該方法充分利用了SINS/GPS/偏振光組合導航系統中存在的多源幹擾特性，通過設計幹擾估計器的方法抵消可建模幹擾，設計混合魯棒濾波器來抑制高斯噪聲和範數有界幹擾，可提高導航系統的精度、可靠性以及抗幹擾能力。
背景技術：
隨著航空工程領域飛行器的工作環境變得日益複雜，對飛行器自主性、抗幹擾性和快速反應能力提出了越來越高的要求，因此導航系統的濾波精度以及可靠性變的越來越重要。受到硬體技術以及成本的限制，單一的導航系統很難滿足載體的自主性，抗幹擾性和快速反應的需求。研究抗幹擾性強、精度高的濾波算法是解決問題的途徑之一。SINS/GPS/偏振光組合導航系統為一多源幹擾系統。SINS自身存在的模型不確定性，量測噪聲、慣性器件漂移，機械振動、空間環境等幹擾。GPS受到的電磁幹擾；偏振傳感器存在的光電器件的輸出誤差，偏振傳感器的安裝誤差，傳感器的採集、處理與控制電路在工作時產生的電熱噪聲隨機誤差，以及傳感器在工作中由環境變化引起的輸入誤差。SINS誤差方程、GPS偽距量測方程、偏振光量測方程本質上都是非線性的。上述這些幹擾共同作用使得SINS/GPS/偏振光組合導航表現出非常複雜的非線性。卡爾曼濾波器(KF)是一種最小方差的最優估計器，已經廣泛的應用到實際系統中，但是卡爾曼濾波器將幹擾假設為單一的高斯噪聲，且要求系統模型足夠準確，因此傳統的卡爾曼濾波器具有很大的保守性，對於多源幹擾系統，難以實現高精度控制和估計。對於非線性系統，處理方法主要有擴展卡爾曼濾波(EKF)、無跡卡爾曼濾波(UKF)、粒子濾波，H2/H∞+DOBC抗幹擾濾波等。EKF將非線性模型基於泰勒級數展開，取一階截斷作為原狀態方程和量測方程的近似，EKF要求噪聲為高斯噪聲且模型足夠準確，EKF濾波方法在線性化的過程中存在著捨入誤差，因此產生較大的模型誤差，系統存在著模型不確定性，且對於非高斯噪聲等其他幹擾不能很好的估計，因此對濾波精度有一定的影響。UKF可以直接應用於非線性模型，但要求噪聲為高斯噪聲，且UKF計算量較大，不能有效的實施。粒子濾波算法複雜、計算量大，實時性差，在實際應用中存在很多問題。多目標優化抗幹擾濾波充分利用了系統中幹擾的特性，將系統中幹擾進行分類建模，對於某些特性已知的幹擾，可以充分利用其信息，分別採用幹擾抵消和幹擾抑制的方法，建立一類同時具有幹擾抵消與抑制性能的多目標優化抗幹擾濾波方法的研究框架。可建模的幹擾通過設計幹擾觀測器來抵消，設計魯棒濾波器來抑制高斯噪聲和能量有限的幹擾。建立含有多源幹擾的慣性導航系統誤差新模型，並將多目標優化抗幹擾濾波方法應用到SINS/GPS/偏振光組合導航中，提高慣性導航系統的濾波精度、可靠性以及抗幹擾能力。
技術實現要素：
本發明要解決的技術問題是：克服SINS的機械振動、建模誤差、非線性動態、環境幹擾等幹擾，提供一種精度高、可靠性強、抗幹擾能力強的SINS/GPS/偏振光導航系統多目標優化抗幹擾濾波方法。本發明解決其技術問題所採用的技術方案為：將SINS、GPS、偏振傳感器以及環境中的幹擾進行分類，對不同類型的幹擾進行幹擾建模，高斯隨機變量和範數有界未知變量分別通過H2技術以及H∞技術來抑制，可建模幹擾通過設計幹擾觀測器來抵消。具體包括以下步驟：(1)建立以偏振方位角α為量測量的量測方程；(2)充分利用幹擾特性，建立基於失準角速度v、位置p為狀態的狀態方程以及基於速度v、位置p以及偏振方位角α為量測量的量測方程，並將狀態方程和量測方程離散化；(3)對系統的幹擾進行分類，對不同類型的幹擾進行幹擾建模；(4)設計漂移估計器估計並抵消可建模幹擾；(5)根據設計的漂移估計器，構造H2/H∞混合濾波器；(6)構造狀態估計誤差系統，用多目標優化抗幹擾濾波算法對所述H2/H∞混合濾波器進行集中式濾波，並輸出導航信息。所述的步驟(1)中基於偏振方位角α為量測量的量測方程中的量測量為：其中，為載體坐標繫到偏振模塊坐標系的姿態轉換矩陣，為導航系和載體系之間姿態轉移矩陣的名義值，為地理系和導航系之間姿態轉移矩陣的名義值，Φ×為姿態角的反對稱矩陣，δθ×為[δλsinLδλcosLδL]的反對稱矩陣，為導航坐標繫到載體坐標系的姿態轉換矩陣，為地球坐標繫到導航坐標系的姿態轉換矩陣，為當地太陽矢量在地球坐標系的表示。將系統中的幹擾進行分類，建立一類多源幹擾SINS/GPS/偏振導航系統誤差新模型：x(k+1)＝Ax(k)+Bωn(k)+u(k)+B1ω1(k)+B2ω2(k)(2)y(k)＝Cx(k)+Dωn(k)+u(k)+D1ω1(k)+D2ω2(k)其中，x(k)為系統狀態變量；A為系統狀態轉移矩陣；ω(t)為慣性傳感器漂移，近似描述為一階馬爾科夫過程、ω1(t)為高斯噪聲，ω2(t)為範數有界幹擾；B(t)，B1(t)，B2(t)分別為過程噪聲矩陣，高斯噪聲矩陣，範數有界幹擾矩陣，C為系統量測矩；D(t)，D1(t)，D2(t)分別為量測過程噪聲矩陣和量測高斯噪聲矩陣和範數有界幹擾矩陣；控制輸入u(k)用於標定和補償。所述步驟(3)中的幹擾建模具體描述為：將慣性傳感器漂移近似描述為一階馬爾科夫過程，對於SINS模型誤差、SINS機械振動、環境幹擾等價描述為一範數有界幹擾。所述步驟(4)中的漂移估計器，所設計具體形式為：其中，為慣性傳感器漂移ωn(k)的估計值，K為所設計的漂移估計器的增益矩陣。y(k)為量測輸出，為量測輸出的估計值。所述步驟(5)中的H2/H∞混合濾波器，所設計具體形式為：(4)其中，為狀態x(k)的估計值，控制輸以及用來標定和補償傳感器的漂移，矩陣L為待定的濾波器增益陣。構造狀態估計誤差系統，令將系統狀態誤差與慣性傳感器漂移估計誤差進行狀態擴維，則估計誤差系統滿足：(5)令新的狀態為M，則將H∞參考輸出定義為：將H2參考輸出定義為其中，C∞1，C∞2，C21，C22為選定的權矩陣。將公式(6)(7)與估計誤差系統(5)聯立得閉環系統為：其中：通過MATLAB中的LMI工具箱求解濾波增益。用多目標優化抗幹擾濾波算法進行濾波。通過GPS輸出對速度和位置進行校正，通過偏振傳感器輸出的偏振方位角對載體的姿態角進行校正。本發明與現有技術相比的優點在於：本發明將SINS/GPS/偏振光導航系統中的幹擾進行了分類建模，不把幹擾當成單一的高斯噪聲，對於某些特性已知的幹擾，可以充分利用其信息，分別採用幹擾抵消和幹擾抑制的方法，建立了一類同時具有幹擾抵消與抑制性能的多目標優化抗幹擾濾波方法的研究框架。可建模的幹擾通過設計幹擾觀測器來抵消，設計魯棒濾波器來抑制高斯噪聲和能量有限的幹擾。建立含有多源幹擾的SINS/GPS/偏振光導航系統誤差新模型，並將多目標優化抗幹擾濾波方法應用到SINS/GPS/偏振光的組合導航中，提高慣性導航系統的精度和可靠性。附圖說明圖1為本發明的一種多目標優化抗幹擾濾波算法流程圖。圖2為本發明的一種多目標優化抗幹擾濾波算法編排圖。如圖1所示，本發明的具體實施方法如下：(1)SINS/GPS/偏振光組合導航系統的數學模型的建立，包括系統狀態方程和量測方程，分別如式(12)和式(13)所示。考慮飛行高度H並將地球視為旋轉橢球體。姿態誤差方程為：速度誤差方程為：位置誤差方程為：系統狀態方程：其中，X(t)為系統狀態，X＝[φEφNφUδVEδVNδVUδLδλδh]T，φEφNφU為載體東向失準角、北向失準角以及天向失準角，δVEδVNδVU為載體東向速度誤差、北向速度誤差以及天向速度誤差，δLδλδh為緯度誤差、經度誤差以及高度誤差。F(t)為系統狀態矩陣，ω(t)為慣性傳感器漂移變量，εbxεbyεbz為陀螺漂移，為加速度計漂移，ω1(t)為高斯噪聲，ω2(t)為範數有界幹擾，為載體系到導航系的姿態轉換矩陣，B1(t)，B2(t)為參數已知的矩陣。系統的量測方程Z(t)＝H(t)X(t)+D(t)ω(t)+D1(t)ω1(t)+D2(t)ω2(t)(13)其中：Z為觀測矢量，H為觀測矩陣，η為量測噪聲Z＝[δLδλδhδVEδVNδVUδα]T(2)多目標優化抗幹擾濾波基本算法編排，該算法的流程圖如圖2所示。a)構造幹擾觀測器：b)根據漂移估計器，設計構造H2/H∞混合濾波器：(15)c)構造狀態估計誤差系統，令將系統狀態誤差與慣性傳感器漂移估計誤差進行狀態擴維，則估計誤差系統滿足：(16)令新的狀態為M，則d)將H∞參考輸出定義為：e)將H2參考輸出定義為其中，C∞1，C∞2，C21，C22為選定的權矩陣。f)將公式(17)(18)與估計誤差系統(5)聯立得閉環系統為7、輸出位置，速度信息。按照上述步驟1～6進行計算機仿真，建立導航系統誤差狀態方程，量測方程，通過MATLAB中的LMI工具箱求解濾波增益，利用多目標優化抗幹擾濾波算法即可完成對太空飛行器的姿態、位置、速度估計。輸出狀態矢量X＝[xyzvxvyvz]T的估計值其中分別是對太空飛行器在X、Y、Z三個方向的位置和速度x，y，z，vx，vy，vz的估計；並輸出估計方差矩陣其中px，py，pz，分別是太空飛行器在X、Y、Z三個方向位置和速度的估計誤差方差。本發明說明書中未作詳細描述的內容屬於本領域專業技術人員公知的現有技術。