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Kalman滤波辅助随机可观测性分析及其在SINS/GPS组合导航中的应用

Kalman滤波辅助随机可观测性分析及其在SINS/GPS组合导航中的应用

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作者：胡海亮哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

以Kalman滤波为代表的状态估计方法已经成功地应用于导航等领域。在诸多导航方法中,捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)和全球定位系统(Global Positioning System,GPS)作为最佳组合方案,获得了广泛而深入的... 详细信息

以Kalman滤波为代表的状态估计方法已经成功地应用于导航等领域。在诸多导航方法中,捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)和全球定位系统(Global Positioning System,GPS)作为最佳组合方案,获得了广泛而深入的研究。在常规运动条件下,SINS/GPS组合导航系统模型中存在部分难以估计的状态分量。作为状态空间模型的基本属性,可观测性与状态估计密切相关。通过可观测性分析,可以预先判断状态的估计效果,从而为导航性能的改善提供设计指导。现有的可观测性分析方法大多局限在确定性系统框架里,难以准确刻画SINS/GPS组合导航这样一种随机系统。本文紧紧围绕随机可观测性分析,在对传统随机可观测性分析方法深入分析之后,初步建立了一种新型随机可观测性分析方法。结合正交原理,所提出的方法利用Kalman增益矩阵的奇异值分解,可以对状态中各分量进行单独的随机可观测性分析,避免了传统方法的缺点,可以直接判断SINS/GPS组合导航系统各个状态分量的随机可观测性。可观测性分析的另一个重要目标是确定可观测性度量。现有的可观测性度量方法一般通过可观测性矩阵的条件数等属性来描述,无法对比状态分量之间的可观测性强弱程度。在对传统随机可观测性分析方法进一步分析的基础上,本文提出了一种基于估计误差协方差矩阵的可观测性度量方法。估计误差协方差矩阵的特征向量揭示了状态空间的结构属性,所提出的方法利用这一特点,对随机可观测性进行了量化。进一步地,深入分析了传统Consider滤波方法,在明确该方法自身不足的同时,结合所提出的可观测性度量方法,初步建立了一种联合可观测性分析与Consider机制的滤波方法。该方法充分利用了 Consider机制的优势,同时可以对弱可观测状态进行状态估计,满足SINS/GPS组合导航的需求。仿真结果表明:相比于传统随机可观测性分析方法,所提出的方法可以更准确地刻画SINS/GPS组合导航系统各个状态分量的随机可观测性,避免了传统方法在某些情形下出现的误导性结论;另一方面,作为本文的应用研究部分,所提出的基于可观测性度量的Consider滤波方法,在部分情形下可以有效提升陀螺和加速度计的零偏等弱可观测状态的估计效果,从而证实了该方法的研究价值。

关键词：随机可观测性 SINS/GPS组合导航 Consider机制 Kalman增益矩阵估计误差协方差矩阵

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