(57)【要約】慣性センサのパラメータ性能が低下したかどうかの判定方法は、慣性センサからの第１のデータ出力を記録することと；次いで慣性センサからの第２のデータ出力を記録することと；第１のデータ出力を第２のデータ出力と比較することと；第１のデータ出力と第２のデータ出力との比較に基づいて慣性センサのパラメータ性能が低下したかどうかを判定することとを含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
慣性センサのパラメータ性能が低下したかどうかの判定方法であって、
慣性センサからの第１のデータ出力を記録することと、
次いで前記慣性センサからの第２のデータ出力を記録することと、
前記第１のデータ出力を前記第２のデータ出力と比較することと、
前記第１のデータ出力と前記第２のデータ出力との前記の比較に基づいて前記慣性センサの前記パラメータ性能が低下したかどうかを判定することと
を含む、前記方法。
【請求項２】
前記慣性センサは、加速度計またはジャイロである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つより多い慣性センサからのデータ出力を比較することを更に含む、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のデータ出力及び第２のデータ出力は、それぞれ第１の周波数プロファイル及び第２の周波数プロファイルの形態をとる、先行請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
同じ慣性センサからの２つより多い周波数プロファイルを比較する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記の比較に使用される前記周波数プロファイルは、時間窓処理フィルタを含む、請求項４または請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記周波数プロファイルは、前記慣性センサからの前記データ出力に対して高周波数サンプリングが実行された後に提供される、請求項４から請求項６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記周波数プロファイルを比較する前に前記周波数プロファイルに対してスペクトル解析を実行することを更に含む、請求項４から請求項７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
スペクトル解析を実行することは、前記周波数プロファイルに対して高速フーリエ変換を実行することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記周波数プロファイルを比較する前に前記周波数プロファイルをビニングすることを更に含む、請求項４から請求項９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記の比較の結果に基づいてパラメータ信頼指標を決定することを更に含む、先行請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記の比較と所定の閾値もしくは閾値の組とに基づいて前記パラメータ信頼指標の値を決定する、または、
変換機能を使用して、前記の比較の結果をパラメータ信頼指標に変換する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
先行請求項のいずれか１項に記載の方法を実行するように配列された少なくとも１つの慣性センサ及び処理手段を含む、慣性測定ユニット。
【請求項１４】
前記慣性測定ユニットは、前記センサデータ出力を比較する前記の工程を実行するように配列されている比較フィルタを含む、請求項１３に記載の慣性測定ユニット。
【請求項１５】
前記慣性測定ユニットは、前記の比較の結果を表す値をホストシステムコンピュータに出力するように配列されている、請求項１３または請求項１４に記載の慣性測定ユニット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、慣性センサの分野に関する。具体的には、本開示は、慣性センサからのデータ出力を使用して、当該センサの性能に影響を及ぼし得る外乱を検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
慣性センサは、ホストデバイスの加速度及び／または角速度を測定するために、例えば、慣性測定ユニット（ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｕｎｉｔ）（ＩＭＵ）において使用される。ホストデバイスは、その内部／表面にＩＭＵが位置するデバイスである。ＩＭＵは、通常、複数の慣性センサ、例えば、３つの直交方向において加速度を測定する３つの加速度計、及び角速度（ロール、ピッチ及びヨーのそれぞれ）を測定する３つのジャイロを含む。加速度計は、例えば、ＭＥＭＳ（微小電気機械（ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ））加速度計とすることが可能であり、ジャイロは、例えば、ＭＥＭＳジャイロ、ファイバ光学ジャイロ（ｆｉｂｒｅ  ｏｐｔｉｃ  ｇｙｒｏ）（ＦＯＧ）またはレーザージャイロとすることが可能である。
【０００３】
ＩＭＵは、誘導及びナビゲーションのためにミサイル上で使用されることが多い。ＩＭＵが使用され得る他の例としては、陸上車両（例えば、軍用陸上車両）及び海上艇または水中艇が挙げられ得る。
【０００４】
ミサイルの場合、通常、ミサイルを航空機から発射する前に、トランスファアラインメントプロセス（「トランスファアライン（ｔｒａｎｓｆｅｒ  ａｌｉｇｎ）」と呼ばれる）を実行することにより、ミサイルＩＭＵの慣性パラメータ誤差を、かかる誤差の影響が発射後の動作中に許容され、それによって最小化され得るように決定する。パラメータ誤差は、例えば、ＩＭＵが位置する過酷な機械的振動環境から生じ得る。トランスファアラインメントは、一般に、ミサイルＩＭＵ（通常、ＭＥＭＳ加速度計及びジャイロを搭載する）からのパラメータ出力を航空機自体に設けられたＩＭＵ（通常、より精密な慣性検知システムを搭載する）と比較することによって実行される。
【０００５】
ミサイルＩＭＵの性能を最適化するこのプロセスは、発射前、すなわち、ミサイルが依然として航空機に取り付けられている間にのみ実行することが可能である。これは「キャプティブキャリー（ｃａｐｔｉｖｅ  ｃａｒｒｙ）」環境と呼ばれる。このキャプティブキャリー環境は、ジャイロスコープ及び加速度計の振動感度のために慣性センサにおいてパラメータの変動を生じさせる関連振動プロファイルを有する。振動整流誤差（ｖｉｂｒａｔｉｏｎ  ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｅｒｒｏｒ）（ＶＲＥ）は、この環境における主たる誤差要因である（ＶＲＥは、加えられた振動の関数としてのジャイロスコープまたは加速度計のバイアス誤差の変化である。ジャイロスコープまたは加速度計のバイアス誤差は、それぞれ、それらが回転を受けないときにはジャイロによって、またはそれらが加速を受けないときには加速度計によって報告される出力信号である）。
【０００６】
しかしながら、発射後、ミサイルには、航空機からの放出と、ミサイル構造及びロケットエンジンの特性によって主に決定される自由飛行中の間の振動プロファイルの変化との両方が起きる。これらの要因の両方共に、ＩＭＵの環境上の振動プロファイルを変える可能性がある。
【０００７】
図６は、ミサイル１０内部の主要構成要素を説明する模式図である。
【０００８】
図６に示すように、ＩＭＵ１１は、通常、（ミサイル１０の前部の）シーカー１４の後、かつロケットエンジン１６の前である、ミサイル１０の中心付近に位置する。ナビゲーションシステムを搭載するホストシステムコンピュータ１５は、一般に、ＩＭＵ１１に近接して位置する。ＩＭＵ１１は、１つ以上の（上述したように、一般に６つの）慣性センサを含む。場合によっては、ミサイル１０は、ＧＰＳ（全地球測位システム（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ））システム１２をも搭載する。弾頭及びヒューズ１３と作動システム１７も設けられる。作動システム１７は、ミサイル１０の所望の飛行経路を達成するためにミサイルの空力を制御するのに使用される。例えば、このことは、フィンまたは先尾翼の角度、ロケットエンジン排気角度などを制御することを伴い得る。
【０００９】
図６に矢印によって示されるように、ホストシステムコンピュータ１５は、シーカー１４、ＩＭＵ１１及びＧＰＳシステム１２から信号／データを受け取る。ホストシステムコンピュータ１５もまた、作動システム１７、弾頭及びヒューズ１３、ロケットエンジン１６及びシーカー１４に信号／データを送る。場合によっては、ホストシステムコンピュータ１５は、ＩＭＵ１１及びＧＰＳシステム１２に信号を送ることもできる。
【００１０】
ホストコンピュータ１５上に設けられたナビゲーションシステムは、一般に、カルマンフィルタ（Ｋａｌｍａｎ  Ｆｉｌｔｅｒ）（ＫＦ）を使用して、慣性パラメータ誤差を観測し、補償する。ＫＦは、ＩＭＵ１１内の慣性センサ及び他の任意の利用可能なセンサからの入力、またはナビゲーション入力（例えば、ＧＰＳシステム１２、光学センサまたは赤外線センサからの特徴追跡、ＬＩＤＡＲセンサまたはＲＡＤＡＲセンサからの地形プロファイルマッチング、気圧センサからの高度推定、または磁気コンパスからの方位測定）を継続的に監視して、姿勢及び照準角度、ならびにＩＭＵ１１内の慣性センサのパラメータ誤差状態などのナビゲーション状態パラメータを推定する。これらの推定は、各入力とシステムのエラー状態との関係の理解と、各入力と関連した誤差に対する信頼度に基づく加重アルゴリズムとを通じて生成される。
【００１１】
通常、ＫＦは、ナビゲーション性能を最適化するために、想定されるエラー状態の適切な推定、及び慣性センサのランダムノイズ特性を用いて初期化される。環境状態が安定している間、これは、一般には成功するアプローチである。しかしながら、衝撃事象の間、または外部振動プロファイルが急速に変化している間、ＫＦには一定期間の発散が生じる。というのも、環境の変化によってパラメータ誤差の急速な変化分を慣性センサが出力するためである。従って、システムのナビゲーション誤差は、こうした環境の変化の間に著しく増大する。このことを生じさせる可能性がある事象としては、ミサイルが乱気流空間に入ること、ロケットの燃料消費または動的方向転換によるミサイル歪みモードの共振の変化、及び衝撃事象を生じさせる先尾翼の展開が挙げられる。
【００１２】
大多数のＩＭＵは組み込み試験（Ｂｕｉｌｔ  Ｉｎ  Ｔｅｓｔ）（ＢＩＴ）を内蔵する。その結果は、特定の慣性データチャネル（すなわち、１つの慣性センサからのデータ出力）の任意の重大な障害に対してフラグを立てるためにホストシステムに渡される。従って、ＢＩＴは、慣性センサにハードフォールトがあるときを示し、次いで、対応する慣性センサを、ＫＦから除外してもよく、ナビゲーション用に使用しなくてもよい。具体的には、動作中、ＩＭＵは、慣性センサ情報（すなわち、ロール、ピッチ及びヨーの各ジャイロからの３つの角速度、及び３つの各加速度計からの３つの直交方向の加速度）を継続的に出力しており、その出力メッセージの一部としてＢＩＴステータスを含む。このメッセージは、２００Ｈｚ（通常）から２０００Ｈｚ（特定のミサイルシステムの要件に応じて）までのレートでホストシステムコンピュータに継続的に出力される。ＢＩＴのステータスは、一般に、ジャイロ１、ジャイロ２などの各主要構成要素に関連した０または１を有する１６進コードである。メッセージは、全ての構成要素が動いている場合は全て１となり、構成要素の障害事象の間は単に０を示す。
【００１３】
このようにＢＩＴを利用して任意の慣性データチャネル（慣性センサ）の重大な障害に対してフラグを立てると、これにより、ホストシステムが、ミッションを終了し、またはその他の補正措置をとることによって適切に応答することが可能となる。これは、業界における標準的技法であり、ＩＭＵからの未処理の信頼性指標である。
【００１４】
しかしながら、上述したように、ＩＭＵの全ての慣性チャネルが依然として正常に機能している（すなわち、ハード障害が発生しておらず、従って慣性センサが壊れていない）が、それらの性能は低下している（すなわち、慣性センサ（複数可）によって出力されるパラメータが不正確である）ときの時間（例えば、衝撃事象の間、または外部振動プロファイルが急速に変化している間）が存在する。例えば、突発的な衝撃事象などの外部事象が生じると、実際にはセンサのハード障害が発生していない場合でも、慣性センサによって出力されるパラメータの精度が低下する場合がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本開示は、１つ以上の慣性センサの性能が低下するこうした状況の指示を与えることを図るものである。次いで、この指示は、慣性センサが位置するミサイルまたは他のデバイスの誘導及びナビゲーション性能を向上させるために、例えば、ＫＦによって使用されてもよい。
【００１６】
本開示の第１の態様によれば、慣性センサのパラメータ性能が低下したかどうかの判定方法が提供される。この方法は、慣性センサからの第１のデータ出力を記録することと；次いで慣性センサからの第２のデータ出力を記録することと；第１のデータ出力を第２のデータ出力と比較することと；第１のデータ出力と第２のデータ出力との比較に基づいて慣性センサのパラメータ性能が低下したかどうかを判定することとを含む。
【００１７】
慣性センサからのデータ出力をより早い時間のデータ出力と比較することにより、衝撃事象などの、慣性センサの性能及び／または同じデバイスに搭載される他の慣性センサの性能を低下させ得る事象を検出することが可能となる。
【００１８】
用語「パラメータ性能」は、慣性センサが、慣性センサが加速度計である場合には加速度、または慣性センサがジャイロである場合には角速度（すなわち、ロール、ピッチまたはヨー）などの、当該慣性センサの測定パラメータ（複数可）を決定することができる精度を指す。
【００１９】
各種のパラメータ誤差の推定は、例えば、ジャイロスコープバイアス誤差、加速度計バイアス誤差、スケールファクタ誤差、スケールファクタ非線形性、スケールファクタ非対称性、位置合わせ不良、角度ランダムウォーク、速度ランダムウォーク、ＶＲＥ、ジャイロスコープＧ感度（ｇ−ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）（定義については以下を参照のこと；ＶＲＥは上記で定義されている）のいずれかまたは全てを含む、慣性センサからの出力であってもよい。これらの誤差推定は、次いで、例えば、ホストコンピュータ内の（例えば、ＫＦ内の）ナビゲーションシステムにより、ミサイルの誘導及びナビゲーションを向上させるために使用されてもよい。これらの誤差のいずれかまたは全ての推定は、衝撃事象などの事象によって影響を受け、または低下する可能性があり、このことは、その後、逐次、ナビゲーションシステムの性能に影響を及ぼすことになる。
【００２０】
ジャイロスコープバイアス誤差は、ジャイロが回転を受けていないときにジャイロによって報告される出力信号である。
【００２１】
加速度計バイアス誤差は、加速度計が加速を受けていないときに加速度計によって報告される出力信号である。
【００２２】
スケールファクタは、真の入力における変化に対する出力の変化の比率である。これは、入力に対してプロットされる出力のグラフに対する最良適合直線の勾配として推定される。スケールファクタ誤差は、理想的なスケールファクタ線（正確に１の勾配を有することになる）からのスケールファクタ線の偏差を指す。スケールファクタ非線形性は、スケールファクタ最良適合直線からの最大偏差を半分の範囲で除したものとして表現され得る。スケールファクタ非対称性は、正負の入力範囲にわたってスケールファクタの差を測定したものである。
【００２３】
位置合わせ不良は、ＩＭＵ軸とその関連する基準軸との間の角度である。
【００２４】
角度ランダムウォークは、測定された角速度のホワイトノイズに起因する経時的な角度誤差の蓄積である。
【００２５】
速度ランダムウォークは、測定された加速度計信号中のホワイトノイズに起因する経時的な速度誤差の蓄積である。
【００２６】
ジャイロスコープＧ感度は、加えられた直線加速度レベルの関数としてのジャイロスコープバイアスの変化である。
【００２７】
第１及び第２のデータ出力は、好ましくは、それぞれ第１及び第２の周波数プロファイル（例えば、ノイズプロファイルまたは振動プロファイル）の形態をとる。従って、好ましくは、本方法は、第１及び第２のデータ出力の周波数解析を実行して第１及び第２の周波数プロファイルをそれぞれ提供することを含む。第１のデータ出力を第２のデータ出力と比較する工程は、次いで、好ましくは、第１の周波数プロファイルを第２の周波数プロファイルと比較することを含む。
【００２８】
２つの周波数プロファイルの間の差異が大きい場合、このことは、慣性センサまたは同じデバイスに搭載される他の慣性センサのパラメータ性能が低下している場合があり、これが、次いで慣性センサのパラメータデータのあらゆるその後の使用において現れる可能性があることを示唆し得る。
【００２９】
慣性センサは、加速度計またはジャイロであってもよい。
【００３０】
性能が低下したかどうかを判定するために使用される慣性センサ（複数可）は、好ましくは加速度計（複数可）である。性能が低下したかどうかは、同じ慣性センサ及び／または同じシステムに搭載される他の慣性センサに対して判定される。これは、通常、対象の周波数（振動）プロファイル（複数可）（すなわち、衝撃事象が、例えば、より容易に検出されるプロファイル）が加速度計の出力においてより容易に観測されるためであり、従って、これらは対象の期待センサである。しかしながら、ジャイロを共に、またはその代わりに使用することも可能である。ジャイロを使用する場合、ジャイロが回転振動を観測するのに対し、加速度計が並進振動を観測する。
【００３１】
本方法は、１つより多い慣性センサからのデータ出力を比較することを含んでもよい（例えば、各センサが同じデバイスに搭載される場合）。すなわち、１つより多い慣性センサからのデータ出力が比較の際に使用され得る。
【００３２】
例えば、ＩＭＵは、加速度計とジャイロとの両方の形態で慣性センサを搭載してもよい。好ましい例では、１つ以上の慣性センサ（例えば、加速度計）から取得された１つ以上のデータ出力（例えば、周波数プロファイル）が、慣性センサ（例えば、加速度計及び／またはジャイロ）の１つまたはいずれかまたは全てのパラメータ性能が低下したかどうかを判定するために比較される。
【００３３】
（例えば、衝撃事象によって生じた）振動は、主に１つの軸で発生し得る可能性がある。その場合、性能が低下したか否かの個別の判定を、各軸または加速度計について個別に提供することが可能である。このことは、例えば、異なる直交軸において各加速度計が振動を測定する場合、本開示の方法を各加速度計について個別に実行することによって行うことができる。
【００３４】
いくつかの例では、２つより多い（すなわち、同じ慣性のセンサからの）データ出力（例えば、周波数プロファイル）を、性能が低下したかどうかを判定するために比較してもよい。場合によっては、同じ慣性センサからの２つより多い周波数プロファイルを比較する。例えば、周波数プロファイルが比較の際に使用される場合、それらのプロファイルは、時間窓処理フィルタを含んでもよい。このフィルタは、例えば、一定の周波数プロファイルにわたって、例えば、その窓の中の全てのプロファイルにわたって振動を調べる。例えば、この窓は、例えば１０秒の窓にわたって、秒ごとに得られた周波数プロファイルスナップショットを含むことができる。複数の周波数プロファイルを比較するために、以前のプロファイルを直近のプロファイル（複数可）に加重する（正規化する）ことができる。複数の周波数プロファイルを比較するために比較メトリックを使用することができる。
【００３５】
上述したように、２つより多いデータ出力（例えば、周波数プロファイル）は、比較または統計的推定に含まれ得る。いくつかの例では、連続的なデータ出力を、複数のデータ出力にわたって比較してもよく、例えば、これらの差分は統計結果全体に与えられる。あるいは、例えば、全てのプロファイルの各周波数ビンについて範囲またはＲＭＳを得ることにより、全ての窓化された周波数プロファイルを合わせて推定することができる。
【００３６】
各周波数プロファイルは、好ましくは、慣性センサからのデータ出力に対して高周波数サンプリングを実行した後に提供される。これは、高周波数データが、より低い周波数データよりも衝撃事象または振動事象の指示を良好に与えることができるためである。サンプリング周波数は、慣性センサが使用されている位置及び状況に依存し得る。例えば、ミサイルの場合、約６ｋＨｚのサンプリング周波数を使用することができる。ミサイル環境における通常の振動周波数は、例えば、約１０Ｈｚから約３ｋＨｚまでの範囲である。６ｋＨｚの好適に高い帯域幅を有する慣性センサからのサンプリング周波数は、３ｋＨｚ（すなわち、このサンプリングレートの場合のナイキスト周波数）までの周波数の可視性を提供する。この周波数は、ＩＭＵによって通常要求される、一般に最大約２ｋＨｚまでの周波数よりも高い周波数である。
【００３７】
好ましくは、本方法は、周波数プロファイルを比較する前にそれらのプロファイルに対してスペクトル解析を実行することを含む。スペクトル解析は、任意のデジタルまたはアナログ式のスペクトル解析法とすることができる。好ましい例では、スペクトル解析を実行することは、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）（ＦＦＴ）などのフーリエ変換を周波数プロファイルに対して実行することを含む。
【００３８】
慣性センサからのデータ出力は、アナログ信号またはデジタル信号のいずれかの形態をとり得る。デジタル出力信号は、例えば、ＦＦＴを用いて容易に解析され得る。しかしながら、慣性センサからの出力がアナログ信号である場合、この出力をアナログ−デジタル変換器にかけ、次いで解析することができ、または、当該出力を、例えば、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ））においてアナログとして処理することができる。このＡＳＩＣは、それ自体のスペクトル解析機能を有することが可能である。
【００３９】
周波数プロファイルに対してスペクトル解析を実行することにより、それらのプロファイルを比較し、例えば、衝撃事象が発生して性能が低下し得るかどうかを判定することをより容易にすることができる。
【００４０】
好ましい例では、本方法は、周波数プロファイルを比較する前に周波数プロファイルをビニングすることを含む。換言すれば、本方法は、周波数プロファイルを比較する前に、ビン化された周波数プロファイル、すなわち、周波数ビンを用いた各周波数プロファイルの簡略版を作成することを含んでもよい。各周波数ビンは、そのビンにおける周波数プロファイルの代表（例えば、平均）電力レベルを含んでもよい。
【００４１】
使用される周波数ビンの数及びサイズ設定は、どの程度の分解能が、周波数プロファイルの意味のある変化及び／またはその分解能と関連した計算時間を識別するために要求されるかによって決定することができる。例えば、０〜３ｋＨｚの通常の周波数範囲を１０Ｈｚ〜１００Ｈｚのビンに分割して、それぞれ３００〜３０のビンを得ることができる。
【００４２】
ＦＦＴを使用する場合、これにより、周波数情報をビンに出力することができ、各ビンの幅は、ＦＦＴのスペクトル解析の分解能によって決定される。必要に応じて、これを、比較のための望ましい周波数ビニングと一致するように直接的に調節することができる。
【００４３】
周波数ビンを用いて各周波数プロファイルの簡略版が作成された場合、第１の周波数プロファイルを第２の周波数プロファイルと比較する工程は、次いで、各周波数ビンについて各周波数プロファイルの簡略版を比較することを更に含んでもよい。これは、詳細な（すなわち、ビン化されていない）周波数プロファイルを比較することよりもずっと簡単であり、計算が少なくて済む。
【００４４】
第１の周波数プロファイルを第２の周波数プロファイルと比較する工程は、好ましくは、比較されている周波数プロファイルの間の全ての周波数ビンにわたる変化の程度を示す値を決定することを更に含む。この値は、例えば、第１の周波数プロファイルと第２の周波数プロファイルとの間の周波数ビンの変化の二乗平均平方根（ｒｏｏｔ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ）（ＲＭＳ）などの統計メトリックであってもよい。使用可能な他の統計メトリックとしては、例えば、全ての周波数ビンにわたる最大変位、全てのビンにわたる平均変位、加重平均／ＲＭＳが挙げられる。この加重平均／ＲＭＳにより、いくつかの特定の振動数ビンが、（おそらくは、例えば、慣性センサ（複数可）の本来の周波数感度に対する先験的知識のために）他のビンよりも重く加重される。
【００４５】
本方法は、好ましくは、比較の結果に基づいてパラメータ信頼指標（ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）（ＰＣＩ）を決定することを含む。パラメータ信頼指標は、慣性センサ（複数可）によって出力されるデータ（パラメータ）上でどの程度の信頼度が設定され得るかに関する指示を提供し得る。
【００４６】
より具体的には、慣性センサのパラメータ性能が低下したかどうかを（例えば、周波数プロファイルまたはデータ出力の間の）上記比較に基づいて決定することは、当該比較に基づいてＰＣＩを決定することを含んでもよい。次いでこのＰＣＩを用いて、例えば、慣性パラメータ（例えば、加速度及び／または角速度）を、例えばＫＦによって、推定してもよい。
【００４７】
ＰＣＩの値は、例えば、上記比較と所定の閾値または閾値の組とに基づいて決定されてもよい。例えば、比較から出力された値（例えば、統計メトリック）が特定の閾値を上回る／下回る場合、ＰＣＩは特定の所定値を与えられてもよい。
【００４８】
あるいは、閾値（または閾値の組）を使用するのではなく、変換機能を使用して比較の結果（例えば、統計メトリック）をＰＣＩに変換することができる。
【００４９】
いずれにせよ、ＰＣＩ値は、例えば、０と１との間の値（慣性センサ出力に対して信頼がないときには０であり、完全に信頼されるときには１である）とすることができる。
【００５０】
閾値及び／または変換機能（単に線形スケーリングとすることができる）は、経験的に決定することができる。
【００５１】
本方法は、好ましくは、慣性センサをホストする慣性検知システム内のプロセッサによって実行される。慣性検知システムは、例えば、ＩＭＵとすることができる。
【００５２】
従って、慣性検知システム（例えば、ＩＭＵ）は、好ましくは、センサデータ出力を比較する工程を実行するために配列されている比較フィルタを含む。
【００５３】
慣性検知システム（例えば、ＩＭＵ）は、好ましくは、ＦＦＴなどの、スペクトル解析を実行するためのスペクトルアナライザを含む。
【００５４】
慣性検知システム（例えば、ＩＭＵ）は、好ましくは、例えば、ＰＣＩの形態で、比較の結果をホストシステムコンピュータに出力するように配列される。
【００５５】
（例えば、ＰＣＩの形態をとった）比較の結果を使用して慣性パラメータを決定してもよい。この慣性パラメータは、好ましくは、次いで、慣性検知システム（例えば、ミサイル）をホストするデバイスのナビゲーション及び／または誘導を支援するために使用される。
【００５６】
上述したように、本開示は、慣性センサの性能が低下し得るが、慣性センサ自体は依然として正常に機能しているときに指示を与えることができる。例えば、ミサイルＩＭＵの場合、例えば、ＰＣＩの形態をとった出力により、ホストナビゲーション及び飛行管理システムは、ＩＭＵにおけるパラメータ誤差の急速な変化に対するその応答を洗練させることが可能となり得る。
【００５７】
通常、ＩＭＵのパラメータ誤差状態を推定するためにホストシステム内でＫＦが使用されるが、キャプティブキャリーから放出されて自由飛行に移ったときなどに受ける衝撃事象または振動プロファイルの変化の間、これらの推定が真の値から逸脱して、フィルタ加重が最適を下回り、全体のミッション成功を脅かすことになる。しかしながら、本開示によって提供されるＰＣＩをＫＦへの入力として含めることにより、ホストシステムは、より洗練された、かつより応答性に優れた仕方で信頼度加重を調節し、それにより、衝撃事象などの、変化する機械的環境に曝されたときに向上した性能を得ることができる。
【００５８】
本開示の第２の態様は、上記の方法を実行するように配列された、少なくとも１つの慣性センサとプロセッサ（または複数のプロセッサ）または処理手段とを含む慣性測定ユニットに関する。
【００５９】
ＩＭＵは、例えば、ＭＥＭＳ加速度計などの１つ以上の加速度計を含んでもよい。ＩＭＵは、好ましくは、３つの直交方向において加速度を測定するように配列されている３つの加速度計を含む。
【００６０】
ＩＭＵは、ＭＥＭＳジャイロ、ＦＯＧまたはレーザージャイロなどの、１つ以上のジャイロを含んでもよい。好ましくは、ＩＭＵは、角速度（すなわち、ロール、ピッチ及びヨーのそれぞれ）を測定するための３つのジャイロを含む。
【００６１】
通常、ミサイルＩＭＵでは、ＩＭＵは、ＭＥＭＳ加速度計及びＭＥＭＳジャイロを含んでもよい。
【００６２】
ＩＭＵは、好ましくは、センサデータ出力を比較する工程を実行するように配列されている比較フィルタを含む。
【００６３】
ＩＭＵは、好ましくは、ＦＦＴなどの、スペクトル解析を実行するためのスペクトルアナライザをも含む。
【００６４】
ＩＭＵは、好ましくは、例えば、ＰＣＩの形態で、比較の結果（例えば、比較の結果を表す値）をホストシステムコンピュータに出力するように配列される。
【００６５】
本開示の第３の態様は、上記のＩＭＵを含む慣性ナビゲーションシステム（ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ、ＩＮＳ）に関する。
【００６６】
好ましくは、ＩＮＳは、ＧＰＳもしくはＧＮＳＳ（全地球測位衛星システム（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ））モジュール、及び／またはＫＦをも含む。
【００６７】
ＩＮＳは、慣性データ及び／またはナビゲーションソリューションを、好ましくは共に出力するように配列されてもよい。これは、例えば、ＩＮＳがオンに切り替えられたときに初期化期間に続いて実行される。
【００６８】
本開示の第４の態様は、上記のＩＭＵまたはＩＮＳを含むミサイル、航空機、車両または水中装置に関する。
【００６９】
次に本開示を、以下の添付図面を参照しながら、単なる例示として、かつ更に詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】従来技術のＩＭＵの動作を説明するフロー図である。
【図２】本開示の一例を説明するフロー図である。
【図３】本開示に係るＩＭＵ内の主要構成要素を示す概略システム図である。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、本開示の一例に係る方法の工程を説明するチャートである。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、状態が変化した後の本開示の一例に係る方法の工程を説明するチャートである。
【図６】ＩＭＵを搭載するミサイルの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００７１】
図１に示すように、従来技術のＩＭＵでは、ＩＭＵ内の３つの加速度計からの加速度計データ１は、２で高周波数（約ｋＨｚ）にてサンプリングされ、その出力は、デジタルフィルタ処理３によって適切な帯域幅にフィルタリングされた後、４でより低い出力レートに低減され、次いで、５でホストシステムに出力される。ホストシステムにて、次いでＫＦが適用される。ここで、慣性パラメータを推定するために各種の加重を適用する。ＫＦによって適用される加重は、一般に、ジャイロバイアスと、ジャイロスケールファクタと、加速度計バイアスと、加速度計スケールファクタと、ランダムノイズ誤差の許容差とに関する。このランダムノイズ誤差は、通常、角度ランダムウォーク及び速度ランダムウォークとなる。
【００７２】
これに対し、開示の一例を示す図２に示すように、上述した従来技術の方法は依然として実行されるが、更なる工程６、７、８も並列に実行される。これらの更なる工程から、衝撃や振動などの機械的環境状態に曝されている間、ＩＭＵのパラメータ性能が機械的環境の変化によってどの程度影響されるかという指示を与えるために慣性センサ（複数可）からの高周波数出力から情報を取得することができる。この情報は、慣性パラメータの推定を向上させるために、次いでホストシステムに出力され、ＫＦへの更なる入力として使用される。
【００７３】
具体的には、これらの追加工程６、７、８では、３つの加速度計からの加速度計データ１が２で高周波数にてサンプリングされた後、６で高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いたセンサデータのスペクトル解析を実行して、「安定な」飛行で動作しているときのミサイルの機械的環境の特徴を提供すると共に、機械的な衝撃または振動特性の変化などの事象を通じたこのプロファイルの有意の変化を識別する機会を更に提供する。
【００７４】
こうした有意の変化の識別は、比較フィルタステージ７を使用することよって行われる。このフィルタステージは、ＦＦＴステージ６の出力を得、一定範囲の周波数ビンについて電力スペクトル密度の変化の程度を決定する。周波数ビンの範囲は、試験を通じて経験的に決定され、特定のＩＭＵ及びアプリケーションに対して適合される。このスペクトル成分が所与の閾値を超えて変化した場合、ＰＣＩの状態は、ステージ８で変えられ、ステージ５でホストシステムに渡される。
【００７５】
代替的な例では、閾値を使用するのではなく、変換機能を使用して、比較フィルタからの統計出力を０と１の間の値（センサ出力に対して信頼がないときには０であり、完全に信頼されるときには１である）に円滑に変換することを実行する。
【００７６】
いくつかの例では、閾値及び／または変換機能（いくつかの例では、単に線形スケーリングである）は経験的に決定される。代替的な例では、閾値及び／または変換機能は、理論的解析によって設定される。
【００７７】
図３は、この方法を実行するように配列されているＩＭＵ２０の一例を示す。ＩＭＵ２０は、３つのジャイロ２１及び３つの加速度計２２の形態で慣性センサを搭載する。ジャイロ２１は、角速度（ロール、ピッチ及びヨーのそれぞれ）を測定し、加速度計２２は、それぞれ３つの直交方向において加速度を測定する。これらの慣性センサ２１、２２からのデータ出力は、次いで高周波数サンプラ２３に供給される。センサ２１、２２からのデータ出力がアナログデータである場合、いくつかの例では、高周波数サンプラ２３は、ＡＤＣ（アナログ−デジタル変換器（ａｎａｌｏｇｕｅ−ｔｏ−ｄｉｇｉｔａｌ  ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ））をも含む。
【００７８】
高周波数サンプラ２３からの出力はプロセッサ２４に送られる。
【００７９】
プロセッサ２４では、デジタルフィルタ２５に出力が送られて、当該出力を適切な帯域幅にフィルタリングする。このフィルタからの出力は、次いでパラメータ補償器２６に渡される。この補償器は、製造中に実行された較正に基づいて慣性出力にパラメータ補償を施す。データは、次いで、パラメータ補償器２６からレート低減器２７に渡される。この低減器は、より低い適切なデータレートまで出力データを低減させる。
【００８０】
前述の段落に記載された工程と並列に、高周波数サンプラ２３からの出力がＦＦＴ２８にも送られ、ここで、データをスペクトル解析にかける。ＦＦＴ２８から、出力が比較フィルタ２９に渡される。このフィルタは、ＦＦＴ２８から受け取った周波数プロファイルを比較する（これについては、以下で更に詳しく説明する）。比較フィルタ２９の結果は、次いでＰＣＩ推定器３０に送られる。この推定器は、比較フィルタ２９の結果からＰＣＩの値を決定する。
【００８１】
最後に、ＰＣＩ推定器３０とレート低減器２７との両方からの出力を出力メッセージ３１に形成する。このメッセージは、次いでホストシステム（図示せず）に送ることができる。ホストシステム内のＫＦは、次いでこれらの出力を使用して、慣性パラメータ（例えば加速度及び角速度）を推定する。これらのパラメータは、ホストデバイス（すなわち、その内部／表面にＩＭＵが位置するデバイス）のナビゲーション及び誘導に使用される。より具体的には、ホストシステムは、これらの出力を使用して、慣性センサの入力に対してＫＦ（ナビゲーションフィルタ）に使用される信頼度加重を最適化する。ＫＦは、慣性センサのパラメータ誤差を既に推定している。ＫＦは、これらのエラー状態を継続的に推定しており、その推定は、各データソースに対する信頼度に従って加重される。通常、この加重は、各入力のランダムノイズと、センサの安定性に対するいくつかの先験的な推定とに基づいている。これを使用して、フィルタにおける様々なエラー状態を推定できるように加重を決定する。
【００８２】
比較フィルタ２９によって実行されるプロセスについて、図４及び図５で更に詳しく説明する。
【００８３】
比較フィルタ２９は、（図４（ａ）に示すように）ＦＦＴ２８の電力スペクトル密度（ｐｏｗｅｒ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｅｎｓｉｔｙ）（ＰＳＤ）を得、周波数ビン（図４（ｂ）に示す）を使用し、各ビンの平均電力レベル（図４（ｃ）に示す）を決定することにより、このスペクトル密度の簡略版を確立させる。この計算は、次いで、後に繰り返され（図５（ａ）〜（ｃ）に示す）、各ビンについての平均電力レベルの変化が決定される。全てのビンにわたって観測された変化の程度は、結果を平滑化するために適切な時間フィルタリングを用いて、２乗平均平方根（ＲＭＳ）などの適切な統計結果として提供される。この出力は、次いで、ＰＣＩ推定器３０にて、選択されたアプリケーションのために所定の閾値を通じてＰＣＩに変換される。いくつかの例では、ＰＣＩは０〜１の範囲の値である。ここで、０は、ホストシステム内のＫＦが、決定されたセンサパラメータを全く信頼していないことを意味し、１は、当該ＫＦが、決定されたセンサパラメータを高く信頼していることを意味する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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