MIMU輔助衛(wèi)星測(cè)姿技術(shù)研究.pdf

1、姿態(tài)測(cè)量技術(shù)在地面和水面低速載體的自動(dòng)控制和智能控制方面有著很強(qiáng)的應(yīng)用需求。由于現(xiàn)有的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)存在價(jià)格昂貴和容易受外界環(huán)境干擾的缺點(diǎn)，極大的限制了測(cè)姿技術(shù)在該方面的應(yīng)用。本文研究基于微慣性測(cè)量單元(MIMU,MiniatureInertialMeasurementUnit)輔助衛(wèi)星的組合姿態(tài)測(cè)量技術(shù)，旨在研究精度高、成本低、抗干擾能力強(qiáng)的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)，以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。
　　 本文在GPS測(cè)姿的基礎(chǔ)上，采用MIMU對(duì)GPS

2、信號(hào)接收進(jìn)行輔助，將MIMU與衛(wèi)星測(cè)姿系統(tǒng)進(jìn)行組合，以軟件接收機(jī)為研究平臺(tái)，對(duì)MIMU輔助衛(wèi)星測(cè)姿方法進(jìn)行深入的理論研究，提出了一種MIMU輔助衛(wèi)星超緊組合姿態(tài)測(cè)量方法:將MIMU與GPS進(jìn)行多層次組合，采用加速度計(jì)對(duì)接收機(jī)跟蹤環(huán)路進(jìn)行輔助，采用陀螺儀對(duì)整周模糊度搜索進(jìn)行輔助，并將二者的姿態(tài)角信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到最優(yōu)姿態(tài)角估計(jì)。針對(duì)超緊組合中各系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新頻率不同，非線性關(guān)系多，濾波器計(jì)算量大，穩(wěn)定性差的問(wèn)題，提出了一種基于聯(lián)邦擴(kuò)展卡

3、爾曼濾波(FEKF,FederalExtendedKalmanFilter)的超緊組合測(cè)姿算法。將跟蹤環(huán)路濾波器作為子濾波器，對(duì)環(huán)路跟蹤誤差以及加速度輔助誤差進(jìn)行估計(jì)。主濾波器對(duì)各子濾波器的結(jié)果進(jìn)行融合，降低組合濾波器的運(yùn)算量，提高濾波器的可靠性。為了降低輔助環(huán)路對(duì)MIMU精度的依賴，子濾波器采用基于EKF的MIMU輔助衛(wèi)星環(huán)路跟蹤算法。各子濾波器獨(dú)立工作，降低觀測(cè)噪聲之間的相關(guān)性。采用EKF載波相位測(cè)量算法，提高載波相位測(cè)量的精度和穩(wěn)

4、定性。
　　 MIMU輔助衛(wèi)星跟蹤環(huán)路能夠提高跟蹤精度，但會(huì)增大環(huán)路的穩(wěn)定時(shí)間，造成跟蹤誤差與時(shí)間相關(guān)。本文提出一種時(shí)滯濾波環(huán)路跟蹤算法，設(shè)計(jì)了基于時(shí)滯濾波器的MIMU輔助載波跟蹤環(huán)路，將時(shí)滯濾波器引入環(huán)路，對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波預(yù)處理。仿真結(jié)果表明，該算法可以有效減小環(huán)路的過(guò)渡時(shí)間，降低跟蹤誤差的時(shí)間相關(guān)性。
　　 模糊度函數(shù)法(AFM，AmbiguityFunctionMethod)的適應(yīng)度評(píng)價(jià)容易受到觀測(cè)噪聲的影響，針對(duì)這

5、一問(wèn)題，本文提出一種基于載波相位觀測(cè)噪聲的適應(yīng)度函數(shù)自適應(yīng)設(shè)計(jì)方法。通過(guò)對(duì)AFM搜索過(guò)程中存在的誤差進(jìn)行推導(dǎo)，建立相應(yīng)的誤差模型。根據(jù)低通濾波理論，構(gòu)造出基于載波觀測(cè)噪聲的濾波適應(yīng)度函數(shù)。該函數(shù)根據(jù)觀測(cè)噪聲的變化，改變對(duì)搜索候選值的適應(yīng)度評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)其對(duì)觀測(cè)噪聲的自適應(yīng)。試驗(yàn)證明，該方法可以降低適應(yīng)度函數(shù)對(duì)觀測(cè)噪聲的敏感性，提升整周模糊度的解算效率。結(jié)合超緊組合測(cè)姿的特點(diǎn)，推導(dǎo)了姿態(tài)角信息和載波相位測(cè)量精度的提升對(duì)模糊度解算的輔助效果。<