一种低精度惯组参数估计方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本发明涉及导航技术领域，尤其涉及一种低精度惯组参数估计方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.由于运载火箭、飞机、舰船等运动体的可靠性要求越来越高，任务越来越复杂，需要导航系统在运载火箭任务中，在提供可靠，高精度的导航信息的同时具备成本低，重量轻，功耗低的优点。
3.冗余设计是提高导航系统可靠性的技术途径之一。而随着运载火箭等对体积、重量、功耗等的要求越来越高，多个同样激光惯组的冗余模式，势必会存在体积重量大，成本高的影响。因此传统冗余方案一般只用在大型运载火箭中，小型商业运载火箭一般只采用一套高性能的光学惯组。mems惯组作为一种微型惯组器件，虽然精度不如光学惯组高，但在体积重量和成本上有很大优势，可以作为冗余惯组设计的一部分。但由于mems惯组的精度不足，而且需要进行射前标定，带来了额外的工作量，因此对作为冗余的mems惯组的参数进行在线估计成为需要。


技术实现要素：

4.鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种低精度惯组参数估计方法、装置、设备和存储介质。实现了低精度惯组参数的在线估计。
5.本发明提供的技术方案是：
6.本发明公开了一种低精度惯组参数估计方法，包括以下步骤：
7.步骤s1、构建激光惯组和mems惯组的测量模型；
8.步骤s2、根据激光惯组的输出和标定参数计算载体坐标系下的三轴角增量值和视速度增量值；
9.步骤s3、将n个时间点的所述三轴角增量值和视速度增量值作为mems惯组测量模型的输入，基于最小二乘法，建立mems惯组量测方程；所述量测方程包括陀螺量测方程和加速度计量测方程；
10.步骤s4、按时间顺序获取历史数据，进行自适应滑窗；将滑窗取得历史数据带入所述量测方程得到对应的量测矩阵；计算量测矩阵的线性度；当线性度满足阈值后，通过最小二乘法，利用滑窗取得历史数据估计mems惯组的参数；
11.所述历史数据为按时间顺序排列的根据激光惯组的输出和标定参数计算载体坐标系下的三轴角增量值和视速度增量值。
12.进一步地，所述激光惯组的测量模型包括激光陀螺测量模型和石英加速度计测量模型；
13.所述激光陀螺测量模型为：
[0014][0015]
其中，为载体坐标系下各轴角增量的真实值；为激光陀螺输出的各轴角增量；d
h1x
、d
h1y
、d
h1z
、d
h2x
、d
h2y
、d
h2z
、d
h3x
、d
h3y
和d
h3z
为激光陀螺实际的各轴的安装矩阵系数；d
h10
、d
h20
、d
h30
为激光陀螺各轴的实际零次项参数；t为采样周期；为激光陀螺各轴噪声；
[0016]
所述石英加速度计测量模型为：
[0017][0018]
其中，为载体坐标系下各轴视速度增量的真实值；为石英加速度计输出的各轴视速度增量；e
h1x
、e
h1y
、e
h1z
、e
h2x
、e
h2y
、e
h2z
、e
h3x
、e
h3y
、e
h3z
为石英加速度计实际的各轴的安装矩阵系数，e
h10
、e
h20
、e
h30
为石英加速度计各轴的实际零次项参数；t为采样周期；为石英加速度计各轴的噪声。
[0019]
进一步地，所述mems惯组的测量模型包括陀螺测量模型和加速度计测量模型；
[0020]
所述mems陀螺测量模型为：
[0021][0022]
其中，为载体坐标系下各轴角增量的真实值；为mems惯组各轴陀螺输出的角增量；d
l1x
、d
l1y
、d
l1z
、d
l2x
、d
l2y
、d
l2z
、d
l3x
、d
l3y
、d
l3z
为mems惯组各轴陀螺实际的安装矩阵系数，d
l10
、d
l20
、d
l30
为mems惯组各轴陀螺实际的零次项参数；t为采样周期；为mems惯组各轴陀螺的噪声；
[0023]
所述mems加速度计测量模型为：
[0024][0025]
其中，为载体坐标系下各轴视速度增量的真实值；为mems惯组各轴加速度计输出的视速度增量；e
l1x
、e
l1y
、e
l1z
、e
l2x
、e
l2y
、e
l2x
、e
l3x
、e
l3y
、e
l3z
为mems惯组各轴加速度计的实际安装矩阵；e
l10
、e
l20
、e
l30
为mems惯组各轴加速度计实际的零次项参数；t为采样周期；为mems惯组各轴加速度计的噪声。
[0026]
进一步地，所述根据激光惯组的输出和标定参数计算出载体坐标系下三轴角增量
值为：
[0027][0028]
视速度增量为：
[0029][0030]
其中，
[0031]dh1
′
为标定的激光陀螺安装矩阵，d
h0
′
为标定的激光陀螺零次项；和为由激光陀螺输出的载体坐标系下的各轴角增量；
[0032]eh1
′
为标定的石英加速度计安装矩阵，e
h0
′
为标定的石英加速度计零次项；为由石英加速度计输出的载体坐标系下的各轴视速度增量。
[0033]
进一步地，所述mems惯组的量测方程为z＝hx v；
[0034]
其中，z为mems惯组陀螺或加速度计的观测量，x为mems惯组陀螺或加速度计的相关参数构成的向量，即待估计参数，v为观测噪声；
[0035]
量测矩阵为n个时间点由激光陀螺输出和标定参数计算得到的载体坐标系下的角增量构成的矩阵；或，量测矩阵为n个时间点由石英加速度计输出和标定参数计算得到的载体坐标系下的视速度增量构成的矩阵。
[0036]
进一步地，所述量测矩阵h阵的线性度计算过程，包括：
[0037]
1)对量测矩阵的数据进行量化去噪；
[0038]
2)以噪声量级为参考，对测量矩阵进行放大和取整后得到h’；
[0039]
3)统计h’中不重复的行元素数目，定义该数目为量测矩阵h阵对应的线性度指标。
[0040]
进一步地，所述步骤s4包括：
[0041]
步骤s401、按时间顺序获取历史数据，，判断获取的数据长度是否达到最小长度；否，则进入步骤s402；是，则进入步骤s403；
[0042]
步骤s402、计算历史数据的线性度指标；判断线性度是否满足阈值；是，则采用最
小二乘法估计误差参数，输出估计结果；否，则返回步骤s401等待下一段时间的历史数据；
[0043]
步骤s403、就近选择最小窗口长度的历史数据；计算线性度指标；判断线性度是否满足阈值；是，则采用最小二乘法估计误差参数，输出估计结果；否，则进入步骤s404；
[0044]
步骤s404、判断是否达到设定最大窗口长度以及是否达到历史数据长度；否，则按设定的步长增大窗口长度，返回步骤3)；是则进入步骤s405；
[0045]
步骤s405、将上一个满足条件的参数估计值，作为输出估计结果。
[0046]
本发明还公开了一种低精度惯组参数估计装置，包括历史数据获取模块和参数估计模块；
[0047]
历史数据获取模块，用于按时间顺序获取激光惯组和mems惯组输出历史数据；
[0048]
所述参数估计模块中采用如上所述的的低精度惯组参数估计方法根据获取的激光惯组和mems惯组输出历史数据进行mems惯组的参数估计。
[0049]
本发明还公开了一种电子设备，包括：
[0050]
一个或多个处理器；
[0051]
存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0052]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的低精度惯组参数估计方法。
[0053]
本发明还公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的低精度惯组参数估计方法。
[0054]
本发明的有益效果：
[0055]
本发明基于激光惯组的输出数据对低精度惯组器件参数进行估计，减免了对所有惯性器件进行射前标定的工作量，实现低精度惯组参数的在线估计，并使低精度惯组测量值尽可能向激光惯组靠近，提高定位的精度。
附图说明
[0056]
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
[0057]
图1为本发明实施例中的低精度惯组参数估计方法流程图；
[0058]
图2为本发明实施例中的采用滑窗进行参数估计流程图；
[0059]
图3为本发明实施例中的采用滑窗进行参数估计流程图。
具体实施方式
[0060]
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
[0061]
本实施例公开了一种低精度惯组参数估计方法，所述参数估计方法为基于激光惯组的输出数据对低精度惯组器件参数进行在线估计的方法；其中，激光惯组为激光惯组，低精度惯组为mems惯组。
[0062]
具体的参数估计方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0063]
步骤s1、构建激光惯组和mems惯组的测量模型；
[0064]
步骤s2、根据激光惯组的输出和标定参数计算载体坐标系下的三轴角增量值和视
速度增量值；
[0065]
步骤s3、将n个时间点的所述三轴角增量值和视速度增量值作为mems惯组测量模型的输入，基于最小二乘法，建立mems惯组量测方程；所述量测方程包括陀螺量测方程和加速度计量测方程；
[0066]
步骤s4、按时间顺序获取历史数据，进行自适应滑窗；将滑窗取得历史数据带入所述量测方程得到对应的量测矩阵；计算量测矩阵的线性度；当线性度满足阈值后，通过最小二乘法，利用滑窗取得历史数据估计mems惯组的参数；
[0067]
所述历史数据为按时间顺序排列的根据激光惯组的输出和标定参数计算载体坐标系下的三轴角增量值和视速度增量值。
[0068]
具体的，惯性测量组合由三个陀螺和三个加速度计组成。
[0069]
在步骤s1中，
[0070]
对于激光惯组，构建基于三轴角增量的激光陀螺测量模型和基于三轴视速度增量的石英加速度计测量模型；
[0071]
对于mems惯组，构建基于三轴角增量的陀螺测量模型和基于三轴视速度增量的加速度计测量模型。
[0072]
具体的，构建的基于三轴角增量的激光陀螺测量模型为：
[0073][0074]
其中，为载体坐标系下各轴角增量的真实值；为激光陀螺输出的各轴角增量；d
h1x
、d
h1y
、d
h1z
、d
h2x
、d
h2y
、d
h2z
、d
h3x
、d
h3y
和d
h3z
为激光陀螺实际的各轴的安装矩阵系数；d
h10
、d
h20
、d
h30
为激光陀螺各轴的实际零次项参数；t为采样周期；为激光陀螺各轴噪声。
[0075]
写成矩阵形式为：
[0076][0077]
具体的，构建的基于三轴视速度增量的石英加速度计测量模型；
[0078][0079]
其中，为载体坐标系下各轴视速度增量的真实值；为石英加速度计输出的各轴视速度增量；e
h1x
、e
h1y
、e
h1z
、e
h2x
、e
h2y
、e
h2z
、e
h3x
、e
h3y
、e
h3z
为石英加速度计实际的各轴的安装矩阵系数，e
h10
、e
h20
、e
h30
为石英加速度计各轴的实际零次项参数；t为采样周期；为石英加速度计各轴的噪声。
[0080]
写成矩阵形式为：
[0081][0082]
具体的，构建的基于三轴角增量的mems惯组的陀螺测量模型为：
[0083][0084]
其中，为载体坐标系下各轴角增量的真实值；为mems惯组各轴陀螺输出的角增量；d
l1x
、d
l1y
、d
l1z
、d
l2x
、d
l2y
、d
l2z
、d
l3x
、d
l3y
、d
l3z
为mems惯组各轴陀螺实际的安装矩阵系数，d
l10
、d
l20
、d
l30
为mems惯组各轴陀螺实际的零次项参数；t为采样周期；为mems惯组各轴陀螺的噪声；
[0085]
写成矩阵形式为：
[0086][0087]
具体的，构建的基于三轴视速度增量的mems惯组的加速度计测量模型：
[0088][0089]
其中，为载体坐标系下各轴视速度增量的真实值；为mems惯组各轴加速度计输出的视速度增量；e
l1x
、e
l1y
、e
l1z
、e
l2x
、e
l2y
、e
l2z
、e
l3x
、e
l3y
、e
l3z
为mems惯组各轴加速度计的实际安装矩阵；e
l10
、e
l20
、e
l30
为mems惯组各轴加速度计实际的零次项参数；t为采样周期；为mems惯组各轴加速度计的噪声。
[0090]
写成矩阵形式为：
[0091][0092]
在步骤s2中，所述根据激光惯组的输出和标定参数计算出载体坐标系下三轴角增量值为：
[0093][0094]
三轴视速度增量为：
[0095][0096]
其中，
[0097]dh1
′
为标定的激光陀螺安装矩阵，d
h0
′
为标定的激光陀螺零次项；和为由激光陀螺输出计算得到的载体坐标系下的各轴角增量；
[0098]eh1
′
为标定的石英加速度计安装矩阵，e
h0
′
为标定的石英加速度计零次项；为由石英加速度计输出计算得到的载体坐标系下的各轴视速度增量。
[0099]
在步骤s3中，将n个时间点的载体坐标系下的三轴角增量值或视速度增量值，作为mems惯组的测量模型的输入，带入mems惯组测量模型后建立方程；基于最小二乘法，建立mems惯组的量测方程。
[0100]
其中，所述mems惯组的量测方程为z＝hx v；其中，z为mems惯组陀螺或加速度计的观测量，x为mems惯组陀螺或加速度计的相关参数构成的向量，其形式为(i＝1.2，3)或(j＝1，2，3)，即待估计参数，v为观测噪声；
[0101]
量测矩阵为n个时间点由激光陀螺输出和标定参数计算得到的载体坐标系下的角增量构成的矩阵；或，量测矩阵
为n个时间点由石英加速度计输出和标定参数计算得到的载体坐标系下的视速度增量构成的矩阵。
[0102]
具体的，以mems惯组的载体坐标系下的x轴为例，具体的mems惯组的x轴的陀螺的量测方程方法如下：
[0103]
1)将n个时间点的激光陀螺输出和标定参数计算得到的载体坐标系下的三轴角增量带入mems惯组的陀螺测量模型的第一轴向公式，建立方程如下：
[0104][0105]
写成矩阵形式后为：
[0106][0107]
2)根据最小二乘法建立的x轴方向陀螺的量测方程；
[0108]
z＝hx v；
[0109]
其中，量测矩阵
[0110]
3)根据最小二乘法估计公式估计的x轴向上的陀螺的相关参数估计值：
[0111][0112]
依照如上方法，可以得到y、z轴方向陀螺的相关参数估计值。
[0113]
同理，依照如上方法，根据n个时间点的三轴视速度增量值，可以得到三轴加速度计的相关参数估计值。
[0114]
优选的，本实施例通过将量测矩阵h阵的线性度作为指标对进行mems惯组的参数估计输入数据进行分散程度的统计，以判断该输入数据的分散度是否满足要求。
[0115]
具体的，所述量测矩阵h阵的线性度计算过程，包括：
[0116]
1)对量测矩阵的数据进行量化去噪；
[0117]
2)以噪声量级为参考，对测量矩阵进行放大和取整后得到h’；
[0118]
3)统计h’中不重复的行元素数目，定义该数目为量测矩阵h阵对应的线性度指标。
[0119]
具体的，如图2所示，步骤s4中具体包括以下子步骤：
[0120]
步骤s401、按时间顺序获取历史数据，判断获取的数据长度是否达到最小长度；否，则进入步骤s402；是，则进入步骤s403；
[0121]
具体的，最小窗口选择时间不小于8s。
[0122]
步骤s402、计算历史数据的线性度指标；判断线性度是否满足阈值；是，则采用最小二乘法估计误差参数，输出估计结果；否，则返回步骤s401等待下一段时间的历史数据。
[0123]
所述计算历史数据的线性度指标的方法，按照本实施例中上述的线性度指标计算方法。
[0124]
步骤s403、就近选择最小窗口长度的历史数据；计算线性度指标；判断线性度是否满足阈值；是，则采用最小二乘法估计误差参数，输出估计结果；否，则进入步骤s404。
[0125]
步骤s404、判断是否达到设定最大窗口长度以及是否达到历史数据长度；否，则按设定的步长增大窗口长度，返回步骤s403；是，则进入步骤s405；
[0126]
具体的，最大窗口选择时间不大于140s。
[0127]
步骤s405、将上一个满足条件的参数估计值，作为输出估计结果。
[0128]
更为具体的步骤s4的流程图如图3所示。
[0129]
在图3的流程图中，首先根据输入历史数据判断数据长度，如果历史数据长度未达到最小窗口长度，则计算全部历史数据的线性度指标，若线性度指标满足阈值，则进行最小二乘法估计误差参数并输出估计结果，若线性度指标不满足阈值，则等待新数据的输入。如果历史数据的长度已经达到最小窗口长度，则从就近选择最小窗口长度数据进行线性度指标的计算，若线性度指标达到阈值，用此段数据进行最小二乘法估计误差参数并输出估计结果，若线性度指标未达到阈值，增加数据窗口长度，再次进行线性度指标计算和阈值判断，不断循环，直到满足阈值要求输出估计结果，或者最终窗口长度已经扩大到设定最大窗口长度，依然无法满足要求时，输出上一个满足条件的参数估计值。
[0130]
综上所述，本实施例的低精度惯组参数估计方方法，基于激光惯组的输出数据对低精度惯组器件参数进行估计，减免了对所有惯性器件进行射前标定的工作量，实现低精度惯组参数的在线估计，并使低精度惯组测量值尽可能向激光惯组靠近，提高定位的精度。
[0131]
本实施例的另一个具体的方案中，还公开了一种低精度惯组参数估计装置，包括历史数据获取模块和参数估计模块；
[0132]
历史数据获取模块，用于按时间顺序获取激光惯组和mems惯组输出历史数据；
[0133]
所述参数估计模块中采用如上所述的低精度惯组参数估计方法根据获取的激光惯组和mems惯组输出历史数据进行mems惯组的参数估计。
[0134]
在本方案中的具体技术细节和效果与上一实施例相同，在此就不一一赘述了。
[0135]
本实施例的另一个具体的方案中，还公开了一种电子设备，包括：
[0136]
一个或多个处理器；
[0137]
存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0138]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的低精度惯组参数估计方法。
[0139]
在本方案中的具体技术细节和效果与上一实施例相同，在此就不一一赘述了。
[0140]
本实施例的另一个具体的方案中，还公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的低精度惯组参数估计方法。
[0141]
在本方案中的具体技术细节和效果与上一实施例相同，在此就不一一赘述了。
[0142]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。