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超球體平方根平淡卡爾曼濾波及其應(yīng)用

2012-12-01 02:11:42王躍鋼雷堰龍陳蘇邑
關(guān)鍵詞:平方根慣導(dǎo)對(duì)準(zhǔn)

王躍鋼,蔚 躍,雷堰龍,陳蘇邑

(解放軍第二炮兵工程大學(xué)自動(dòng)化系,陜西 西安 710025)

0 引言

初始對(duì)準(zhǔn)對(duì)于慣導(dǎo)系統(tǒng)的精度與啟動(dòng)準(zhǔn)備時(shí)間有著直接的關(guān)系,所以一直被看作慣性導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域的重要問題之一[1]。捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(strap-down inertial navigation system,SINS)初始對(duì)準(zhǔn)的實(shí)質(zhì)就是確定載體坐標(biāo)系到真實(shí)導(dǎo)航坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣。由于初始對(duì)準(zhǔn)誤差將嚴(yán)重影響系統(tǒng)的整體誤差,因此要求初始對(duì)準(zhǔn)的對(duì)準(zhǔn)精度要高,對(duì)準(zhǔn)時(shí)間要短。采用卡爾曼濾波是實(shí)現(xiàn)慣導(dǎo)系統(tǒng)自對(duì)準(zhǔn)的有效途徑之一,但卡爾曼濾波使用的條件是只能用于線性系統(tǒng),對(duì)于非線性系統(tǒng)常用的方法是采用擴(kuò)展卡爾曼濾波(extended kalman filter,EKF),而在大方位失準(zhǔn)角情況下,這種近似線性化的方法舍棄了非線性函數(shù)的高階項(xiàng),引入了誤差,使濾波結(jié)果為次優(yōu),甚至導(dǎo)致濾波發(fā)散[2]。Julier[3]等人從非線性均值和方差傳播的角度提出平淡卡爾曼濾波(unscented kalman filter,UKF),這種方法直接利用非線性模型進(jìn)行遞推估計(jì),避免了線性化誤差的引入且遞推估計(jì)過程不需計(jì)算矩陣,但隨著狀態(tài)空間維數(shù)的增加,計(jì)算量也會(huì)急劇增大,加重系統(tǒng)計(jì)算負(fù)擔(dān),同時(shí)無(wú)法保證在濾波更新階段生成的狀態(tài)協(xié)方差陣非負(fù)定[4],從而直接影響采樣點(diǎn)生成時(shí)進(jìn)行的Cholesky分解。為此,本文提出超球體平方根平淡卡爾曼濾波方法,解決上述問題。

文章第一、二章為基礎(chǔ)鋪墊,第三章將超球體采樣及平方根濾波結(jié)合提出一種新的濾波方法,并應(yīng)用到捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)大失準(zhǔn)角下的非線性誤差模型中,第四章通過matlab數(shù)值仿真,分別與EKF和UKF進(jìn)行了對(duì)比,說明了新方法的可行性。

1 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)非線性誤差方程

1.1 速度誤差方程

式中,W為量測(cè)噪聲,B為噪聲驅(qū)動(dòng)陣。

大失準(zhǔn)角下的速度誤差方程為[5]:

令歐拉失準(zhǔn)角φx,φy,φz的轉(zhuǎn)動(dòng)順序?yàn)棣誾、φx、φy。則可求得C由式(2)確定:

1.2 姿態(tài)誤差方程

大失準(zhǔn)角下姿態(tài)誤差方程為[5]:

1.3 非線性對(duì)準(zhǔn)濾波模型

假設(shè)陀螺和加速度計(jì)誤差僅由常值漂移εb=[εbxεbyεbz]T,▽b= [▽bx▽by▽bz]T和觀測(cè)噪聲εg= [εgxεgyεgz]T,▽r= [▽rx▽ry▽rz]T組成,忽略其他因素的影響,可以表示為:

選取狀態(tài)變量為:

式(1)、式(3)、式(5)組成了大失準(zhǔn)角下SINS誤差狀態(tài)方程。

取速度誤差為觀測(cè)量得到SINS觀測(cè)方程為:

式(8)中,ζ為觀測(cè)噪聲。

式(6)、式(8)構(gòu)成了非線性對(duì)準(zhǔn)的濾波模型。

2 超球體采樣及平方根濾波

2.1 超球體分布采樣點(diǎn)變換方法

Julier等人[3]從非線性均值和方差傳播的角度提出UKF,這種方法直接利用非線性模型進(jìn)行遞推估計(jì),避免了線性化誤差的引入,且遞推估計(jì)過程不需計(jì)算矩陣,比EKF更為簡(jiǎn)單,后來又提出了超球體分 布 采 樣 點(diǎn) 變 換 (spherical simplex unscented transformation,SSUT)方法[6],減少采樣點(diǎn)的求取,將采樣點(diǎn)數(shù)目由2n+1減小到n+2,當(dāng)系統(tǒng)維數(shù)很大時(shí)可以極大地降低計(jì)算量[7]。同時(shí)SSUT中采樣點(diǎn)具有與狀態(tài)相同的前二階矩。SSUT采樣點(diǎn)的選取步驟如下:

1)選擇第0個(gè)權(quán)值W0,并且0≤W0≤1

2)計(jì)算其他權(quán)值

3)初始化一維化狀態(tài)序列

4)空間維數(shù)j=2,3,…,n時(shí),遞推公式為:

2.2 平方根平淡卡爾曼濾波算法

由于在標(biāo)準(zhǔn)UKF濾波狀態(tài)更新階段,P陣很容易失去正定性[8]。造成協(xié)方差陣P 無(wú)法進(jìn)行Cholesky分解,不能生成采樣點(diǎn)。采用平方根平淡卡爾曼濾波解決此問題,該方法在UKF濾波的時(shí)間更新和量測(cè)更新階段采用平方根濾波將狀態(tài)估計(jì)誤差協(xié)方差陣的Cholesky因子形式Sa直接傳遞,避免了在采樣點(diǎn)計(jì)算時(shí)對(duì)狀態(tài)估計(jì)誤差協(xié)方差陣的Cholesky分解,從而解決了UKF數(shù)值不穩(wěn)定性的問題,減小了計(jì)算量。

3 超球體平方根平淡卡爾曼濾波算法

改進(jìn)的平淡卡爾曼濾波算法是SSUT方法與平方根UKF結(jié)合的方法,這里稱之為超球體平方根平淡卡爾曼濾波算法,取超球體采樣的首字母以及平方根的第二個(gè)字母,該算法英文縮寫為SRUKF(spherical root unscented kalman filter)。

不妨設(shè)非線性系統(tǒng)的模型如式(13):

式中,過程噪聲wk是均值為0,方差為Q的高斯白噪聲。同樣,量測(cè)噪聲vk為均值為0,方差為R的高斯白噪聲。

1)初始化

2)計(jì)算采樣點(diǎn)

3)時(shí)間更新

4)量測(cè)更新

4 仿真分析

仿真初值按照如下選?。簴|向、北向、天向失準(zhǔn)角分別取2°,2°,15°;陀螺常值漂移取0.02 (°)/h,隨 機(jī) 漂 移 為 0.01 (°)/h;加 速 度 計(jì) 常 值 漂 移 為1×10-4g,緯度取45°,當(dāng)?shù)馗叨?50m,仿真時(shí)間400s,SINS采樣周期取0.05s。

按照以上仿真條件分別進(jìn)行EKF,SRUKF,UKF濾波,仿真結(jié)果如表1和圖1—圖3所示。

表1 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的初始對(duì)準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)均值Tab.1 Steady state mean of SINS initial alignment

其中,表1穩(wěn)態(tài)均值是250~350s仿真結(jié)果取絕對(duì)值后的均值。這段時(shí)間內(nèi),濾波進(jìn)入穩(wěn)態(tài)沒有了符號(hào)的變化,為了比較穩(wěn)態(tài)值偏移0的距離,因此都取絕對(duì)值,100s時(shí)間段內(nèi)求均值的目的是為了有效地克服單個(gè)奇異點(diǎn)帶來的影響,不會(huì)對(duì)仿真結(jié)果造成影響。

圖1 東向誤差角估計(jì)值Fig.1 Error estimation of east angle

圖2 北向誤差角估計(jì)值Fig.2 Error estimation of north angle

圖3 天向誤差角估計(jì)值Fig.3 Error estimation of attitude angld

捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)在該初始條件下水平(東向與北向)誤差角的理論穩(wěn)態(tài)誤差值為18.73″,天向理論穩(wěn)態(tài)誤差值為4.46′。仿真結(jié)果表明:水平誤差角仿真結(jié)果與理論分析的效果相符,三種濾波方法水平失準(zhǔn)角誤差很小,收斂時(shí)間也很快,這是因?yàn)樗绞?zhǔn)角是小角度。其次,對(duì)于初始對(duì)準(zhǔn)的核心部分方位角的對(duì)準(zhǔn)精度而言,表1指出SRUKF與UKF的濾波結(jié)果相對(duì)于EKF來講與理論值更為接近,這從圖3也可以直接看出,這是因?yàn)镾RUKF和UKF在處理非線性系統(tǒng)的精度能達(dá)到二階,而EKF在處理非線性問題上是按照泰勒級(jí)數(shù)展開取一階的線性化方法,其精度只能達(dá)到一階,要想達(dá)到更高精度就必須得求復(fù)雜的雅克比矩陣。因此,雅克比矩陣的求取是限制EKF精度的主要因素。最后,圖3中SRUKF的收斂時(shí)間要比UKF快,原因是采樣點(diǎn)數(shù)目由2n+1減小到n+2,系統(tǒng)維數(shù)較大時(shí)可以減小計(jì)算量。綜上可知,SRUKF相對(duì)于EKF提高了濾波精度,相對(duì)于UKF縮短了對(duì)準(zhǔn)時(shí)間,這種改進(jìn)的方法提高了對(duì)準(zhǔn)效率。

5 結(jié)論

提出了超球體平方根平淡卡爾曼方法,該方法是通過SSUT與平方根濾波結(jié)合,解決了UKF數(shù)值不穩(wěn)定性的問題,同時(shí)當(dāng)系統(tǒng)維數(shù)較大時(shí)降低了計(jì)算量。將超球體平方根平淡卡爾曼濾波方法應(yīng)用到SINS大失準(zhǔn)角下的初始對(duì)準(zhǔn)當(dāng)中,仿真結(jié)果表明:SRUKF對(duì)于EKF能有效提高方位失準(zhǔn)角對(duì)準(zhǔn)精度,由18.75′提高到了3.85′;相對(duì)于 UKF雖然精度差不多,但是減少了采樣點(diǎn),減小了計(jì)算量,提高了計(jì)算效率,是一種理想的濾波方法。

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