基于LabVIEW的某導航設備卡爾曼濾波方位解算修正技術

杜毅鵬，孫偉瑋，徐 飛

基于LabVIEW的某導航設備卡爾曼濾波方位解算修正技術

杜毅鵬1,2，孫偉瑋3，徐 飛1,2

（1 中國電子科技集團公司第二十研究所，西安 710068；2 陜西省組合與智能導航重點實驗室，西安 710068；3 海軍裝備部）

某導航設備信號常使用卡爾曼濾波算法進行方位解算。為改良卡爾曼濾波噪聲系數，確保算法在較短的時間內準確解算設備信號方位值，提出一種基于LabVIEW的卡爾曼濾波方位解算修正技術，通過LabVIEW快速構建信號模型和卡爾曼濾波方位解算模型，完成對卡爾曼濾波初始參數的修正。經測試，該技術有效縮短卡爾曼濾波噪聲系數修正時間，可應用于實裝工程。

卡爾曼濾波；LabVIEW；方位解算

0 引言

某導航設備為一航空進程導航設備，主要為空中飛行目標提供方位和距離信息，實現飛機極坐標定位。機載設備常使用卡爾曼濾波算法進行方位解算，為有效縮短方位解算時間，且保證方位的解算精度，需要構建卡爾曼濾波方位解算模型，對卡爾曼濾波算法噪聲系數進行不斷改良[1-4]。

隨著計算機仿真技術的不斷提高，給卡爾曼濾波方位解算模型的設計提供了必要條件。LabVIEW作為人機交互和可視化功能較強的圖形化開發工具，具備與其他仿真軟件進行聯合開發的能力，能夠讓用戶快速搭建圖形化界面和卡爾曼濾波方位解算模型，便捷、高效地完成對設備卡爾曼濾波方位解算噪聲系數的改良[5-6]。

1 卡爾曼濾波簡介

卡爾曼濾波由卡爾曼于1960年提出，是一種通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法。卡爾曼濾波狀態方程和觀測方程如式（1）和式（2）所示

2 功能設計

基于LabVIEW的某導航設備卡爾曼濾波方位解算仿真顯控界面如圖1所示，其中可設置的系統參數有：模擬角度、工作模式、仿真數據時間、過程噪聲和測量噪聲。在設置完系統參數后，點擊“角度模擬”按鈕，即可顯示設備模擬信號和方位解算過程信息。

圖1 卡爾曼濾波方位解算仿真顯控界面

本文通過LabVIEW調用仿真軟件快速搭建卡爾曼濾波仿真程序，其中包括信號模型仿真、卡爾曼濾波方位解算模型仿真兩部分。

2.1 信號模型

模擬信號采用振幅調制（Amplitude Modulation，AM）、相位調制（Phase Modulation，PM）兩種調制方式，其中AM調制包絡函數表達式如式（8）所示

式中：為直流分量；為15 Hz調制度；為135 Hz調制度；、為15 Hz、135 Hz角頻率；為模擬角度（弧度）。某導航設備AM調制包絡仿真如圖2所示。

設備信號PM調制即脈沖序列設計，包括主基準脈沖群、輔基準脈沖群、隨機填充脈沖和應答脈沖（非識別狀態）。脈沖設計最小單元為高斯單脈沖，其數學表達式如式（9）所示

式中：為脈沖幅度；、為常數。

根據式（9）和某導航設備國軍標要求，獲得主基準群、輔基準群、隨機填充脈沖等脈沖序列。將符合國軍標要求的有序設備脈沖序列與式（8）相乘，即為設備模擬信號，如圖3所示。

圖3 設備模擬信號仿真

2.2 方位解算模型

信號精確方位解算的關鍵在于主、輔基準定時點以及15 Hz和135 Hz包絡過零點的準確定位，如何建立合理的設備信號狀態方程和觀測方程是卡爾曼濾波提取信號包絡求解方位的關鍵。

結合卡爾曼濾波觀測方程，得到觀測矩陣如式（15）所示

設置噪聲協方差矩陣Q、R初值，結合式（3）～式（7），建立卡爾曼濾波方位解算模型，模型工作流程如圖4所示。

3 仿真結果

啟動卡爾曼濾波方位解算仿真顯控界面，設置模擬角度為53.4°，工作模式為0（模式），仿真數據時間為100 s。配置過程噪聲和測量噪聲，運行卡爾曼濾波方位解算仿真程序，觀察輸出的15 Hz精測結果，如圖5所示。

圖5 參數未優化15 Hz精測結果

多次優化過程噪聲和測量噪聲后，運行卡爾曼濾波方位解算仿真程序，觀察輸出15 Hz精測結果，如圖6所示。

圖6 參數優化后15 Hz精測結果

可以看出，在優化過程噪聲和測量噪聲后，卡爾曼濾波方位解算算法由迭代32個點變為2個點，解算速度大幅增加，同時方位解算精度基本保持不變。

4 結語

本文設計了一種基于LabVIEW的某導航設備卡爾曼濾波方位解算修正技術，通過模型仿真和實際工程設計驗證了該技術的正確性和可行性。該技術通過不斷改良卡爾曼濾波噪聲系數，在保證方位解算精度的同時，有效縮短算法解算迭代時間，滿足項目實際使用需求。

[1] 劉齊. 塔康信標模擬器軟硬件系統設計與實現[D]. 成都：電子科技大學，2018.

[2] 姚文臣. 某型塔康地面臺模擬技術研究[D]. 鄭州：鄭州大學，2011.

[3] 龐育才. TACAN信號處理仿真分析及硬件系統方案設計[D]. 哈爾濱：哈爾濱工程大學，2013.

[4] 周振國. 塔康系統關鍵技術的研究與塔康測位的實現[D]. 西安：西安電子科技大學，2013.

[5] 王微. 基于LabVIEW和MATLAB聯合編程的天線仿真實驗程序設計[D]. 昆明：云南大學，2019.

[6] 王水魚，王小娟. 在虛擬儀器中實現LabVIEW與MATLAB的無縫鏈接[J]. 計算機系統應用，2012（11）.

[7] 張凱，姜靜，劉迪. 一種基于Matlab與VisualC++混合編程實現Kalman濾波方法[J]. 儀表技術，2015（1）.

[8] 郭曉晨. 基于Starview ICS系統的自適應卡爾曼濾波在管道泄漏檢測中的設計與實現[D]. 長春：吉林大學，2017.

[9] 張國祥，郭英，霍文俊，等. 基于Kalman濾波的塔康方位精確解算方法[J]. 空軍工程大學學報（自然科學版），2013（2）.

[10] 王焱濱，袁仁清，楊云志. 一種基于擴展卡爾曼濾波的方位跟蹤算法[J]. 電訊技術，2006（2）.

Navigation Equipment Kalman Filter Azimuth Solution Correction Technique Based on LabVIEW

DU Yipeng, SUN Weiwei, XU Fei

The navigation equipment signal is usually solved by Kalman filtering software. In order to improve the Kalman filter noise coefficient and ensure that the algorithm can accurately calculate the navigation equipment signal azimuth value in a short time, a navigation equipment Kalman fiter azimuth solving correction technology based on LabVIEW is proposed, and the navigation equipment signal model and Kalman filter azimuth solving model are rapidly constructed by LabVIEW. The initial parameters of Kalman filter are modified. The test shows that the technology can shorten the correction time of Kalman filter noise coefficient effectively, and can be applied to the actual installation project.

Kalman Filter; LabVIEW; Azimuth Solution

TN95

A

1674-7976-(2023)-05-349-04

2023-05-16。

杜毅鵬（1993.12—），陜西西安人，碩士，工程師，主要研究方向為陸基無線電導航。