一种在线估计惯性/卫星组合导航系统数据不同步时间的方法转让专利
申请号 : CN200710063639.4
文献号 : CN101038170B
文献日 : 2010-06-30
发明人 : 冯培德 , 王玮
申请人 : 北京航空航天大学
摘要 :
一种在线估计惯性/卫星组合导航系统数据不同步时间的方法，将惯导系统与卫星导航系统之间的数据不同步时间作为估计器的状态，因此状态方程包含两部分，一部分是惯导系统的误差状态，另一部分是两个子系统不同步时间的误差模型；量测量采用两个系统输出位置之差，由于两个系统的数据不是同一个时刻的更新数据，因而量测模型中除了两个子系统相应的测量误差外，还包含了由于数据不同步时间造成的位置差；根据状态方程和量测方程用滤波的方法计算得到状态量的最优估计，包括两个系统数据不同步时间。本发明能够实时估计出惯导系统和卫星导航系统之间的数据不同步时间，有效提高组合导航系统的精度，并且简单实用，不需要增加任何硬件负担。
权利要求 :
1.一种在线估计惯性/卫星组合导航系统数据不同步时间的方法，其特征在于：(1)分别建立相应的惯导系统误差模型，及惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间的误差模型，所述的惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间误差模型的建立方法如下：a.对不同步时间建立数学模型：不同步时间包含两部分，一是两个系统时间基准之间的差值，二是时钟相对钟漂的大小，前者为一个随机常数，而后者用一阶马尔可夫过程来描述；
b.对所建立的不同步时间的数学模型求导，即可得到相应的误差模型；
(2)选取所述的惯导系统误差和所述的惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间误差作为估计器的状态变量；
(3)采用所述的惯导系统给出的位置信息和所述的卫星导航系统给出的位置信息的差值作为量测量，建立相应的量测方程；
所述的量测方程的建立方法如下：
a.采用两个系统输出的位置之差作为量测量；
b.从运动学角度考虑两个系统间不同步时间对位置差的影响，并将其作为量测模型的一部分；
c.综合两个系统各自的量测误差，建立完整的量测方程；
(4)采用滤波方法估计所述的惯导系统误差和所述的惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间；
(5)最后对所述的惯导系统的输出进行校正，以提高组合导航系统的精度。
说明书 :
技术领域
本发明涉及一种在线估计惯性/卫星组合导航系统数据不同步时间的方法，属于导航定位技术领域。
背景技术
惯性导航系统(INS)自主性和隐蔽性好，能连续提供多种较高精度的导航参数(位置、速度、姿态、航向等)的输出信息，频带宽，但其误差(尤其是位置误差)随时间积累，不能长时间单独承担高精度导航的任务。而卫星导航系统的定位和测速精度高，且基本不受地域、时间限制。但当载体作大机动飞行或有地形遮蔽时，卫星导航信息有可能中断，或动态误差过大，不能使用；另外卫星接收机数据的更新频率比较低，难以满足实时控制的要求。由于惯导系统和卫星导航系统具有互补的特点，惯性/卫星组合导航系统成为目前最理想的导航系统，在各种领域得到了广泛的应用。
组合导航系统就是以最优的方式融合来自各子系统的数据，综合它们各自的优势，并提供比任何单一子系统更精确、更可靠的导航输出。在进行数据融合设计时，首先必须保证用于融合的导航数据在时间上是一致的，组合导航的设计才具有实际意义。实际上，组合导航系统中的各个子系统往往具有不同的数据更新率，时标漂移以及计算和通信的时延也是客观存在的，这些都会导致子系统的数据不同步。不同步误差对导航系统性能的影响是非常显著的，特别是在动态应用环境中。所以在组合导航系统的设计中，研究有效的数据时间同步技术具有非常重要的意义。
目前解决数据时间同步问题的方法主要是利用硬件或软件定时器来获取惯导系统和卫星导航系统的不同步时间，再利用高阶保持器得到同步点上的外推数据值，从而实现数据同步。这种方法不仅增加了系统的成本和复杂度，而且在同步过程中需要占用较多的CPU时间。
组合导航系统就是以最优的方式融合来自各子系统的数据，综合它们各自的优势，并提供比任何单一子系统更精确、更可靠的导航输出。在进行数据融合设计时，首先必须保证用于融合的导航数据在时间上是一致的，组合导航的设计才具有实际意义。实际上，组合导航系统中的各个子系统往往具有不同的数据更新率，时标漂移以及计算和通信的时延也是客观存在的，这些都会导致子系统的数据不同步。不同步误差对导航系统性能的影响是非常显著的，特别是在动态应用环境中。所以在组合导航系统的设计中，研究有效的数据时间同步技术具有非常重要的意义。
目前解决数据时间同步问题的方法主要是利用硬件或软件定时器来获取惯导系统和卫星导航系统的不同步时间，再利用高阶保持器得到同步点上的外推数据值，从而实现数据同步。这种方法不仅增加了系统的成本和复杂度，而且在同步过程中需要占用较多的CPU时间。
发明内容
本发明的技术问题是：针对现有技术的不足，提供一种简单实用的在线估计组合导航系统中惯导系统和卫星导航系统之间数据不同步时间的方法。
本发明的技术解决方案：一种在线估计惯性/卫星组合导航系统数据不同步时间的方法，其特点在于：
(1)分别建立相应的惯导系统误差模型，及惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间的误差模型；
(2)选取所述的惯导系统和所述的惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间误差作为估计器的状态变量；
(3)采用所述的惯导系统给出的位置信息和所述的卫星系统给出的位置信息的差值作为量测量，建立相应的量测方程；
(4)采用滤波方法估计所述的惯导误差和所述的惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间；
(5)最后对所述的惯导系统的输出进行校正，以提高组合导航系统的精度。
本发明的原理：在建立了惯导和卫星系统的数据不同步时间误差模型的基础上，采用估计器对其进行在线估计，估计器的状态量包括了惯导系统的误差及两个系统数据不同步时间误差；量测量为惯导系统给出的位置和由卫星导航系统得到的位置之差；根据状态方程和量测方程用滤波的方法计算得到对输入状态量的最优估计。
本发明与现有技术相比具有如下优点：本发明利用估计器在组合过程中在线估计惯导系统和卫星导航系统之间数据的不同步时间，能够大大提高惯性/卫星组合导航系统的精度，简单实用，而且不需要增加任何硬件负担。
本发明的技术解决方案：一种在线估计惯性/卫星组合导航系统数据不同步时间的方法，其特点在于：
(1)分别建立相应的惯导系统误差模型，及惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间的误差模型；
(2)选取所述的惯导系统和所述的惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间误差作为估计器的状态变量；
(3)采用所述的惯导系统给出的位置信息和所述的卫星系统给出的位置信息的差值作为量测量，建立相应的量测方程；
(4)采用滤波方法估计所述的惯导误差和所述的惯导系统和卫星导航系统之间不同步时间；
(5)最后对所述的惯导系统的输出进行校正，以提高组合导航系统的精度。
本发明的原理：在建立了惯导和卫星系统的数据不同步时间误差模型的基础上，采用估计器对其进行在线估计，估计器的状态量包括了惯导系统的误差及两个系统数据不同步时间误差；量测量为惯导系统给出的位置和由卫星导航系统得到的位置之差；根据状态方程和量测方程用滤波的方法计算得到对输入状态量的最优估计。
本发明与现有技术相比具有如下优点：本发明利用估计器在组合过程中在线估计惯导系统和卫星导航系统之间数据的不同步时间，能够大大提高惯性/卫星组合导航系统的精度，简单实用，而且不需要增加任何硬件负担。
附图说明
图1为实施本发明的在线估计系统的模型；
图2为实施本发明的飞行轨迹(经-纬-高度曲线)
图3为实施本发明后不同步时间的估计曲线(从起飞开始估计)；
图4为实施本发明后位置估计误差曲线(从起飞开始估计)；
图5为实施本发明后不同步时间的估计曲线(从拐弯开始估计)；
图6为实施本发明后位置估计误差曲线(从拐弯开始估计)。
图2为实施本发明的飞行轨迹(经-纬-高度曲线)
图3为实施本发明后不同步时间的估计曲线(从起飞开始估计)；
图4为实施本发明后位置估计误差曲线(从起飞开始估计)；
图5为实施本发明后不同步时间的估计曲线(从拐弯开始估计)；
图6为实施本发明后位置估计误差曲线(从拐弯开始估计)。
具体实施方式
下面以一架飞机的飞行过程为实例来阐述本发明的具体实施过程。
图1是实施本发明的在线估计系统的模型，该系统的核心部分是构建估计器的状态方程和量测方程。本发明将惯导系统与卫星导航系统之间的数据不同步时间作为估计器的状态，在估计惯导系统位置、速度误差等状态的同时，也将它估计出来。因此状态方程由两部分组成，一部分是惯导系统的误差状态，另一部分是两个子系统不同步时间的误差模型。
惯导系统的主要误差包括速度误差、姿态误差、位置误差以及惯性器件的误差。选择东北天地理坐标系作为建立动力学方程的基准坐标系，设δVE，δVN，δVU分别代表沿东、北、天方向的速度误差；φE，φN，φU为平台误差角；δL，δλ，δh分别代表纬度、经度及高度误差，εx，εy，εz为陀螺漂移，x，y，z为加速度计零位误差，并假设沿机体坐标系三个轴向安装的陀螺和加速度计的误差模型相同，均为一阶马尔可夫过程，则惯导的误差方程表示为：
(1)速度误差方程
(2)平台角误差方程
(3)位置误差方程
(4)陀螺漂移误差方程
(5)加速度计漂移误差方程
写成矩阵形式如下：
其中XI(t)是系统状态向量，WI(t)是系统噪声向量，FI(t)是系统矩阵，GI(t)是系统噪声矩阵。
两个子系统不同步时间误差模型的建立步骤或方法如下：
(1)对不同步时间建立数学模型：
惯导系统和卫星接收机的数据更新率是不同的，一般来说，惯导数据更新率是50～100Hz，卫星的数据更新频率是1Hz。尽管从理论上说，这些子系统的信息更新频率是固定的，但是在实际的导航过程中，由于温度特性等因素影响，惯导系统的频标会出现漂移。GPS卫星系统准确地在秒同步脉冲(1PPS，每秒一个脉冲)到来时进行伪矩的测量，但是必须注意，导航信息更新时刻并不是数据输出时刻。在每个导航子系统中，导航信息更新完成后，还要经过计算和通信才能最终输出导航数据。一般来说，由于频标漂移而导致的数据更新周期的变化是缓慢而细微的，而卫星输出信息相对惯导的滞后时间是主要的不同步时间。基于以上的分析，惯导系统与卫星导航系统之间的不同步时间包含两部分，一是两个系统时间基准之间的差值，二是时钟相对钟漂的大小，前者可表示为一个随机常数，而后者可用一阶马尔可夫过程来描述：
τa＝τc+τr+wa
式中τc为随机常数；τr为一阶马尔可夫过程；wa为白噪声。
(2)对所建立的不同步时间的数学模型求导，即可得到相应的误差模型：
式中βτ为相关时间。
不同步时间误差模型的矩阵形式为：
估计器的量测方程的建立方法如下：
(1)采用两个系统输出的位置之差作为量测量；
(2)从运动学角度考虑两个系统间不同步时间对位置差的影响，并将其作为量测模型的一部分。当载体的速度发生变化时(方向或大小)，不同步时间的可观测性越好；
(3)综合两个系统各自的测量误差，建立完整的测量方程。
根据建立的状态方程和量测方程采用滤波的方法计算得到各个状态量的最优估计，包括两个系统数据不同步时间。
在得到位置、速度误差的估计值后，对惯导系统的相应输出进行校正，并以校正后的信息作为组合导航系统的输出，从而提高了组合导航系统的精度。
从以上分析可得，只要飞机有机动飞行过程就能够估计出两个系统间的数据不同步时间。由于飞机在正常飞行时，都有起飞的飞行过程，而飞机的起飞过程中一般都包含有加速滑跑、爬升、拉平、拐弯飞行等必需的飞行动作，因此，可以利用飞机的飞行过程完成两个子系统之间的数据时间同步。考虑到惯导系统一般在地面就能够通电工作，而卫星系统可能在飞机起飞时就能够工作，也可能由于遮挡等原因，需要飞机飞到一定高度方能正常工作，因而我们也分别考虑了两种情况。第一种情况是卫星系统在飞机起飞时就能够正常工作，因而可以利用整个飞行过程，包括加速滑跑、爬升、拉平、拐弯等飞行动作，来估计两个系统数据之间的不同步时间。
另一种情况是当飞机飞到一定高度后，卫星系统才能够正常工作，这时飞机只需做一个加速飞行或拐弯的飞行动作，一样可以估计出不同步时间。由于加速飞行的过程与起飞时的加速滑跑类似，因此仿真了飞机作拐弯动作时本发明方法对不同步时间、组合系统位置的估计情况。
在仿真中，均假设在机体坐标系三轴使用性能相同的陀螺仪和加速度计，误差特性一致，均设为有色噪声，其中陀螺随机常值漂移为0.1°/hr，一阶马尔可夫漂移为0.1°/hr，相关时间为3600s，白噪声为0.01°/hr；加速度计零偏为10-3g，一阶马尔可夫过程为10-3g，相关时间为3600s，白噪声标准差为10-3g。而卫星系统的位置测量误差为20m。
图2仿真了一个飞机飞行过程的轨迹曲线，飞机从静止开始作加速滑跑，拉高起飞，爬升，到一定的高度后拉平，之后拐弯、平飞至规定的航线。对本发明方法的验证仿真就采用了图2所示的飞行轨迹。
图3是在飞机起飞时本发明方法对不同步时间的估计结果，图4是在飞机起飞时本发明方法对组合系统位置的估计误差，以及相同仿真条件下当不估计不同步时间时，组合系统的位置估计误差。从图3和图4可以看到，实施本发明10秒左右，即可估计出不同步时间并且估计误差为0.05秒(1σ)，而位置估计误差由不估计不同步时间时的150米左右降到了15米左右，精度提高近一个数量级。
图5是在飞机作拐弯动作时本发明方法对不同步时间的估计结果，图6是在飞机作拐弯动作时本发明方法对组合系统位置的估计误差，以及相同仿真条件下当不估计不同步时间时，组合系统的位置估计误差。从图5和图6可以看到，实施本发明6～7秒左右，即可估计出不同步时间并且估计误差为0.05秒(1σ)，而位置估计误差由不估计不同步时间时的100多米降到了10米左右，精度同样提高近一个数量级。
从两种情况的仿真结果来看，利用本发明提出的方法，均能够很快估计出两个系统之间的数据不同步时间(大约在10秒左右)，且估计误差为0.05秒(1σ)。另外，在估计不同步时间的同时，数据融合的精度与不估计不同步时间的情况相比，精度提高近一个数量级，证明这种方法是非常有效的。
最后所应说明的是：以上实施实例仅用以说明而非限制本发明的技术方案，所有的不脱离本发明的精神和范围的修改或局部替换，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
图1是实施本发明的在线估计系统的模型，该系统的核心部分是构建估计器的状态方程和量测方程。本发明将惯导系统与卫星导航系统之间的数据不同步时间作为估计器的状态，在估计惯导系统位置、速度误差等状态的同时，也将它估计出来。因此状态方程由两部分组成，一部分是惯导系统的误差状态，另一部分是两个子系统不同步时间的误差模型。
惯导系统的主要误差包括速度误差、姿态误差、位置误差以及惯性器件的误差。选择东北天地理坐标系作为建立动力学方程的基准坐标系，设δVE，δVN，δVU分别代表沿东、北、天方向的速度误差；φE，φN，φU为平台误差角；δL，δλ，δh分别代表纬度、经度及高度误差，εx，εy，εz为陀螺漂移，x，y，z为加速度计零位误差，并假设沿机体坐标系三个轴向安装的陀螺和加速度计的误差模型相同，均为一阶马尔可夫过程，则惯导的误差方程表示为：
(1)速度误差方程
(2)平台角误差方程
(3)位置误差方程
(4)陀螺漂移误差方程
(5)加速度计漂移误差方程
写成矩阵形式如下：
其中XI(t)是系统状态向量，WI(t)是系统噪声向量，FI(t)是系统矩阵，GI(t)是系统噪声矩阵。
两个子系统不同步时间误差模型的建立步骤或方法如下：
(1)对不同步时间建立数学模型：
惯导系统和卫星接收机的数据更新率是不同的，一般来说，惯导数据更新率是50～100Hz，卫星的数据更新频率是1Hz。尽管从理论上说，这些子系统的信息更新频率是固定的，但是在实际的导航过程中，由于温度特性等因素影响，惯导系统的频标会出现漂移。GPS卫星系统准确地在秒同步脉冲(1PPS，每秒一个脉冲)到来时进行伪矩的测量，但是必须注意，导航信息更新时刻并不是数据输出时刻。在每个导航子系统中，导航信息更新完成后，还要经过计算和通信才能最终输出导航数据。一般来说，由于频标漂移而导致的数据更新周期的变化是缓慢而细微的，而卫星输出信息相对惯导的滞后时间是主要的不同步时间。基于以上的分析，惯导系统与卫星导航系统之间的不同步时间包含两部分，一是两个系统时间基准之间的差值，二是时钟相对钟漂的大小，前者可表示为一个随机常数，而后者可用一阶马尔可夫过程来描述：
τa＝τc+τr+wa
式中τc为随机常数；τr为一阶马尔可夫过程；wa为白噪声。
(2)对所建立的不同步时间的数学模型求导，即可得到相应的误差模型：
式中βτ为相关时间。
不同步时间误差模型的矩阵形式为：
估计器的量测方程的建立方法如下：
(1)采用两个系统输出的位置之差作为量测量；
(2)从运动学角度考虑两个系统间不同步时间对位置差的影响，并将其作为量测模型的一部分。当载体的速度发生变化时(方向或大小)，不同步时间的可观测性越好；
(3)综合两个系统各自的测量误差，建立完整的测量方程。
根据建立的状态方程和量测方程采用滤波的方法计算得到各个状态量的最优估计，包括两个系统数据不同步时间。
在得到位置、速度误差的估计值后，对惯导系统的相应输出进行校正，并以校正后的信息作为组合导航系统的输出，从而提高了组合导航系统的精度。
从以上分析可得，只要飞机有机动飞行过程就能够估计出两个系统间的数据不同步时间。由于飞机在正常飞行时，都有起飞的飞行过程，而飞机的起飞过程中一般都包含有加速滑跑、爬升、拉平、拐弯飞行等必需的飞行动作，因此，可以利用飞机的飞行过程完成两个子系统之间的数据时间同步。考虑到惯导系统一般在地面就能够通电工作，而卫星系统可能在飞机起飞时就能够工作，也可能由于遮挡等原因，需要飞机飞到一定高度方能正常工作，因而我们也分别考虑了两种情况。第一种情况是卫星系统在飞机起飞时就能够正常工作，因而可以利用整个飞行过程，包括加速滑跑、爬升、拉平、拐弯等飞行动作，来估计两个系统数据之间的不同步时间。
另一种情况是当飞机飞到一定高度后，卫星系统才能够正常工作，这时飞机只需做一个加速飞行或拐弯的飞行动作，一样可以估计出不同步时间。由于加速飞行的过程与起飞时的加速滑跑类似，因此仿真了飞机作拐弯动作时本发明方法对不同步时间、组合系统位置的估计情况。
在仿真中，均假设在机体坐标系三轴使用性能相同的陀螺仪和加速度计，误差特性一致，均设为有色噪声，其中陀螺随机常值漂移为0.1°/hr，一阶马尔可夫漂移为0.1°/hr，相关时间为3600s，白噪声为0.01°/hr；加速度计零偏为10-3g，一阶马尔可夫过程为10-3g，相关时间为3600s，白噪声标准差为10-3g。而卫星系统的位置测量误差为20m。
图2仿真了一个飞机飞行过程的轨迹曲线，飞机从静止开始作加速滑跑，拉高起飞，爬升，到一定的高度后拉平，之后拐弯、平飞至规定的航线。对本发明方法的验证仿真就采用了图2所示的飞行轨迹。
图3是在飞机起飞时本发明方法对不同步时间的估计结果，图4是在飞机起飞时本发明方法对组合系统位置的估计误差，以及相同仿真条件下当不估计不同步时间时，组合系统的位置估计误差。从图3和图4可以看到，实施本发明10秒左右，即可估计出不同步时间并且估计误差为0.05秒(1σ)，而位置估计误差由不估计不同步时间时的150米左右降到了15米左右，精度提高近一个数量级。
图5是在飞机作拐弯动作时本发明方法对不同步时间的估计结果，图6是在飞机作拐弯动作时本发明方法对组合系统位置的估计误差，以及相同仿真条件下当不估计不同步时间时，组合系统的位置估计误差。从图5和图6可以看到，实施本发明6～7秒左右，即可估计出不同步时间并且估计误差为0.05秒(1σ)，而位置估计误差由不估计不同步时间时的100多米降到了10米左右，精度同样提高近一个数量级。
从两种情况的仿真结果来看，利用本发明提出的方法，均能够很快估计出两个系统之间的数据不同步时间(大约在10秒左右)，且估计误差为0.05秒(1σ)。另外，在估计不同步时间的同时，数据融合的精度与不估计不同步时间的情况相比，精度提高近一个数量级，证明这种方法是非常有效的。
最后所应说明的是：以上实施实例仅用以说明而非限制本发明的技术方案，所有的不脱离本发明的精神和范围的修改或局部替换，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。