技术领域
[0001] 本
发明属于测试测量技术领域，具体涉及一种基于多速率融合技术的宽带微小角速度测量方法。
背景技术
[0002] 以高
分辨率遥感卫星为代表的高
精度航天器，在对地观测、深空探测以及激光通讯等领域发挥着重要作用。但由于动量轮高速转动部件、太阳
电池阵驱动步进部件、太空碎片碰撞冲击等各种微振动扰动源的存在，航天器及其有效
载荷在轨运行期间会受到幅度较小的往复运动或振荡的微振动干扰。这种
频谱包含数千赫兹的高频角微振动，严重影响航天器高分辨率对地观测的成像
质量，因此必须为高分辨
力相机等载荷设计减振系统，提高载荷平台对微角振动的主动抑制能力。
[0003] 为检测载荷平台的微角振动
信号并实时反馈至主动减振系统，微角振动
传感器需要同时具备宽频带、高精度、小体积、抗冲击、长寿命等特点。基于磁
流体动力学(magnetohydrodynamics，MHD)原理的微角振动传感器能够满足上述要求，特别适用于高频微角振动测量，是目前比较成熟的卫星平台微角振动传感器。
[0004] 然而，由于原理限制，MHD微角振动传感器对低于1Hz的低频角振动信号响应不佳，具体表现为低频幅值衰减与
相位误差增大，且不能响应直流信号，从而无法有效测量航天器有效载荷的低频运动信息，因此必须对MHD微角振动传感器的低频误差进行有效补偿。
[0005] 中国
专利CN106840155A提出了一种MHD微角振动传感器与MEMS
陀螺仪融合测量的方案，但是该方案仅适用于速率相同的传感器融合，并且没有将传感器噪声特性作为融合的依据和融合效果的评价指标，存在很大局限性。
发明内容
[0006] 本发明的目的是为了克服
现有技术中的不足，提供一种基于多速率融合技术的宽带微小角速度测量方法。旨在利用高精度陀螺仪在低频(<10Hz)振动条件下表现良好这一特点对MHD微角振动传感器在低频情况下的幅值衰减和相位误差进行有效补偿，同时保证了MHD微角振动传感器原有理想高频特性，输出幅值随
频率的
波动被控制在一个较小的范围，实现全频带测量。
[0007] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
[0008] 一种基于多速率融合技术的宽带微小角速度测量方法，包括以下步骤：
[0009] (1)将两个传感器固定在旋转台的，使两个传感器敏感轴与旋转台的旋
转轴共线，然后将信号线连接到采集卡，接通电源后开始采集；
[0010] (2)对两传感器
输出信号进行
采样速率的同步；
[0011] (3)构建
状态方程与观测方程，对同步后的信号进行卡尔曼滤波融合。
[0012] 进一步的，两个传感器分别为MHD微角振动传感器和高精度陀螺仪，步骤(2)中对高精度陀螺仪进行升采样或对MHD微角振动传感器降采样，使二者采样速率统一；
[0013] 其中，使用CIC
滤波器，即级联积分
梳状滤波器，消除升采样引入的镜像频率成分或降采样引起的
混叠成分；然后应用Noble等价变换，等价交换滤波器与
抽取器或插值器的
位置。
[0014] 进一步的，步骤(3)包括以下步骤：
[0015] (301)对待观测物体的运动进行建模，确定状态转移矩阵与过程噪声，列出该物体的状态转移差分方程；
[0016] (302)对两个传感器进行建模，确定
观测矩阵及观测噪声，列出传感器组的观测方程；
[0017] (303)进行卡尔曼递归估计，分为两部分：预测和更新；其中预测包括进行状态值的先验估计、噪声协方差的先验估计；更新包括计算卡尔曼增益、状态值的后验估计、噪声协方差的后验估计；
[0018] (304)通过两个传感器的观测值得到一个状态值，完成两个传感器的融合。
[0019] 与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：
[0020] 1、本发明创造性地使用同步卡尔曼融合的方案，突破了参考专利方案中两个传感器的
信号传输速率必须相同的限制，可以进行模拟-
数字传感器多速率融合、双模拟传感器多速率融合、双数字传感器多速率融合，扩大了此融合方案的适用范围，提高了MHD微角振动传感器组合测量方案的灵活性。
[0021] 2、步骤二中选取了CIC滤波器作为抽取前的
抗混叠滤波器或插值后的平滑滤波器，该滤波器结构简单，只有积分器、加法器，没有乘法器，计算效率高，非常适合角振动测量这种对实时性要求较高的系统。在此
基础上，又对CIC滤波器和抽取器组成的抽取结构应用了Noble等价变换，减少了一部分不必要的滤波运算，最大程度上减小了系统的时延。
[0022] 3、不同于参考专利，本发明选取卡尔曼滤波融合，仅通过前一时刻的状态对当前时刻的状态进行估计，为多传感器在线融合提供了可能。
附图说明
[0023] 图1为本发明的步骤流程示意图。
[0024] 图2为应用了Noble等价的抽取滤波结构图。
[0025] 图3为应用了Noble等价的CIC滤波器抽取结构图。
具体实施方式
[0026] 以下结合附图和具体
实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0027] 本发明提出一种基于多速率融合技术的宽带微小角速度测量方法，通过对MHD微角振动传感器与高精度陀螺仪进行多速率融合，得到优化后的角速度值得输出，实现了全频带测量。为了更好地说明，本实施例中高精度陀螺仪选用MEMS陀螺仪。
[0028] 如图1所示，主要包括以下步骤：
[0029] 步骤一：采集
[0030] 将两个传感器固定在旋转台的，使两个传感器敏感轴与旋转台的
旋转轴共线，然后将信号线连接到采集卡，接通电源后运行采集程序开始采集。
[0031] 步骤二：融合
[0032] 1.采样速率同步。
[0033] 对MHD微角振动传感器进行降采样或者对MEMS陀螺仪进行升采样，在此以对MHD降采样为例进行说明。
[0034] MEMS陀螺仪的
采样频率为2KHz，MHD微角振动传感器的采样频率为10KHz，将MHD采样速率降低到与MEMS一致需要5倍降采样。
[0035] 其中，应用Noble恒等式交换滤波器与抽取器的位置，提高系统响应速度，如图2所示。
[0036] 其中，选用CIC滤波器作为抽取结构的
低通滤波器，系统函数如下：
[0037]
[0038] 其中，M为CIC滤波器的阶数, 为积分器，H2(z)＝1-Z-M为梳状滤波器。
[0039] 对CIC滤波器与抽取器应用Noble等价就是交换
下采样器与梳状滤波器的位置，结构如图3所示。
[0040] 2.卡尔曼滤波融合
[0041] 建立状态方程与量测方程，进行卡尔曼的递归估计。
[0042] 其中，建立状态方程：
[0043] xk＝xk-1+wk
[0044] xk＝xk-1+0.01
[0045] 此处，xk为物体的角速度，单位为deg/s，wk是过程噪声，由于无法提前获知目标物体的运动情况，故将其视为随机过程，wk按经验值取0.01。
[0046] 建立观测方程：
[0047] zk＝HkXk+Vk
[0048]
[0049]
[0050] 其中，H1为传感器观测矩阵，维度大小是2x1，两个分量s1、s2分别是两传感器的标度因数。H1为传感器量测噪声矩阵，是2x1维矩阵，两个分量r1、r2分别是两个传感器的噪声方差,z1、z2为采集到的两传感器在第k时刻的
电压输出值，单位为V。
[0051] 状态方程和观测方程建立完毕，至此，进行卡尔曼
迭代融合所需的四个参数都已确定，分别是状态转移矩阵F：1，观测矩阵H： 过程噪声Q：wk，量测噪声R：
[0052] 下面是卡尔曼迭代融合过程：
[0053] 预测部分：
[0054] 1)使用k-1时刻的估计 计算当前k时刻的先验估计
[0055]
[0056] 2)使用k-1时刻的估计Pk-1|k-1计算当前k时刻的先验估计协方差矩阵Pk|k-1：
[0057] Pk|k-1＝Pk-1|k-1+wk
[0058] 其中，Pk是1x1矩阵，因为本例中状态值只有一个，就是角速度，初值为1。
[0059] 更新部分：
[0060] 3)计算卡尔曼增益，用来衡量测量的准确程度：
[0061]
[0062] 4)利用卡尔曼增益Kk，基于测量值对先验估计进行修正：
[0063]
[0064] 其中，卡尔曼增益Kk是1x2向量，因为一个状态值对应两个传感器测量值。
[0065] 5)更新后验估计协方差矩阵：
[0066]
[0067] 其中，I是单位矩阵。
[0068] 最后，将采集到的传感器电压输出序列传入到融合程序中，对序列进行迭代更新，可以得到融合后的角速度估计序列。
[0069] 至此，通过两个传感器进行多速率融合得到了角速度更为精确的估计值，完成宽频带的角速度测量。
[0070] 本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和
权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。
