【技术实现步骤摘要】
本申请涉及惯性导航，特别是涉及一种基于融合重力的刚体重力扰动补偿方法。
技术介绍
1、高精度惯性导航技术是海洋长航时船实现自主导航的核心技术之一，但受到重力扰动的影响，单纯从硬件层面提高惯性器件精度难以进一步提升导航精度，将利用海洋重力场信息辅助惯性导航以提升自主导航精度的方法归纳为海洋重力辅助惯性导航方法，重力辅助惯性导航主要依托重力补偿技术和重力匹配技术。对于更加关注载体水平位置的海洋环境，重力补偿技术是利用重力扰动的水平分量抑制惯性导航解算误差以提升惯性导航系统精度。在获取了重力扰动之后，如何利用其补偿惯性导航以提升导航精度并延长重调时间，是重力辅助惯性导航的研究重点。水平重力扰动导致的速度误差和垂线偏差导致的姿态误差在初始对准和导航解算阶段均会影响惯性导航的定位测姿精度，作为作用力的水平重力扰动也可视为在导航系下直接改变了载体的导航运动参数，通过对重力扰动进行补偿可以提高惯性导航精度。
2、然而，目前的重力扰动补偿方法主要是水平重力扰动补偿方法和垂线偏差补偿方法，水平重力扰动补偿方法可以有效的解决惯性导航的误差，但是其分析的基础在于不考虑陀螺漂移、加速度计零偏以及随机噪声。重力模型补偿方法对载体姿态精度提出了较高的要求，姿态误差会导致水平重力扰动的估计精确度下降，同时也会通过惯性导航解算中姿态转移矩阵的计算导致引起速度误差。因此，当初始对准阶段未考虑重力扰动时，初始姿态对于水平重力扰动补偿方法将产生影响。垂线偏差补偿方法从初始对准和导航解算过程中重力扰动(垂线偏差)对导航坐标系产生影响的角度，将导航解算结果进
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高惯性导航精度的基于融合重力的刚体重力扰动补偿方法。
2、一种基于融合重力的刚体重力扰动补偿方法，所述方法包括：
3、在重力仪中根据惯性测量单元直接使用正常重力和重力场模型提取的重力进行惯性导航解算，得到导航参数；导航参数包括速度状态值、位置状态值、姿态状态值和比力状态值；
4、利用测速仪得到速度观测值和加速度观测值，使用测速仪与惯性导航进行组合导航，得到位置观测值；对导航参数、速度观测值和位置观测值进行卡尔曼滤波得到比力测量结果；对比力测量结果和加速度观测值进行计算，得到重力扰动估计；
5、对重力扰动估计进行低通滤波之后得到测量重力；根据多源重力数据在线融合算法对测量重力和利用位置观测值提取的模型重力进行数据融合，得到融合重力；
6、计算在融合重力下的惯导系统的测量导航参数；根据刚体重力扰动补偿方法对测量导航参数进行修正，得到重力扰动补偿后的重力测量结果。
7、在其中一个实施例中，对比力测量结果和加速度观测值进行计算，得到重力扰动估计包括：
8、对比力测量结果和加速度观测值进行计算，得到重力扰动估计为
9、
10、其中，表示加速度观测值、vn表示速度观测值、正常重力矢量γn、表示由地球自转引起的哥氏加速度以及由载体运动引起的离心加速度；fb表示比力测量结果、表示姿态转移矩阵。
11、在其中一个实施例中，根据多源重力数据在线融合算法对测量重力和利用位置观测值提取的模型重力进行数据融合，得到融合重力，包括：
12、根据测量重力对模型重力进行拟合构建拟合参数模型；采用最小二乘方法作为拟合依据，以模型重力与融合重力之差的平方和最小为目标函数并将目标函数中的权重赋初值后对目标函数的待估参数中残余零偏和残余时间漂移求偏导，得到初始的回归系数和截距；
13、对目标函数中的权重进行调节，直至更新的回归系数和截距满足预先设置的阈值条件，输出最终的回归系数和截距；
14、计算当前重力数据段对应的最终的截距与当前重力数据段的前一段重力数据段对应的最终的截距之间的模的差值，并判断差值是否超过预先设置的差值阈值，根据判断结果将最终的回归系数和截距代入拟合参数模型中，得到融合重力。
15、在其中一个实施例中，根据测量重力对模型重力进行拟合构建拟合参数模型，包括：
16、根据测量重力对模型重力进行拟合，将测量重力作为样本，模型重力作为标签，则拟合过程近似为机器学习领域中的回归问题，则构建拟合参数模型为
17、
18、其中，δg表示多源融合重力扰动，表示残余零偏和kat表示残余时间漂移。
19、在其中一个实施例中，采用最小二乘方法作为拟合依据，以模型重力与融合重力之差的平方和最小为目标函数，包括：
20、采用最小二乘方法作为拟合依据，以模型重力与融合重力之差的平方和最小为目标函数为
21、
22、其中，ωi表示权重，i表示重力数据段的序号，n表示重力数据段的总数，表示模型重力异常，表示天向重力扰动，表示初始的回归系数，表示测量重力异常，表示初始的截距。
23、在其中一个实施例中，将目标函数中的权重赋初值后对目标函数的待估参数中残余零偏和残余时间漂移求偏导，得到初始的回归系数和截距，包括：
24、将目标函数中的权重赋初值ωi＝1后对目标函数的待估参数中残余零偏和残余时间漂移求偏导，得到初始的回归系数和截距分别为
25、
26、
27、其中，为数据集中测量重力异常δgc的均值，为数据集中模型重力异常δgm的均值。
28、在其中一个实施例中，对目标函数中的权重进行调节，直至更新的回归系数和截距满足预先设置的阈值条件，输出最终的回归系数和截距，包括：
29、调节权重ωi，对于离拟合曲线远的点减小权重值，离拟合曲线近的点增大权重值；使用逐点调节权重后的结果进行最小二乘法，得到更新的回归系数katk和截距
30、判断是否同时成立，其中tl＝0.0001为容差，如果同时成立，则输出对应的回归系数kat(i)和截距否则使i＝i+1，重新调节权重计算回归系数和截距。
31、在其中一个实施例中，判断差值是否超过预先设置的差值阈值，根据判断结果将最终的回归系数和截距代入拟合参数模型中，得到多源融合重力扰动结果，包括：
32、判断差值是否超过预先设置的差值阈值，如果没有超过阈值，则继续使用第i-1段数据的最终的截距和最终的回归系数kat(i-1)代入拟合参数模型，得到第i(i＝1,2,3...)段的多源融合重力扰动结果；
33、如果超过阈值，使用第1段到当前第i(i＝1,2,3...)段全部的测量重力和模型重力重新进行拟合构建拟合参数模型。
34、在其中一个实施例中，测量导航参数包括测量本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于融合重力的刚体重力扰动补偿方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述比力测量结果和所述加速度观测值进行计算，得到重力扰动估计包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多源重力数据在线融合算法对所述测量重力和利用位置观测值提取的模型重力进行数据融合，得到融合重力，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述测量重力对所述模型重力进行拟合构建拟合参数模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用最小二乘方法作为拟合依据，以模型重力与融合重力之差的平方和最小为目标函数，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将目标函数中的权重赋初值后对所述目标函数的待估参数中残余零偏和残余时间漂移求偏导，得到初始的回归系数和截距，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述目标函数中的权重进行调节，直至更新的回归系数和截距满足预先设置的阈值条件，输出最终的回归系数和截距，包括：
8.根据权利要求3所述的方法
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量导航参数包括测量速度参数和测量位置参数；所述重力测量结果包括重力扰动补偿后的速度和重力扰动补偿后的位置；根据刚体重力扰动补偿方法对所述测量导航参数进行修正，得到重力扰动补偿后的重力测量结果，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据所述误差常量对所述测量速度参数进行修正，得到重力扰动补偿后的速度，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于融合重力的刚体重力扰动补偿方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述比力测量结果和所述加速度观测值进行计算，得到重力扰动估计包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多源重力数据在线融合算法对所述测量重力和利用位置观测值提取的模型重力进行数据融合，得到融合重力，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述测量重力对所述模型重力进行拟合构建拟合参数模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用最小二乘方法作为拟合依据，以模型重力与融合重力之差的平方和最小为目标函数，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将目标函数中的权重赋初值后对所述目标函数的待估参数中残余零偏和残余时间漂移求偏导，得到初始的回归...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗凯鑫，于瑞航，郭妍，蔡劭琨，熊志明，吴美平，曹聚亮，杨柏楠，范颖，谢芸芸，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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