导航原理-组合导航说课材料.ppt

,它用“状态”表征系统的各个物理量,而以“状态方程”和“观测方程”描述系统的动力学特性。它要求应用对象是线性系统,且已知系统的某些先验知识,如系统噪声和测量噪声的统计特性。综合导航系统基本满足这些条件,因而适合采用卡尔曼滤波43最优组合导航系统Kalman滤波在组合导航中的应用根据KF所估计的状态不同,Kalman滤波在组合导航中的应用有直接法与间接法之分。直接法估计导航参数本身,间接法是估计导航参数的误差直接法的KF接收惯导系统测量的比力、角速度和其他导航系统计算的某些导航参数,经过滤波,给出有关导航参数的最优估值。间接法的KF,接收的信号是惯导系统和其他导航参数的差值,经过计算给出有关误差的最优估计利用直接法进行估计时,状态方程和测量方程有可能是非线性的,由于运动体的导航参数一般不是小量,方程线性化会带来较大误差,且滤波计算需花费较多时间,这使得导航参数的刷新周期不可能太快,难以满足动态载体对导航参数更新的要求。因此,在组合导航系统中,直接法较少采用。间接法估计时,所谓“系统”实际就是导航系统的各种误差的“组合”,系统状态均为小量,方程线性化带来的误差较小。在滤波计算时,不参与原系统的计算流程,对原系统来讲,除了接受误差估值的校正外,原导航系统保持其工作的独立性。这使得间接法能充分发挥各个系统的特点(例如惯导系统具有较快的参数更新率),因而被广泛采用。间接法估计的状态都是误差状态,即滤波方程中的状态矢量是导航参数误差状态和其它误差状态的集合(用△来表示)。利用状态估值去对原系统进行校正也有两种方法,即输出校正和反馈校正。1、输出校正以惯导系统和其它某一导航系统组合为例,间接法的组合导航卡尔曼滤波器将惯导系统和其它导航系统各自计算的某些导航参数(分别用X,和Xx表示)进行比较,其差值就包含了惯导某些导航参数误差AX,和其它导航系统的误差△X即-Xy=(X+△x)-(X+△Xx)△1-△xy滤波器将这种差值作为测量值,经过滤波计算,得到滤波器状态(也即包括△X和AX在内的各种误差状态)的估值。其结构如图64所示。惯导系统其他导航系统卡尔曼滤波器图64输出校正的滤波示意图所谓输出校正,就是用导航参数误差的估值去校正系统输出的导航参数,得到组合导航系统的导航参数估值X=XI定义的误差为:X=x-X=X-(x1-△x1)上式说明,组合导航系统的导航参数的误差就是惯导系统导航参数误差估值的估计误差。反馈校正采用反馈校正的间接法估计是将导航参数误差的估值反馈到各导航系统内,对误差状态进行校正。反馈校正的滤波示意图如图65所示△XX惯导系统△rx其他导航系统卡尔曼滤波器X图65反馈校正的滤波示意图