【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于飞机姿态估计，涉及一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法。
技术介绍
1、飞机姿态作为表征飞行状态的主要参数，是飞控系统的重要输入量之一，也是导航的重要组成部分。传统的飞控回路通常以姿态控制为内环，速度和位置为外环，通过对飞机姿态的估计不断修正并反馈飞行控制情况。因此，飞机飞行姿态的估计对于飞行安全具有决定性的关键作用。目前，针对mems传感器采用的姿态估计算法主要有mahony互补滤波算法，madgwick滤波算法以及各变种卡尔曼滤波融合算法。mahony互补滤波算法是利用加速度计数据与重力数据的叉积误差补偿估计姿态，主要用于旋翼与固定翼无人机；madgwick滤波算法是利用加速度计估计的姿态四元数进行梯度下降得到的误差补偿姿态。然而，这两种算法都未考虑噪声的影响且存在着无法较好处理机动加速度等问题。相比之下，卡尔曼滤波算法通过寻求状态量的协方差最小值来确定增益，进而可以实现对姿态的最优估计。在众多卡尔曼滤波算法中，扩展卡尔曼滤波算法(extend kalman filter，ekf)在处理非线性模型时存在较大的非线性误差；无迹卡尔曼滤波算法复杂度较高，不适用于实际工程。误差状态卡尔曼滤波算法(error state kalman filter，eskf)采用姿态误差角进行滤波，不仅可以消除四元数四个自由度带来的约束问题，而且算法复杂度也相对较低。但是在无地磁计的mems传感器中，无法对偏航角进行修正，使用eskf算法会错误修正偏航角而导致姿态估计误差增大，并不能实现飞行姿态的高精度
2、为了提高通航飞机在飞行时的姿态估计精度及准确性，本专利技术提出了一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法。
技术实现思路
1、针对现有技术中在飞行姿态估计准确性方面的不足，本专利技术提出一种应用用于通航飞机姿态估计的方法，具体是一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，所述飞机姿态估计方法基于导航坐标系下的误差状态卡尔曼滤波算法(eskf based onnavigation coordinate system,ncs-eskf)和对机动加速度根据设定的分段阈值进行隔离。将姿态角误差定义在导航坐标系上，在无法引入参考矢量对航向角进行修正时可以减小飞机姿态估计误差，同时对飞机水平面方向的机动加速度通过阈值进行分段隔离，即在飞机滑跑阶段和飞行阶段分别设定不同机动加速度阈值，最终提高飞机姿态估计的准确性。具体方法如图1所示。第一，获得通航飞机加速度计测量的三轴加速信息和陀螺仪的输出数据(包括三轴角速度信息和噪声)，根据设定的阈值实现机动加速度分段隔离；第二，根据第一步获得的三轴加速度信息和三轴角速度信息，计算姿态角；第三，在完成第二步的基础上，根据第一步获得的陀螺仪噪声，计算由陀螺仪噪声引起的姿态角误差，并将其输入到时间预测方程中；第四，通过机动加速度分段隔离和计算姿态角的输出结果，得到量测矩阵和关于姿态角误差的量测方程；最后，根据量测方程的输出结果计算卡尔曼增益并进行量测更新，然后根据量测更新输出的更新后的姿态角误差和计算姿态角输出的姿态角，最终获得误差补偿后的姿态角。具体步骤如下：
4、步骤1：首先获得加速度计和陀螺仪的测量数据(三轴加速度信息、三轴角速度信息)，并进行机动加速度分段隔离。具体如下：
5、利用加速度计测得的3轴加速信息为ax、ay、az，分别表示载体坐标系x、y、z三个方向上的三轴加速信息；陀螺仪测得的3轴角速度信息p、q、r，分别表示载体坐标系x、y、z三个方向上的角速率。所述载体坐标系为定义在载体上的坐标系，即原点为载体重心，x轴指向载体右侧，y轴指向载体正前方，z轴则指向载体正上方。
6、由于测量具有一定的误差，所以陀螺仪的输出数据中有一部分为噪声。在对飞机进行姿态解算前，首先需要通过加速度计对飞机当前位置进行初始对准。考虑到只有重力这一个绝对方向的矢量，所以认为当前飞机位置的航向角为零度。利用加速度计测得的3轴加速信息，通过加速度处理，获得此时飞机姿态的横滚角θ和俯仰角其计算方式如下：
7、
8、当载体的机动加速度在载体坐标系的水平面上过大时，则会引起较大的姿态估计误差。本专利技术提出通过根据设定的阈值对机动加速度进行分段隔离，以提高飞机姿态解算的准确性。由于机动加速度一般处在载体坐标系水平面内，并且较大的加速度相较于z轴来说影响较小，故需要对飞机水平面方向的机加速度进行通过阈值进行分段隔离。针对飞机在地面滑跑阶段和飞行阶段的加速度不同，本专利技术将机动加速度阈值进行分段设置，以提高飞机姿态估计的准确性。将滑跑阶段和飞行阶段的水平面机动加速度阈值分别设置为0.1g和0.01g。
9、步骤2：根据三轴加速度信息和三轴角速度信息，计算飞机姿态角。具体如下：
10、采用四元数的方式进行飞机姿态解算，其微分方程如下：
11、
12、其中，为哈密顿规则下的从导航坐标系(东向为x轴，北向为y轴，z轴则指向天)到机载坐标系的姿态四元数(q0～q3，q0表示俯仰角q1表示横滚角θ、q2表示航向角、q3表示周期时间dt)；为角速度组成的四元数；⊙为四元数乘法。
13、采用一阶毕卡算法离散并求解公式(2)所示的微分方程可得公示(3)，完成此时飞机的姿态角计算。
14、
15、其中，表示预测k时刻的姿态四元数；表示k-1时刻的姿态四元数；p，q，r分别表示载体坐标系x，y，z三个方向上的角速率；dt表示采样时间。
16、步骤3：计算由陀螺仪噪声引起的姿态角误差，并进行时间预测。具体如下：
17、在eskf算法中，姿态角作为名义状态量并不参与滤波过程，通常考虑对姿态误差角进行卡尔曼滤波以补偿实时的飞机姿态。将姿态角误差定义在导航坐标系(东向为x轴，北向为y轴，z轴则指向天)，然后将姿态误差角代入到时间预测中，其方程如下：
18、
19、其中，和δθk-1分别表示k时刻的预测姿态误差角和k-1时刻的姿态误差角；为k-1时刻对k时刻的预测方向余弦矩阵的转置矩阵；ω为角速率随机噪声。
20、由于姿态误差角定义在导航坐标系，可直接进行叠加，但随机噪声需要通过方向余弦矩阵转移到导航坐标系后进行处理。在时间预测阶段还需要考虑姿态误差角的协方差，如公式(5)所示：
21、
22、其中，表示对k时刻的预测协方差矩阵；pk-1表示k-1时刻的协方差；q是陀螺仪的噪声矩阵，一般指陀螺仪的角度随机游走；dcmk/k-1表示k-1时刻对k时刻的预测方向余弦矩阵，计算公式如下：
23、
24、步骤4：通过步骤1中机动加速度分段隔离、步骤2中计算姿态角的输出结果本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述飞机姿态估计方法包括：第一步，获得通航飞机加速度计测量的三轴加速信息和陀螺仪的输出数据，其中输出数据包括三轴角速度信息和陀螺仪噪声，根据设定的阈值实现机动加速度分段隔离；第二步，根据第一步获得的三轴加速度信息和三轴角速度信息，计算姿态角；第三步，根据第一步获得的陀螺仪噪声，计算由陀螺仪噪声引起的姿态角误差，将其输入到时间预测方程中；第四步，通过机动加速度分段隔离和计算姿态角的输出结果，得到量测矩阵和关于姿态角误差的量测方程；第五步，根据量测方程的输出结果计算卡尔曼增益并进行量测更新，根据量测更新输出的更新后的姿态角误差和计算姿态角输出的姿态角，最终获得误差补偿后的姿态角。
2.根据权利要求1所述的一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第一步具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第一步中：
4.根据权利要求2所述的一种基于导
5.根据权利要求4所述的一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第三步具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第三步中，预测方向余弦矩阵DCMk/k-1的计算公式如下：
7.根据权利要求5所述的一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第四步具体如下：
8.根据权利要求7所述的一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第五步具体如下：
9.根据权利要求8所述的一种基于导航坐标系ESKF算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第五步5.1)中，进行卡尔曼增益计算的公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述飞机姿态估计方法包括：第一步，获得通航飞机加速度计测量的三轴加速信息和陀螺仪的输出数据，其中输出数据包括三轴角速度信息和陀螺仪噪声，根据设定的阈值实现机动加速度分段隔离；第二步，根据第一步获得的三轴加速度信息和三轴角速度信息，计算姿态角；第三步，根据第一步获得的陀螺仪噪声，计算由陀螺仪噪声引起的姿态角误差，将其输入到时间预测方程中；第四步，通过机动加速度分段隔离和计算姿态角的输出结果，得到量测矩阵和关于姿态角误差的量测方程；第五步，根据量测方程的输出结果计算卡尔曼增益并进行量测更新，根据量测更新输出的更新后的姿态角误差和计算姿态角输出的姿态角，最终获得误差补偿后的姿态角。
2.根据权利要求1所述的一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的第一步具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于导航坐标系eskf算法和机动加速度分段隔离的飞机姿态估计方法，其特征在于，所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾斌，宣晓刚，何磊，杨毅彪，邓霄，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：
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