[发明专利]大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法及系统

权利要求书

1.一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，包括：

步骤S1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；

步骤S2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；

步骤S3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；

步骤S4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。

2.根据权利要求1所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；

所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；

捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。

3.根据权利要求1所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，所述步骤S2采用：将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。

4.根据权利要求1所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，所述步骤S3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。

5.根据权利要求1所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准方法，其特征在于，所述步骤S4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。

6.一种大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，包括：

模块M1：建立大失准角条件下捷联惯导系统的惯导误差模型；

模块M2：设置基于捷联惯导信息和卫星导航信息数据融合的扩展卡尔曼滤波器；

模块M3：利用惯导误差模型和扩展卡尔曼滤波器获取失准角估计值；

模块M4：利用获取的失准角估计值对导弹当前姿态角进行姿态矫正。

7.根据权利要求6所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，所述惯导误差模型包括：捷联惯导非线性姿态误差模型和捷联惯导非线性速度误差模型；

所述捷联惯导非线性姿态误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想方向余弦矩阵微分方程中，利用初始姿态角误差、速度误差和陀螺仪测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性姿态误差方程；

捷联惯导非线性速度误差模型是基于捷联惯导系统姿态解算的原理，在理想比力方程中，利用初始姿态角误差、速度误差、位置误差和加速度计测量误差推导大失准角条件下的捷联惯导非线性速度误差方程。

8.根据权利要求6所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，所述模块M2采用：将捷联惯导系统输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合，利用最优估计理论对姿态角误差进行估计。

9.根据权利要求6所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，所述模块M3采用：基于大失准角条件下捷联惯导误差模型建立状态方程，将惯导输出的速度和位置与卫星导航系统输出的速度和位置进行信息融合建立观测方程；在大失准角条件下，惯导系统的误差模型是非线性的，建立扩展卡尔曼滤波算法估计非线性系统的状态。

10.根据权利要求6所述的大失准角条件下的导弹姿态角精对准系统，其特征在于，所述模块M4采用：使用滤波估计的三轴失准角生成姿态角校正矩阵，对惯导系统的姿态矩阵进行校正，利用校正后的姿态矩阵重新计算导弹姿态角，获得校正后的导弹姿态角信息，完成大失准角条件下导弹的姿态角精对准。