一种基于贝叶斯估计的地磁辅助惯性导航算法

doi:10.13209/j.0479-8023.2017.016

北京大学学报自然科学版 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (5): 873-880.DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.016

一种基于贝叶斯估计的地磁辅助惯性导航算法

刘岳峰(), 郑培晨

北京大学地球与空间科学学院, 北京 100871

收稿日期:2016-05-09 修回日期:2016-06-12 出版日期:2017-09-20 发布日期:2017-09-20
基金资助:
国家重点基础研究发展计划(613115030203)和国家自然科学基金(U1433102)资助

A Bayesian Estimation-Based Algorithm for Geomagnetic Aided Inertial Navigation

Yuefeng LIU(), Peichen ZHENG

School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871

Received:2016-05-09 Revised:2016-06-12 Online:2017-09-20 Published:2017-09-20

摘要/Abstract

摘要：

针对已有算法难以满足实际应用需求的问题, 提出一种面向飞行器导航的基于贝叶斯估计的地磁辅助惯性导航算法, 其核心思想是将估计区域网格化, 将位置估计转化为概率估计。该算法给出了位置修正策略。基于实测地磁数据的仿真实验结果显示, 在仿真条件下, 平均导航误差为89 m, 首次修正惯导的平均时间为156 s, 算法性能对初始估计误差的敏感性不显著。

关键词: 贝叶斯估计, 地磁辅助惯性导航算法, 概率估计

Abstract:

For existing algorithms are difficult to satisfy the applied requirements, a Bayesian estimation-based algorithm for geomagnetic aided inertial navigation is proposed for aerocraft navigation. The core idea is to convert position estimation to probability estimation. A position correction strategy is also provided in this algorithm. Simulation experiments were performed in which measured data were used. Results show that the algorithm has an average navigation accuracy of 89 meters and spend average 156 seconds for first correction the INS (inertial navigation system). In addition, the performance of the algorithm is not sensitivity to initial estimation errors.

Key words: Bayesian estimation, geomagnetic aided inertial navigation algorithm, probability estimation

刘岳峰, 郑培晨. 一种基于贝叶斯估计的地磁辅助惯性导航算法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(5): 873-880.

Yuefeng LIU, Peichen ZHENG. A Bayesian Estimation-Based Algorithm for Geomagnetic Aided Inertial Navigation[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(5): 873-880.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: https://xbna.pku.edu.cn/CN/10.13209/j.0479-8023.2017.016

https://xbna.pku.edu.cn/CN/Y2017/V53/I5/873

图/表 10

表1 符号说明

Table 1 Notation descriptions

符号	说明
L_INS	t时刻惯导输出位置
θ(i, j)	索引号为(i, j)的网格
G(i, j)	网格θ(i, j)中心点
Offset(i, j)	G(i, j)相对L_INS的X, Y方向偏移量
π[θ(i, j)]	t时刻真实位置落入网格θ(i, j)的先验概率
π(θ)	t时刻真实位置落入所有网格的概率分布, 为π[θ(i, j)]的集合形式
x_m(i, j)	t时刻G(i, j)对应的磁图值
p{x\|θ(i, j)}	t时刻如果载体真实位置落入θ(i, j)内, 对θ(i, j)的地磁特征测量值为x的概率, 即条件概率
p{x\|θ}	t时刻条件概率分布, 为p{x\|θ(i, j)}的集合形式
π[θ(i, j)\|x]	t时刻真实位置落入网格θ(i, j)的后验概率
π(θ\|x)	t时刻真实位置落入所有网格的后验概率分布, 为π[θ(i, j)\|x]的集合形式
L_V	t时刻载体真实位置的估计

图1 估计区域及网格划分示意图

Fig. 1 Schematic diagram of estimation area and grid subdivision

图2 概率平面分布及会聚效果

Fig. 2 Plane distribution of probability and convergence effects

图3 会聚指数与位置误差相关性

Fig. 3 Correlation between convergence index and position error

图4 会聚指数变化曲线

Fig. 4 Diagram curve of convergence index

图5 算法流程

Fig. 5 Algorithm flow

图6 导航误差曲线

Fig. 6 Navigation error curves

图7 两种算法的误差收敛曲线

Fig. 7 Error convergence curves of the two algorithms

图8 不同估计区域大小下的误差收敛曲线

Fig. 8 Error convergence curves under different sizes of estimation area

图9 不同估计区域大小下导航误差曲线

Fig. 9 Navigation error curves under different sizes of estimation area

参考文献 17

[1]	郭才发, 胡正东, 张士峰, 等地磁导航综述.宇航学报, 2009, 30(4):1314-1319
[2]	Golden J P. Terrain contour matching (TERCOM): a cruise missile guidance aid // SPIE Image Processing for Missile Guidance. San Diego, CA, 1980: 10‒18
[3]	Hollowell J. Heli/SITAN: a terrain reference naviga-tion algorithm for helicopters // IEEE Position, Loca-tion，NAVIGATION Symposium 1990 (PLANS’90). Las Vegas, NV, 1990: 616‒625
[4]	李素敏, 谢万清地磁场资源在匹配制导中的应用研究.制导与引信, 2004, 25(3):19-21
[5]	刘颖, 吴美平, 谢红卫地磁匹配算法研究框架和组合匹配策略.国防科技大学学报, 2010, 32(6):171-176
[6]	徐遵义. 飞行器地磁辅助惯性导航定位方法数学仿真研究[R]. 北京: 北京大学, 2012
[7]	孙渊, 王仕成, 乔玉坤, 等. SITAN算法在地磁辅助惯性导航中的应用研究 // 中国地球物理学会. 2009年国家安全地球物理专题研讨会论文集. 武汉, 2009: 65‒70
[8]	Julier S, Uhlmann J, Durrant-Whyte H F. A new method for the nonlinear transformation of means and covariances in filters and estimators. IEEE Transac-tion on Automatic Control, 2000, 45(3):477-482
[9]	Julier S J, Uhlmann J K. Unscented filtering and nonlinear estimation. Proceedings of the IEEE Aero-space and Electronic Systems, 2004, 92(3):401-422
[10]	蔡洪 Unscented Kalman滤波用于再入飞行器跟踪.飞行器测控学报, 2003, 22(3):12-16
[11]	杨功流, 李士心, 姜朝宇. 地磁辅助惯性导航系统的数据融合算法, 2007, 15(1):47-50
[12]	姚智颖, 刘冬, 刘光斌基于粒子滤波的INS/TAN组合导航.电光与控制, 2006, 13(3):54-55
[13]	颜诗源, 张胜修, 党宏涛基于粒子滤波的巡航导弹中制导地形匹配算法和仿真.战术导弹控制技术, 2006(3):52-55
[14]	赵梅, 张三同, 朱刚改进粒子滤波算法在组合导航中的应用.中国公路学报, 2007, 20(2):108-112
[15]	林沂. 水下地磁辅助导航理论模型与核心算法研究[D]. 北京: 北京大学, 2009
[16]	孙为民正态分布随机数的生成方法.电脑编程技巧与维护, 1996(5):25-26
[17]	梁俊, 王琪, 刘坤良, 等基于随机中点位移法的三维地形模拟.计算机仿真, 2005, 22(1):213-216

一种基于贝叶斯估计的地磁辅助惯性导航算法

A Bayesian Estimation-Based Algorithm for Geomagnetic Aided Inertial Navigation

RichHTML

PDF

PDF (翻译版)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 10

参考文献 17

相关文章 0

编辑推荐

Metrics

留言