鄒啟明, 萬亞民, 曹 萌

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網(wǎng)絡(luò)魚雷組合導(dǎo)航信息融合技術(shù)仿真

鄒啟明, 萬亞民, 曹 萌

(中國船舶重工集團公司第705研究所, 陜西西安, 710077)

為了滿足網(wǎng)絡(luò)魚雷導(dǎo)航系統(tǒng)長時間高精度導(dǎo)航定位的需求, 確保導(dǎo)航系統(tǒng)具有高容錯性, 提出了一種基于信息融合技術(shù)的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)/多普勒測速系統(tǒng)(DVS)/全球定位系統(tǒng)(GPS)聯(lián)邦濾波器組合導(dǎo)航方案, 建立了INS/DVS、INS/GPS以及INS/DVS/GPS系統(tǒng)方程和量測方程, 通過采用無反饋重置聯(lián)邦濾波器, 對不同組合導(dǎo)航模式下的多信息融合進行研究, 以滿足網(wǎng)絡(luò)魚雷導(dǎo)航的精度需求。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計的無反饋重置聯(lián)邦濾波器效果明顯, 大大降低了各個導(dǎo)航參數(shù)的誤差, 達到網(wǎng)絡(luò)魚雷水下遠程組合導(dǎo)航的高精度要求, 可為網(wǎng)絡(luò)魚雷精度導(dǎo)航定位和安全回收提供參考。

網(wǎng)絡(luò)魚雷; 信息融合; 組合導(dǎo)航; 聯(lián)邦濾波器

0 引言

水下網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)是未來水下戰(zhàn)的發(fā)展趨勢, 傳統(tǒng)魚雷已無法滿足其作戰(zhàn)需求。根據(jù)水下網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)作戰(zhàn)理念提出的網(wǎng)絡(luò)魚雷是整個作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)的一個節(jié)點, 它既是一種有效的水下攻防武器, 又是一個高度信息化、網(wǎng)絡(luò)化的水下移動探測平臺。網(wǎng)絡(luò)魚雷可由水下作戰(zhàn)平臺、水面艦艇或飛機等多種平臺發(fā)射, 也可布放在岸基或海底固定平臺, 可在水下、海面、陸地甚至空中和太空隨時對其進行操控, 對敵方目標進行偵測、識別和跟蹤, 實現(xiàn)海、陸、空、天、潛5D立體化、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同作戰(zhàn)。

組合導(dǎo)航系統(tǒng)通常使用2種或2種以上導(dǎo)航系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)魚雷速度、航程及姿態(tài)信息作出測量[1-3], 并對這些導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差進行校正, 從而提高網(wǎng)絡(luò)魚雷精度導(dǎo)航定位的需求, 其是網(wǎng)絡(luò)魚雷有效應(yīng)用和安全回收的關(guān)鍵技術(shù)。

但由于網(wǎng)絡(luò)魚雷受到長度、質(zhì)量、推力的限制及在水下的特殊環(huán)境、隱蔽工作等因素的影響, 其精確導(dǎo)航和定位非常困難。目前, 水下航行器在大航程、長時間巡航時可將多種導(dǎo)航技術(shù)適當?shù)亟M合起來, 取長補短, 以提高導(dǎo)航精度?；诖? 網(wǎng)絡(luò)魚雷可以慣性導(dǎo)航系統(tǒng) (inertial navigation system, INS)為基礎(chǔ)[4-9], 借助其他導(dǎo)航技術(shù)如多普勒系統(tǒng)(Doppler velocity system, DVS)、全球定位系統(tǒng)(global positioning system, GPS)等為輔助導(dǎo)航系統(tǒng), 以提高導(dǎo)航精度。

1 網(wǎng)絡(luò)魚雷組合導(dǎo)航系統(tǒng)

考慮到網(wǎng)絡(luò)魚雷水下隱蔽性和續(xù)航時間較長的特點, 應(yīng)充分考慮應(yīng)用INS以及DVS, 同時考慮到網(wǎng)絡(luò)魚雷在較長時間續(xù)航時導(dǎo)航和定位的累積誤差問題, 需定時浮上水面接受GPS定位信息進行校正。

1.1 組合導(dǎo)航建模

1.1.1 INS/DVS組合導(dǎo)航建模

利用DVS測出的速度值進行動基座對準。首先, INS系統(tǒng)利用地球自轉(zhuǎn)角速率和重力加速度進行自主式粗對準。然后把DVS測量的速度與INS系統(tǒng)的速度比較, 經(jīng)過卡爾曼濾波計算, 得到狀態(tài)估計值對INS系統(tǒng)輸出進行校正, 完成INS系統(tǒng)的初始靜基座對準。其原理框圖如圖1所示。

在實際應(yīng)用中, DVS系統(tǒng)需要外部的姿態(tài)信息和垂直基準信息, 可利用DVS系統(tǒng)與INS系統(tǒng)構(gòu)成高精度的網(wǎng)絡(luò)魚雷組合導(dǎo)航系統(tǒng)。選取速度誤差和刻度系數(shù)誤差狀態(tài)方程[10]

狀態(tài)向量

(2)

系統(tǒng)噪聲為

(4)

系統(tǒng)動態(tài)噪聲分配陣

INS系統(tǒng)誤差狀態(tài)方程的一般表達式

式中

(7)

(9)

系統(tǒng)動態(tài)噪聲分配陣

(12)

將以上DVS系統(tǒng)的誤差狀態(tài)方程(1)和INS系統(tǒng)的誤差狀態(tài)方程(6)合并, 利用狀態(tài)擴充法得偽距、偽距率組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)方程

其量測方程

(14)

1.1.2 INS/GPS組合導(dǎo)航建模

INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合了INS和GPS的優(yōu)點, 為了保證系統(tǒng)的實時性及較高的精度和可靠性, 采用間接估計的組合導(dǎo)航卡爾曼濾波方法, 即以導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差作為卡爾曼濾波器的狀態(tài)方程輸入量, 對INS系統(tǒng)進行速度誤差和位置誤差校正, INS/GPS組合導(dǎo)航原理圖如圖2所示。

在GPS/INS組合中, 組合系統(tǒng)狀態(tài)方程由GPS/INS的誤差狀態(tài)組成。GPS的誤差狀態(tài)通常取與時鐘誤差等效的距離誤差, 和與時鐘頻率誤差等效的距離率誤差。其誤差狀態(tài)方程

其中

(16)

將以上GPS的誤差狀態(tài)方程(15)和INS系統(tǒng)的誤差狀態(tài)方程(6)合并。利用狀態(tài)擴充法得GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)方程

GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)量測方程

(18)

1.1.3 INS/DVS/GPS組合導(dǎo)航信息融合

1) 組合導(dǎo)航建模結(jié)構(gòu)

針對高精度定位需求, 突破INS/DVS/GPS精確導(dǎo)航信息融合技術(shù), 設(shè)計如圖3所示無反饋重置聯(lián)邦濾波器, 該體系結(jié)構(gòu)由1個主濾波器和2個局部濾波器組成, 其中INS/GPS系統(tǒng)進行位置、速度信息局部估計。INS/DVS系統(tǒng)進行速度信息局部估計。

在信息融合過程中, 2個局部濾波器的估計送入主濾波器, 而主濾波器不反饋信息給局部濾波器, 因而2個局部濾波器的信息之間沒有交聯(lián)影響, 當其中1個導(dǎo)航系統(tǒng)出現(xiàn)故障時, 主濾波器能夠容易檢測和分離故障, 并能很快地將剩下正常導(dǎo)航子系統(tǒng)重新組合起來以繼續(xù)給出所有的濾波解, 某個子濾波器故障不會對其他子濾波器產(chǎn)生影響。

2) 組合導(dǎo)航建模設(shè)計

INS/DVS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)誤差狀態(tài)方程

組合導(dǎo)航系統(tǒng)量測方程

(19)

量測方程

式中: 是由子系統(tǒng)INS/DVS得到的量測值; 是由子系統(tǒng)慣性導(dǎo)航INS/GPS得到的量測值。

2 網(wǎng)絡(luò)魚雷組合導(dǎo)航信息融合仿真

2.1 網(wǎng)絡(luò)魚雷仿真軟件組合導(dǎo)航系統(tǒng)流程

網(wǎng)絡(luò)魚雷組合導(dǎo)航系統(tǒng)分為慣導(dǎo)數(shù)據(jù)生成模塊、捷聯(lián)慣導(dǎo)解算模塊和組合導(dǎo)航信息融合模塊三部分。

慣導(dǎo)數(shù)據(jù)生成模塊: 從網(wǎng)絡(luò)魚雷運動模型接收導(dǎo)航坐標系下網(wǎng)絡(luò)魚雷角速度與加速度信息, 加入噪聲生成載體坐標系下陀螺儀角速度與加速度計比力信息。

捷聯(lián)慣導(dǎo)解算模塊: 接收生成的陀螺儀和加速度計數(shù)據(jù), 通過四元數(shù)法進行慣導(dǎo)模型解算, 生成位置、速度和姿態(tài)信息。

組合導(dǎo)航模塊: 接收捷聯(lián)慣導(dǎo)解算模塊輸出的位置、速度和姿態(tài)信息, 通過卡爾曼濾波算法進行組合導(dǎo)航計算, 當網(wǎng)絡(luò)魚雷處于水下時啟動INS/DVS組合導(dǎo)航系統(tǒng), 當浮出水面時啟動INS/DVS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)。最后輸出導(dǎo)航解算的位置、速度和姿態(tài)信息。

具體信息融合流程如圖4所示。

2.2 網(wǎng)絡(luò)魚雷組合導(dǎo)航系統(tǒng)仿真

網(wǎng)絡(luò)魚雷在水下航行時使用INS/DVS組合導(dǎo)航系統(tǒng), 每過一段時間浮出水面引入GPS形成INS/DVS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng), 之后再次下潛。

仿真條件與捷聯(lián)慣導(dǎo)算法一致。GPS的定位精度定為10 m, 輸出周期為1 s, 濾波周期為1 s, 假定每60 s浮出水面1次。

仿真結(jié)果表明, 圖5中東向姿態(tài)誤差和北向姿態(tài)誤差穩(wěn)定在2′以內(nèi), 天向姿態(tài)誤差穩(wěn)定在10′以內(nèi)。

圖6中東向速度誤差dV和天向速度誤差dV穩(wěn)定在0.02 m/s以內(nèi), 北向速度誤差dV穩(wěn)定在0.1 m/s以內(nèi)。圖7中東向位置誤差、北向位置誤差和天向位置誤差穩(wěn)定在20 m以內(nèi)。經(jīng)過所設(shè)計的無反饋重置聯(lián)邦濾波器對INS系統(tǒng)進行誤差校正, 使其極大降低了各個導(dǎo)航參數(shù)的誤差, 這種無反饋重置聯(lián)邦濾波器效果非常明顯, 由于INS/DVS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)性能互補, 所以, 以該2個局部濾波器構(gòu)成的無反饋重置聯(lián)邦濾波器體系結(jié)構(gòu)時最優(yōu)方案。

3 結(jié)束語

針對網(wǎng)絡(luò)魚雷組合導(dǎo)航信息融合技術(shù)進行了研究, 利用先進的水下遠程組合導(dǎo)航信息融合技術(shù)和遠程水聲通信技術(shù), 網(wǎng)絡(luò)魚雷可以共享水下、水面各種聲吶信息, 甚至通過中繼水聲通信設(shè)備獲得空、天和岸基的立體信息, 全面了解敵我雙方作戰(zhàn)態(tài)勢, 從而對目標進行更精確跟蹤。

在組合導(dǎo)航信息融合各分項研究中, 分析了組合導(dǎo)航精度問題, 并通過信息融合技術(shù)建立了誤差狀態(tài)方程和量測方程, 應(yīng)用無反饋重置聯(lián)邦濾波器對INS/DVS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合算法的研究, 可為網(wǎng)絡(luò)魚雷精度導(dǎo)航定位和安全回收提供理論支撐。

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(責任編輯: 楊力軍)

Simulation on Information Fusion Theory of Network-Torpedo Integrated Navigation

ZOU Qi-mingWAN Ya-minCAO Meng

(The 705 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Xi′an 710077, China)

To meet high accuracy requirement of network-torpedo navigation and to ensure high fault tolerance of the navigation system, an inertial navigation system(INS)/Doppler velocity system(DVS)/global position system(GPS) federated Kalman filter scheme is proposed based on information fusion theory. The system equations of INS/DVS, INS/GPS, and INS/DVS/GPS and the measurement equations are established, and the multi information fusion of different integrated navigation patterns is studied by using the non-feedback reset federated Kalman filter to satisfy the accuracy requirement of network-torpedo navigation. Simulation results show that the design of the non-feedback reset federated filter is effective in greatly reducing the error of each navigation parameter and achieving high accuracy of underwater long-range integrated navigation for the network-torpedo.

network-torpedo; information fusion; integrated navigation; federated Kalman filter

10.11993/j.issn.1673-1948.2016.06.011

TJ630.33; TN967.2

A

1673-1948(2016)06-0458-05

2016-02-03;

2016-08-08.

鄒啟明(1979-), 男, 碩士, 高工, 主要從事水下航行器的數(shù)學建模與仿真技術(shù)研究.