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        自適應(yīng)抗差CKF在SINS大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)中的應(yīng)用*

        2022-02-12 12:04:26牟宏偉李昂陽
        艦船電子工程 2022年1期
        關(guān)鍵詞:抗差對準(zhǔn)卡爾曼濾波

        牟宏偉 韓 磊 李昂陽

        (1.中國運(yùn)載火箭技術(shù)研究院 北京 100076)(2.首都航天機(jī)械有限公司 北京 100076)

        1 引言

        潛射導(dǎo)彈武器系統(tǒng)軍事上得到了廣泛應(yīng)用。初始對準(zhǔn)技術(shù)是導(dǎo)彈武器系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,初始對準(zhǔn)時(shí)間會(huì)影響發(fā)射控制流程時(shí)間,制約武器系統(tǒng)的快速反應(yīng)能力,初始對準(zhǔn)精度會(huì)影響導(dǎo)航初值誤差,制約武器系統(tǒng)的精確打擊能力。由于水下發(fā)射平臺面對的使用環(huán)境復(fù)雜且多變,常規(guī)的初始對準(zhǔn)技術(shù)具有很大的局限性,導(dǎo)彈武器系統(tǒng)很難完成快速、高精度的對準(zhǔn)。

        捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(SINS),其本身為一個(gè)積分系統(tǒng),積分的初值會(huì)影響系統(tǒng)的導(dǎo)航結(jié)果[1~2]。初始對準(zhǔn)即是導(dǎo)航前確定初始姿態(tài),在很大程度上影響著系統(tǒng)導(dǎo)航精度。SINS靜基座初始對準(zhǔn)通常采用標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器(Kalman Filter,KF),濾波模型采用小失準(zhǔn)角假設(shè)下的線性誤差模型。但是,在某些情況下,粗對準(zhǔn)的姿態(tài)誤差可能不是小角度,因此基于線性模型的精對準(zhǔn)過程能得到更高的精度。為此,很多學(xué)者開始研究基于大失準(zhǔn)角的非線性誤差模型以及與之相匹配的非線性濾波方法。例如擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)、無跡卡爾曼濾波(UKF)和中心差分卡爾曼濾波(CDKF),在同時(shí)進(jìn)行大失準(zhǔn)角對準(zhǔn)時(shí),通過仿真表明,隨著失準(zhǔn)角的不斷增大,UKF比EKF具有更高的濾波精度,但CDKF卻能夠得到比EKF和UKF更高的濾波精度。

        不同的姿態(tài)描述可以獲得不同的誤差模型,例如以四元數(shù)描述的誤差模型、歐拉角描述誤差模型、修正Rodrigues參數(shù)描述的誤差模型,以及針對大方位失準(zhǔn)角,以方位角正余弦函數(shù)描述的誤差模型等[3~6]。

        大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)是SINS的關(guān)鍵技術(shù)[7~8]。針對非線性誤差模型的特點(diǎn),目前基于Spherical-Radial Cubature準(zhǔn)則的容積卡爾曼濾波(CKF)應(yīng)用較為廣泛。該算法避免了非線性模型的線性化處理,彌補(bǔ)了EKF等傳統(tǒng)非線性濾波算法的不足[9~12]。

        如果衛(wèi)星信號不穩(wěn)定,觀測量會(huì)存在粗差,進(jìn)而影響濾波算法的估計(jì)效果。與此同時(shí),多數(shù)情況下我們無法得到準(zhǔn)確的噪聲特性,使得濾波估計(jì)性能受到了很大限制。針對上述問題,本文提出了自適應(yīng)抗差CKF算法,該算法利用穩(wěn)健M估計(jì)和改進(jìn)的Sage-Husa次優(yōu)無偏極大后驗(yàn)估值器,提高了濾波的穩(wěn)定性和自適應(yīng)能力,在一定程度上提高了SINS初始對準(zhǔn)的精度。

        2 SINS大方位失準(zhǔn)角誤差模型

        2.1 誤差方程

        2.2 濾波模型

        3 自適應(yīng)抗差CKF濾波算法研究

        4 仿真研究

        結(jié)合本文提出的自適應(yīng)抗差CKF和SINS誤差模型,濾波數(shù)值仿真情況如下。

        系統(tǒng)狀態(tài)初始估計(jì)值X(0)=0;初始失準(zhǔn)角φx=φy=0.5°,φz=10°;初始速度誤差為 0.1m/s;陀螺儀常值漂移為0.02°h,隨機(jī)噪聲為0.01°h;加速度計(jì)零偏為1×10-4g,隨機(jī)噪聲為5×10-5g;GPS速度測量誤差為0.1m/s;則初始方差陣P(0)、系統(tǒng)噪聲陣Q和量測噪聲陣R分別為

        在某段時(shí)間內(nèi),速度觀測量增加3m/s粗差,且增大濾波采樣頻率,假設(shè)實(shí)際系統(tǒng)噪聲為Q′=10Q,分別比較抗差CKF和自適應(yīng)抗差CKF兩種濾波方法,仿真時(shí)間300s。仿真結(jié)果見圖1~圖3。

        從圖1~圖3和表1可以看出,兩種濾波算法對東向失準(zhǔn)角的估計(jì)精度差不多,但對北向失準(zhǔn)角和方位失準(zhǔn)角的估計(jì),自適應(yīng)抗差CKF能夠保持較高的估計(jì)性能。

        圖1 東向失準(zhǔn)角估計(jì)誤差曲線

        圖2 北向失準(zhǔn)角估計(jì)誤差曲線

        圖3 方位失準(zhǔn)角估計(jì)誤差曲線

        表1 抗差CKF和自適應(yīng)抗差CKF的仿真結(jié)果

        5 試驗(yàn)驗(yàn)證

        為了驗(yàn)證自適應(yīng)抗差CKF濾波算法實(shí)際初始對準(zhǔn)中的可行性,以某次SINS實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),進(jìn)行離線分析,試驗(yàn)的方位失準(zhǔn)角估計(jì)誤差曲線見圖4,基于自適應(yīng)抗差CKF濾波算法和CKF濾波算法的方位角對準(zhǔn)結(jié)果見表2。

        圖4 方位失準(zhǔn)角估計(jì)誤差曲線

        表2 基于CKF和自適應(yīng)抗差CKF的對準(zhǔn)結(jié)果

        從圖4和表2中的試驗(yàn)結(jié)果可知,自適應(yīng)抗差CKF濾波算法的對準(zhǔn)精度更高,很好地解決了量測信息異?;蛳到y(tǒng)噪聲特性不準(zhǔn)確帶來的誤差,提高了初始對準(zhǔn)精度。

        6 結(jié)語

        本文研究了自適應(yīng)抗差CKF濾波算法,該算法可以同時(shí)兼顧觀測粗差和系統(tǒng)噪聲不準(zhǔn)確引起的誤差。通過數(shù)值仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,在觀測信息異?;蛳到y(tǒng)噪聲特性未知的情況下,自適應(yīng)抗差CKF能夠有效實(shí)現(xiàn)大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn),提高了失準(zhǔn)角的估計(jì)精度和收斂速度,增強(qiáng)了濾波算法的穩(wěn)定性和自適應(yīng)能力。

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