一种基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法

1.一种基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法，其特征在于，根据船用的主导航系统提供的位置、速度和航向信息对船用光纤捷联的子惯导系统的惯性测量组件误差进行在线标定；其包括如下具体步骤：步骤1：建立光纤陀螺、加速度计的输出误差模型；步骤2：建立子惯导系统的位置、速度、姿态误差方程；步骤3：通过子惯导系统解算的位置、速度、姿态信息和陀螺加速度计常值漂移、刻度因数误差、安装误差这些惯性测量组件误差参数作为滤波器状态量，应用模型预测滤波和自适应扩展卡尔曼滤波组合滤波的方法建立状态方程；步骤4：以子惯导系统解算的位置、速度、航向信息和主导航系统提供的位置、速度、航向信息的差值作为滤波器的量测量，建立量测方程；步骤5：在步骤3建立的状态方程的基础上，根据模型预测滤波计算模型误差 从而修正一步预测状态量 实现在线实时修正系统模型；步骤6：采用Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波，通过步骤4建立的量测方程和观测量中的航向、速度和位置信息对设定的量测噪声方差阵R进行估计和修正，得到估计状态的最优值；步骤7：根据步骤5推导出的一步预测状态量 结合步骤6中采用的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波，实现时间更新和量测更新，对步骤3中的滤波器状态量进行估计，用模型预测滤波修正自适应扩展卡尔曼滤波的状态一步预测值，得到子惯导系统中系统状态各项参数值，实现误差的估计与校正。 2.如权利要求1所述的基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法，其特征在于，所述步骤1中建立光纤陀螺、加速度计的输出误差模型具体为：将光纤陀螺的安装误差、刻度系数误差和常值漂移建入光纤陀螺误差模型，得：式中，n为导航坐标系；b为载体坐标系；i为惯性坐标系；ε n 为载体坐标系下常值漂移； 为从载体坐标系至导航坐标系的变换矩阵； 为陀螺的输出；[δK G ]为陀螺的刻度系数误差， [δG]为安装误差， 将加速度计的安装误差、刻度系数误差和常值漂移建入加速度计误差模型，得：式中， 为导航坐标系下常值漂移；f b 为加速度计的输出；[δK A ]为加速度计的刻度系数误差， [δA]为安装误差， 3.如权利要求1所述的基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法，其特征在于，所述步骤2中建立子惯导系统的位置、速度、姿态误差方程的过程为：建立姿态误差方程为：式中，ε n 、δK Gi 和δG i (i＝x,y,z)分别为光纤陀螺的常值漂移、刻度系数误差和安装误差；φ为姿态误差角矢量； 为导航坐标系相对惯性坐标系的角速度在导航坐标系下的投影； 为导航坐标系相对惯性坐标系转动角速度计算误差；建立速度误差方程为：式中，φ n 为导航坐标系下姿态误差角；f b 为载体坐标系下加速度计的输出；f n 为导航坐标系下加速度计的输出； δK Ai 和δA i (i＝x,y,z)分别为加速度计的常值漂移、刻度系数误差和安装误差；建立位置误差方程为：式中，δV E 、δV N 为东北向速度误差；R N 为沿卯酉圈的曲率半径；R M 沿子午圈的曲率半径；λ为经度；L为纬度。 4.如权利要求1所述的基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法，其特征在于，所述步骤3中通过子惯导系统解算的位置、速度、姿态信息和陀螺加速度计常值漂移、刻度因数误差、安装误差这些惯性测量组件误差参数作为滤波器状态量，应用模型预测滤波和自适应扩展卡尔曼滤波组合滤波的方法建立状态方程具体为：式中， D＝[δG x δG y δG z δK Gx δK Gy δK Gz δA x δA y δK Ax δK Ay ]。式中：φ E 、φ N 、φ U ——东北天失准角δV E 、δV N ——东北向速度误差δL、δλ——经纬度误差ε i (i＝x,y,z)——光纤陀螺的陀螺零偏 ——X、Y的加速度计常值漂移δK Gi (i＝x,y,z)——光纤陀螺的刻度系数误差δG i (i＝x,y,z)——光纤陀螺的安装误差δK Ai (i＝x,y)——加速度计的刻度系数误差δA i (i＝x,y)——加速度计的安装误差式中，A为系统向量矩阵；W为系统噪声矩阵；G 1 是模型误差分布阵；G 2 是系统噪声驱动阵。式中：式中：c ij (i,j＝1,2,3)——姿态矩阵 对应元素V E 、V N 、V U ——东北天向速度L、λ——经纬度R——WGS-84坐标系中的地球半径ω ie ——地球自转角速度ω i (i＝x,y,z)——载体运动角速度f i (i＝x,y)——加速度计输出值。 5.如权利要求1所述的基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法，其特征在于，在所述步骤4中应用以子惯导系统解算的位置、速度、航向信息和主导航系统提供的位置、速度、航向信息的差值作为滤波器的量测量，建立量测方程具体为：Z＝HX+V式中，Z为量测量；H为系统量测矩阵；V为系统量测噪声；其中：式中：V ME 、V MN ——主导航系统输出的东向和北向速度V SE 、V SN ——子惯导导航系统输出的东向和北向速度λ M 、L M ——主导航系统的纬度和经度λ S 、L S ——子惯导导航输出的经度和纬度Ψ M ——主导航系统的航向角Ψ S ——子惯导导航输出的航向角则系统的量测矩阵为： 6.如权利要求1所述的基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法，其特征在于，所述步骤5中在步骤3建立的状态方程的基础上，根据模型预测滤波计算模型误差 从而修正一步预测状态量 实现在线实时修正系统模型具体为：模型误差向量估计：式中，Λ(Δt)∈R m×m 是对角阵，m是量测量的维数，其对角元素为： 是灵敏度矩阵，表示为：式中，p i (i＝1,2,…,m)是D出现在H的第i个分量H i 的微分中的最低阶数； 是k阶李导数；g i (i＝1,2,…,q)是G 1 的第i列；T∈R n×n 是模型误差加权矩阵；如果模型误差相对而言比较小，T的值应该要取大；如果误差比较大，那么T的值应该取小； 是m维列向量，表示为：综上：由此推得自适应卡尔曼滤波(AEKF)的一步预测为： 7.如权利要求1所述的基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法，其特征在于，所述步骤6中采用Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波，通过步骤4建立的量测方程和观测量中的航向、速度和位置信息对设定的量测噪声方差阵R进行估计和修正，得到估计状态的最优值具体为：利用观测量带来的信息，在估计子惯导系统的系统状态的同时估计量测噪声方差阵；m k+1 ＝Z k+1 -H k+1 X k+1/kR k+1 ＝(1-d k+1 )R k +d k+1 [m k+1 m k+1 T -H k+1 P k/k H k+1 T ]式中，d k+1 ＝(1-b)(1-b k+1 )，b为遗忘因子，在[0.95,0.995]间取值；当b较小时，R k+1 对当前时刻量测信息依赖的权重较大；当b较大时，R k+1 对历史的量测信息依赖的权重较大。 8.如权利要求1所述的基于组合导航技术的船用光纤捷联惯导系统的在线标定方法，其特征在于，所述步骤7根据步骤5推导出的一步预测状态量 结合步骤6中采用的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波，实现时间更新和量测更新，对步骤3中的滤波器状态量进行估计，用模型预测滤波修正自适应扩展卡尔曼滤波的状态一步预测值，得到子惯导系统中系统状态各项参数值，实现误差的估计与校正具体为：计算模型误差：自适应扩展卡尔曼滤波滤波结合模型预测滤波得到系统状态的一步预测状态量为：系统状态的状态转移阵为：最优滤波值为：偏差为：一步预测误差方差阵为：P k+1/k ＝Φ k+1,k P k/k Φ k+1,k T +G 2 Q k W T新的信息为：采用Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波方法对量测噪声方差阵进行动态估计：卡尔曼滤波增益阵为：系统的估计误差方差阵为：