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        自適應(yīng)抗差Kalman濾波在多天線原始觀測(cè)值瞬時(shí)姿態(tài)確定中的應(yīng)用

        2015-01-14 03:04:00隋立芬劉長(zhǎng)建
        測(cè)繪學(xué)報(bào) 2015年9期
        關(guān)鍵詞:抗差歷元基線

        甘 雨,隋立芬,劉長(zhǎng)建,董 明

        信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院,河南 鄭州450000

        1 引 言

        GNSS測(cè)姿具有成本低、初始化快、誤差相對(duì)穩(wěn)定等特點(diǎn),已成為GNSS應(yīng)用研究的熱點(diǎn)。目前在雙天線單瞬時(shí)定向方面的研究較為深入,一般通過(guò)約束條件輔助單基線求解,再基于基線結(jié)果計(jì)算姿態(tài),這一領(lǐng)域已有豐富成果[1-4]。在多基線方面,有學(xué)者研究了整體解算方法[5-6],但是需先解基線再解姿態(tài),無(wú)法直接利用原始觀測(cè)值測(cè)姿。文獻(xiàn)[7]提出在多基線解算過(guò)程中固定模糊度,再將模糊度回代求解四元數(shù)參數(shù),以充分利用觀測(cè)信息,但本質(zhì)上仍屬基線解算模型。文獻(xiàn)[8]以方向余弦陣為姿態(tài)參數(shù),利用原始觀測(cè)值計(jì)算方向余弦和模糊度浮點(diǎn)解,將方向余弦的正交約束引入到模糊度搜索中,利用MCLAMBDA方法(multivariate constrained LAMBDA)進(jìn)行搜索。由于約束信息的引入,使得模糊度的搜索空間不再為橢球體,整周模糊度的搜索負(fù)擔(dān)遠(yuǎn)高于一般的LAMBDA方法[9],且方向余弦陣含9個(gè)參數(shù),解算效率偏低,影響實(shí)時(shí)應(yīng)用。目前未形成可靠的由載波相位觀測(cè)解算歐拉角或四元數(shù)固定解的理論。

        現(xiàn)有測(cè)姿方法使用最小二乘進(jìn)行單歷元解算以避免周跳探測(cè)問(wèn)題,歷史信息沒(méi)有得到充分利用。使用自適應(yīng)選權(quán)濾波[10]、自適應(yīng)抗差濾波[11-12]等方法均能高效地平衡歷史信息和當(dāng)前觀測(cè),其中自適應(yīng)抗差濾波具有抵御粗差干擾的能力,在城區(qū)及海上姿態(tài)測(cè)量等應(yīng)用中能發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。實(shí)際上,只要不使用模糊度歷史信息,使用濾波的方式也無(wú)須探測(cè)周跳,可實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)定姿。

        本文推導(dǎo)了基于失準(zhǔn)角及乘性誤差四元數(shù)的載波相位觀測(cè)模型,分別建立有外部角速度傳感器和無(wú)外部傳感器輔助下姿態(tài)參數(shù)估計(jì)的狀態(tài)模型;使用自適應(yīng)抗差濾波估計(jì)姿態(tài),借鑒分類自適應(yīng)因子的思想,對(duì)模糊度參數(shù)和姿態(tài)誤差參數(shù)分別自適應(yīng),通過(guò)模糊度自適應(yīng)因子控制模糊度先驗(yàn)值的信任度,若選擇極小的自適應(yīng)因子,可在濾波框架內(nèi)免去探測(cè)周跳過(guò)程;根據(jù)Ratio值確定姿態(tài)參數(shù)的自適應(yīng)因子。自適應(yīng)抗差濾波能夠充分利用約束信息和歷史信息,將其融合在浮點(diǎn)解計(jì)算過(guò)程中,極大提高模糊度浮點(diǎn)解精度及其協(xié)方差的結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上使用LAMBDA方法即能快速搜索出固定解。采用實(shí)測(cè)艦載GNSS 3天線測(cè)姿算例證明了本文方法的有效性。

        2 基于姿態(tài)誤差和模糊度參數(shù)的載波相位觀測(cè)模型

        設(shè)在主天線i和天線j同步觀測(cè)到衛(wèi)星p、q,可組站星雙差觀測(cè)方程

        將式(1)在基線初值展開(kāi)并忽略大氣折射延遲項(xiàng),有

        式中,bij為基線參數(shù)和為方向余弦矢量;

        整理可得基線觀測(cè)模型為

        由于GNSS觀測(cè)方程為非線性,姿態(tài)參數(shù)之間的關(guān)系也為非線性,因此,姿態(tài)估計(jì)中一般計(jì)算名義姿態(tài)中包含的姿態(tài)誤差,再對(duì)名義姿態(tài)進(jìn)行誤差修正。這里分別從失準(zhǔn)角和乘性四元數(shù)這兩種姿態(tài)誤差參數(shù)的角度推導(dǎo)相應(yīng)的載波相位觀測(cè)方程。

        設(shè)載體坐標(biāo)系為b系,當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系為n系,載體姿態(tài)可用姿態(tài)矩陣表示。設(shè)名義當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系為n′系,定義n系到n′系的失準(zhǔn)角為φ,它表示實(shí)際當(dāng)?shù)厮较祅和名義當(dāng)?shù)厮较祅′之間的旋轉(zhuǎn)矢量,可理解為名義系n′的誤差。若失準(zhǔn)角較小,其近似等于俯仰、橫滾和航向的歐拉角誤差,這里為了保證嚴(yán)密性,依舊稱之失準(zhǔn)角而非歐拉角誤差。n和n′之間的關(guān)系可用式(6)的姿態(tài)矩陣的形式表示[13]

        式中,(φ×)為φ的叉乘矩陣,為一反對(duì)稱陣。

        失準(zhǔn)角、名義姿態(tài)陣、姿態(tài)陣之間的關(guān)系如式(7)所示

        式(3)中的bij為地固系e系中的基線,加上上標(biāo)為,由坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)關(guān)系,有

        將式(8)代入式(3),得

        整理可得基于失準(zhǔn)角參數(shù)的載波相位觀測(cè)方程

        對(duì)于天線j1和主天線i,按照式(11)可由所有觀測(cè)衛(wèi)星得到矩陣形式的觀測(cè)方程為

        若有天線(j1,j2,…,jm),則基于失準(zhǔn)角和模糊度參數(shù)(略去雙差算子)的載波相位觀測(cè)模型為

        前面推導(dǎo)了基于失準(zhǔn)角表示姿態(tài)誤差的觀測(cè)方程,也可采用乘性誤差四元數(shù)的形式。在誤差角為小量下,有[13]

        僅需將式(12)稍作改動(dòng)即可得到基于乘性誤差四元數(shù)的載波相位觀測(cè)方程

        若GNSS姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)含m條基線,使用基線解算模型需解算3m個(gè)基線參數(shù),而使用基于失準(zhǔn)角或誤差四元數(shù)的觀測(cè)值模型僅解算3個(gè)姿態(tài)參數(shù),效率更高。

        3 姿態(tài)估計(jì)的狀態(tài)模型

        四元數(shù)微分方程為[7]

        由姿態(tài)矩陣與姿態(tài)四元數(shù)之間的關(guān)系可得乘性誤差四元數(shù)δQ滿足

        將式(18)、式(19)代入式(21)

        根據(jù)四元數(shù)乘法準(zhǔn)則,得

        由式(16),得

        式(25)、式(26)的右端第2項(xiàng)即為狀態(tài)噪聲。

        若有外部角速度傳感器如陀螺儀的輔助,則可直接使用式(25)或式(26)建立狀態(tài)方程,否則,無(wú)法獲得角速度,此時(shí)將式(26)改化為

        將ω?cái)U(kuò)展為狀態(tài)參數(shù)并用隨機(jī)游走模型表示,納入式(27)并離散化

        即為無(wú)外部角速度傳感器輔助下的姿態(tài)估計(jì)狀態(tài)模型。

        4 自適應(yīng)抗差濾波的應(yīng)用及自適應(yīng)因子的確定

        綜合式(13)、式(28)可得基于載波相位觀測(cè)值估計(jì)姿態(tài)的濾波模型為

        式(30)中的A與式(13)略有不同,為

        使用姿態(tài)誤差而非姿態(tài)本身作為濾波中的姿態(tài)參數(shù),可以減小觀測(cè)方程線性化引起的模型誤差。設(shè)計(jì)算的名義姿態(tài)陣,濾波估計(jì)得到的失準(zhǔn)角,代入式(6)、式(7),即可對(duì)名義姿態(tài)進(jìn)行修正,修正后的即為濾波解。在k時(shí)刻,以k-1時(shí)刻的濾波解作為名義解。若k時(shí)刻成功固定模糊度即得到失準(zhǔn)角固定解時(shí),應(yīng)在完成姿態(tài)修正后將失準(zhǔn)角置零后傳遞至下一歷元。

        若前一時(shí)刻姿態(tài)估計(jì)精度高,則本時(shí)刻名義解較為可靠,應(yīng)信任狀態(tài)預(yù)測(cè)信息,若名義解精度不高,則使用自適應(yīng)因子減小狀態(tài)信息的貢獻(xiàn)。

        姿態(tài)誤差、角速度、模糊度屬不同類型的參數(shù),很難采用統(tǒng)一的自適應(yīng)因子進(jìn)行調(diào)節(jié),分類因子自適應(yīng)濾波可對(duì)不同的分量選取不同的自適應(yīng)因子。分類因子自適應(yīng)抗差濾波解為[14-15]

        式中,為抗差等價(jià)權(quán)矩陣,可由Huber函數(shù)確定[15]

        式中,為標(biāo)準(zhǔn)化殘差;c為常量,可取1.0~1.5。

        為狀態(tài)預(yù)測(cè)的自適應(yīng)權(quán)矩陣,有

        式中,αk為自適應(yīng)因子矩陣,即

        由于ω為間接觀測(cè)量,這里不作自適應(yīng),有

        αN可調(diào)整模糊度先驗(yàn)信息的權(quán)重,若進(jìn)行周跳探測(cè)得到各衛(wèi)星中最大周跳估值為dN,顧及周跳探測(cè)量自身的噪聲,可選取自適應(yīng)因子為

        式中,σˉN為模糊度預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差,主要由設(shè)定的模糊度狀態(tài)噪聲決定;σDT為周跳探測(cè)量的中誤差,周跳估值越大,模糊度自適應(yīng)因子越小,一般αN<1。

        若要免去周跳探測(cè)步驟以便瞬時(shí)解算,則可取αN為一極小值,如αN=1.0e-8,此時(shí),模糊度先驗(yàn)信息的權(quán)重降至極小,不受周跳干擾。

        自適應(yīng)濾波常用的誤差判別統(tǒng)計(jì)量包括狀態(tài)不符值或預(yù)測(cè)殘差等,GNSS定姿中,在模糊度固定前,無(wú)法獲得足夠精度的上述統(tǒng)計(jì)量??紤]姿態(tài)誤差的預(yù)測(cè)性能本質(zhì)上由名義解即前一歷元姿態(tài)濾波解的精度決定,其對(duì)應(yīng)的Ratio值能夠在一定程度上反映其可靠程度,αφ由三段函數(shù)表示

        式中,Rat為Ratio值,一般取c0=2、c1=3。

        5 計(jì)算與比較

        本文算例使用實(shí)測(cè)艦載GPS 3個(gè)天線姿態(tài)測(cè)量雙頻數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和比較分析,3個(gè)天線構(gòu)成兩條獨(dú)立基線,基線的載體系坐標(biāo)分別為[0.0 15.0 0.0]T、[14.5 25.1 0.0]T。由于海面環(huán)境復(fù)雜,加之天線間距離較遠(yuǎn),雙差后部分觀測(cè)值仍受到較為嚴(yán)重的多路徑效應(yīng)影響,以單個(gè)歷元而言它們表現(xiàn)出粗差性質(zhì)。姿態(tài)解算中模糊度固定解的搜索均采用LAMBDA方法,若Ratio值超過(guò)3,則視相應(yīng)歷元成功固定。設(shè)計(jì)以下4種方案計(jì)算浮點(diǎn)解進(jìn)行對(duì)比。

        方案1:?jiǎn)螝v元最小二乘;

        方案2:?jiǎn)螝v元抗差估計(jì);

        方案3:自適應(yīng)濾波;

        方案4:自適應(yīng)抗差濾波。

        方案3和方案4中,取模糊度自適應(yīng)因子αN=1.0e-8,即完全不使用模糊度先驗(yàn)信息,以和方案1、方案2形成對(duì)照,因此4個(gè)方案均無(wú)須主探測(cè)周跳。方案3中僅使用了自適應(yīng)因子,未使用抗差等價(jià)權(quán)控制粗差干擾。共有1800個(gè)觀測(cè)歷元,表1所示為各方案的模糊度固定結(jié)果比較,圖1為觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)及PDOP值,圖2—圖5分別為各方案的航向角估計(jì)結(jié)果,其中固定解用直線繪制,浮點(diǎn)解用“*”表示。圖6—圖9分別為各方案的模糊度精度衰減因子ADOP值結(jié)果。ADOP能有效表征模型幾何強(qiáng)度,可對(duì)模糊度固定成功率進(jìn)行近似[16]。雖沒(méi)有外部姿態(tài)結(jié)果作為參考真值,但只要模糊度固定正確,4種方案的姿態(tài)結(jié)果基本一致,而姿態(tài)浮點(diǎn)解相對(duì)固定解會(huì)有較大突變,這點(diǎn)可由圖1—圖4看出,因此,主要從模糊度固定成功率的角度評(píng)價(jià)4種方案。采用“逐歷元L+MCLABMDA”的方法也進(jìn)行了解算,但MCLAMBDA算法無(wú)法使用Ratio檢驗(yàn)等方法評(píng)價(jià)固定效果,對(duì)比他們的模糊度固定解,MCLAMBDA算法中1783個(gè)歷元的解與本文自適應(yīng)抗差濾波法完全相同,說(shuō)明兩種方法的正確率相當(dāng),這里主要比較它與本文方法的效率差異,結(jié)果如表2所示(計(jì)算平臺(tái):HP dv4-3124tx)。

        表1 模糊度固定結(jié)果Tab.1 Results of Ambiguity Fixing

        圖1 觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)及PDOP值Fig.1 Observed satellite number and PDOP

        圖2 方案1航向角Fig.2 Yaw of scheme 1

        圖3 方案2航向角Fig.3 Yaw of scheme 2

        圖4 方案3航向角Fig.4 Yaw of scheme 3

        表2 所有歷元姿態(tài)解算總耗時(shí)Tab.2 Total time cost of attitude determination of all epochs s

        圖5 方案4航向角Fig.5 Yaw of scheme 4

        圖6 方案1的ADOP值Fig.6 ADOP of scheme 1

        圖7 方案2的ADOP值Fig.7 ADOP of scheme 2

        從以上結(jié)果可以看出:

        (1)相對(duì)于最小二乘,抗差估計(jì)能夠較好地抵制粗差干擾,提高測(cè)姿的可靠性,但是由于未充分利用歷史信息,僅由當(dāng)前觀測(cè)值定姿的成功率不高??共罟烙?jì)結(jié)果的ADOP結(jié)果較最小二乘略差,因?yàn)榭共罟烙?jì)對(duì)粗差觀測(cè)值進(jìn)行降權(quán),觀測(cè)值整體利用率更低。

        圖8 方案3的ADOP值Fig.8 ADOP of scheme 3

        圖9 方案4的ADOP值Fig.9 ADOP of scheme 4

        (2)自適應(yīng)濾波通過(guò)自適應(yīng)因子合理利用歷史約束信息,改善觀測(cè)結(jié)構(gòu),提高固定率,并具備一定的抗粗差能力,但整體上仍受到粗差觀測(cè)值影響。

        (3)自適應(yīng)抗差濾波能夠合理利用姿態(tài)歷史信息,改善整體的結(jié)構(gòu),顯著減小ADOP值,且很好地抵御了粗差干擾,大大提高模糊度固定成功率。實(shí)際上9個(gè)未成功固定的歷元中,有4個(gè)歷元固定解正確而未通過(guò)Ratio檢驗(yàn),而在另外5個(gè)歷元處存在較多粗差,同時(shí)自適應(yīng)因子為0,觀測(cè)結(jié)構(gòu)較差,無(wú)法得到可靠的浮點(diǎn)解。

        (4)由于在搜索過(guò)程中引入約束條件,MCLAMBDA的計(jì)算效率較低,耗時(shí)遠(yuǎn)高于自適應(yīng)抗差濾波方法。通常自適應(yīng)抗差濾波比最小二乘更為耗時(shí)(如浮點(diǎn)解計(jì)算階段),但由于自適應(yīng)抗差濾波得到的浮點(diǎn)解精度高于最小二乘,因此在模糊度搜索過(guò)程中更快,整體上效率稍高。

        6 結(jié) 論

        目前沒(méi)有可靠的由GNSS載波相位觀測(cè)值直接解算歐拉角或四元數(shù)的理論。基于原始觀測(cè)值直接定姿的難點(diǎn)在于如何合理利用約束信息,自適應(yīng)抗差Kalman濾波能將姿態(tài)約束信息通過(guò)狀態(tài)模型與當(dāng)前的觀測(cè)模型融合起來(lái),本文通過(guò)建立合適的狀態(tài)模型和調(diào)節(jié)自適應(yīng)因子,最大限度地發(fā)揮歷史信息的作用,同時(shí)通過(guò)抗差等價(jià)權(quán)抵制粗差觀測(cè)值的影響,實(shí)現(xiàn)可靠、高效的姿態(tài)確定。除自適應(yīng)因子減小同時(shí)又出現(xiàn)粗差這類情況,本文方法均能實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)姿態(tài)解算。通過(guò)模糊度參數(shù)的自適應(yīng),可以結(jié)合周跳探測(cè)結(jié)果調(diào)整模糊度歷史信息的權(quán)重,并可轉(zhuǎn)換為無(wú)須周跳探測(cè)的模式,增加了數(shù)據(jù)處理的靈活性。

        本文建立姿態(tài)估計(jì)狀態(tài)模型可以用于陀螺等外部傳感器和GNSS進(jìn)行組合測(cè)姿的情況,因此自適應(yīng)抗差Kalman濾波實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)姿態(tài)確定的方法能用于任何含多天線GNSS的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)中,具有廣闊的應(yīng)用前景。

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