[发明专利]基于协方差交叉融合的火星进入段分布式自主导航方法

摘要

本发明提出了一种基于协方差交叉融合的火星进入段分布式自主导航方法，其步骤为：建立火星大气进入段导航系统的三自由度动力学模型；建立火星大气进入段的量测模型；建立分布式容错自主导航系统；离散和线性化分布式容错自主导航系统的三自由度动力学模型和量测模型；建立基于EKF导航滤波算法的子滤波器；建立基于协方差交叉融合算法的信息融合器。本发明采用容错能力较强的分布式信息融合的方式进行自主导航，有利于提高无线电通信的利用效率，减少了自主导航滤波的计算量，提高了火星大气进入段自主导航系统的容错能力，增强了导航滤波的稳定性，有效地提高了火星大气进入段对探测器的自主导航精度。

主权项

1.一种基于协方差交叉融合的火星进入段分布式自主导航方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：建立火星大气进入段导航系统的三自由度动力学模型：设火星大气进入段的大气层相对火星静止，状态向量取为r,v,γ,θ,λ,ψ分别表示探测器的高度、速度、飞行路径角、经度、纬度和航向角，b_a为惯性测量单元IMU中加速度计的常值漂移；建立火星大气进入段的三自由度动力学模型：其中，g(r)＝μ/r2为火星重力加速度，μ为火星的重力加速度常数，D表示探测器的阻力加速度，L表示探测器的升力加速度，w(t)为零均值的高斯白噪声，t表示时间；步骤二：建立火星大气进入段的量测模型：采用分布式导航滤波算法将IMU和探测器与一个信标的距离作为一个子系统，共有三个子导航系统，则相应的火星大气进入段的三个量测方程为：其中，h1(·)、h2(·)、h3(·)分别表示非线性量测函数，v1(t)、v2(t)和v3(t)分别为量测噪声，R1表示火星探测器与表面信标1之间的距离，R2表示火星探测器与表面信标2之间的距离，R3表示火星探测器与在轨信标之间的距离，av为IMU输出的速度系下三个轴向加速度；ηa为IMU测量信息的量测噪声向量，ξR1、ξR2和ξR3分别为双向测距的量测噪声向量；ηa、ξR1、ξR2和ξR3为零均值的高斯白噪声；火星探测器与火星在轨信标或火星表面信标之间在火星质心惯性系下的距离：其中，rl表示火星探测器的坐标，ri分别表示火星表面信标1、火星表面信标2、火星在轨信标的坐标，i＝1,2,3；步骤三：建立分布式容错自主导航系统：三个量测方程结合动力学模型建立子滤波器分别进行状态估计，然后在信息融合器中采用协方差交叉融合算法对探测器的状态进行信息融合输出状态估计值，并反馈到导航系统中进行时间更新；步骤四：离散和线性化分布式容错自主导航系统的三自由度动力学模型和量测模型：对三自由度动力学模型和三个量测方程分别进行离散化：xk+1＝F(xk)+wk，zik＝hi(xk)+vik,i＝1,2,3；其中，xk表示k时刻的示状态值，k＝1,2,3,…，F(xk)为f(x(t),t)离散后的非线性状态函数，hi(xk)为hi(x(t),t)离散后的非线性量测函数，wk和vik互不相关，wk的方差矩阵为Qk，vik的方差矩阵为Rik；线性化离散后的动力学模型：将离散后的非线性状态函数F(x_k)围绕后验状态值按泰勒级数展开到一阶项，得相应的线性动力学方程：xk+1＝Φkxk+uk+wk且：其中，Φ_k为状态转移矩阵，为估计值的后验状态值；线性化离散后的量测模型：将三个非线性离散函数h_i(x_k)围绕先验状态值按泰勒级数展开到一阶项，得相应的线性量测方程：zik＝Hikxk+yik+vik,i＝1,2,3；且其中，为估计值的先验状态值，y_ik可以看作量测控制项；步骤五：建立基于EKF导航滤波算法的子滤波器：采用EKF滤波算法实现对子导航系统的探测器的状态估计，得到子滤波器的探测器的高度、速度、飞行路径角、经度、纬度、航向角、第k+1步的先验状态值和误差方差矩阵步骤六：建立基于协方差交叉融合算法的信息融合器：基于三个状态估计以及相应的误差方差矩阵采用协方差交叉融合算法进行信息融合得到第k+1步的状态估计和估计误差方差矩阵然后再将得到的和P_CI,k+1传递给三个子滤波器对其状态和误差方差矩阵进行更新；所述步骤六中协方差交叉融合算法的步骤为：其中，三个加权系数ω1,ω2,ω3＞0，满足ω1+ω2+ω3＝1，且由下式决定：其中，||·||_F表示Frobenius范数。