编队飞行的相对导航系统,方法和过程

一种用于编队飞行的相对导航系统及方法与流程

本发明属于相对导航和组合导航领域相对导航,尤其涉及一种编队飞行的相对导航系统和方法。

背景技术:

获取高精度的相对导航信息是编队飞行中的关键问题。为了保证飞行任务的完成,对相关导航算法的实时性,准确性和可靠性提出了很高的要求。

国内外大多数SINS / GPS的相对导航算法都使用集中式滤波方法。所有数据都发送到飞机进行融合,并且使用过滤器作为唯一的融合中心。

传统方法通过飞机之间的运动关系构造相对状态误差方程,使用GPS微分信息构造测量方程,并通过滤波获得相对导航信息。传统方法的缺点是在状态方程中使用了两组陀螺仪的角速度和加速度计的比力数据,并且还使用了两组惯性导航输出的位置,速度和姿态信息。惯性导航系统具有短期高精度的特点,但导航结果会随时间变化。因此,状态转移矩阵本身容易出错并且趋于发散。这导致过滤模型的不准确性。而且大多数传统方法没有反馈回路,这是一个开环系统。同时,过去更多使用的单一融合中心的结构无法满足编队飞行中实时和数据共享的任务要求。

技术实现要素:

本发明的目的:鉴于上述问题,本发明提出了一种用于编队飞行的相对导航系统和方法。

技术方案:为了达到本发明的目的,本发明采用的技术方案是:一种编队飞行的相对导航系统,包括N架飞机,每架均装备有SINS,GPS和数据。链接通信系统,通过数据链接在飞机之间传输相关数据。

编队飞行的相对导航方法,包括:

([1) SINS,GPS和数据链路通信系统已安装在飞机上,并且相关数据通过数据链路在飞机之间传输;

(2)采用完全并行的分布式结构;每架飞机都是一个多传感器平台,包括局部融合滤波器和相对状态滤波器;每架飞机都可以用作融合中心,可以对其进行计算和形成任何飞机的相对位置,姿态和速度都经过并行处理,以确保实时性能。

本地融合过滤器的具体工作是:

(1)使用SINS和GPS的紧密结合,使用GPS信息校正SINS信息以获得绝对定位结果;

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(2)使用卡尔曼滤波器估计结果来校正陀螺仪和加速度计输出的角速度和比力;

(3)由局部融合滤波器校正的角速度和比力,GPS测量值以及由局部融合滤波器获得的绝对位置被发送到数据链路凤凰体育平台 ,以便与其他飞机共享​​。

相对状态过滤器的具体工作是:

(1)每架飞机都是一个融合中心,利用GPS载波相位差信息来估计相对状态误差,从而校正相对导航状态; <​​/ p>

(2)状态方程采用相对惯性状态误差微分方程,该方程被测量为GPS载波相位差与相对导航状态之间的差;

([3)使用卡尔曼滤波算法估算飞机之间的相对导航状态误差;

([4)使用卡尔曼滤波算法获取陀螺仪漂移和加速度计漂移的误差值,用于校正角速度和比力,形成闭环系统。

有益效果:本发明充分利用了GPS信息源,不仅可以获得单架飞机的高精度绝对导航信息,而且可以直接校正惯性装置的输出。由于SINS / GPS组合的结果是收敛的,因此可以保证相对状态误差模型的准确性和收敛性,从而使状态转移矩阵的准确性更高,模型更准确。

本发明采用完全并行的分布式融合结构,并且每架飞机都充当具有局部融合滤波器和相对状态滤波器的多传感器平台。可以计算每架飞机以获得在编队中任何飞机的相对位置亚博yaboapp ,姿态和速度。因此,每架飞机都可以视为融合中心,并对其进行并行处理以确保实时性能。

图纸说明

图1是本发明的相对导航系统的结构框图;

图2是相对导航方法的相对位置误差的仿真图;

图3是相对导航方法的相对速度误差的仿真图;

图4是相对导航方法的相对姿态误差的仿真图。

具体的实现方法

下面将参考附图和实施例进一步描述本发明的技术方案。

如图1所示,是本发明的相对导航系统的结构框图。飞机上安装了SINS,GPS和数据链路通信系统,并且通过数据链路在飞机之间传输了相关数据。

该系统采用完全并行的分布式结构,每架飞机都充当具有局部融合滤波器和相对状态滤波器的多传感器平台。可以计算每架飞机以获得在编队中任何飞机的相对位置,姿态和速度。因此,每架飞机都可以视为融合中心,并对其进行并行处理以确保实时性能。

局部融合滤波器采用SINS和GPS的紧密结合,并使用GPS信息校正SINS信息以获得更好的绝对定位结果,同时校正陀螺仪和加速度计的输出。由于存在局部融合滤波器,极大地提高了相对状态误差模型的精度,有效抑制了求解结果的偏差。 GPS测量,由局部融合滤波器校正的角速度和比力以及由局部融合滤波器计算的绝对位置将被发送到数据链路,并与其他飞机共享​​。

每架飞机都有一个相对状态过滤器,因此每架飞机都可以充当聚变中心。相对状态滤波器的总体思想是:使用GPS载波相位差信息通过滤波算法估计相对导航状态误差,从而校正相对导航状态。状态方程采用相对惯性状态误差微分方程来测量所选GPS载波相位差结果与相对导航状态之间的差。卡尔曼滤波器用于估计飞机之间的相对导航状态误差,并获得陀螺仪漂移和加速度计漂移的误差值,用于校正角速度和比力,形成闭环系统。

以双机结构为例,讨论相对状态过滤器的建立安徽快3 ,如下:

(1)惯性系统的相对状态误差微分方程。

根据陀螺仪和附加仪表的误差方程,推导出相对姿态和速度误差微分方程。该算法采用四元数表示姿态。

可以将飞机t与飞机u之间的相对姿态定义为相对姿态误差,可以将其定义为相对四元数的估计值。

姿态的微分方程如下:

其中,角速度表示飞机u机系统中飞机u机系统相对于飞机t机系统的角速度的投影。用增量公式表示相对四元数误差如下:

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可以从以上两个公式获得:

四元数乘法:

因为四元数的相对误差很小:

δq= [δq1,δq2,δq3,δq4]T≈[1,0,0,0] T

简化如下:

去除少量后,您可以获得:

结合陀螺仪的误差模型,可以将以上公式转换为:

相对位置表示为和:

其中,是从惯性坐标系到飞机u机系统的方向余弦阵列。

取二阶导数后:

可以从微分方程获得:

也:

可以从上面的两个方程式中进行选择:

定义相对速度误差的微分形式如下:

由于相对距离比地球半径小,因此可以忽略重力加速度的影响。从上面的两个方程式和陀螺仪的误差模型,我们可以得到:

相对状态错误变量定义为:

建立相对状态误差方程如下:

离散形式如下:

X(k)= F(k- 1) X(k- 1) + G(k- 1) W(k- 1)

W(k- 1)是高斯白噪声,平均值为0。

(2)测量方程。

GPS相对测量值是使用不带基站的载波相位差方法计算的,并记录为:

测量公式为:

排序后,记录为:

ΔZ(k)= H(k)ΔX(k)+ V(k)

其中,V(k)是高斯白噪声泛亚体育 ,平均值为0。

([3)数据融合。

数据融合算法使用卡尔曼滤波方法,包括两部分:时间更新和测量更新。假设系统噪声协方差矩阵为Q,而测得的噪声协方差矩阵为R。

协方差的一步预测是:

在时间K处的协方差矩阵为:

Pk =(I-KkHk)Pk / k-1(I-KkHk)T + KkRkKkT

增益矩阵为:

状态单步预测:

Xk / k-1 = Fk-1Xk-1

状态估计:

Xk = Xk / k-1 + Kk(Zk-HkXk / k- 1)

使用卡尔曼滤波算法,估计并记录相对状态的误差,以校正相对导航状态,角速度和比力。

对系统进行仿真,并得到如图2、,图3和图4所示的仿真图。仿真条件设置为:陀螺仪:[恒定漂移,马尔可夫过程,相关时间] = [0. 01, 0. 01,360 0. 0](单位:度/小时,度/小时,秒);加速度计:[马尔可夫过程相对导航,相关时间] = [0. 001 * g,360 0. 0](单位:m / sec / sec,秒); GPS:定位精度:[10、10、10](单位:米,米,米),速度精度:[0. 2,0. 2,0. 2](单位:米/秒,米/秒,米/秒);惯性制导系统的数据输出频率为10Hz,GPS数据输出频率为2Hz。飞机t是以恒定速度直线飞行,而飞机u的飞行过程是先以恒定速度直线飞行,然后是爬升,然后以恒定速度直线飞行。

其中,图2是相对导航方法的相对位置误差的仿真图;图3是相对导航方法的相对速度误差的仿真图;图4是相对导航方法的相对姿态误差的仿真图。

本发明的相对导航方法采用捷联惯性导航系统和GPS的组合,在系统框架上采用完全并行的分布式融合结构,首先使用安装在每架飞机上的GPS测量值对其进行校正。捷联惯性导航系统的误差可以获得更高精度的位置,速度和姿态信息,并校正陀螺仪和仪表的输出。然后使用GPS载波相位差信息来估计相对导航状态误差。该解决方案可以实时提供高精度的相对导航信息。与传统方法相比,它具有更高的精度,并有效地抑制了输出的差异。

老王
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