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      基于逆向?qū)Ш降慕萋?lián)自對準技術(shù)研究

      2015-03-10 10:33:46梁祿揚劉茜筠
      航天控制 2015年5期
      關(guān)鍵詞:慣組捷聯(lián)慣導

      梁祿揚 劉茜筠 楊 業(yè)

      北京航天自動控制研究所,北京100854

      初始對準技術(shù)是慣性導航的關(guān)鍵技術(shù)之一,其結(jié)果直接影響到導航系統(tǒng)的精度和準備時間。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭對武器自主性和快速性要求的提高,研究如何提高捷聯(lián)慣導自對準精度并縮短對準時間具有重要意義[1]。

      目前,常規(guī)的自對準方法是按時間順序正向一次性處理,數(shù)據(jù)處理完便丟棄,不必存儲,其優(yōu)點是存儲量和計算量較小,但后一階段不能使用前一階段的數(shù)據(jù),信息挖掘不充分,造成浪費。隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展,若導航計算機的容量足夠大且計算能力足夠強,可對慣組數(shù)據(jù)進行存儲,然后反復處理和分析,這為提高對準精度和速度提供了另一種思路。

      文獻[2-3]將整個對準時間內(nèi)的慣組數(shù)據(jù)存儲起來,采用逆向捷聯(lián)羅經(jīng)方法進行初始對準,縮短了對準時間,但隨著處理次數(shù)增加,精度不再明顯提高,且存在存儲量過大和實時性問題。為減小存儲量和計算量,本文僅對粗對準階段的慣組數(shù)據(jù)進行存儲,利用逆向?qū)Ш剿惴▽⒋謱孰A段數(shù)據(jù)用于精對準,提高了數(shù)據(jù)利用率,縮短了對準時間。

      1 問題及解決思路

      初始對準是慣導系統(tǒng)進行導航的前提,它的2個重要指標是準確性和快速性,但2者之間往往相互矛盾。常規(guī)初始對準采用一次性處理方式,粗對準和精對準屬于串行關(guān)系,精對準無法使用粗對準階段的慣組數(shù)據(jù)(圖1所示)。在精對準中存在這樣的矛盾,即一方面丟棄了粗對準階段的慣組數(shù)據(jù);另一方面為了加速濾波器收斂,又希望獲得盡可能多的慣組測量信息。在常規(guī)數(shù)據(jù)處理方式下,只有增加對準時間才能獲取更多慣組數(shù)據(jù),但該方式會影響對準速度,制約武器的快速響應能力。

      圖1 常規(guī)自對準方法

      為解決這種矛盾,人們將各種改進的濾波算法引入初始對準,在一定程度上獲得了較好的效果[4]。本文從數(shù)據(jù)處理方式角度出發(fā),將粗對準階段的慣組數(shù)據(jù)存儲后用于精對準,以達到提高對準性能的目的。首先存儲粗對準階段的慣組數(shù)據(jù),并進行解析粗對準,然后利用存儲數(shù)據(jù)逆向?qū)Ш剑詈髮φ麄€過程進行卡爾曼濾波精對準,圖2描述了新方法的對準過程。

      圖2 基于逆向?qū)Ш降慕萋?lián)自對準算法

      2 逆向?qū)Ш剿惴ㄑ芯?/h2>

      為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)正向和逆向處理之間的轉(zhuǎn)換,需要解決逆向?qū)Ш絾栴}。常規(guī)的導航算法是按時間順序正向計算,而逆向?qū)Ш剿惴▌t是按時間逆序求解,過程恰好與正向?qū)Ш浇馑阆喾础?/p>

      2.1 正向?qū)Ш?/h3>

      直接求解上式較為困難,工程中常選用單子樣或多子樣計算Φ(k)[5]。

      2.2 逆向?qū)Ш?/h3>

      其次,對速度和位置進行逆向計算,將式(8)和(9)作逆向近似變換

      3 卡爾曼濾波精對準

      卡爾曼濾波作為一種最優(yōu)估計方法,具有逐步遞推的特點,它適用于平穩(wěn)和非平穩(wěn)過程,能在計算機上直接實現(xiàn),因此被廣泛應用于初始對準,實踐證明具有較好的效果。

      3.1 捷聯(lián)慣導誤差模型

      捷聯(lián)慣導誤差模型是初始對準的基礎,本文采用基于計算地理坐標系的Ψ角法建立誤差傳播模型。自對準一般是在準靜基座下進行,垂直通道與水平通道耦合很小,通常可忽略。將陀螺和加速度計誤差近似看作隨機常值零偏加上白噪聲,因此,將加速度計和陀螺隨機常值零偏擴充至狀態(tài)變量,系統(tǒng)誤差方程為

      3.2 觀測方程

      3.3 卡爾曼濾波方程

      為適應卡爾曼濾波計算,將系統(tǒng)方程式(16)和觀測方程式(17)離散化為

      4 仿真分析

      以捷聯(lián)慣組5min測量數(shù)據(jù)為研究對象,對基于逆向?qū)Ш降慕萋?lián)自對準方法和常規(guī)自對準方法進行仿真比較,結(jié)果如圖3所示。常規(guī)方法利用前1min數(shù)據(jù)解析粗對準,然后對剩余4min數(shù)據(jù)進行精對準。而新方法對前1min數(shù)據(jù)解析粗對準,并將A點獲得的粗對準結(jié)果逆向?qū)Ш街疗鹗键cB,使得精對準從B點開始,它可以利用5min的數(shù)據(jù)量完成精對準,增加了1min的數(shù)據(jù)量。

      常規(guī)方式下,偏航角進入-82.43°±0.03°誤差帶的時間為122s,而新方法僅需66s,縮短了56s,約一個粗對準周期。新方法由于在精對準中利用了粗對準階段的慣組數(shù)據(jù),相同時間內(nèi)獲得的信息量更大,在濾波器相同的條件下,要達到相同的濾波精度,新方法可以縮短約一個粗對準周期的時間。新方法的對準時間取決于精對準濾波器的收斂時間,粗對準不再占用總的對準時間,因此,有效提高了對準速度。

      圖3 偏航角對準結(jié)果比較

      觀察圖3中60~300s時間段的濾波效果,新方法的收斂品質(zhì)明顯優(yōu)于常規(guī)方法,但隨時間增加,精度逐漸趨于一致。究其原因,新方法從一開始就利用了粗對準階段的慣組數(shù)據(jù),在有限的時間內(nèi)獲得了更多信息,效果更好;隨著精對準時間增加,2種方法獲得的信息量之比接近1,對準結(jié)果逐漸趨近一致。從仿真結(jié)果看出,基于逆向?qū)Ш降慕萋?lián)自對準方法由于存儲了粗對準階段的慣組數(shù)據(jù),并將其用于精對準,提高了數(shù)據(jù)利用率,有效縮短了偏航通道對準時間。新方法的對準時間取決于精對準濾波器的收斂時間,粗對準不再占用總的對準時間,它以較小的存儲量和計算量二次利用粗對準階段的慣組數(shù)據(jù),有效縮短了對準時間。

      5 結(jié)論

      針對常規(guī)自對準方法數(shù)據(jù)挖掘不充分問題,提出了一種基于逆向?qū)Ш降慕萋?lián)自對準方法。與常規(guī)自對準相比,新方法實現(xiàn)了對慣組數(shù)據(jù)的二次利用,提高了數(shù)據(jù)利用率,在相同時間內(nèi)獲得了更好的收斂品質(zhì),有效縮短了對準時間。歸根結(jié)底,它是以增大計算機容量和計算量來換取對準速度和精度,但隨著計算機性能的提升,在導彈武器快速發(fā)射需求的牽引下,這種嘗試是值得的。

      [1] 楊立溪.慣性平臺的“三自”技術(shù)及其發(fā)展[J].導彈與航天運載技術(shù),2000(1):21-24.(Yang Lixi.“Three-autonomy”technique of inertial platform and Its development[J].Missiles and Space Vehicles,2000(1):21-24.)

      [2] 嚴恭敏.捷聯(lián)慣導系統(tǒng)動基座初始對準及其它相關(guān)問題研究[R].西北工業(yè)大學,2008:13-20.(Yan Gongmin.On SINS in-movement initial alignment and some other problems[R].Northwestern Polytechnical University,2008:13-20)

      [3] 菇如山,趙忠華.基于逆向算法的捷聯(lián)羅經(jīng)快速對準技術(shù)研究[J].電子測量技術(shù),2011,34(1):46-50.(Ru Shushan,Zhao Zhonghua.Study on fast alignment method of strapdown gyrocompass based on converse algorithm[J].Electronic Measurement Technology,2011,34(1):46-50.)

      [4] 楊亞非,譚久彬,鄧正隆.慣導系統(tǒng)初始對準技術(shù)綜述[J].中國慣性技術(shù)學報,2002,10(2):69-71.(YANG Ya fei,TAN Jiu bin,DENG Zheng long.Review of technique for initial alignment of inertial navigation systems[J].中國慣性技術(shù)學報,2002,10(2):69-71.)

      [5] 秦永元.慣性導航[M].北京:科學出版社,2006:311-317.

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