楊波,王躍鋼,孟朝,郭志斌
(1.第二炮兵工程大學(xué) 自動控制系,陜西 西安 710025; 2.中國人民解放軍96819部隊,北京 100015)
現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,為了增強發(fā)射車、指揮車、裝甲車等特殊軍用車輛的快速機動性,要求其具備精確的實時導(dǎo)航定位能力,特別要求在戰(zhàn)場惡劣環(huán)境下具備較強的獨立自主性和抗干擾性。目前,國內(nèi)外廣泛研究采用了以衛(wèi)星/航位推算或慣導(dǎo)/衛(wèi)星組合導(dǎo)航為主要模式的車載導(dǎo)航定位技術(shù)[1-3]。但是,由于衛(wèi)星導(dǎo)航信號容易被遮擋或干擾,在戰(zhàn)場環(huán)境下不能絕對依賴,而一旦衛(wèi)星導(dǎo)航失效,僅靠航位推算或慣導(dǎo)本身無法實現(xiàn)較高精度導(dǎo)航定位,因此上述2種模式的獨立自主性和抗干擾能力較差。
由于重力場信息具有抗干擾能力強、全天候、無源性等優(yōu)點,因此基于重力場的重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)是一種完全自主式導(dǎo)航系統(tǒng),它既不向外發(fā)射信號,也不從外部接收信號,自主性和抗干擾能力非常強,成為近幾年來導(dǎo)航領(lǐng)域研究的前沿和熱點[4-5]。重力匹配導(dǎo)航通常利用重力傳感器(如重力儀)實時測量的重力異常值與事先儲存的數(shù)字重力異常圖進行匹配,從而獲得載體的水平位置信息[6]。由于慣導(dǎo)系統(tǒng)也是一種抗干擾性強的完全自主式導(dǎo)航系統(tǒng),但存在誤差隨時間不斷發(fā)散的缺陷,如果利用重力導(dǎo)航系統(tǒng)輔助慣導(dǎo)系統(tǒng)進行誤差修正,構(gòu)成組合導(dǎo)航系統(tǒng),則可以實現(xiàn)完全自主性、強抗干擾性和高隱蔽性[7],特別是能夠有效應(yīng)對戰(zhàn)場惡劣環(huán)境下各種電磁干擾,這在軍事應(yīng)用領(lǐng)域具有重要價值。
為此,本文將捷聯(lián)慣導(dǎo)、重力匹配和氣壓高度計組合起來進行車載導(dǎo)航定位,其中引入氣壓高度計是為了彌補重力匹配導(dǎo)航無法獲得高度信息的缺陷。首先,建立了重力匹配導(dǎo)航的誤差模型,將捷聯(lián)慣導(dǎo)與重力匹配導(dǎo)航的誤差作為系統(tǒng)狀態(tài),建立對應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)方程;然后,將重力匹配獲得的水平位置、高度計輸出的高度與捷聯(lián)慣導(dǎo)輸出的對應(yīng)信息相減作為量測,建立量測方程;接著,采用對系統(tǒng)模型具有較好魯棒性的Sage-Husa自適應(yīng)濾波進行組合導(dǎo)航濾波設(shè)計,并針對重力匹配導(dǎo)航非等間隔輸出問題,對濾波方程進行了改進,從而獲得捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航濾波算法。
采用東-北-天地理坐標(biāo)系作為導(dǎo)航坐標(biāo)系。捷聯(lián)慣導(dǎo)、重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)與氣壓高度計均捷聯(lián)安裝在載車上。捷聯(lián)慣導(dǎo)經(jīng)過導(dǎo)航解算輸出載車的姿態(tài)、位置和速度信息,重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)輸出載車水平位置信息,氣壓高度計輸出高度信息。
在捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航系統(tǒng)中,首先將捷聯(lián)慣導(dǎo)輸出的載體水平位置與重力匹配導(dǎo)航輸出的對應(yīng)信息相減作為量測Z1,將捷聯(lián)慣導(dǎo)輸出的載體高度與氣壓高度計輸出的高度相減作為量測Z2,獲得組合導(dǎo)航的量測;接著,將2部分量測Z1,Z2同時送入組合導(dǎo)航濾波器(本文采用自適應(yīng)濾波)進行濾波計算,從而獲得系統(tǒng)狀態(tài)(包含捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差)的估計值;最后,利用所獲得的捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差估計值實時對捷聯(lián)慣導(dǎo)進行誤差校正,并將校正后的捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出作為捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航系統(tǒng)的輸出。因此,該組合導(dǎo)航方案如圖1所示。
圖1 捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航方案框圖Fig.1 Schematic diagram of SINS/gravity matching/altimeter integrated navigation
本文采用間接法濾波,即選取系統(tǒng)誤差作為捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航濾波器的狀態(tài),為此需要對捷聯(lián)慣導(dǎo)、重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)和氣壓高度計分別進行誤差分析與建模。捷聯(lián)慣導(dǎo)的誤差方程在很多文獻中已有研究,在此不作贅述,本文重點分析重力匹配導(dǎo)航的誤差和氣壓高度計的誤差。
重力匹配導(dǎo)航的誤差通常由重力傳感器測量誤差、數(shù)字重力圖制作誤差、厄特弗斯效應(yīng)估計誤差以及重力匹配算法誤差等因素所引起[8]。由于影響因素復(fù)雜,在組合導(dǎo)航設(shè)計中不宜對重力匹配導(dǎo)航的各種誤差逐一進行建模,但可以采用Box-Jenkins時間序列分析技術(shù),對重力匹配導(dǎo)航實測數(shù)據(jù)的隨機誤差進行模型辨識。通過辨識發(fā)現(xiàn),重力匹配導(dǎo)航的隨機誤差是一個非平穩(wěn)的隨機過程,因此其可以表示為一個隨機游走和白噪聲的組合,即重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差模型為
δLG=NL+wL,
(1)
(2)
δλG=Nλ+wλ,
(3)
(4)
式中:δLG,δλG分別為重力匹配導(dǎo)航的緯、經(jīng)度誤差;NL,Nλ為隨機游走;wL,wNL,wλ,wNλ為零均值的白噪聲。
氣壓高度計通過測量環(huán)境大氣靜壓力來間接測量載體高度,其測量精度易受大氣環(huán)境(大氣壓力和溫度)的影響,且測量誤差隨高度增加而增加[9-10]。由于大氣環(huán)境變化一般比較緩慢,因此短時間內(nèi)氣壓高度計精度較高;而且,對于低空環(huán)境而言,尤其是地面車載運動環(huán)境,氣壓高度計具有很高的精度,甚至優(yōu)于GPS的高度精度,達到數(shù)十米精度[11]。因此,本文在組合導(dǎo)航設(shè)計中為了降低濾波器的維數(shù),將氣壓高度計的誤差直接考慮為白噪聲,而不需再對其進行誤差建模,也不再列入組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)。
由于采用間接法濾波,因此選取各導(dǎo)航設(shè)備的誤差作為捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航濾波器的狀態(tài)X,即包括捷聯(lián)慣導(dǎo)的數(shù)學(xué)平臺姿態(tài)誤差角φE,φN,φU,速度誤差δvE,δvN,δvU,位置誤差δL,δλ,δh,陀螺常值漂移εbx,εby,εbz,加速度計常值誤差▽bx,▽by,▽bz;重力匹配導(dǎo)航的水平位置誤差δLG,δλG,則
X=(φE,φN,φU,δvE,δvN,δvU,δL,δλ,δh,εbx,
εby,εbz,▽bx,▽by,▽bz,δLG,δλG)T.
(5)
于是,根據(jù)捷聯(lián)慣導(dǎo)、重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)和氣壓高度計的誤差模型,并結(jié)合系統(tǒng)狀態(tài)X,可列寫出捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程為
(6)
式中:F為系統(tǒng)狀態(tài)矩陣;G為系統(tǒng)噪聲驅(qū)動陣;W為系統(tǒng)白噪聲。
W=(wgx,wgy,wgz,wax,way,waz,wNL,wNλ)T,
式中:wgx,wgy,wgz為陀螺白噪聲;wax,way,waz為加速度計白噪聲。
將捷聯(lián)慣導(dǎo)輸出的載體水平位置與重力匹配導(dǎo)航輸出的對應(yīng)信息相減作為捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航的量測之一Z1,即
Z1=(LS-LG,λS-λG)T,
(7)
式中:LS,λS分別為捷聯(lián)慣導(dǎo)輸出的緯、經(jīng)度;LG,λG分別為重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)輸出的緯、經(jīng)度。
由于重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)僅能輸出載體水平位置信息,這樣就無法對捷聯(lián)慣導(dǎo)的高度誤差進行有效修正,為此需要引入氣壓高度計,借助其高精度的高度信息來修正捷聯(lián)慣導(dǎo)的高度誤差。因此,將捷聯(lián)慣導(dǎo)輸出的載體高度與氣壓高度計輸出的高度相減作為捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航的另一部分量測Z2,即
Z2=(hS-hA),
(8)
式中:hS,hA分別為捷聯(lián)慣導(dǎo)、氣壓高度計輸出的載體高度矢量。
于是,根據(jù)式(7)和(8),并結(jié)合組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)X,可列寫出捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航系統(tǒng)的量測方程為
Z=HX+V,
(9)
目前,組合導(dǎo)航設(shè)計中廣泛采用了標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波,其對系統(tǒng)模型比較敏感。由于本文所建立的重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)誤差模型與匹配率有很大關(guān)系,如果匹配率大幅降低,將使該重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)誤差模型與真實系統(tǒng)存在較大差距。而一旦所建立的系統(tǒng)模型失真,不僅會使卡爾曼濾波精度下降,甚至可能導(dǎo)致濾波發(fā)散[12]。因此,為了提高捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航濾波器的穩(wěn)定性,本文采用了對系統(tǒng)模型具有較好魯棒性的Sage-Husa自適應(yīng)濾波進行組合導(dǎo)航濾波設(shè)計。
需要注意的是,由于重力匹配導(dǎo)航過程中存在著匹配失敗的可能性,因此在工程實際中重力匹配導(dǎo)航是非等間隔地輸出導(dǎo)航參數(shù),而且每次輸出間隔的時間也相對較長,這將給濾波器設(shè)計帶來困難,而且明顯降低濾波精度。為此,本文對Sage-Husa自適應(yīng)濾波方程進行了改進,從而獲得適用于捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航的濾波算法。
設(shè)捷聯(lián)慣導(dǎo)解算周期為TSINS,重力匹配導(dǎo)航輸出的時間間隔為TGNSi(i=1,2,3,…),濾波周期為T。令T=NTSINS,TGNSi=MiT,這里Mi,N均為正整數(shù),其中N固定不變,而Mi不斷變化。當(dāng)濾波周期T到來而重力匹配導(dǎo)航信息還沒到來時,此時采用式(10)~(11)進行濾波。
(10)
(11)
而當(dāng)重力匹配導(dǎo)航信息到來時,則采用式(12)~(18)進行濾波。
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
Pk=(I-KkHk)Pk/k-1,
(18)
式中:dk=(1-b)/(1-bk+1),0
b的選取可按實際情況而定:當(dāng)估計參數(shù)變化較快時,b取值偏??;反之,當(dāng)估計參數(shù)變化較慢時,b取值則偏大。
從而,利用式(10)~(18)就可以有效解決重力匹配導(dǎo)航非等間隔輸出和輸出周期較長時的組合導(dǎo)航濾波問題。經(jīng)過濾波計算獲得捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差的估計值以后,需要對捷聯(lián)慣導(dǎo)及時進行誤差校正,并將誤差校正后捷聯(lián)慣導(dǎo)的輸出作為捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航系統(tǒng)的輸出。
圖2 組合導(dǎo)航的位置誤差Fig.2 Position errors of integrated navigation
圖3 組合導(dǎo)航的姿態(tài)誤差Fig.3 Attitude errors of integrated navigation
根據(jù)仿真結(jié)果可以看出,將捷聯(lián)慣導(dǎo)、重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)與氣壓高度計結(jié)合起來進行組合導(dǎo)航獲得了較高的導(dǎo)航精度:水平位置精度達到±48.2 m,高度精度達到±11.5 m;航向精度達到±3.1′,水平姿態(tài)精度達到±1.6′,有效克服了捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差隨時間不斷發(fā)散的缺陷。
與此同時,根據(jù)上述仿真結(jié)果還可以看出,本文中對Sage-Husa自適應(yīng)濾波方程的改進取得了良好的濾波效果:在重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)輸出非等間隔,而且每次間隔時間較長,甚至最大長達50 s的情況下,仍然保持著較高的組合導(dǎo)航濾波精度,組合導(dǎo)航的位置誤差和姿態(tài)誤差曲線均沒有出現(xiàn)明顯的跳變??梢姡倪M后的自適應(yīng)濾波方程有效解決了重力匹配導(dǎo)航非等間隔輸出和間隔時間較長易導(dǎo)致組合導(dǎo)航濾波精度降低的問題。
為了實現(xiàn)抗干擾性強、自主性好的高精度導(dǎo)航,本文研究了利用捷聯(lián)慣導(dǎo)、重力匹配導(dǎo)航系統(tǒng)和氣壓高度計進行組合導(dǎo)航的方法。由于捷聯(lián)慣導(dǎo)/重力匹配/高度計組合導(dǎo)航系統(tǒng)在工作時既不從外界接收信號,也不向外界輻射信號,僅利用了慣性、重力和大氣壓力等自然屬性,是真正的強抗干擾性、完全自主隱蔽式導(dǎo)航系統(tǒng),特別是能夠適用于戰(zhàn)場復(fù)雜電磁干擾等惡劣環(huán)境,在發(fā)射車、指揮車、裝甲車等特殊軍用車輛的導(dǎo)航定位領(lǐng)域中具有重要的軍事價值和良好的工程應(yīng)用前景。
參考文獻:
[1] 于德新, 楊兆升, 劉雪杰. 基于卡爾曼濾波的GPS/DR導(dǎo)航信息融合方法[J].交通運輸工程學(xué)報,2006, 6(2): 65-69.
YU De-xin, YANG Zhao-sheng, LIU Xue-jie. GPS/DR Navigation Data Fusion Method Based on Kalman Filter [J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2006, 6(2): 65-69.
[2] Cho Seong Yun, Choi Wan Sik. Robust Positioning Technique in Low-Cost DR/GPS for Land Navigation[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2006, 55(4):1132-1142.
[3] 陶俊勇, 溫熙森, 楊定新, 等. 車載撓性SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[J].中國慣性技術(shù)學(xué)報, 1999, 7(4): 16-19.
TAO Jun-yong, WEN Xi-sen, YANG Ding-xin, et al. Research on Flexible SINS/GPS Integrated Navigation System for Vehicle [J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 1999, 7(4): 16-19.
[4] BISHOP G C. Gravitational Maps and Navigational Errors [J]. IEEE Journal Ocean Engineering, 2002, 27(3): 726-737.
[5] 程力, 蔡體菁. 航空重力匹配定位方法[J].中國慣性技術(shù)學(xué)報, 2007, 15(6): 698-701.
CHENG Li, CAI Ti-jing. Airborne Gravity Matching Locating Algorithm [J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2007, 15(6): 698-701.
[6] 程力, 蔡體菁. 基于支持向量機的重力匹配算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2008, 20(21): 5953-5956.
CHENG Li, CAI Ti-jing. Gravity Matching Algorithm Based on Support Vector Machine [J].Journal of System Simulation, 2008, 20(21): 5953-5956.
[7] 王志剛, 邊少鋒. 基于ICCP算法的重力輔助慣性導(dǎo)航[J].測繪學(xué)報, 2008, 37(2): 147-151.
WANG Zhi-gang, BIAN Shao-feng. ICCP Algorithm for Gravity Aided Inertial Navigation [J].Acta Geodaeica et Cartographica Sinica, 2008, 37(2): 147-151.
[8] 戴全發(fā), 許厚澤, 許大欣, 等. 基于衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)的重力匹配導(dǎo)航仿真[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版, 2008, 33(2): 203-207.
DAI Quan-fa, XU Hou-ze, XU Da-xin, et al. Simulation of Gravity Matching Navigation System [J].Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(2): 203-207.
[9] WANG Tang, HOWELL G, Tsai Yihsueh. Barometric Altimeter Short-Term Accuracy Analysis[J]. Aerospace and Electronic Systems Magazine IEEE, 2005, 20(12): 24-26.
[10] GRAY R A, MAYBECK P S. An Integrated GPS/INS/BARO and Radar Altimeter System for Aircraft Precision Approach Landings[C]∥IEEE Proceedings of the Aerospace and Electronics Conference, Dayton, 1995:161-168.
[11] 宮曉琳, 房建成, 盛蔚. 一種GPS與高精度氣壓高度表在線互標(biāo)定方法[J].電子與信息學(xué)報, 2009, 31(4): 818-821.
GONG Xiao-lin, FANG Jian-cheng, SHENG Wei. A Method of Intercalibration for GPS and High Precision Baro-Altimeter on Line [J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(4): 818-821.
[12] 楊波, 王躍鋼, 柴艷. 基于自適應(yīng)濾波的飛艇組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[J].航天控制, 2010, 28(3): 33-37.
YANG Bo, WANG Yue-gang, CHAI Yan. Research on Integrated Navigation System for Airship Based on Self-adaptive Filter [J]. Aerospace Control, 2010, 28(3): 33-37.