[发明专利]一种位置姿态系统的滤波方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种位置姿态系统的滤波方法，可用于航空遥感成像运动补偿。

背景技术

位置姿态系统作为航空遥感成像运动补偿的一种重要手段，主要由捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System，SINS)和全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)组成，集合了SINS数据短期精度高、输出数据频率高和GNSS数据长期稳定性好、不随时间漂移的优点于一体，可提供高精度的位置、速度和姿态信息。随着遥感图像分辨率的不断提高，高精度的运动补偿日益显示出其重要性，因此对位置姿态系统的精度提出了更高的要求。

位置姿态系统的误差包括惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)的测量误差、GNSS测量误差和组合滤波估计误差。其中，IMU器件(陀螺和加速度计)的测量误差是影响位置姿态系统精度的主要因素。传统的位置姿态系统误差模型对误差源均作了不同程度地简化处理，如忽略了IMU器件经过标定补偿后仍存在的残余误差，以及将陀螺随机漂移和加速度计随机偏置均考虑为随机常值等，这些简化处理将直接影响位置姿态系统的精度。此外，传统的卡尔曼滤波技术采用单参数递推模型，导致滤波估计收敛速度慢且滤波精度不高。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于高阶系统误差模型的三参数递推滤波方法，提高了位置姿态系统的精度。

本发明的技术解决方案为：一种位置姿态系统的滤波方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)建立位置姿态系统的高阶误差模型；

(2)设计基于三参数递推的卡尔曼滤波器；

(3)基于步骤(1)中建立的位置姿态系统高阶误差模型，取SINS与GNSS的定位结果之差作为观测量，采用SINS/GNSS分布式组合形式，通过以上步骤(2)设计的基于三参数递推的卡尔曼滤波器对各误差状态进行最优滤波估计；

(4)将步骤(3)中计算得到的位置误差、速度误差、姿态误差和惯性器件误差的最优滤波估计值反馈回SINS，并对陀螺漂移、加速度计偏置以及载体坐标系相对于计算坐标系的转换矩阵进行校正，计算出更加精确的位置、速度和姿态信息。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明克服了现有位置姿态系统误差建模方法的不足，对传统误差模型进行改进，考虑了位置误差、速度误差、姿态误差，陀螺和加速度计的随机漂移、随机偏置、刻度因子误差和安装误差的标定残差等，建立了位置姿态系统的高阶误差模型，并克服了传统卡尔曼滤波技术由于其单参数递推而导致的滤波估计收敛速度慢且滤波精度不高的不足，建立基于三参数递推的滤波模型，提高了误差状态的估计精度和估计收敛速度，从而更快地计算出精确的位置、速度和姿态信息。

附图说明

图1为本发明位置姿态系统的滤波方法的流程图。

具体实施方式

一种位置姿态系统的滤波方法，以位置姿态系统高阶误差模型为基础建立系统状态方程，并在系统状态方程的基础上建立系统量测方程。根据建立的系统状态方程和系统量测方程采用基于三参数递推的卡尔曼滤波器为位置姿态系统误差提供最优估计，并利用这些误差的最优估计值去修正SINS，以减少位置姿态系统误差，最后得到精确的位置、速度和姿态信息。

如图1所示，本发明的具体实施步骤如下：

1、建立位置姿态系统的高阶误差模型

位置姿态系统的高阶误差模型包含位置误差、速度误差、姿态误差、陀螺随机漂移、陀螺刻度因子误差、陀螺安装误差、加速度计随机偏置、加速度计刻度因子误差和加速度计安装误差，共9类误差。

陀螺随机漂移和加速度计随机偏置采用四种分量表示：随机常值、随机游走、一阶马尔科夫过程和白噪声，数学模型描述如下所示。