[发明专利]一种采用动态积分卡尔曼滤波的混合高度测量方法

说明书

本发明是关于一种采用动态积分卡尔曼滤波的混合高度测量方法。其首先采用SiA200 MEMS加速度传感器，测量载体加速度并两次积分得到惯性高度信息；采用FYC‑LG24‑800型无线电高度表，测量载体无线电高度信息；采用GPS设备测量GPS高度信息载体；再设计了一种二阶开方非线性平滑滤波器，得到三种测量高度信号的平滑信号；然后设计了一种基于组合后卡尔曼滤波后的高度误差以及非线性积分来调节方差信息的动态积分卡尔曼滤波器，从而求解三种高度平滑信号的两两卡尔曼滤波信号；最终采用误差信号叠加其非线性积分信号，实时生成动态组合加权因子，对三种卡尔曼滤波高度进行优化组合后得到最终高度输出总信号。

技术领域

本发明涉及车辆，运动体以及无人飞行器的高精度高度测量领域，具体而言，涉及一种采用动态积分卡尔曼滤波的混合高度测量的设计方法。

背景技术

卡尔曼滤波最早是利用线性系统状态方程通过输入输出数据对系统状态进行最优估计的方法。由于数据中存在噪声与干扰，因此它可以用于去除噪声与还原真实数据的一种最优估计的数据处理技术。基于卡尔曼滤波的各种改进算法在今年来也获得了广泛的研究与应用，目前在通信、导航与制导领域是应用最为广泛的滤波算法。目前的高度测量手段与方法较多，如GPS测量高度、无线电高度表测量高度、惯性导航组合测量高度、气压高度表测量高度等等，每种高度测量都有其独有的优势，也有其难以避免的劣势。如何将各种测量高度信息进行有机的结合与融合，是一个非常有意义的问题，也是一个难题。基于上述背景技术，本发明提出了一种采用动态积分的卡尔曼滤波方法，对多种高度测量的信息进行融合处理，从而得到的高度信息具有很高的精度与可靠性，从而也具有较高的工程应用价值。

需要说明的是，在上述背景技术部分发明的信号仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信号。

发明内容

本发明的目的在于提供一种采用动态积分卡尔曼滤波的混合高度测量方法，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的多种高度测量装置信息融合困难或者融合效果精度不高的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种采用动态积分卡尔曼滤波的混合高度测量方法，包括以下步骤：

步骤S10，在载体上安装SiA200 MEMS加速度传感器，并进行积分得到惯性速度与惯性高度；在载体上安装GPS接收器，测量载体GPS高度；在载体上安装无线电高度表，测量载体的无线电高度。

步骤S20，设计二阶开方非线性平滑滤波器，将所述的惯性高度信号数据通过二阶开方非线性平滑滤波器，得到惯性高度平滑信号；然后将无线电高度信号数据通过二阶开方非线性平滑滤波器，得到无线电高度平滑信号。最后将GPS高度信号数据，通过二阶开方非线性平滑滤波器，得到GPS平滑信号。

步骤S30，将GPS平滑信号与无线电高度平滑信号进行组合卡尔曼滤波，得到GPS无线电组合卡尔曼滤波高度信号，分别对组合卡尔曼滤波高度信号求解高度误差，再进行非线性积分，得到误差积分信号，再进行协方差信号在线解算，调节卡尔曼滤波器。

步骤S40，将GPS平滑信号与惯性高度平滑信号进行组合卡尔曼滤波，得到GPS惯性组合卡尔曼滤波高度信号，分别对合卡尔曼滤波高度信号求解高度误差，再进行非线性积分，得到误差积分信号，再进行协方差信号在线解算，调节卡尔曼滤波器。

步骤S50，将惯性平滑信号与无线电高度平滑信号进行组合卡尔曼滤波，得到惯性无线电组合卡尔曼滤波高度信号，分别对合卡尔曼滤波高度信号求解高度误差，再进行非线性积分，得到误差积分信号，再进行协方差信号在线解算，调节卡尔曼滤波器。

步骤S60，对所述的三种组合卡尔曼滤波高度信号进行动态组合，得到优化组合高度信号，并求解三种组合卡尔曼滤波高度信号对优化组合高度信号的误差信号，进行非线性积分后并叠加相应方差信号，实时生成动态组合加权因子，对三种卡尔曼滤波高度进行优化组合后得到最终高度输出总信号。