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组合导航系统多源信息融合关键技术研究

作　者: 袁克非
导　师: 袁赣南
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 导航、制导与控制
关键词: 组合导航信息融合时空配准自适应联邦滤波最优性多模型
分类号: TN967.2
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

组合导航系统是用以解决导航定位、运动控制、设备标定对准等问题的信息综合系统，具有高精度、高可靠性、高自动化程度的优点，是网络化导航系统发展的必然趋势。从本质上看，组合导航系统是多传感器多源导航信息的集成优化融合系统，它的核心技术是信息的融合和处理。信息融合的核心问题可以归结为三类问题：数据问题，方法问题和模型问题。信息融合系统要达到其设计要求，要完成其任务与使命，要实现其工作目的，都必须面对相应对象条件下的数据、方法和模型。论文以某型水下载体组合导航系统设计为技术背景，围绕多源信息融合中的三类问题，针对组合导航系统的相关技术热点，提出了组合导航系统的信息融合结构，并在传感器时空配准、自适应联邦滤波及其最优性分析、导航多模型融合等关键问题上开展研究。1针对多传感器系统导航信息时空属性不一致的问题，明确了在组合导航系统中时间配准和空间配准的任务，分别分析了组合导航系统中时间误差和空间误差的来源与影响；分析了现有时间配准方法在多传感器系统中的局限性，提出一种基于分段重叠的时间配准算法，通过分段重叠处理，在保证量测精度的条件下将不同传感器的量测信息配准到统一处理时刻，抑制了具有不确定性的时间误差；提出异步融合条件下的改进非等间隔联邦滤波算法，解决非等间隔滤波算法无法适用测量周期有较大倍率的工程情况的问题，增加融合信息，扩大算法适用性和实用性，使改进算法工程化；对导航中的坐标系转换的问题进行统一的数学描述；在分析杆臂效应在惯导系统中的作用机理和低通滤波法处理杆臂加速度的基础上，针对组合导航系统多传感器之间杆臂效应影响速度估计的问题，通过反向推导杆臂加速度原理分析杆臂效应在速度估计中的作用，提出用杆臂误差简易模型补偿速度估计的方法。2以联邦滤波作为组合导航系统基础融合估计算法，归纳总结联邦滤波中系统方程的不同建立方法，并按照工程需要建立INS/ESGM/GPS/LNC/TAN/DVL组合导航系统的系统方程，通过基于奇异值分解的可观测性分析方法预测系统方程的合理性和验证组合系统的优越性；针对联邦滤波信息分配原则研究中相互矛盾的现状，通过归纳、对比，以信息分配系数与系统性能的关系为研究对象，根据联邦滤波理论分析得出关于信息分配原则的三个结论，为联邦滤波设计提供理论依据；针对现有联邦滤波自适应改进的信息源从滤波处理本身信息出发的不足，提出了基于时间序列分析的自适应联邦滤波算法，利用导航传感器的历史数据，通过时间序列分析得出信息平滑程度，以此调整信息分配系数，使系统结构更加适应系统真实情况，提高滤波精度、数据平稳性和信息利用率。3从估计的本质和估计最优性的内在性质出发，对组合导航系统信息融合估计方法的最优性进行分析。以线性最小方差作为最优准则，采用理论分析和实验分析的办法，对非理想条件下的融合估计的最优性进行了分析，分别对有色噪声情况下的Kalman滤波、噪声相关情况下的Kalman滤波和传感器噪声相关情况下的分散滤波、估计相关情况下的联邦滤波、不同结构的联邦滤波、系统方程不同维数情况下的联邦滤波的最优性进行了分析；对基于时间序列分析的自适应联邦滤波的最优性进行了分析，通过分析自适应联邦滤波在理想条件下的最优性，以及在对非理想条件下估计最优性分析的基础上分析非理想条件下自适应联邦滤波的最优性，证明自适应改进不影响联邦滤波的最优性。4将多模型理论引入组合导航系统中，研究将多模型理论应用于组合导航系统的方法，研究了以多模型自适应估计作为处理工具的解析冗余导航系统，分析了组合导航系统两种冗余方式，并设计了DR/INS冗余导航系统多模型自适应估计融合算法，保证载体拥有长时间航行的导航信息；针对模型变化误差造成融合估计不精确、长时间滤波发散的问题，提出了基于交互式多模型的改进联邦滤波算法，使用联邦滤波结构消除估计融合的相关性，在子滤波器中使用交互式多模型方法代替Kalman滤波，通过覆盖过程噪声方差阵和观测噪声方差阵的变化范围来抑制模型误差，提高滤波稳定性和抗干扰能力，保持系统性能在长时间航行中的稳定。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-13
第1章绪论  13-26
  1.1 课题研究的背景和意义  13-14
  1.2 国内外研究现状  14-24
    1.2.1 多传感器的时空配准方法  14-17
    1.2.2 估计融合的滤波方法  17-23
    1.2.3 多模型理论与方法  23-24
  1.3 论文的主要内容和章节编排  24-26
第2章组合导航系统信息融合结构方法和模型  26-43
  2.1 引言  26
  2.2 组合导航系统的组成与信息融合结构  26-28
    2.2.1 组合导航系统的组成  26-27
    2.2.2 组合导航系统的信息融合结构  27-28
  2.3 组合导航系统信息融合估计理论  28-33
    2.3.1 Kalman 滤波相关原理  28-30
    2.3.2 联邦滤波基本原理  30-33
  2.4 组合导航系统中各传感器及误差模型  33-42
    2.4.1 INS 及误差模型  33-35
    2.4.2 ESGM 及误差模型  35-36
    2.4.3 GPS 及误差模型  36-38
    2.4.4 LNC 及误差模型  38-39
    2.4.5 TAN 及误差模型  39-40
    2.4.6 DVL 及误差模型  40-41
    2.4.7 DR 及误差模型  41-42
  2.5 本章小结  42-43
第3章组合导航系统时空配准方法研究  43-69
  3.1 引言  43
  3.2 时空误差的分析  43-46
    3.2.1 时间误差的来源与影响  43-45
    3.2.2 空间误差的来源与影响  45-46
  3.3 基于分段重叠的时间配准方法  46-54
    3.3.1 问题描述  46-49
    3.3.2 基于分段重叠的时间配准方法  49-51
    3.3.3 仿真与分析  51-54
  3.4 基于改进非等间隔滤波的异步时间配准方法  54-59
    3.4.1 异步融合基本方法与问题描述  54
    3.4.2 改进非等间隔联邦滤波算法  54-57
    3.4.3 仿真与分析  57-59
  3.5 导航坐标系的统一  59-61
  3.6 多传感器杆臂效应的空间配准方法  61-67
    3.6.1 杆臂效应原理与模型  61-63
    3.6.2 杆臂误差的滤波补偿法  63-64
    3.6.3 多传感器之间杆臂效应补偿方法  64-67
  3.7 本章小结  67-69
第4章组合导航系统自适应联邦滤波方法研究  69-97
  4.1 引言  69
  4.2 联邦滤波系统方程构建和可观测性分析  69-78
    4.2.1 系统方程构建  69-74
    4.2.2 可观测性与基于奇异值分解的可观测性分析  74-78
  4.3 联邦滤波信息分配原则的研究  78-86
    4.3.1 问题描述  78-80
    4.3.2 系统性能相互关系分析  80-83
    4.3.3 仿真与分析  83-86
  4.4 基于时间序列分析的自适应联邦滤波算法  86-96
    4.4.1 时间序列分析原理  86-87
    4.4.2 基于 ARMA 的信息分配系数自适应算法  87-90
    4.4.3 自适应联邦滤波算法用于组合导航系统  90-92
    4.4.4 仿真与分析  92-96
  4.5 本章小结  96-97
第5章组合导航系统融合估计最优性分析  97-122
  5.1 引言  97
  5.2 最优性定义  97-98
  5.3 不同条件下组合导航系统估计最优性分析  98-115
    5.3.1 有色噪声条件下的最优性分析  98-101
    5.3.2 噪声相关条件下的最优性分析  101-106
    5.3.3 联邦滤波条件下的最优性分析  106-110
    5.3.4 不同维数条件下的最优性分析  110-115
  5.4 自适应联邦滤波的最优性分析  115-121
  5.5 本章小结  121-122
第6章多模型理论在组合导航系统中的应用  122-145
  6.1 引言  122
  6.2 多模型基本原理  122-124
  6.3 基于多模型自适应估计的冗余导航系统  124-134
    6.3.1 MMAE 原理  124-126
    6.3.2 基于 MMAE 的冗余导航方式  126-128
    6.3.3 基于 MMAE 的融合算法设计  128-131
    6.3.4 仿真与分析  131-134
  6.4 基于交互式多模型的改进联邦滤波算法  134-144
    6.4.1 IMM 原理  134-137
    6.4.2 基于 IMM 的改进联邦滤波算法  137-141
    6.4.3 仿真与分析  141-144
  6.5 本章小结  144-145
结论  145-148
参考文献  148-159
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果  159-160
致谢  160

组合导航系统多源信息融合关键技术研究

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