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      非線性濾波在捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)初始對準(zhǔn)中的應(yīng)用

      2011-03-24 13:42:10戴邵武鄭智翔戴洪德曹亮杰
      關(guān)鍵詞:捷聯(lián)慣導(dǎo)對準(zhǔn)

      戴邵武,鄭智翔,戴洪德,曹亮杰

      (海軍航空工程學(xué)院 a.控制工程系;b.研究生管理大隊(duì),山東 煙臺 264001)

      0 引言

      初始對準(zhǔn)作為慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,對準(zhǔn)精度直接影響導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。當(dāng)失準(zhǔn)角為小角度時(shí),捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(SINS)的誤差方程可近似為線性方程,并可采用卡爾曼濾波估計(jì)SINS 失準(zhǔn)角;當(dāng)運(yùn)載體遭遇惡劣環(huán)境,姿態(tài)變化劇烈,此時(shí)利用粗對準(zhǔn)得到的初始姿態(tài)誤差將非常大,基于小失準(zhǔn)角的系統(tǒng)誤差模型已經(jīng)不能準(zhǔn)確地描述慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差傳播特性,則需引入大失準(zhǔn)角誤差方程,以減少初始對準(zhǔn)中的非線性誤差。

      本文主要研究SINS 初始對準(zhǔn)中大失準(zhǔn)角的濾波問題。文中首先建立基于大失準(zhǔn)角的SINS 誤差模型,接著介紹2種非線性濾波——Unscented卡爾曼濾波(UKF)和Unscented粒子濾波(UPF),然后對誤差模型進(jìn)行仿真分析。仿真結(jié)果表明,在大失準(zhǔn)角下的初始對準(zhǔn)中,UPF較 UKF 具有更理想的濾波效果。

      1 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)非線性誤差模型

      合理、準(zhǔn)確的慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差模型,可以提高初始對準(zhǔn)精度,縮短對準(zhǔn)時(shí)間。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差模型本質(zhì)上是非線性的,與線性誤差模型相比,非線性誤差模型不僅能更準(zhǔn)確地描述誤差的傳播特性,而且由于不需要很多約束條件,可以進(jìn)一步擴(kuò)展誤差模型的應(yīng)用范圍。下面將建立大方位失準(zhǔn)角情況下的非線性初始對準(zhǔn)模型。

      首先,通過加速度計(jì)和陀螺敏感地球重力g和地球自轉(zhuǎn)角速率ωie的信息,估算載體坐標(biāo)系到地理坐標(biāo)系的變換陣;然后,再精確估計(jì)計(jì)算地理坐標(biāo)系與真實(shí)地理坐標(biāo)系之間的失準(zhǔn)角?,從而建立起準(zhǔn)確的初始變換矩陣,使計(jì)算地理坐標(biāo)系與實(shí)際地理坐標(biāo)系重合,完成捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的初始對準(zhǔn)。對準(zhǔn)中,從地理坐標(biāo)系 (t)到計(jì)算平臺系 (p)的轉(zhuǎn)換矩陣為:

      因此,姿態(tài)誤差方程可表示為[1]:

      速度誤差方程可表示為:

      由于垂直通道與兩個水平通道的耦合很小,因此將垂直通道略去,即不考慮 Uvδ的影響。不考慮位置誤差,因此可得到靜基座大方位失準(zhǔn)角時(shí)的速度誤差方程和姿態(tài)誤差方程為[1]:

      則根據(jù)式(4)以及(2)和(3)可得到初始對準(zhǔn)的非線性系統(tǒng)方程:

      式中:v為系統(tǒng)噪聲,假設(shè)為獨(dú)立高斯分布。

      式中:w為量測噪聲,假設(shè)為獨(dú)立高斯分布。

      2 UKF算法及實(shí)現(xiàn)

      擴(kuò)展卡爾曼濾波應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)得到了學(xué)術(shù)界和工程界的普遍認(rèn)可,但由于EKF 將動力學(xué)模型在當(dāng)前狀態(tài)估計(jì)值處進(jìn)行Taylor 展開線性化,并將量測模型在狀態(tài)一步預(yù)測處進(jìn)行Taylor展開線性化,僅近似到非線性函數(shù)Taylor 展開式的一次項(xiàng),在估計(jì)狀態(tài)后驗(yàn)分布的統(tǒng)計(jì)特性時(shí)會產(chǎn)生較大誤差。

      為改善非線性濾波效果,S.J.Juliear 等提出了基于UT(Unscented Transformation)采樣的卡爾曼濾波方法(UKF)。[2-3]

      在UKF中,狀態(tài)分布同樣為高斯分布,其特性由一組確定選擇的采樣點(diǎn)給出。這些采樣點(diǎn)能完全捕獲高斯分布變量的均值和方差,通過真實(shí)非線性系統(tǒng)的傳播后,其捕獲的均值和方差能精確到任意非線性的Taylor 展開的二次項(xiàng)。

      設(shè)隨機(jī)非線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型為:

      該系統(tǒng)的UKF算法為:

      1)計(jì)算Sigma點(diǎn):

      2)時(shí)間更新:

      3)量測更新:

      顯然,實(shí)現(xiàn)UKF 不需要計(jì)算Jacobian 矩陣,也不需要對系統(tǒng)方程和量程方程線性化。

      3 Unscented粒子濾波

      粒子濾波[4](PF)是一種序列蒙特卡羅濾波方法,它通過對一組隨機(jī)采樣的加權(quán)粒子演化與傳播來遞推近似狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度函數(shù),從而獲得其他關(guān)于狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)量。從理論上來說粒子濾波可以應(yīng)用于任何動態(tài)狀態(tài)空間模型,是一種最優(yōu)的非線性濾波器。

      對于服從p(x)分布的非線性系統(tǒng)f(x),從中采樣一定數(shù)量的粒子(N為粒子數(shù)量)來表示概率密度函數(shù),有

      式中:δ (?)為Dirac delta函數(shù);1/N為對應(yīng)的權(quán)值,故可得f(x)的期望估計(jì)值為

      對狀態(tài)方程是非線性,觀測方程是線性的非線性系統(tǒng)離散化,可寫成

      粒子濾波中,權(quán)值較小的粒子隨運(yùn)算的進(jìn)行而很快消失,權(quán)值大的粒子得以保留,這種粒子衰竭的現(xiàn)象嚴(yán)重影響了粒子濾波的性能。

      采用重采樣可有效遏制粒子的衰竭,保持粒子的平衡,重采樣后粒子對應(yīng)的權(quán)值wk,i均被重新定義為1/N。

      確定了k時(shí)刻的粒子值與對應(yīng)的歸一化權(quán)值,則系統(tǒng)狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)值為

      設(shè)非線性系統(tǒng)過程噪聲的方差為Q,觀測噪聲的方差為R,綜合Unscented卡爾曼濾波和粒子濾波,Unscented粒子濾波算法如下[6-7]:

      1)在t=0時(shí)刻,從 x0~ p(x0)中采樣N個粒子x0,i(i=1,2,…,N)對非線性系統(tǒng)初始化:

      2)i=1,2,…,N時(shí)刻,在每個時(shí)刻,對每個粒子進(jìn)行如下運(yùn)算:

      3)利用重采樣算法,對加權(quán)粒子進(jìn)行重采樣;

      4)計(jì)算非線性狀態(tài)量估計(jì)值;

      5)返回第2)步,按新觀測量遞歸計(jì)算下一個時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)量。

      4 仿真

      對某捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行初始對準(zhǔn),狀態(tài)矢量x的初始值X(0)均取0,初始失準(zhǔn)角 φE=φN=1°,φU=10°,陀螺常值漂移為0.02 (°)/h,隨機(jī)漂移為(1.0×10?3(°)/)2,加 速 度 計(jì)的初 始 偏 差為1.0×10?4m/s2,隨機(jī)偏差為(1.0×10?5m/s3/2)2,速度測量誤差為0.01 m/s,安裝誤差為10′,當(dāng)?shù)氐乩砭暥葹楸本?40 °,初始狀態(tài)采樣的粒子服從p(x(0))~N(x(0),P0)。則P0、Q、R為

      給定初始狀態(tài)為

      從重要性函數(shù)中采樣的粒子數(shù)N=100,分別用Unscented卡爾曼濾波和Unscented粒子濾波進(jìn)行對準(zhǔn),結(jié)果如圖1~3所示:

      圖1 水平東向誤差角

      圖2 水平北向誤差角

      圖3 方位誤差角

      從圖1、圖2中可以看出,用Unscented卡爾曼濾波和Unscented粒子濾波對水平角的對準(zhǔn)均能快速收斂至穩(wěn)態(tài)值,對準(zhǔn)誤差也快速收斂到了穩(wěn)態(tài)值。顯然,在大方位失準(zhǔn)角對準(zhǔn)中,利用Unscented粒子濾波處理達(dá)到穩(wěn)態(tài)值的速度比用Unscented卡爾曼濾波處理達(dá)到穩(wěn)態(tài)值的速度要快。在圖3方位角對準(zhǔn)誤差圖中可以看出Unscented粒子濾波誤差減少速率比Unscented卡爾曼濾波減少速率快,其中Unscented粒子濾波達(dá)到的穩(wěn)定對準(zhǔn)誤差是2.05′,而 Unscented卡爾曼濾波達(dá)到的穩(wěn)定對準(zhǔn)誤差是2.17′,理論的穩(wěn)定對準(zhǔn)精度是1.97′。由此比較可以看出,應(yīng)用Unscented粒子濾波對準(zhǔn)的精度比Unscented卡爾曼濾波對準(zhǔn)的精度要高。

      5 結(jié)論

      對Unscented卡爾曼濾波和Unscented卡爾曼粒子濾波在捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)進(jìn)行了研究,利用Unscented卡爾曼濾波和Unscented卡爾曼粒子濾波對靜基座大方位失準(zhǔn)角捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)初始對準(zhǔn)進(jìn)行分析和仿真。結(jié)果證實(shí)了兩種非線性濾波的可行性,且Unscented卡爾曼粒子濾波在初始對準(zhǔn)中效果優(yōu)于Unscented卡爾曼濾波。

      [1]趙瑞.捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)自動標(biāo)定和初始對準(zhǔn)的理論和實(shí)驗(yàn)研究[D].北京∶清華大學(xué),2001∶58-118.

      [2]JULIER S J,UHLMAN J K.A new approach for filtering nonlinear systems[C]//Proceedings of the 1995 American Control Conference.Seattle,W A∶[s.n.],1995∶1628-1632.

      [3]JULIER S J,UHLMANNN J K.A new method for the nonlinear transformations of means and covariances in filters and estimator[J].IEEE Trans A C,2000∶45(3)∶477-482.

      [4]GORDON N J,SALMOND D J,SMITH A F M.Novel approach to nonlinear/non-gaussian bayesian state estimation[J].IEEE Proceedings of Radar and Signal Processing,1993∶140(2)∶107-113.

      [5]朱志宇.粒子濾波算法及其應(yīng)用[M].北京∶科學(xué)出版社,2010∶25-26.

      [6]MERWE R V,DOUCET A,DE FREITAS N,et al.The unscented particle filter[R]//Technical Report CUED/F-INPENG/TR 380.Cambridge University Engineering Department,2000.

      [7]秦永元.慣性導(dǎo)航[M].北京∶科學(xué)出版社,2006∶7-8.

      [8]雄凱,張洪鉞.粒子濾波在慣導(dǎo)系統(tǒng)非線性對準(zhǔn)中的應(yīng)用[J].中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào),2003,11(6)∶20-22.

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