一种基于盲分离算法的捷联惯导信号提取方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109443393A(43)申请公布日2019.03.08(21)申请号201811507879.3(22)申请日2018.12.11(71)申请人中国人民解放军火箭军工程大学地址710000陕西省西安市灞桥区同心路2号(72)发明人单斌王潇屹杨波张复建郭志斌熊陶胡延安任飞龙(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569代理人程华(51)Int.Cl.G01C25/00(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种基于盲分离算法的捷联惯导信号提取方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于盲分离算法的捷联惯导信号提取方法及系统，该方法包括对输出的混合信号进行EEMD分解得到不同的模态函数分量；采用相关系数法计算每个模态函数分量与混合信号的相关系数；根据EEMD自适应分解层数计算相关系数阈值；将相关系数低于相关系数阈值的模态函数分量剔除，并对剩余的模态函数分量进行重构得到提取后的捷联惯导输出信号；采用时间延迟补偿算法对捷联惯导输出信号进行补偿，并将补偿后的失准角作为初始失准角进行导航。本发明引入信号盲分离技术，从输出的混合信号中提取出不受干扰的捷联惯导输出信号，并采用时间延迟补偿算法对捷联惯导输出信号进行补偿，提高失准角精度，从而提高了捷联惯导自对准系统的精度。CN109443393ACN109443393A权利要求书1/2页1.一种基于盲分离算法的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，所述捷联惯导信号提取方法包括：对输出的混合信号进行EEMD分解，得到不同的模态函数分量；采用相关系数法，计算每个所述模态函数分量与所述混合信号的相关系数；根据EEMD自适应分解层数，计算相关系数阈值；根据所述相关系数阈值，将相关系数低于所述相关系数阈值的模态函数分量剔除，并对剩余的模态函数分量进行重构，得到提取后的捷联惯导输出信号；采用时间延迟补偿算法，对所述捷联惯导输出信号进行补偿，得到补偿后的失准角，并将所述补偿后的失准角作为初始失准角进行导航。2.根据权利要求1所述的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，所述根据EEMD自适应分解层数，计算相关系数阈值，具体包括：确定所述EEMD自适应分解层数与所述相关系数阈值的关系式；所述关系式为r为所述相关系数阈值；m为所述EEMD自适应分解层数；根据所述关系式，计算相关系数阈值。3.根据权利要求1所述的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，所述对剩余的模态函数分量进行重构，得到提取后的捷联惯导输出信号，具体包括：将所述剩余的模态函数分量进行相加，得到捷联惯导输出信号；其中，所述剩余的模态函数分量为相关系数高于所述相关系数阈值的模态函数分量。4.根据权利要求1所述的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，在采用时间延迟补偿算法，对所述捷联惯导输出信号进行时间延迟补偿之前，所述捷联惯导信号提取方法还包括：确定EEMD抗模态混叠分解次数和所述混合信号的数据长度。5.根据权利要求4所述的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，所述EEMD抗模态混叠分解次数为10次。6.根据权利要求4所述的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，所述混合信号的数据长度为100S。7.根据权利要求1所述的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，所述采用时间延迟补偿算法，对所述捷联惯导输出信号进行补偿，得到补偿后的失准角，具体包括：获取未采用盲分离算法而得到的第一失准角；获取采用盲分离算法而得到的第二失准角；计算所述第一失准角与所述第二失准角的偏差值；将所述偏差值代入速度与姿态误差方程，得到速度偏差值和姿态偏差值；根据所述速度偏差值和所述姿态偏差值对当前时刻的速度与姿态进行补偿，得到补偿后的失准角。8.根据权利要求7所述的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，所述获取未采用盲分离算法而得到的第一失准角，具体包括：采用有参数辨识法或者卡尔曼滤波法，对所述混合信号进行精对准处理，得到第一失准角。2CN109443393A权利要求书2/2页9.根据权利要求7所述的捷联惯导信号提取方法，其特征在于，所述获取采用盲分离算法而得到的第二失准角，具体包括：根据所述捷联惯导输出信号，提取第二失准角。10.一种基于盲分离算法的捷联惯导信号提取系统，其特征在于，所述捷联惯导信号提取系统包括：混合信号分解模块，用于对输出的混合信号进行EEMD分解，得到不同的模态函数分量；相关系统计算模块，用于采用相关系数法，计算每个所述模态函数分量与所述混合信号的相关系数；相关系统阈值计算模块，用于根据EEMD自适应分解层数，计算相关系数阈值；捷联惯导输出信号得到模块，用于根据所述相关系数阈值，将相关系数低于所述相关系数阈值的模态函数分量剔除，并对剩余的模态函数分量进行重构，得到提取后的捷联惯导输出信号；失