自主导航定位精度进一步提高的技术

现代战争对武器装备的各项性能有严格的要求，其中装备在使用过程中的隐蔽性和自主性尤为重要，这就要求导航系统在不接收和发射信息的情况下实现自主导航。而惯性导航完美地契合了以上需求。在里程计和零速修正技术的辅助下，以惯导系统为核心的自主导航的定位精度得到了进一步提高。另外，如果加速度计发生故障，里程计和陀螺可构成一套具有自主导航能力的航位推算系统，大大增加了整个系统的可靠性。

1.里程计辅助导航

里程计和惯性导航系统一样具有完全的自主量测能力，而且里程计信息经过处理后可以很好地补偿惯性导航系统误差，所以里程计经常被作为惯性导航系统的辅助导航手段用于车辆自主导航过程中。里程计辅助导航采用的匹配方式通常有两种，分别是速度匹配和位置匹配。速度匹配，即将惯性导航系统和里程计的速度差作为观测量进行滤波估计，其计算量小、实时性高，但是由于里程计的速度信息是将里程信息进行微分运算得到的，而微分运算会放大系统噪声，从而影响定位精度，所以速度匹配的精度不是很高。位置匹配，即将惯性导航系统和航位推算位置误差作为观测量，位置匹配不会放大系统噪声，但是由于增加了状态变量的维数，增大了计算量，影响实时性。

2.零速修正(www.zuozong.com)

零速修正方法是车辆进行自主导航过程中的重要误差抑制手段。在无法获取其他观测量时，车辆可以利用停车时速度为零的特点来建立速度观测量，此时惯性导航系统输出的速度即为速度误差。但是在使用零速修正进行辅助导航时，通常需要每5～10min停车一次，一定程度上降低了载体的机动性。

零速修正有两种实现方法，曲线拟合和Kalman滤波。曲线拟合是以停车时的速度为观测量，将三个方向上的速度误差分别拟合成二次曲线并一一进行补偿，该方法没有考虑各个方向上信息之间的耦合状况，故精度偏低。Kalman滤波估计的方法是根据系统误差模型给出最优估计，所以估计结果优于曲线拟合方法。目前，零速修正方法大多通过Kalman滤波来实现，如英国的FILS惯性导航系统采用的是10维实时Kalman滤波器，美国的LASS惯性导航系统采用的是18维实时Kalman滤波器，美国的GEO－SPIN惯性导航系统采用的是27维实时Kalman滤波器。

谢波等利用停车时载体的速度信息消除系统周期性震荡误差，从而提高了系统定位精度；方靖等利用车辆行驶过程中的动力学约束，将天向和东向速度误差作为观测量，提出了动态零速修正方法；付强文等在传统零速修正技术基础上，联合运用动态零速修正方法，并将惯性器件安装误差作为状态变量与器件误差一并估计，但是该方法的观测量只有两个方向的速度，观测量少会导致参数的可观测度和收敛速度都相对组合匹配模式低，导致零速修正的精度和实时性不高。