梁新宇，吳建德，黃國勇，孫 磊

LIANG Xinyu1，2,WU Jiande1，2,HUANG Guoyong1，2,SUN Lei1，2

1.昆明理工大學(xué) 信息工程與自動(dòng)化學(xué)院，昆明 650500

2.云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心，昆明 650500

1.Faculty of Information Engineering&Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China

2.Engineering Research Center for Mineral Pipeline Transportation,Kunming 650500,China

1 引言

組合導(dǎo)航系統(tǒng)就是采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)將各導(dǎo)航子系統(tǒng)以適當(dāng)方式組合起來，取長補(bǔ)短，以達(dá)到提高系統(tǒng)精度和改善系統(tǒng)可靠性等目的。目前，工程上組合導(dǎo)航采用的數(shù)據(jù)融合方法主要是卡爾曼濾波（Kalman Filter，KF）和擴(kuò)展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF）[1]。EKF以對(duì)非線性函數(shù)進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開且只保留一階項(xiàng)的線性化方法，進(jìn)而應(yīng)用線性卡爾曼濾波框架進(jìn)行遞推估計(jì)，因此EKF存在一階線性化近似精度偏低，需要計(jì)算雅克比矩陣以及要求非線性函數(shù)連續(xù)可微等自身無法克服的理論局限性[2]。為此，Julier等人基于“近似非線性函數(shù)的概率密度分布易于近似非線性函數(shù)本身”這一思路，提出了以UT變換來逼近最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)框架中非線性狀態(tài)后驗(yàn)分布的估計(jì)方法——無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter，UKF）[3]，在系統(tǒng)非線性程度較強(qiáng)的情況下，相比于傳統(tǒng)的EKF，UKF數(shù)值穩(wěn)定性較強(qiáng)，濾波精度較高。但對(duì)于高維系統(tǒng)，UKF易出現(xiàn)協(xié)方差陣非正定的情況，導(dǎo)致濾波發(fā)散[4]。基于球面徑向規(guī)則的容積卡爾曼濾波（Cubature Kalman Filter，CKF）是UKF的特殊形式[2]，是2009年由加拿大學(xué)者Arasaratnam等人[5-6]提出的貝葉斯近似非線性濾波算法，應(yīng)用球面徑向容積準(zhǔn)則來逼近最優(yōu)框架中的狀態(tài)后驗(yàn)分布，進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)值積分運(yùn)算。在系統(tǒng)處于任何非線性程度下，球面徑向容積規(guī)則都能以較高精度逼近非線性系統(tǒng)函數(shù)的狀態(tài)后驗(yàn)均值及協(xié)方差，因此，CKF的精度高于通常的EKF，尤其適用于系統(tǒng)非線性程度較強(qiáng)的狀態(tài)估計(jì)問題，且無需計(jì)算非線性函數(shù)的雅可比矩陣。由于CKF中各積分點(diǎn)權(quán)值相同且為正數(shù)，因此其數(shù)值穩(wěn)定性優(yōu)于UKF[7]，更適用于解決高維組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問題，且CKF能夠更精確地保留系統(tǒng)的一二階矩信息，具有更高的濾波精度[8]。然而CKF在迭代過程中由于計(jì)算機(jī)的舍入誤差等原因易出現(xiàn)協(xié)方差陣的非正定性，進(jìn)而導(dǎo)致計(jì)算發(fā)散的問題，且在系統(tǒng)非線性程度較強(qiáng)的情況下，由于系統(tǒng)狀態(tài)模型及噪聲統(tǒng)計(jì)特性的不確定性，也會(huì)對(duì)濾波效果產(chǎn)生嚴(yán)重影響，導(dǎo)致系統(tǒng)魯棒性降低，甚至出現(xiàn)濾波故障。

近年來，許多學(xué)者針對(duì)CKF存在的濾波發(fā)散的問題進(jìn)行了大量的研究。其中，文獻(xiàn)[9]在標(biāo)準(zhǔn)CKF的基礎(chǔ)上，引入了矩陣的QR分解，采用平方根迭代的思想，結(jié)合強(qiáng)跟蹤濾波的理論框架，提出了一種自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤容積卡爾曼濾波算法，有效地改善了CKF的濾波性能；文獻(xiàn)[10]則將H∞魯棒濾波思想應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)的CKF，提出了一種基于CKF的新型魯棒濾波算法，并用于列車組合定位中，驗(yàn)證了該結(jié)合方法對(duì)于改善濾波性能的有效性；文獻(xiàn)[11]針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中，由于約束條件γ的選取較小而導(dǎo)致Riccati不等式無解的情況，采用奇異值分解的方法，放寬了對(duì)約束條件γ的選取，在一定程度上改善了濾波的穩(wěn)定性；文獻(xiàn)[12]基于新息協(xié)方差匹配原理構(gòu)建的魯棒CKF，通過定義數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)函數(shù)，根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量選擇魯棒CKF或標(biāo)準(zhǔn)CKF作為子系統(tǒng)的最優(yōu)濾波算法，仿真結(jié)果表明，該方法在一定程度上提高了導(dǎo)航子系統(tǒng)的魯棒性。

對(duì)此，本文基于簡化的CKF濾波算法，引入數(shù)值穩(wěn)定性較強(qiáng)的奇異值分解方法，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣進(jìn)行分解迭代，保證了算法中矩陣計(jì)算的數(shù)值穩(wěn)定性；并結(jié)合H∞濾波思想，基于矩陣不等式的理論，將約束條件γ的自適應(yīng)選取方法用于該算法中，提出了一種H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法，在系統(tǒng)狀態(tài)模型及噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定的情況下，有效改善了濾波算法的穩(wěn)定性，提高了系統(tǒng)的魯棒性及其自適應(yīng)能力。

2 簡化的SVD-CKF算法

2.1 簡化的CKF算法

在GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，觀測(cè)方程一般是線性的，而在標(biāo)準(zhǔn)的CKF算法中，觀測(cè)方程是非線性的，非線性的量測(cè)更新計(jì)算復(fù)雜度高，不利于在硬件設(shè)備上實(shí)現(xiàn)。因此，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)CKF算法用于線性觀測(cè)系統(tǒng)時(shí)，將線性的觀測(cè)方程帶入CKF算法中，經(jīng)過簡化，可有效降低計(jì)算復(fù)雜度，便于算法在硬件設(shè)備中的實(shí)現(xiàn)。

故針對(duì)GNSS/INS組合導(dǎo)航，考慮如下離散時(shí)間非線性-線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)：

式中，xk∈Rn為n×1維的系統(tǒng)狀態(tài)向量，zk∈Rm為m×1維的量測(cè)向量，f(?)為非線性函數(shù)，Hk為線性量測(cè)陣。wk-1和vk分別為狀態(tài)系統(tǒng)和觀測(cè)系統(tǒng)的均值為0，協(xié)方差為Qk-1和Rk的高斯白噪聲，且相互獨(dú)立。

當(dāng)觀測(cè)方程為線性時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)CKF算法中的量測(cè)更新部分可簡化為如下形式：

由上可知，經(jīng)過簡化的量測(cè)更新部分都退化為標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波的表達(dá)式，得到了簡化的CKF算法，該方法是針對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)觀測(cè)方程為線性的特性進(jìn)行簡化，在濾波精度上并未降低，滿足組合導(dǎo)航的要求。

2.2 簡化的SVD-CKF算法

標(biāo)準(zhǔn)CKF算法經(jīng)過多次遞推，隨著濾波步數(shù)的增加，計(jì)算的舍入誤差逐漸累積，易使系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣Pk失去正定性甚至失去對(duì)稱性，進(jìn)而導(dǎo)致濾波發(fā)散。奇異值分解具有良好的數(shù)值穩(wěn)定性，用其進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣的分解迭代，能有效提高濾波算法的穩(wěn)定性，改善組合導(dǎo)航非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的濾波性能[13]。

基于奇異值分解且觀測(cè)方程為線性時(shí)，簡化的SVD-CKF算法步驟如下：

（1）計(jì)算點(diǎn)集和權(quán)值。三階球面徑向準(zhǔn)則對(duì)應(yīng)的點(diǎn)集和權(quán)值為：

其中，i=1,2,…,m，m表示基本容積點(diǎn)個(gè)數(shù)，三階球面徑向容積準(zhǔn)則，容積點(diǎn)數(shù)是狀態(tài)維數(shù)的2倍，即m=2n，n為狀態(tài)維數(shù)；[1]表示完整全對(duì)稱點(diǎn)集，以n=2為例，[1]i表示如下點(diǎn)集中的第i個(gè)元素：

（2）時(shí)間更新。對(duì)簡化的CKF算法中的協(xié)方差陣進(jìn)行奇異值分解，取平方根[14]，即：

計(jì)算基本容積點(diǎn)：

計(jì)算狀態(tài)傳播容積點(diǎn)：

計(jì)算狀態(tài)預(yù)測(cè)值：

計(jì)算狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差陣：

（3）量測(cè)更新。對(duì)狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差陣進(jìn)行奇異值分解，即：

計(jì)算量測(cè)預(yù)測(cè)值：

簡化的CKF算法通過狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差陣Pk/k-1求解增益矩陣Kk和系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣Pk，而在SVDCKF算法中這樣求解不利于分解后的協(xié)方差矩陣迭代，故采用以下形式求解系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣Pk和增益矩陣Kk[14]。

計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣：

計(jì)算增益矩陣：

對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣Pk進(jìn)行奇異值分解，得：Pk=，對(duì)進(jìn)行cholesky分解，得則增益矩陣Kk的求解形式可進(jìn)一步寫成[15]：

計(jì)算狀態(tài)更新值：

3 H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法

3.1 H∞濾波基本原理

H∞濾波針對(duì)系統(tǒng)模型及噪聲統(tǒng)計(jì)特性的不確定性，而引入H∞范數(shù)思想，使得從干擾輸入到濾波誤差輸出的H∞范數(shù)最小化，進(jìn)而使系統(tǒng)在最壞干擾情況下的估計(jì)誤差實(shí)現(xiàn)最小[16]。

定義如下代價(jià)函數(shù)[17]：

其中，wk，vk表示系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲，均為白噪聲且相互獨(dú)立，Qk，Rk為對(duì)應(yīng)方差；x0為狀態(tài)初值，方差為P0為其估計(jì)值。

其余各項(xiàng)與此類似。

通常情況下，最優(yōu)H∞濾波問題難以求解得到解析形式的解[17]，可以尋求次優(yōu)迭代算法，設(shè)計(jì)一門限值γ，滿足，即如下Riccati不等式[18]：

其中，Pk為協(xié)方差矩陣，Hk為觀測(cè)矩陣，Lk為系數(shù)矩陣，取單位陣。在H∞濾波器中，約束條件γ控制狀態(tài)估計(jì)在最不利條件下的估計(jì)誤差，γ越小，系統(tǒng)的魯棒性越強(qiáng)；γ越大，H∞濾波的特性越接近于標(biāo)準(zhǔn)的卡爾曼濾波[18]。

3.2 約束條件γ的自適應(yīng)選取

約束條件γ對(duì)濾波精度和魯棒性都有重要影響。通常參數(shù)γ根據(jù)工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)初始設(shè)置為固定值，從而使濾波器性能具有一定的保守性，無法適應(yīng)組合導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境可能存在的變化，不能保證在估計(jì)誤差較小的同時(shí)系統(tǒng)仍具有較強(qiáng)的魯棒性[19]。因此，需對(duì)γ的取值進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化。

根據(jù)矩陣不等式相關(guān)理論及H∞魯棒濾波約束條件γ與rk之間存在的反比關(guān)系，確定γ值的自適應(yīng)選取條件[19]。rk為濾波新息向量，如下式：

定理1[19]設(shè)A和B為2個(gè)n階Hermite矩陣，A＞0，B≥0，則。這里 λ1(A)表示 A的最大特征值。

根據(jù)定理1，由上述Riccati不等式得：γ2＞λ1(A)，其中定義，進(jìn)而得γ的值為：

式中，β＞0為相關(guān)系數(shù)，與系統(tǒng)的實(shí)際情況有關(guān)，需通過實(shí)驗(yàn)來確定。確定β后，系數(shù)α的值就僅與濾波新息相關(guān)。

圖1 H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法流程圖

3.3 H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法

當(dāng)H∞濾波存在時(shí)，系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣Pk滿足如下的遞推形式[20]：

用H∞濾波系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣Pk的遞推式，替換簡化的SVD-CKF算法中的Pk，并進(jìn)行約束條件γ值的自適應(yīng)選取，進(jìn)而計(jì)算Pk的更新式，即可構(gòu)成H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法，流程圖如圖1所示。

該算法針對(duì)線性觀測(cè)方程組合導(dǎo)航系統(tǒng)，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)CKF算法量測(cè)更新部分進(jìn)行簡化，降低了計(jì)算復(fù)雜度；同時(shí)，采用數(shù)值穩(wěn)定性較強(qiáng)的SVD方法，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差矩陣進(jìn)行分解迭代，改善了算法穩(wěn)定性，但也額外增加了運(yùn)算復(fù)雜度；進(jìn)而，結(jié)合H∞濾波理論，并對(duì)約束條件進(jìn)行了自適應(yīng)選取，其中存在一系列矩陣求逆等運(yùn)算過程，同樣也增加了算法的運(yùn)算復(fù)雜度。在系統(tǒng)狀態(tài)模型及噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定的情況下，有效改善了濾波算法的穩(wěn)定性，提高了系統(tǒng)的魯棒性及其自適應(yīng)能力，總體上提升了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的濾波精度。

4 數(shù)值仿真

假設(shè)固定翼飛機(jī)做機(jī)動(dòng)飛行，先后完成爬升、變速、平飛和轉(zhuǎn)彎等飛行狀態(tài)。初始位置為東經(jīng)107.002°，北緯29.498°，高度300 m；初始速度為50 m/s，方向正北。其中，陀螺常值漂移為0.1（°/h），一階馬爾可夫過程相關(guān)時(shí)間為3 600 s，加計(jì)常值誤差為1.0－4g，一階馬爾可夫過程相關(guān)時(shí)間為1 800 s。GNSS水平位置誤差均方根為10 m，高度誤差均方根20 m，速度誤差均方根0.1 m/s。INS初始水平位置誤差為50 m，高度誤差100 m，初始速度誤差0.5 m/s。GNSS采樣周期為1 s，INS采樣周期為0.02 s，濾波周期為1 s，仿真時(shí)間1 200 s。

濾波過程以慣導(dǎo)系統(tǒng)為主系統(tǒng)，用線性的GNSS系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行閉環(huán)修正，采用標(biāo)準(zhǔn)CKF算法、H∞魯棒CKF算法和H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法分別進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

系統(tǒng)狀態(tài)向量xk為：

式中，φE,φN,φU為INS輸出的姿態(tài)角，vE,vN,vU為東北天方向的速度，l,λ,h 為東北天方向的位置，εbx,εby,εbz為陀螺隨機(jī)漂移。

狀態(tài)方程為：

其中，f(?)為非線性函數(shù)，由捷聯(lián)慣導(dǎo)力學(xué)編排方程和姿態(tài)誤差方程得到，wk-1為系統(tǒng)噪聲。

量測(cè)向量zk為：

式中，vEG,vNG,vUG為GNSS輸出的東北天方向的速度，lG,λG,hG為東北天方向的位置。

觀測(cè)方程為：

其中，Hk=[I6×606×6]，vk為觀測(cè)噪聲。

實(shí)驗(yàn)中，模擬飛機(jī)飛行過程如圖2。

圖2 真實(shí)航跡及算法導(dǎo)航航跡

圖3～圖5為三種算法的對(duì)比仿真結(jié)果，對(duì)比三種算法可以看出，H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法在姿態(tài)角度及東北天方向速度、位置的解算上均具有較高的精度，且相比于標(biāo)準(zhǔn)CKF算法和H∞魯棒CKF算法，能夠在特殊條件下表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性和魯棒性。其中，在姿態(tài)角度誤差及東北天方向速度誤差的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，雖然三種算法精度相當(dāng)，但當(dāng)系統(tǒng)在700～800 s時(shí)間內(nèi)發(fā)生了爬升、轉(zhuǎn)彎等一系列強(qiáng)非線性飛行狀態(tài)時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)CKF算法穩(wěn)定性差，出現(xiàn)了較大的波動(dòng)，而H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法則表現(xiàn)出了較強(qiáng)的濾波穩(wěn)定性及魯棒性；在東北天方向位置誤差的比較中，H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法也表現(xiàn)出了同樣的效果，且總體精度優(yōu)于其他兩種算法。統(tǒng)計(jì)三種算法的運(yùn)行時(shí)間，其中標(biāo)準(zhǔn)CKF算法運(yùn)行時(shí)間為16.055 6 s，H∞魯棒CKF算法運(yùn)行時(shí)間為14.071 2 s，H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法運(yùn)行時(shí)間為13.455 5 s。由此可見，H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法的運(yùn)算復(fù)雜度并未增加。

對(duì)比三種算法的均方根誤差（RMSE），同樣可以看出H∞魯棒自適應(yīng)CKF算法相比于其他兩種算法的優(yōu)勢(shì)所在。其中，表1為三種算法東北天方向速度與位置RMSE比較。

圖3 姿態(tài)角度誤差比較

圖4 東北天方向速度誤差比較

圖5 東北天方向位置誤差比較

5 結(jié)束語

本文算法針對(duì)線性觀測(cè)方程組合導(dǎo)航系統(tǒng)，在對(duì)標(biāo)準(zhǔn)CKF算法量測(cè)更新部分進(jìn)行簡化的基礎(chǔ)上，采用數(shù)值穩(wěn)定性較強(qiáng)的奇異值分解方法，分解系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差矩陣，優(yōu)化迭代過程；同時(shí)，結(jié)合H∞濾波理論，并進(jìn)行約束條件γ值的自適應(yīng)選取，進(jìn)而計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)方差陣的更新式。在系統(tǒng)狀態(tài)模型及噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定的情況下，保證了濾波精度和算法迭代的穩(wěn)定性。

將該算法應(yīng)用于GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生大幅度爬升、轉(zhuǎn)彎等一系列強(qiáng)非線性飛行狀態(tài)時(shí)，本文算法在保證了濾波精度和算法穩(wěn)定性的同時(shí)，有效提高了系統(tǒng)的魯棒性及其自適應(yīng)能力。

由于在約束條件β的自適應(yīng)選取部分，相關(guān)系數(shù)β的值需根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際情況通過實(shí)驗(yàn)來確定。因此，研究實(shí)現(xiàn)γ值自適應(yīng)選取的方法，進(jìn)一步提高本文算法的自適應(yīng)能力，是下一步需要解決的問題。

表1 三種算法東北天方向速度與位置RMSE比較

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