彈射座椅的傳感器高度信息融合

曹瑞雪　史洪亮

摘要：針對航空救生實際工程應用，本文擬將慣性導航系統與GPS導航系統高度信息進行信息融合，實現較長時間內高度信息誤差的修正，并進行仿真分析。

[關鍵詞]信息融合Kalman濾波

彈射座椅是飛行員遇難時彈射出艙、張開救生傘挽救生命的重要裝備，目前彈射座椅多采用電傳操縱技術，即將駕駛員的彈射指令以電信號的方式進行傳輸、控制座椅各機構的工作。彈射座椅實現安全救生的關鍵是飛行員所處的高度，高度信息通常通過傳感器獲得。因此，傳感器高度信息的可靠性對于實現安全救生顯得尤為重要。為了提高高度信息的可靠性，彈射座椅上引入了多種傳感器，通常采用表決監測技術對這些高度信息進行處理。表決監測技術雖然保證了高度信息的正確選用，但是對于高度信息精度的提高沒有什么幫助，因此考慮將信息融合技術引入彈射救生系統，采用Kalman濾波方法對彈射座椅上的傳感器信息進行融合，提高高度信息的精度。

1傳感器觀測模型

1.1慣性導航系統

對于慣性導航系統，可以利用陀螺和加速度計兩個慣性敏感器件測量運動載體的角速度信息和加速度信息，然后通過積分計算得到載體的位置、速度和姿態角等導航參數。

根據慣性導航系統原理，我們可以求得運載體在地理坐標系的速度：

其中，高度的解算值為：

考慮誤差來源因素及測量干擾，可以建立慣性導航系統的觀測模型為：

式中，hnNs為慣性導航系統測量值;h為真實高度;b，為測高誤差;V1為慣性導航系統量測噪聲。

1.2GPS導航系統

GPS導航系統的原理是偽距差分定位法，即已知基準站的坐標，根據廣播星歷計算出衛星位置，從而計算出每顆衛星到基準站的真實距離，偽距減去這個真實距離，可以得到偽距改正數，將偽距改正數發送給移動站，移動站在測量的每顆偽距基礎上減去改正數，可以得到移動站到每顆衛星的距離。GPS導航系統測量的高度值更接近真實值，但是在高空時容易受氣候、電離層、對流層、空氣、電磁波等因素的影響。

建立GPS導航系統的觀測方程：

式中，hops為GPS導航系統的測量值，V3為GPS導航系統的量測噪聲。

2飛行器運動學方程式

但彈射座椅與飛行員彈射出艙前，高度狀態方程符合飛行器運動學方程式，方程式如下所示：

式中，Xg、Yg和h分別為飛行器在地軸坐標系下的三維坐標;u、v和σ分別為飛機速度沿x軸，y軸和z軸的分量，φ為滾轉角，θ為俯仰角，ψ為偏航角。

由以上運動學關系式可以看出，高度狀態方程可以是線性的，因此可以運用Kalman濾波法對傳感器高度信息進行融合。

3KaIman濾波

由以上分析可以看出，對于各類傳感器對于高度的測量值往往存在噪聲誤差，為了去除這種誤差，可以利用Kalman濾波方式對高度信息進行估計并校正誤差。

狀態空間模型如下所示：

①狀態一步預測

②狀態一步預測均方誤差

③濾波增益

④狀態估計

⑤狀態估計均方誤差

4融合實現與仿真

4.1高度信息融合總體方案

慣性導航系統具有導航參數誤差隨著工作時間的增長逐漸增大的特點，導航精度無法得到保障，而GPS導航系統精度高，這樣將兩者傳感器系統高度信息進行融合，可以得到比較精確的高度值。

根據系統高度狀態方程和傳感器觀測方程，已假設GPS導航系統的高度值是消除了常值偏差的測量結果，使用Kalman濾波器，進行高度測量值的誤差估計并修正。

4.2仿真結果及數據分析

假設慣性導航系統、GPS導航系統的噪聲水平均符合概率密度分布。

如圖1所示為慣性導航系統與GPS導航系統高度信息融合對比曲線，由曲線圖可以看出，慣性導航系統測量高度與真實值之間存在誤差，利用GPS導航系統可以對誤差進行估計修正，估計結果與真實值之間擬合程度較好。

5結論

通過卡爾曼濾波對慣性導航系統的高度測量值進行了估計修正，得到了一個較好的結果，對提高彈射座椅的救生性能具有重要意義。

參考文獻

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