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摘要： 對适用于机载武器的组合导航算法展开研究， 给出了SINS/BDS组合导航状态方程， 推导了以伪距、 伪距率作为观测量的观测方程。 针对传统卡尔曼滤波算法在测量噪声不确定的情况下使用存在缺陷的問题， 研究了新的噪声自适应调整滤波与残差故障检测算法。 对新算法进行了软件设计， 并开展了软件仿真与产品车载试验。 试验结果表明， 所设计的算法能有效增强系统鲁棒性、 提高滤波算法精度， 有效隔离故障卫星数据， 能保证被测导航产品的高精度、 稳定、 可靠输出。
关键词： 组合导航； 自适应滤波； 故障检测； 车载试验
中图分类号： TJ765； V249.32+8文献标识码： A文章编号： 1673-5048（2017）01-0028-05[SQ0]
0引言
武器系统对机载武器作战能力的要求越来越高， 如要求具备打击300 km以外目标的能力等， 在这样的射程下， 机载武器已不能单纯依靠惯性导航， 需要引入组合导航系统。 随着国内自主北斗卫星导航
系统（BDS）开始提供区域定位服务， 在武器系统中采用SINS/BDS组合导航系统来提高武器导航精度， 以达到武器系统的要求， 已成为一种必然选择。
1惯导误差方程
3状态方程
选择11维的状态变量， 包括三个速度误差、 三个失准角、 三个位置误差、 接收机钟差、 钟漂。
状态变量：
X（t）=[dVxdVydVzψxψyψzdRxdRydRzdtrdtv]T（6）
状态方程为
X·（t）=F（t）X（t）+G（t）W（t）（7）
4观测方程
观测方程的推导过程在CGCS2000坐标系下进行。
4.1伪距观测方程
航空兵器2017年第1期
程海彬， 等： 机载武器SINS/BDS组合导航自适应滤波算法研究
假定xeIyeIzeI为经过换算的惯导在CGCS2000中的输出； xeByeBzeB为BDS在CGCS2000坐标系下的位置输出； xisy
（1） 滚动角对准残差得到有效估计， 漂移得到有效抑制， 姿态误差保持在0.2°以内；
（2） 由于车辆动态差， 航向误差无法得到有效估计， 组合导航保持了纯惯性输出结果；
（3） 组合导航结果有效地钳制了俯仰角姿态漂移， 偏差维持在0.1°附近。
通过半实物仿真可见组合导航算法工作状态良好， 组合导航结果维持了高精度、 稳定输出。
7结论
对SINS/BDS组合导航算法进行了详细推导。 在滤波算法上， 设计了一套系统噪声与观测噪声在线实时调整的自适应滤波算法， 使得算法精度得到进一步提高。 采用了残差χ2的故障检测技术， 有效提高了组合导航系统可靠性。 对所设计的算法进行了软件仿真与全状态的车载试验验证， 从试验结果可以看出所设计的算法可行， 工作可靠， 已具备工程应用条件。
参考文献：
[1] 秦永元， 张洪钺， 汪叔华. 卡尔曼滤波与组合导航原理[M]. 西安： 西北工业大学出版社， 2012.
Qin Yongyuan， Zhang Hongyue， Wang Shuhua. Theory of Kalman Filter and Integrated Navigation[M]. Xi’an： Northwestern Polytechnical University Press， 2012.（in Chinese）
[2]
解春明， 赵剡. 高精度传递对准仿真用飞行轨迹设计[J]. 火力与指挥控制， 2010， 35（9）： 88-92.
Xie Chunming， Zhao Yan. HighPrecision Flight Track Design for Transfer Alignment Simulation[J]. Fire Control & Command Control， 2010， 35（9）：88-92.（in Chinese）
[3] 周卫东， 蔡佳楠， 孙龙. GPS/SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波算法[J]. 哈尔滨工业大学学报， 2014， 46（7）： 47-52.
Zhou Weidong， Cai Jianan， Sun Long. An Adaptive Revising Filtering Method for GPS/SINS UltraTightly Coupled System[J]. Journal of Harbin Institute of Technology， 2014， 46（7）： 47-52. （in Chinese）
[4] 张利民， 张兴会， 陈增强， 等. 自适应Kalman滤波的改进及其在SINS/GPS组合导航中的应用[J]. 东南大学学报：自然科学版， 2013， 43（S1）： 89-92.
Zhang Limin， Zhang Xinghui， Chen Zengqiang， et al. Improvement of Adaptive Kalman Filtering Algorithm and Its Application in SINS/GPS Integrated Navigation[J]. Journal of Southeast University： Natural Science Edition， 2013， 43（S1）： 89-92. （in Chinese） [5] 张科， 刘海鹏， 李恒年， 等. SINS/GPS/CNS组合导航联邦滤波算法[J]. 中国惯性技术学报， 2013， 21（2）： 226-230.
Zhang Ke， Liu Haipeng， Li Hengnian，et al. SINS/GPS/CNS Integrated Navigation Federal Filtering Algorithm[J]. Journal of Chinese Inertial Technology， 2013， 21（2）： 226-230. （in Chinese）
[6] 孙兆妍， 王新龙， 车欢. GPS/SINS深组合导航技术综述[J]. 航空兵器， 2014（6）： 14-19.
Sun Zhaoyan， Wang Xinlong， Che Huan. Review on Navigation Techniques of Deep GPS/SINS Integration[J]. Aero Weaponry， 2014（6）： 14-19. （in Chinese）
[7] 王新龙， 谢佳， 王君帅. SINS/GPS不同组合模式适应性分析与验证[J]. 航空兵器， 2013（3）： 3-8.
Wang Xinlong， Xie Jia， Wang Junshuai. Adaptability Analysis and Validation of Different SINS/GPS Coupled Modes[J]. Aero Weaponry， 2013（3）： 3-8. （in Chinese）
[8] 罗萍， 袁莉杰， 黄良学， 等. 基于北斗卫星组合导航精度优化设计研究[J]. 計算机仿真， 2015， 32（11）： 75-78.
Luo Ping， Yuan Lijie， Huang Liangxue， et al. Design of Accuracy Optimization Based on COMPASS Integrated Navigation System[J]. Computer Simulation， 2015， 32（11）： 75-78. （in Chinese）
[9] 袁美桂， 严玉国， 庞春雷， 等. 改进的自适应Kalman滤波在GPS/SINS中的应用[J]. 空军工程大学学报： 自然科学版， 2015， 16（5）： 65-69.
Yuan Meigui， Yan Yuguo， Pang Chunlei， et al. The Application of Improved Adaptive Kalman Filter to GPS/SINS[J]. Journal of Air Force Engineering University： Natural Science Edition， 2015， 16（5）： 65-69. （in Chinese）
[10] 張秋昭， 张书毕， 刘志平， 等. 基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合导航[J]. 武汉大学学报（信息科学版）， 2015， 40（12）： 1690-1694 .
Zhang Qiuzhao， Zhang Shubi， Liu Zhiping， et al. TightlyCoupled GPS/SINS Integrated System Measurement Model Based on DoubleDifference PseudoRange/PseudoRange Rate[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University， 2015， 40（12）： 1690-1694. （in Chinese）
[11] 李金梁， 车万方， 李明忠. 一种容错组合导航滤波器设计与仿真[J]. 指挥控制与仿真， 2015， 37（5）： 93-98.
Li Jinliang， Che Wanfang， Li Mingzhong. Design and Simulation of Fault Tolerant Integrated Navigation Filter[J]. Command Control & Simulation， 2015， 37（5）： 93-98. （in Chinese）
关键词： 组合导航； 自适应滤波； 故障检测； 车载试验
中图分类号： TJ765； V249.32+8文献标识码： A文章编号： 1673-5048（2017）01-0028-05[SQ0]
0引言
武器系统对机载武器作战能力的要求越来越高， 如要求具备打击300 km以外目标的能力等， 在这样的射程下， 机载武器已不能单纯依靠惯性导航， 需要引入组合导航系统。 随着国内自主北斗卫星导航
系统（BDS）开始提供区域定位服务， 在武器系统中采用SINS/BDS组合导航系统来提高武器导航精度， 以达到武器系统的要求， 已成为一种必然选择。
1惯导误差方程
3状态方程
选择11维的状态变量， 包括三个速度误差、 三个失准角、 三个位置误差、 接收机钟差、 钟漂。
状态变量：
X（t）=[dVxdVydVzψxψyψzdRxdRydRzdtrdtv]T（6）
状态方程为
X·（t）=F（t）X（t）+G（t）W（t）（7）
4观测方程
观测方程的推导过程在CGCS2000坐标系下进行。
4.1伪距观测方程
航空兵器2017年第1期
程海彬， 等： 机载武器SINS/BDS组合导航自适应滤波算法研究
假定xeIyeIzeI为经过换算的惯导在CGCS2000中的输出； xeByeBzeB为BDS在CGCS2000坐标系下的位置输出； xisy
（1） 滚动角对准残差得到有效估计， 漂移得到有效抑制， 姿态误差保持在0.2°以内；
（2） 由于车辆动态差， 航向误差无法得到有效估计， 组合导航保持了纯惯性输出结果；
（3） 组合导航结果有效地钳制了俯仰角姿态漂移， 偏差维持在0.1°附近。
通过半实物仿真可见组合导航算法工作状态良好， 组合导航结果维持了高精度、 稳定输出。
7结论
对SINS/BDS组合导航算法进行了详细推导。 在滤波算法上， 设计了一套系统噪声与观测噪声在线实时调整的自适应滤波算法， 使得算法精度得到进一步提高。 采用了残差χ2的故障检测技术， 有效提高了组合导航系统可靠性。 对所设计的算法进行了软件仿真与全状态的车载试验验证， 从试验结果可以看出所设计的算法可行， 工作可靠， 已具备工程应用条件。
参考文献：
[1] 秦永元， 张洪钺， 汪叔华. 卡尔曼滤波与组合导航原理[M]. 西安： 西北工业大学出版社， 2012.
Qin Yongyuan， Zhang Hongyue， Wang Shuhua. Theory of Kalman Filter and Integrated Navigation[M]. Xi’an： Northwestern Polytechnical University Press， 2012.（in Chinese）
[2]
解春明， 赵剡. 高精度传递对准仿真用飞行轨迹设计[J]. 火力与指挥控制， 2010， 35（9）： 88-92.
Xie Chunming， Zhao Yan. HighPrecision Flight Track Design for Transfer Alignment Simulation[J]. Fire Control & Command Control， 2010， 35（9）：88-92.（in Chinese）
[3] 周卫东， 蔡佳楠， 孙龙. GPS/SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波算法[J]. 哈尔滨工业大学学报， 2014， 46（7）： 47-52.
Zhou Weidong， Cai Jianan， Sun Long. An Adaptive Revising Filtering Method for GPS/SINS UltraTightly Coupled System[J]. Journal of Harbin Institute of Technology， 2014， 46（7）： 47-52. （in Chinese）
[4] 张利民， 张兴会， 陈增强， 等. 自适应Kalman滤波的改进及其在SINS/GPS组合导航中的应用[J]. 东南大学学报：自然科学版， 2013， 43（S1）： 89-92.
Zhang Limin， Zhang Xinghui， Chen Zengqiang， et al. Improvement of Adaptive Kalman Filtering Algorithm and Its Application in SINS/GPS Integrated Navigation[J]. Journal of Southeast University： Natural Science Edition， 2013， 43（S1）： 89-92. （in Chinese） [5] 张科， 刘海鹏， 李恒年， 等. SINS/GPS/CNS组合导航联邦滤波算法[J]. 中国惯性技术学报， 2013， 21（2）： 226-230.
Zhang Ke， Liu Haipeng， Li Hengnian，et al. SINS/GPS/CNS Integrated Navigation Federal Filtering Algorithm[J]. Journal of Chinese Inertial Technology， 2013， 21（2）： 226-230. （in Chinese）
[6] 孙兆妍， 王新龙， 车欢. GPS/SINS深组合导航技术综述[J]. 航空兵器， 2014（6）： 14-19.
Sun Zhaoyan， Wang Xinlong， Che Huan. Review on Navigation Techniques of Deep GPS/SINS Integration[J]. Aero Weaponry， 2014（6）： 14-19. （in Chinese）
[7] 王新龙， 谢佳， 王君帅. SINS/GPS不同组合模式适应性分析与验证[J]. 航空兵器， 2013（3）： 3-8.
Wang Xinlong， Xie Jia， Wang Junshuai. Adaptability Analysis and Validation of Different SINS/GPS Coupled Modes[J]. Aero Weaponry， 2013（3）： 3-8. （in Chinese）
[8] 罗萍， 袁莉杰， 黄良学， 等. 基于北斗卫星组合导航精度优化设计研究[J]. 計算机仿真， 2015， 32（11）： 75-78.
Luo Ping， Yuan Lijie， Huang Liangxue， et al. Design of Accuracy Optimization Based on COMPASS Integrated Navigation System[J]. Computer Simulation， 2015， 32（11）： 75-78. （in Chinese）
[9] 袁美桂， 严玉国， 庞春雷， 等. 改进的自适应Kalman滤波在GPS/SINS中的应用[J]. 空军工程大学学报： 自然科学版， 2015， 16（5）： 65-69.
Yuan Meigui， Yan Yuguo， Pang Chunlei， et al. The Application of Improved Adaptive Kalman Filter to GPS/SINS[J]. Journal of Air Force Engineering University： Natural Science Edition， 2015， 16（5）： 65-69. （in Chinese）
[10] 張秋昭， 张书毕， 刘志平， 等. 基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合导航[J]. 武汉大学学报（信息科学版）， 2015， 40（12）： 1690-1694 .
Zhang Qiuzhao， Zhang Shubi， Liu Zhiping， et al. TightlyCoupled GPS/SINS Integrated System Measurement Model Based on DoubleDifference PseudoRange/PseudoRange Rate[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University， 2015， 40（12）： 1690-1694. （in Chinese）
[11] 李金梁， 车万方， 李明忠. 一种容错组合导航滤波器设计与仿真[J]. 指挥控制与仿真， 2015， 37（5）： 93-98.
Li Jinliang， Che Wanfang， Li Mingzhong. Design and Simulation of Fault Tolerant Integrated Navigation Filter[J]. Command Control & Simulation， 2015， 37（5）： 93-98. （in Chinese）