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        一種改進(jìn)的基于GPS某型艦船姿態(tài)解算算法

        2015-03-12 03:39:44孫海文歐陽(yáng)中輝
        艦船科學(xué)技術(shù) 2015年12期
        關(guān)鍵詞:航向艦船基線

        孫海文,歐陽(yáng)中輝,王 彥

        (海軍航空工程學(xué)院兵器科學(xué)與技術(shù)系,山東煙臺(tái)264001)

        0 引言

        現(xiàn)在利用載波相位技術(shù)進(jìn)行定位是十分活躍的研究領(lǐng)域,由于GPS L1載波波長(zhǎng)很短,只有19 cm,載波相位測(cè)量噪聲很小,因此測(cè)量精度高,能達(dá)到很高的定位精度。對(duì)此許多人作了研究,并將此技術(shù)應(yīng)用到姿態(tài)測(cè)量領(lǐng)域[1-3]。

        利用載波相位GPS進(jìn)行測(cè)姿已逐漸應(yīng)用于衛(wèi)星、導(dǎo)彈、飛機(jī)、船舶、汽車等高動(dòng)態(tài)的載體上[4-6]。隨著載波相位 GPS測(cè)量精度的不斷提高,利用其動(dòng)態(tài)測(cè)量精度高、實(shí)時(shí)性好、受環(huán)境影響小的特點(diǎn)[7-8],可以對(duì)艦船進(jìn)行海上動(dòng)態(tài)標(biāo)校。目前對(duì)于姿態(tài)解算算法有很多,例如九參數(shù)最小二乘法、三參數(shù)迭代最小二乘法、直接算法[8]等。前2種算法的優(yōu)點(diǎn)是,可利用多條基線的冗余信息,解算精度較好,但計(jì)算過程復(fù)雜,實(shí)時(shí)性差;直接算法通過代數(shù)方法求解載體的姿態(tài)角,其原理簡(jiǎn)單易懂、計(jì)算速度快、實(shí)時(shí)性好,在單基線解算中,其解算精度較好,但在解算中沒有對(duì)粗大誤差和GPS信號(hào)缺失進(jìn)行處理,解算結(jié)果誤差較大。

        1 艦船姿態(tài)角定義

        艦船姿態(tài)角一般是指船舶甲板坐標(biāo)系相對(duì)當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系之間關(guān)系的角度,姿態(tài)角,為縱搖角(P)、橫搖角(R)、航向角(Y)。用坐標(biāo)系O-XYZ來(lái)表示水平坐標(biāo)系[9],姿態(tài)角定義如圖1所示。

        圖1 姿態(tài)角示意圖Fig.1 The attitude angle diagram

        艦船相對(duì)于水平坐標(biāo)系X軸的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度定義為縱搖角,右手定則X軸正方向沿著手指方向轉(zhuǎn)為正,否則為負(fù);Y軸的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度定義為橫搖角,右手定則Y軸正方向沿著手指方向轉(zhuǎn)為正,否則為負(fù);Z軸的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度定義為航向角,右手定則Z軸正方向沿著手指方向轉(zhuǎn)為正,否則為負(fù)。

        2 直接算法

        直接計(jì)算法是根據(jù)基線的當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)值和艦船甲板坐標(biāo)值及兩坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換關(guān)系直接求解載體姿態(tài)角的算法。在單基線測(cè)量時(shí)只能求解出航向角和縱搖角。在船的首尾分別安放GPS接收機(jī),尾部的接受機(jī)為基準(zhǔn)站天線1,首部的接收機(jī)為用戶站天線2,GPS接收機(jī)架設(shè)坐標(biāo)系如圖2所示,天線1和天線2之間的連線經(jīng)過甲板坐標(biāo)系原點(diǎn)且位于艦船甲板坐標(biāo)系的Y軸上。天線1和天線2之間的連線向量記作L12,這條基線的長(zhǎng)度和方向可精確測(cè)量。

        圖2 甲板GPS架設(shè)示意圖Fig.2 The deck GPSerection diagram

        直接計(jì)算法的具體計(jì)算過程如下:

        第1步:根據(jù)GPS精密單點(diǎn)定位方式測(cè)量出基準(zhǔn)站的地心坐標(biāo),同時(shí)利用GPS的載波相位差分方式測(cè)量出用戶站相對(duì)于主天線在地心坐標(biāo)系下的基線解:

        其中E為地心坐標(biāo)系。

        第2步:按照式(2)把式(1)地心坐標(biāo)系下的解轉(zhuǎn)換成當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系下的解:

        式中:L為當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系;l0和b0分別為艦船甲板坐標(biāo)系原點(diǎn)的經(jīng)度和緯度。

        第3步:根據(jù)當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系與艦船甲板坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系[10-11],如圖3所示,可以得到坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系式:

        其中D為艦船甲板坐標(biāo)系。

        圖3 當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系和艦船甲板坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)化示意圖Fig.3 Conversion diagram of the local level coordinate system and the ship deck coordinate system

        第4步:把基L12線的當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系的解d XLL=[d xL,2d yL,2d zL,2]T和艦船甲板坐標(biāo)系的解 d XDD=[0 L120]T同時(shí)代入式(4),得:

        由式(6)可解得:

        對(duì)式(7)進(jìn)行微分,得到:

        航向角的方差為

        上式化成不等式為

        σdxL,2,σdyL,2為 GPS 接收機(jī)的測(cè)距精度,統(tǒng)一用σΔGPS來(lái)表示,即為:

        由上述公式分析可知,航向角的精度與定義航向的基線L12的長(zhǎng)度成反比,即基線長(zhǎng)度越長(zhǎng),精度越高,此結(jié)論只適用于短基線 (一般在10 km范圍內(nèi))。

        在解算縱搖角時(shí)基線在Z軸的投影長(zhǎng)度較短,因此其解算精度較低。

        3 基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的姿態(tài)解算算法

        為滿足艦船姿態(tài)的實(shí)時(shí)測(cè)量需求,本節(jié)提出一種不受粗大誤差干擾和GPS信號(hào)短暫缺失的GPS定姿算法。該方法的基本原理和解算過程如下:

        在姿態(tài)測(cè)量開始前,通過GPS靜態(tài)相對(duì)定位方式確定出用戶天線相對(duì)于基準(zhǔn)天線在載體坐標(biāo)系下的基線d XkD2,其中k為歷元號(hào);

        艦船姿態(tài)測(cè)量過程中,根據(jù)偽距單點(diǎn)定位方式或偽距差分方式獲得基準(zhǔn)天線的地心坐標(biāo)值。同時(shí),利用載波相位差分方式獲得用戶天線相對(duì)于基準(zhǔn)天線的基線向量(地心坐標(biāo)系),見式(1);利用旋轉(zhuǎn)矩陣將上述地心坐標(biāo)系下的解轉(zhuǎn)換成當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系下的解:

        再利用旋轉(zhuǎn)矩陣Tkdl,得到基線當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系下的解與載體坐標(biāo)系下解得函數(shù)關(guān)系式:

        其中r,p,γ分別為翻滾角、俯仰角和航向角。

        式(15)是以r,p,γ為未知量的非線性表達(dá)式。用自適應(yīng)卡爾曼濾波進(jìn)行參數(shù)估計(jì)前需先進(jìn)行線性化處理,把式(14)進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開并保留第一項(xiàng),可得到式(14)的線性化表達(dá)式:

        式中:∑dXkL,2為的協(xié)方差矩陣;Vk為殘差。由于是單基線測(cè)量,在解算過程中橫搖角r會(huì)為0。利用直接算法獲取初始解p0和γ0。

        對(duì)于單基線,則其最小二乘解及協(xié)方差為:

        在艦船的姿態(tài)測(cè)量過程中,艦船始終處于搖擺狀態(tài),所以可根據(jù)前一歷元的信息和艦船的搖擺方程,來(lái)預(yù)測(cè)和估計(jì)下一歷元的信息。由于艦船的搖擺運(yùn)動(dòng)是不規(guī)則的曲線,采用加速度模型時(shí)會(huì)出現(xiàn)周期的間斷點(diǎn),所以此處采用常速度模型,有:

        其中,

        式中:Xk和分別為歷元k的真值和估計(jì)值;Φk/k-1為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Wk為動(dòng)態(tài)噪聲;Δt為歷元間隔;ω為姿態(tài)角變化的速度;Q為姿態(tài)角變化的速度功率譜密度。

        那么,基于常規(guī)卡爾曼濾波的遞推解為:

        進(jìn)一步,可寫出基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的解為:

        其中α為自適應(yīng)因子,它們的計(jì)算公式如下:

        式中:c0和c1為常數(shù),一般取值范圍為c0=1.0~1.5,c1=3.0~4.5。ΔXt按下式求取:

        4 仿真試驗(yàn)

        4.1 仿真條件建立

        假設(shè)2個(gè)組GPS數(shù)據(jù)基準(zhǔn)站為 (E37.94169444,N121.6988889)、 用 戶 站 為 (E37.94166666,N121.6975000)、高度為15 m,坐標(biāo)原點(diǎn)位于用戶站與基準(zhǔn)站之間連線上坐標(biāo)為 (E37.94168750,N121.6985417)。

        建立艦艇縱搖角模型

        航向角模型

        縱搖角速度模型

        航向角速度模型

        式中:Ap,Aγ分別為艦船的縱搖角幅度值和航向角幅度值;Tp,Tγ分別為艦船縱搖周期、艦船偏航周期;p0,k0分別為艦船縱搖角初始相位、艦船偏航角初始相位;γ0為艦船航向角;ˉωp,ˉωγ為艦船引入誤差后的角速度。

        4.2 縱搖角和航向角誤差比較

        圖4是引入誤差后,縱搖角和航向角的測(cè)量誤差和標(biāo)準(zhǔn)差的曲線圖。

        圖4 縱搖角誤差和航向角誤差曲線圖Fig.4 The curves of the pitch angle error and the path angle error

        從圖4可看出,航向角誤差值的標(biāo)準(zhǔn)差小于縱搖角誤差值的標(biāo)準(zhǔn)差,而且相差一個(gè)數(shù)量級(jí),因此得出結(jié)論,在單基線測(cè)量過程中縱搖角測(cè)量精度明顯低于航向角測(cè)量精度。

        4.3 航向角誤差與基線長(zhǎng)度的關(guān)系分析

        通過經(jīng)緯度數(shù)據(jù)可計(jì)算出2個(gè)GPS天線之間的距離為122 m;保持緯度不變,縮小經(jīng)度之間的差值,基線長(zhǎng)度分別為73 m和24 m。仿真結(jié)果如圖5所示。

        圖5 不同基線長(zhǎng)度下誤差情況曲線圖Fig.5 The curves of different baseline length errors

        從圖5可看出,隨著基線長(zhǎng)度縮短,測(cè)量誤差的標(biāo)準(zhǔn)差逐漸增大。因此可知,在短基線 (一般在10 km以內(nèi))情況下,航向角的測(cè)量精度跟基線長(zhǎng)度有關(guān)系,基線越長(zhǎng),精度越高。

        4.4 直接姿態(tài)解算算法和基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的姿態(tài)解算算法比較及分析

        第1步:仿真出用直接算法解算出的航向角與真實(shí)航向角對(duì)比曲線圖,并仿真出誤差曲線圖如圖6所示。

        圖6 直接算法解算與真值比較及誤差曲線圖Fig.6 The comparison of the solution of the direct attitude algorithm and the true value curves and the error curves

        第2步:仿真出改進(jìn)算法解算出的航向角與真實(shí)航向角對(duì)比曲線圖,并仿真出誤差曲線圖如圖7所示。

        圖7 改進(jìn)算法解算與真值比較及誤差曲線圖Fig.7 The comparison of the solution of the improved algorithm and the true value curves and the error curves

        第3步:為了更直觀地看出改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì),將改進(jìn)算法、直接算法與真值進(jìn)行比較,如圖8所示。

        圖8 改進(jìn)算法、直接算法與真值比較圖Fig.8 The comparison diagram of the improved algorithm,the direct algorithm and the true value

        第4步:對(duì)2種算法的誤差進(jìn)行仿真比較,繪出誤差曲線并計(jì)算出誤差的標(biāo)準(zhǔn)差,如圖9所示。

        圖9 兩種算法的誤差對(duì)比圖Fug.9 The error comparison diagram of the two algorithms

        從仿真圖中可看出,改進(jìn)后的姿態(tài)測(cè)量算法能很好地消除粗大誤差,并能很好地補(bǔ)償缺失數(shù)據(jù),測(cè)量的姿態(tài)角精度明顯提高。計(jì)算出的改進(jìn)算法的誤差標(biāo)準(zhǔn)差=0.001 2,明顯小于直接算法的誤差標(biāo)準(zhǔn)差=0.034 4,相差一個(gè)數(shù)量級(jí),解算精度得到明顯提高。

        5 結(jié)語(yǔ)

        本文對(duì)直接法求解姿態(tài)角進(jìn)行公式推導(dǎo),因?yàn)橹苯铀惴ㄔ诮馑氵^程中,不能消除粗大誤差并且受GPS信號(hào)缺失的影響,因此提出了一種改進(jìn)的姿態(tài)角解算即基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的姿態(tài)解算算法;通過仿真試驗(yàn)分析比較航向角與縱搖角的測(cè)量精度、航向角與基線長(zhǎng)度的關(guān)系、直接法與基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的姿態(tài)解算算法的測(cè)量精度,仿真結(jié)果表明航向角的解算精度比縱搖角的解算精度高,且高出一個(gè)數(shù)量級(jí);基線越長(zhǎng),航向角測(cè)量精度越高;改進(jìn)算法比直接算法的解算精度高,且高出一個(gè)數(shù)量級(jí)。

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