国产自产21区,亚洲97,免费毛片网,国产啪视频,青青青国产在线观看,国产毛片一区二区三区精品

自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，屬于導(dǎo)航系統(tǒng)【技術(shù)領(lǐng)域】。將SINS作為主導(dǎo)航系統(tǒng)，SAR、CNS作為輔助導(dǎo)航系統(tǒng)，構(gòu)成SINS／SAR／CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)，步驟如下：首先設(shè)計SINS／SAR和SINS／CNS導(dǎo)航子濾波器，計算獲得組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)的兩組局部最優(yōu)估計值和局部最優(yōu)誤差協(xié)方差陣再采用聯(lián)邦濾波技術(shù)將兩組局部最優(yōu)估計值送入主濾波器進(jìn)行融合得到全局最優(yōu)估計值和全局最優(yōu)誤差協(xié)方差陣最后利用全局最優(yōu)估計值對誤差進(jìn)行實時校正得到SINS／SAR／CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)最優(yōu)估計融合算法。本發(fā)明計算量小、可靠性高，可應(yīng)用于臨近空間、空天往返、彈道導(dǎo)彈、變軌航天器等飛行器，具有廣闊的應(yīng)用前景。
【專利說明】自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，屬于導(dǎo)航系統(tǒng)【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]自主導(dǎo)航是指在不依賴地面人員測控的條件下，能夠自主的精確確定飛行器的位置和速度。也就是說當(dāng)飛行器處于一個未知的、復(fù)雜的、動態(tài)的非結(jié)構(gòu)環(huán)境中，在沒有人干預(yù)的條件下，通過環(huán)境感知，能夠到達(dá)期望的目的地，同時能盡量減少時間或能量的消耗等。自主導(dǎo)航傳感器具備4個特點:自主、實時、無源和不依靠地面信息。
[0003]自主導(dǎo)航是面向我國軍用飛行器(軍事衛(wèi)星、軍用飛機(jī)和巡航彈等)發(fā)展實際提出的新的、具有強(qiáng)烈挑戰(zhàn)性的研究課題。軍用飛行器導(dǎo)航技術(shù)向著自主組合導(dǎo)航的方向發(fā)展是一個必然趨勢。
[0004]自主導(dǎo)航技術(shù)包括慣性導(dǎo)航、天文導(dǎo)航、無線電導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航、地磁導(dǎo)航、地形/圖像以及各種視覺信息導(dǎo)航。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是利用加速度計等慣性元件敏感運載器在運動過程中的加速度，然后通過積分計算，得到載體的位置與速度等導(dǎo)航參數(shù)。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)點在于完全自主式，保密性強(qiáng)，不易受外界條件和人為因素的干擾，全天候，不受天氣限制，但最大缺點是誤差會隨著時間的推移而積累。天文導(dǎo)航系統(tǒng)利用光學(xué)或射電望遠(yuǎn)鏡接收星體發(fā)射來的電磁波去跟蹤星體，姿態(tài)測量精度高，對于空氣稀薄的高空和空間飛行器是較為理想的導(dǎo)航方式。無線電導(dǎo)航系統(tǒng)利用無線電技術(shù)測量導(dǎo)航參數(shù)，包括多普勒效應(yīng)測速、用雷達(dá)測距和測方位、用導(dǎo)航臺定位等，其輸出信息主要是載體位置，對精確導(dǎo)航系統(tǒng)來講，其定位精度不高，且工作范圍受到地面臺覆蓋區(qū)域的限制。衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)是天文導(dǎo)航與無線電導(dǎo)航的結(jié)合物，典型衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)包括美國的GPS系統(tǒng)、歐洲的“伽利略”系統(tǒng)、以及我國的“北斗”系統(tǒng)，具有導(dǎo)航精度高、使用簡單等優(yōu)點，但是定位精度嚴(yán)重依賴可見星的數(shù)量和幾何分布，對于觀測環(huán)境較差區(qū)域，因可見星數(shù)量少導(dǎo)致精度大大下降，且信號易被干擾或遮蔽。地磁導(dǎo)航技術(shù)作為一種無源自主導(dǎo)航方法，具有抗干擾能力強(qiáng)、無積累誤差等優(yōu)點，缺點是精度較差，更適合作為巡航導(dǎo)彈、水面艦船、水中潛器等輔助導(dǎo)航方法。
[0005]顯然，現(xiàn)有任何單一導(dǎo)航系統(tǒng)都難以完全實現(xiàn)高精度自主導(dǎo)航。高精度的自主導(dǎo)航需要由多個機(jī)載傳感器構(gòu)成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)來完成，其實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)是多傳感器信息融合。多傳感器信息融合作為新近崛起的一個前沿性的、前景十分廣闊的研究領(lǐng)域，廣泛地應(yīng)用于多源信息的綜合處理過程。它綜合利用了多種類型傳感器的不同特點，可以多方位全面獲取目標(biāo)不同屬性信息，提高了自主導(dǎo)航系統(tǒng)在時間上和空間上的覆蓋范圍，提高了導(dǎo)航傳感器信息的使用效率并增加了信息的可信度。特別是各種濾波算法的出現(xiàn)，為組合導(dǎo)航系統(tǒng)提供了理論基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)工具。
[0006]目前，工程上組合導(dǎo)系統(tǒng)采用的濾波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)。KF要求系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型必須為線性，當(dāng)組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型具有非線性特性時，仍然采用線性模型描述組合導(dǎo)航系統(tǒng)及使用KF進(jìn)行濾波，將會引起線性模型近似誤差。[0007]盡管EKF在組合導(dǎo)航系統(tǒng)非線性濾波中得到了廣泛應(yīng)用，但它仍然具有理論局限性，具體表現(xiàn)在:(I)當(dāng)系統(tǒng)非線性度較嚴(yán)重時，忽略Taylor展開式的高階項將引起線性化誤差增大，導(dǎo)致EKF的濾波誤差增大甚至發(fā)散；⑵雅可比矩陣的求取復(fù)雜、計算量大，在實際應(yīng)用中很難實施，有時甚至很難得到非線性函數(shù)的雅可比矩陣；(3) EKF將狀態(tài)方程中的模型誤差作為過程噪聲來處理，且假設(shè)為高斯白噪聲，這與組合導(dǎo)航系統(tǒng)的實際噪聲情況并不相符；同時，EKF是以KF為基礎(chǔ)推導(dǎo)得到的，其對系統(tǒng)初始狀態(tài)的統(tǒng)計特性要求嚴(yán)格。因此EKF關(guān)于系統(tǒng)模型不確定性的魯棒性很差。
[0008] 近期所出現(xiàn)的模型預(yù)測濾波(MPF)、粒子濾波(PF)及無跡卡爾曼濾波(UKF)等非線性濾波方法以及交互式多模型算法，在處理組合導(dǎo)航系統(tǒng)中非線性濾波問題及克服模型不確定等方面，都有各自獨到的優(yōu)勢。雖然它們在組合導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用方面取得了一定的理論成果，但存在以下問題值得關(guān)注:(I)重要性函數(shù)的選擇直接影響PF的性能高低，開展PF重要性函數(shù)選擇的通用準(zhǔn)則研究極具意義；目前針對許多實際問題，出現(xiàn)了許多選擇重要性函數(shù)的改進(jìn)算法，但應(yīng)用于組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的重要性函數(shù)選擇方法較少，有待進(jìn)一步理論分析；(2)經(jīng)典的重采樣方法雖能有效克服粒子匱乏，但計算量隨粒子數(shù)增加而成級數(shù)遞增，系統(tǒng)實時性變差，如何解決粒子濾波在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的可實現(xiàn)性成為主要問題；
(3)目前還沒有任何數(shù)學(xué)理論對PF在何種條件能夠收斂的問題做出回答，因此評價和分析PF在組合導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用中的性能也就變得十分困難。
[0009]對于UT變換及UKF，目前雖然可以得到UT變換的精度證明，但UKF算法尚不能像EKF那樣給出穩(wěn)定性分析，影響了其在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用。UKF的采樣策略已有很多種，其要么精度低，無法精確得到非線性系統(tǒng)高階項信息，對非高斯系統(tǒng)的濾波效果不佳。要么精度高，但計算過于復(fù)雜而實時性差，造成UKF算法在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中實現(xiàn)困難。
[0010]由此可見，現(xiàn)有的濾波技術(shù)不能完全滿足高精度自主導(dǎo)航的要求，需要對自主導(dǎo)航高精度非線性算法與數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)進(jìn)行深入研究，為解決軍用飛行器自主導(dǎo)航的基本理論和基礎(chǔ)性技術(shù)難題尋求新途徑，以進(jìn)一步提高軍用飛行器的作戰(zhàn)能力。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011]本發(fā)明的目的在于一種基于全面最優(yōu)校正的SINS / SAR / CNS自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，利用高精度濾波技術(shù)和多源信息融合技術(shù)對慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、合成孔徑雷達(dá)和天文導(dǎo)航系統(tǒng)輸出的姿態(tài)、位置信息進(jìn)行信息處理和融合，進(jìn)而對導(dǎo)航誤差進(jìn)行全面最優(yōu)地估計、校正，以提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。
[0012]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明技術(shù)方案如下:
[0013]一種自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，在SINS / SAR / CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計中，由于SINS可以全天候、全天時的提供三維姿態(tài)、速度和位置信息，且隱蔽性好，抗干擾能力強(qiáng)，因此，將SINS作為主導(dǎo)航系統(tǒng)，SAR、CNS作為輔助導(dǎo)航系統(tǒng)，構(gòu)成SINS / SAR / CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)。其步驟為:
[0014]首先，設(shè)計SINS / SAR和SINS / CNS導(dǎo)航子濾波器，通過計算獲得組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)的兩組局部最優(yōu)估計值尤:和局部最優(yōu)誤差協(xié)方差陣= 。然后，采用聯(lián)邦濾波技術(shù)，將兩組局部最優(yōu)估計值送入主濾波器中進(jìn)行信息融合，得到系統(tǒng)狀態(tài)的全局最優(yōu)估計值;^和全局最優(yōu)誤差協(xié)方差陣Sig ;最后，利用獲得的狀態(tài)的全局最優(yōu)估計值；^對捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差進(jìn)行實時校正。由于CNS和SAR都不能輸出載體的高度信息，因此，本系統(tǒng)采用氣壓高度表輸出載體的高度信息對SINS高度通道進(jìn)行校正，以抑制SINS高度通道發(fā)散的問題。SINS / SAR / CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)最優(yōu)估計融合算法為
【權(quán)利要求】
1.一種自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:將SINS作為主導(dǎo)航系統(tǒng)，SAR、CNS作為輔助導(dǎo)航系統(tǒng)，構(gòu)成SINS / SAR / CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其具體步驟如下: 首先，設(shè)計SINS / SAR和SINS / CNS導(dǎo)航子濾波器，通過計算獲得組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)的兩組局部最優(yōu)估計值&和局部最優(yōu)誤差協(xié)方差陣\，卞=1，2);然后，采用聯(lián)邦濾波技術(shù)，將兩組局部最優(yōu)估計值送入主濾波器中進(jìn)行信息融合，得到系統(tǒng)狀態(tài)的全局最優(yōu)估計值;^和全局最優(yōu)誤差協(xié)方差陣最后，利用獲得的狀態(tài)的全局最優(yōu)估計值;^對捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差進(jìn)行實時校正；SINS / SAR / CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)最優(yōu)估計融合算法為
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述SINS/ SAR / CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其數(shù)學(xué)模型包括狀態(tài)方程、量測方程和自主導(dǎo)航高精度非線性濾波算法: (1)狀態(tài)方程:將SAR和CNS的導(dǎo)航誤差考慮為高斯白噪聲，且不列為組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)量，只將SINS的系統(tǒng)誤差考慮為SINS / SAR / CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的系統(tǒng)狀態(tài)量；SINS / SAR / CNS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程為:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述抗差自適應(yīng)Unscented粒子濾波算法步驟如下: (a)初始化:根據(jù)初始均值和均方差抽取N個粒子，在k=0時刻，<= 1，.2，…，N，設(shè)置權(quán)值為< =l/iV; (b)在k=l，2，…，N時刻，按照下面次序計算: (bl)計算等價權(quán)戶和自適應(yīng)因子a。選用IGG方案構(gòu)造等價權(quán)函數(shù)，IGG法屬于降權(quán)函數(shù)，即對量測值做抗差限制，若取其倒數(shù)，則定義為方差膨脹因子函數(shù): 設(shè)等價權(quán)矩陣為戶=&?嘆(H-A)，
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述漸消自適應(yīng)Unscented粒子濾波算法主要利用UT變換得到采樣點，實現(xiàn)對狀態(tài)向量后驗分布的近似；與蒙特卡羅方法不同，Unscented粒子濾波不是隨機(jī)的從給定分布中進(jìn)行采樣,是取少數(shù)確定的Sigma點作為采樣點；S i gma采樣點為
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述模糊抗差自適應(yīng)粒子濾波包括基于模糊理論構(gòu)造等價權(quán)和具體算法步驟，其中: (I)基于模糊理論構(gòu)造等價權(quán):根據(jù)數(shù)據(jù)殘差將權(quán)劃分為:保權(quán)區(qū)(保持原觀測值不變)、降權(quán)區(qū)(對觀測值作抗差限制)以及拒絕區(qū)(權(quán)為零)；設(shè)計一維模糊控制器，構(gòu)造權(quán)因子Y的步驟如下: (a)模糊化:將輸入量A(精確值)模糊化變?yōu)槟：兞?其中?為標(biāo)準(zhǔn)化殘差)，將確定的輸入轉(zhuǎn)化為由隸屬度描述的模糊集；其具體過程為:將輸入變量?的模糊子集劃分為{太大，較大，正常}，簡記為{Be，Be，Bn}，輸入量化后，?的論域為X= {0,1,2,3,4};輸出Y的模糊子集為{極小，較小，正常}，簡記為故，S。，SJ，其論域為Y大小分為5個等級，以表示不同的值，即Y= {0,1,2,3,4};分別對輸入6和輸出Y進(jìn)行模糊量化； (b)根據(jù)人的直覺思維推理和實踐經(jīng)驗，由輸入量R和輸出量權(quán)因子Y的關(guān)系，設(shè)計模糊控制規(guī)則；如果6太大，則Y極小；如果^較大，則Y較?。蝗绻?正常，則Y正常；根據(jù)模糊規(guī)則可以確定模糊關(guān)系為
R= (Be X Se)+ (Bc X Sc)+ (Bn X Sn)； 其中，“ X”表示模糊向量的笛卡爾乘積；經(jīng)計算
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述自適應(yīng)SVD-UKF濾波算法包括: (I)奇異值分解:奇異值分解定義如下: 假定A G RmxnOn≥n)，則矩陣A的奇異值分解可表示為
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自主組合導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于:所述自適應(yīng)平方根Unscented粒子濾波步驟如下: (a)初始化(k=0):隨機(jī)抽取N個初始粒子XXX。)，(i=l，2，…，N)。假設(shè)Xo=W]，S； =，w； =PiY01 X-)。其中，分別表示初始時刻第i個粒子及其估計值，SJ)表示初始時刻第i個Cholesky分解因子,W0表示第i個粒子的初始化權(quán)值，chol {.}表示矩陣的Cholesky分解算子； (b)采用自適應(yīng)平方根UKF濾波算法更新每個粒子XUhl，2，...)，得到愆、Σ[ο -11k表示k時刻第i個粒子的協(xié)方差，步驟如下: (bl)計算Sigma點和權(quán)值: (b2)以預(yù)測殘差為變量，構(gòu)造狀態(tài)模型的誤差判別統(tǒng)計量及自適應(yīng)因子； 預(yù)測殘差(或新息)含有未經(jīng)觀測信息修正的狀態(tài)，更能反映動態(tài)系統(tǒng)的擾動。k時刻第i個預(yù)測殘差向量R表示為: Vl=HkXk-Yk; 以預(yù)測殘差為變量構(gòu)造狀態(tài)模型誤差的判別統(tǒng)計量為:

【文檔編號】G01C21/20GK103528587SQ201310502827
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年10月15日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月15日
【發(fā)明者】高社生, 魏文輝, 趙巖 申請人:西北工業(yè)大學(xué)