一种导航传感器试飞基准获取方法研究-论文.pdf

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1、第21卷第7期电光与控制Vo1．21No．72014年7月ElectronicsOptics＆ControlJuly2014doi：10．3969／j．issn．1671—637X．2014．07．021一种导航传感器试飞基准获取方法研究侯玉宏，梁葆华(中国飞行试验研究院，西安710089)摘要：在简要分析导航传感器试飞现状的基础上，提出了利用数据融合算法获取导航传感器数据基准的实现方案，在方案中充分考虑了不同导航传感器的性能特性，提出了基于集中Kalman滤波的试飞导航数据初步融合和在Ka1．man滤波基础上利用固定区间平滑滤波实现全局信息优化融合的导航传感器基准获取方法，并利用试飞数

2、据对融合算法进行了验证。结果表明：该方法有效利用了不同传感器的特性和事后数据处理的优势，融合输出精度较融合前有明显提高，为导航传感器的试飞评估提供了新的思路和方法。关键词：飞行试验；导航传感器基准；量测融合；卡尔曼滤波；固定区间最优平滑滤波中图分类号：V217+．39文献标志码：A文章编号：1671—637X(2014)07—0095—03AMethodforObtainingNavigationSensorFlightTestingBenchmarkHOUYu—hong，LIANGBao-hua(ChineseFlightTestEstablishment，Xi’an710089，Ch

3、ina)Abstract：Thecurrentsituationofnavigationsensorflighttestwasbrieflyanalyzed，amethodusingdatafusionalgorithmtoobtainnavigationsensorbenchmarkwasproposed．Inthisscheme，theperformancecharacteristicsofdifferenttypesofnavigationsensorsweretakenintofullconsideration．Apreliminarytestflightnavigationda

4、tafusionbasedoncentralizedKalmanfilterwascariedout．OnthebasisofKalmanfiltering，fixed—internalsmoothfilteringwasusedtoachieveglobalinformationoptimization．Thedatafusionalgorithmswereverifiedbytheflighttestdata．Theresultshowsthat，themethodmakesfulladvantageofdifferenttypesofsensorsontheircharacteri

5、sticsandpostdataprocessingcapability，andtheprecisionoffusionoutputissignificantlyimproved．Themethodsuppliesanewideafornavigationsensorflighttestevaluation．Keywords：flighttest；navigationsensorbenchmark；fusionofmeasure；Kalmanfi]ter；fixed—intervalsmoothfiltering通过性能冗余可以提高目标探测判决置信度，降低模0引言糊性，增加系统的可靠性和

6、容错能力，增强系统的抗干在以往的飞行试验中，一般依靠更高精度的基准扰能力。为解决导航传感器基准难以获取的问题，传感器对导航传感器精度评估，随着被试设备的输出本文通过信息融合和飞行试验，从实际出发研究一种精度越来越高，基准传感器输出精度已经越来越难以导航传感器基准获取方法。满足试飞需求，很多被试设备的试飞因为没有满足要1基准获取系统实现方案设计求的基准设备，无法进行准确的性能考核。数据融合技术可使不同传感器性能互补和冗余，通过性能互补为充分发挥各导航子系统的优势和特点，信息融合可以扩大传感器探测的时间、空间和频率覆盖范围；过程中充分考虑了各导航子系统在飞行试验过程中不同飞行阶段、不同飞行状

7、态下输出信息的精度、连续性收稿日期：2013—06—27修回日期：2013—09—09等特性，在核心信息融合算法前端进行导航试飞信息的基金项目：“十一五”航空支撑项目(619010803)预处理、误差特性分析和量测信息预融合，核心融合算作者简介：侯玉宏(1973一)，男，陕西韩城人，硕士，高工，研究方向为机载数据融合试飞、飞机综合作战效能试飞、体系作战能力试飞。法选用集中卡尔曼滤波算法，卡尔曼滤波是一种线性最电光与控制第21卷小方差