專(zhuān)利名稱：一種基于反向?qū)Ш降腒alman濾波算法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種反向組合導(dǎo)航算法,特別是反向慣性/GPS(Global PositioningSystem)組合導(dǎo)航算法。
背景技術(shù)：
通常的慣性/GPS組合導(dǎo)航算法是對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)構(gòu)成的時(shí)間序列進(jìn)行由前向后的實(shí)時(shí)正向處理，而POS(Position and Orientation System)存儲(chǔ)了整個(gè)任務(wù)過(guò)程中的量測(cè)數(shù)據(jù)。針對(duì)POS的事后處理過(guò)程無(wú)實(shí)時(shí)性要求且所有量測(cè)數(shù)據(jù)都已知的特點(diǎn)，可通過(guò)反向?qū)Ш綄?duì)POS存儲(chǔ)的量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行由后向前的事后處理，從而為提高POS的精度開(kāi)辟一條新路徑，同時(shí)拓展Kalman濾波系數(shù)應(yīng)用范圍。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種反向慣性/GPS組合導(dǎo)航算法，對(duì)POS存儲(chǔ)的慣性、GPS量測(cè)數(shù)據(jù)反序，在反序過(guò)程中同時(shí)對(duì)陀螺儀的測(cè)量值取反號(hào)，進(jìn)行由后向前的反向?qū)Ш浇馑悖⒗肒alman濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn)慣性/GPS組合導(dǎo)航。本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的一種基于反向?qū)Ш降腒alman濾波算法，是一種對(duì)導(dǎo)航信息數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理Kalman濾波算法，其中，在濾波過(guò)程中，使用如下所述的方程式反向慣導(dǎo)系統(tǒng)的姿態(tài)矩陣和速度、位置的更新方程為
權(quán)利要求
1. 一種基于反向?qū)Ш降腒alman濾波算法，是一種對(duì)導(dǎo)航信息數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理Kalman 濾波算法，其特征在于在濾波過(guò)程中，使用如下所述的方程式反向慣導(dǎo)系統(tǒng)的姿態(tài)矩陣和速度、位置的更新方程為
全文摘要
本發(fā)明涉及一種反向組合導(dǎo)航算法，公開(kāi)了一種基于反向?qū)Ш降腒alman濾波算法。目的在于提供一種反向慣性/GPS組合導(dǎo)航算法，對(duì)POS存儲(chǔ)的慣性、GPS量測(cè)數(shù)據(jù)反序，進(jìn)行由后向前的反向?qū)Ш浇馑?，并利用Kalman濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn)慣性/GPS組合導(dǎo)航。通過(guò)建立反向慣性導(dǎo)航的姿態(tài)矩陣和速度、位置的更新方程，給出了速度、位置和姿態(tài)角的誤差方程，并在此基礎(chǔ)上選擇了反向Kalman濾波器的狀態(tài)量和觀測(cè)量，進(jìn)而給出反向Kalman濾波器的濾波模型。對(duì)慣性/衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列上由后向前的反向處理后，即可根據(jù)本發(fā)明提供的方法進(jìn)行反向慣性/GPS組合導(dǎo)航，此方法的優(yōu)點(diǎn)在于提供了一種新的后處理方式，為提高POS的精度開(kāi)辟了一條新路徑，同時(shí)拓展Kalman濾波系數(shù)應(yīng)用范圍。
文檔編號(hào)G01C21/20GK102997921SQ201110273048
公開(kāi)日2013年3月27日 申請(qǐng)日期2011年9月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月15日
發(fā)明者尚克軍, 李文耀, 周東靈, 張勤拓, 扈光鋒, 劉輝, 周祖洋, 邱宏波, 劉峰 申請(qǐng)人:北京自動(dòng)化控制設(shè)備研究所