[发明专利]基于交互式多模型滤波的船体变形角估计方法在审
申请号: | 201710185998.0 | 申请日: | 2017-03-27 |
公开(公告)号: | CN107036595A | 公开(公告)日: | 2017-08-11 |
发明(设计)人: | 徐博;段腾辉;王艺菲;王超;郝芮;但剑辉;王星;李盛新;刘德政;王光园 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G01C21/16 | 分类号: | G01C21/16 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 本发明公开了基于交互式多模型滤波的船体变形角估计方法,首先建立船体变形角估计的基本模型,再建立交互模型;通过在船艏、船尾各布置一套捷联式惯导系统,测定船体运动信息;利用基于交互模型的滤波器处理船体运动信息,估计得到船体变形角。本发明方法,通过建立多个交互模型涵盖变形角动态变化范围,适用于动态环境中模型参数不确定条件下船体变形角的估计。 | ||
搜索关键词: | 基于 交互式 模型 滤波 船体 变形 估计 方法 | ||
【主权项】:
基于交互式多模型滤波的船体变形角估计方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一:在船艏、船艉分别安装一套捷联惯导系统,即主惯导与子惯导,对两套惯导建立考虑挠曲变形的基本滤波模型;所述基本滤波模型的系统状态向量为式中,δV表示主惯导与子惯导系统速度误差,表示主惯导与子惯导系统姿态误差,▽和ε分别表示加速度计零偏和陀螺漂移,ξ表示主惯导与子惯导之间的安装误差角,θ表示挠曲变形角,表示挠曲变形角速率;所述基本滤波模型的表达式为X·(β)=X·=FX+GwZ=HX+v]]>式中,w为系统噪声矩阵,w~N(0,Q),Q为w的方差;v为量测方差矩阵,v~N(0,Rv),Rv为v的方差;其中,F和G分别为:F=F2×2′F2×3′C2×2′O2×3O2×3O2×3O2×3Ω3×2′Ω3×3′O3×2C3×3′′O3×3O3×3O3×3O2×2O2×3O2×2O2×3O2×3O2×3O2×3O3×2O3×3O3×2O3×3O3×3O3×3O3×3O3×2O3×3O3×2O3×3O3×3O3×3O3×3O3×2O3×3O3×2O3×3O3×3O3×3I3×3O3×2O3×3O3×2O3×3O3×3β3×3′β3×3′′,G=C2×2′O2×3O2×3O3×2C3×3′′O3×3O2×2O2×3O2×3O3×2O3×3O3×3O3×2O3×3O3×3O3×2O3×3O3×3O3×2O3×3I3×3]]>其中,I表示单位阵;其中,Vx,Vy分别表示主惯导东向、北向速度,ωie表示地球自转角速率,表示当地纬度,R表示地球半径,表示子惯导姿态矩阵,上标n表示导航坐标系,下标s子惯导载体坐标系,fx,fy,fz分别表示沿东北天方向的比力,β=[βx βy βz],且βx,βy,βz分别表示东北天方向的挠曲变形参数;步骤二:按照挠曲变形参数的不确定性,利用基本滤波模型构建交互模型;所述的交互模型为:其中,分别由将中的β替代为β1,β2,...,βn得到;其中,式中,β1,β2,...,βn为挠曲变形参数向量;c1,c2,...,cn为交互模型常值参数;n为所设置交互模型个数;步骤三:主惯导与子惯导系统完成初始对准并进行惯导解算,实时采集两套惯导系输出的惯性器件测量数据、导航解算数据;对交互模型滤波器进行初始化;步骤四:进行交互模型滤波器的解算,得到船体变形角估计结果;交互模型滤波器的解算包括(1)输入交互:输入交互的表达式为:X^^k-1|k-1(j)=Σi=1rX^k-1|k-1(i)μk-1|k-1(i,j)]]>P^k-1|k-1(j)=Σi=1rμk-1|k-1(i,j){Pk-1|k-1(i)+[X^k-1|k-1(i)-X^^k-1|k-1(j)][X^k-1|k-1(i)-X^^k-1|k-1(j)]T}]]>其中:为第j个交互模型滤波器的输入,用于k时刻解算;为第i个交互模型滤波器在k‑1时刻的状态估计值;为第j个交互模型滤波器的协方差输入,用于k时刻解算;为第i个交互模型滤波器在k‑1时刻的协方差;j=1,2,…,n;i=1,2,…,n;为k‑1时刻第i个交互模型滤波器估计结果到k时刻第j个交互模型滤波器输入的转移概率;其中为第j个交互模型预测概率,为k‑1时刻第i个模型的概率;pij为概率转移矩阵P的元素,n为所设置交互模型个数;(2)各个交互模型滤波器进行滤波解算,再经交互输出,得到总的估计结果;且保存各个交互模型滤波器的滤波解算结果,用于下一时刻输入交互;所述交互输出中总的状态估计计算表达式为:X^k|k=Σj=1rX^k|k(j)μk(j)]]>总的协方差估计Pk|k计算表达式为:Pk|k=Σj=1rμk(j){Pk|k(j)+[X^k|k(j)-X^k|k]·[X^k|k(j)-X^k|k]T}]]>其中,为k时刻第j个交互模型的概率。
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