一种多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台

摘要

本发明提供一种多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，包括：应用场景分析与指标分解子平台，用于规划系统功能，根据不同应用场景精度需求设计系统性能指标和系统架构，并将系统性能指标分解为各传感器性能指标，根据各传感器性能指标修正系统性能指标；算法仿真验证子平台，用于根据系统架构建立算法仿真模型；物理架构设计子平台，用于根据系统架构建立物理架构模型；多物理场仿真子平台，用于根据物理架构模型进行多物理场仿真，以得到最终设计模型。本发明可实现系统总体层面与各单元间层面的协同设计与验证，确保制造之前系统整体性能实现高置信度设计优化，提高正向设计能力，缩短项目开发迭代周期，提高研制效率和准确率。

说明书

技术领域

本发明属于导航微系统技术领域，具体而言，涉及一种多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台。

背景技术

微系统具有多专业多层级的特点，由多源传感综合集成架构的复合导航微系统是其中的典型代表。多源传感综合集成复合导航微系统由MEMS惯性测量单元（包含三轴加速度计和陀螺仪）、卫星导航单元、微型高度计、微型磁力计、数字处理芯片等通过微系统工艺实现高密度集成，通过算法和专用芯片实现多源导航信息深度融合。该导航微系统通过对运动载体的加速度、角速度、高度以及周围环境的磁场强度进行感测，并通过惯性导航算法、补偿算法和多信息融合算法进行处理，从而获得载体的位置和速度等信息。导航微系统中多传感器之间、传感器与驱动电路、传感器与算法处理芯片等均通过微系统工艺异质异构集成。

目前，导航微系统的设计通常在对各分模块分别设计完成后，再统一进行集成仿真，缺乏复合导航微系统一体化设计技术，在工艺制造之前无法保证系统整体性，也无法实现高置信度的设计优化。并且，当前各相关设计方已有平台中，工具类型、版本等均存在差异，数据难以交互共享，研发成本高、研发难度大，产品开发往往需要多次迭代，导致微系统设计效率低下，研发周期长，影响系统的研制进度和效率。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台。

本发明提供一种多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，所述平台包括：

应用场景分析与指标分解子平台，用于对导航微系统的系统功能进行规划，根据不同应用场景的精度需求设计系统性能指标和系统架构，并将所述系统性能指标分解为各传感器性能指标，根据各所述传感器性能指标对所述系统性能指标进行修正，以使修正后的系统性能指标与所述精度需求相匹配；

算法仿真验证子平台，用于根据所述系统架构建立算法仿真模型，以验证所述修正后的系统性能指标是否满足对应应用场景的精度需求；

物理架构设计子平台，用于根据所述系统架构建立所述导航微系统的物理架构模型，以实现所述导航微系统的器件工艺和版图设计以及电路版图设计；

多物理场仿真子平台，用于根据所述物理架构模型进行多物理场仿真，以得到所述导航微系统的最终设计模型。

在一些实施方式中，所述应用场景分析与指标分解子平台具体用于：

根据应用场景信息、卫星数据、导航微系统的定位精度需求、导航微系统的定位时间需求以及导航微系统的初始条件，融合多种标准导航算法，得到导航微系统的惯性测量单元精度指标、导航微系统运行状态、导航算法耦合方案以及导航微系统定位精度；其中，

所述应用场景包括无人机场景、单兵系统场景、导弹场景中的至少一者；

所述导航微系统的初始条件包括导航微系统的速度信息、姿态信息和初始误差信息；

所述惯性测量单元精度指标包括陀螺仪精度指标和加速度计精度指标；

所述导航微系统运行状态包括导航微系统的速度信息和姿态信息；

所述导航算法耦合方案包括紧耦合/松耦合信息融合导航算法。

在一些实施方式中，所述应用场景分析与指标分解子平台还包括指标分解模块，所述指标分解模块具体用于：

由导航微系统的初始条件、陀螺仪数据和加速度计数据得出导航微系统的位置信息和速度信息；

通过卡尔曼滤波算法使用磁力计数据修正姿态数据；

通过紧耦合/松耦合算法将卫星数据与惯性导航数据融合；

在不同的初始条件下由定位精度计算出所需的陀螺仪精度指标、加速度计精度指标。

在一些实施方式中，所述算法仿真验证子平台还包括算法仿真模块和展示验证模块，其中，

所述算法仿真模块用于：根据总体飞行任务，规划出载体的飞行轨迹，产生飞行参数，并将所述飞行参数分配给各传感器单元，各所述传感器单元根据选择的单元模型库，分别产生传感器数据流，所述传感器数据流包括惯性测量单元数据流、偏振光输出信号流、高度计信号流、磁力计信号流；

所述展示验证模块用于：根据不同应用场景和导航模式，通过捷联惯性导航算法、多信息融合算法以及卡尔曼滤波算法计算出最优导航参数，将所述最优导航参数与实际飞行参数相比较，输出参考轨迹与实际轨迹的对比图、误差图，并进行动态效果展示；其中，

所述对比图包括三维轨迹对比图、经度对比图、纬度对比图、三维姿态对比图、高度对比图中的至少一者；

所述导航模式包括捷联惯导模式、卫星导航模式、偏振导航模式、地磁导航模式、惯性导航与卫星导航结合模式、多源导航模式中的一者或多者。

在一些实施方式中，所述算法仿真模块还包括被控系统模型，所述被控系统模型用于根据总体飞行任务生成飞行参数；其中，所述被控系统模型包括：

轨迹发生器，用于输出导航微系统的经纬度信息、高度信息、姿态角信息、速度信息、相对于惯性系的三轴角速率信息和加速度信息、相对于载体坐标系的三轴角速率信息和加速度信息、地磁信息、卫星导航信息；

捷联惯性导航子模型，用于根据导航微系统相对于惯性系的三轴角速率信息和加速度信息输出经纬度信息、高度信息、姿态角信息和速度信息；

卫星导航子模型，用于根据导航微系统的卫星导航信息输出经纬度信息、高度信息和速度信息；

地磁导航子模型，用于根据导航微系统的地磁信息输出姿态角信息；

高度计子模型，用于根据参考轨迹的高度信息输出测量高度信息；

导航算法子模型，用于分别根据惯性导航解算结果、卫星导航解算结果、地磁导航解算结果和测量高度信息，输出经过融合算法解算后的导航结果；

偏振导航模型，用于根据导航微系统的偏振光信息输出方位信息和姿态角信息。

在一些实施方式中，所述算法仿真模块还包括不确定因素模型、外界干扰模型中的至少一者；其中，

所述不确定因素模型用于根据导航微系统的系统非线性信息，对所述算法仿真模型进行优化；

所述外界干扰模型用于根据导航微系统的载体机动信息、外界震动信息、温度变化信息中的至少一者，对所述算法仿真模型进行优化。

在一些实施方式中，所述物理架构设计子平台具体用于：

建立所述导航微系统的MEMS传感器工艺模型，以得到相应的三维模型；

根据所述三维模型进行传感器器件结构仿真，以得到MEMS结构模型；

将所述MEMS结构模型转换为等效的RC电路模型；

根据所述RC电路模型得出电路的传递函数，进行结构与电路的协同设计仿真，以根据总体的瞬态响应分析和噪声分析优化传感器和电路的设计；

根据电路设计的结果分别进行传感器的MEMS版图设计和ASIC电路版图设计；

所述物理架构设计子平台还用于生成行为级模型，以与所述算法仿真验证子平台进行协同设计与仿真。

在一些实施方式中，所述物理架构设计子平台包括：

传感器工艺模块，用于采用Coventorware软件建立所述MEMS传感器工艺模型，并生成相应的三维模型；

结构仿真模块，用于采用Coventorware软件或者Ansys软件进行MEMS传感器器件结构仿真，以获得所述MEMS结构模型；

模型转换模块，用于通过接口平台MEMS+将所述MEMS结构模型转换为所述RC电路模型；

电路版图设计模块，用于采用Virtuoso软件进行电路设计仿真以及传感器ASIC电路版图设计；

MEMS版图设计模块，用于采用L-edit软件进行MEMS版图设计；

行为级模块，用于通过所述接口平台MEMS+生成行为级模型。

在一些实施方式中，所述多物理场仿真子平台具体用于：

根据所述物理架构模型进行工艺建模，以得到初始物理仿真模型；

对所述初始物理仿真模型进行网格划分，施加载荷，进行力学求解和电磁分析，根据求解结果和分析结果重新建立物理仿真模型；

根据重新建立的物理仿真模型进行多物理场仿真，其中，所述多物理场包括热学、力学、电场、磁场中的至少两者；

根据多物理场仿真结果得出三维物理模型，多次迭代，以获得所述最终设计模型。

在一些实施方式中，所述多物理场仿真子平台包括：

建模模块，用于采用Coventorware软件根据所述物理架构模型进行工艺建模，以得到所述初始物理仿真模型；

模型优化模块，用于采用Ansys软件对所述初始物理仿真模型进行网格划分，施加载荷，进行力学求解和电磁分析，根据求解结果和分析结果重新建立物理仿真模型；

仿真模块，用于采用Flotherm软件根据重新建立的物理仿真模型进行热学仿真；

优化设计模块，用于采用Coventorware软件根据多物理场仿真结果进行优化设计，得出所述三维物理模型，反复迭代，以获得所述最终设计模型。

本发明的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，通过协同设计方式和环境，将各子模块设计通过实时数据交互，统一控制多物理场的设计和协同仿真，实现了系统总体层面与各单元间层面的协同设计与验证，达到了优化设计流程和设计结果的目的，确保了在工艺制造之前系统的整体性能实现高置信度的设计优化，提高了对典型微系统产品的正向设计能力，缩短了整体项目的开发迭代周期，提高了微系统研制的效率和准确率。

附图说明

图1为本发明一实施例的一种多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台的结构示意图；

图2为本发明另一实施例的指标分解子平台的功能示意图；

图3为本发明另一实施例的算法仿真验证子平台的功能示意图；

图4为本发明另一实施例的物理架构设计子平台的功能示意图；

图5为本发明另一实施例的多物理场仿真子平台的功能示意图。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

如图1所示，本实施提供一种多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台100，平台100包括应用场景分析与指标分解子平台110、算法仿真验证子平台120、物理架构设计子平台130和多物理场仿真子平台140。

应用场景分析与指标分解子平台110，用于对导航微系统的系统功能进行规划，根据不同应用场景的精度需求设计系统性能指标和系统架构，并将系统性能指标分解为各传感器性能指标，根据各传感器性能指标对系统性能指标进行修正，以使修正后的系统性能指标与精度需求相匹配。

算法仿真验证子平台120，用于根据系统架构建立算法仿真模型，以验证修正后的系统性能指标是否满足对应应用场景的精度需求。

物理架构设计子平台130，用于根据系统架构建立导航微系统的物理架构模型，以实现导航微系统的器件工艺和版图设计以及电路版图设计。

多物理场仿真子平台140，用于根据物理架构模型进行多物理场仿真，以得到导航微系统的最终设计模型。

在使用本实施例的平台100进行多源传感综合集成复合导航微系统协同设计时，首先通过应用场景分析与指标分解子平台110对导航微系统的系统功能进行规划，之后进行应用场景选择，例如，选择的应用场景可以是无人机载场景，根据选择的该无人机载场景的精度需求，设计出系统性能指标和系统架构，之后，将系统性能指标分解为各传感器的性能指标，根据各传感器的性能指标对系统性能指标进行修正，使修正后的系统性能指标与该无人机载场景的精度需求相匹配。之后，通过算法仿真验证子平台120根据系统架构建立算法仿真模型，通过算法仿真模型验证修正后的系统性能指标是否满足对应应用场景的导航精度需求。再之后，通过物理架构设计子平台130根据设计出的系统架构建立导航微系统的物理架构模型，从而实现导航微系统的器件工艺和版图设计，以及电路版图设计。最后，通过多物理场仿真子平台140根据物理架构模型进行多物理场仿真，从而得到导航微系统的最终设计模型。

本实施例的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，通过协同设计方式和环境，将各子模块设计通过实时数据交互，统一控制多物理场的设计和协同仿真，实现了系统总体层面与各单元间层面的协同设计与验证，达到了优化设计流程和设计结果的目的，确保了在工艺制造之前系统的整体性能实现高置信度的设计优化，提高了对典型微系统产品的正向设计能力，缩短了整体项目的开发迭代周期，提高了微系统研制的效率和准确率。

示例性的，如图2所示，应用场景分析与指标分解子平台110具体用于：根据应用场景信息、卫星数据、导航微系统的定位精度需求、导航微系统的定位时间需求以及导航微系统的初始条件，通过融合多种标准导航算法，得到导航微系统的惯性测量单元精度指标、导航微系统运行状态、导航算法耦合方案以及导航微系统定位精度。其中，应用场景包括无人机场景、单兵系统场景、导弹场景中的至少一者。导航微系统的初始条件包括导航微系统的速度信息、姿态信息和初始误差信息。惯性测量单元精度指标包括陀螺仪精度指标和加速度计精度指标。导航微系统运行状态包括导航微系统的速度信息和姿态信息。导航算法耦合方案包括紧耦合/松耦合信息融合导航算法。

本实施例的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，通过将系统性能指标分解为各传感器性能指标，能够实现系统总体层面与各单元间层面的协同设计与验证，达到优化设计流程和设计结果的目的。

示例性的，如图2所示，应用场景分析与指标分解子平台110还包括指标分解模块111。指标分解模块111具体用于：由导航微系统的初始条件、陀螺仪数据和加速度计数据得出导航微系统的位置信息和速度信息。通过卡尔曼滤波算法使用磁力计数据修正姿态数据。通过紧耦合/松耦合算法将卫星数据与惯性导航数据融合。在不同的初始条件下由定位精度计算出所需的陀螺仪精度指标、加速度计精度指标。如图2所示，指标分解模块111根据应用场景选择的结果，将系统性能指标通过惯性导航算法、卡尔曼滤波算法、多信息融合算法的综合作用，分解为子模块性能指标，包括陀螺仪精度指标、高度计精度指标、加速度计精度指标、磁力计精度指标以及其他传感器精度指标等等，应用场景分析与指标分解子平台110利用子模块性能指标，通过指标回溯对系统性能指标进行修正，从而使修正后的系统性能指标能够与精度需求相匹配。

本实施例的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，利用多种标准导航算法进行指标分解，从而使设计出的系统性能指标能够与不同应用场景的需求相匹配。

示例性的，如图3所示，算法仿真验证子平台120还包括算法仿真模块121和展示验证模块122。

算法仿真模块121用于：根据总体飞行任务，规划出载体的飞行轨迹，产生飞行参数，并将飞行参数分配给各传感器单元，各传感器单元根据选择的单元模型库，分别产生各传感器数据流，传感器数据流包括惯性测量单元数据流、偏振光输出信号流、高度计信号流、磁力计信号流等等。

展示验证模块122用于：根据不同应用场景和导航模式，通过捷联惯性导航算法、多信息融合算法以及卡尔曼滤波算法计算出最优导航参数，将最优导航参数与实际飞行参数相比较，输出参考轨迹与实际轨迹的对比图、误差图，并进行动态效果展示。其中，对比图包括三维轨迹对比图、经度对比图、纬度对比图、三维姿态对比图、高度对比图中的至少一者。其中，导航模式包括捷联惯导模式、卫星导航模式、偏振导航模式、地磁导航模式、惯性导航与卫星导航结合模式、多源导航模式中的一者或多者。

如图3所示，展示验证模块122可以根据应用场景和导航模式选择的结果，将位置、经纬度、姿态、高度等物理量的系统导航结果与设计值进行对比验证。例如，应用场景可以选择导弹场景，也可以选择无人机场景，还可以选择单兵系统场景。导航模式可以选择捷联惯导模式或者卫星导航模式，也可以选择偏振导航模式或者地磁导航模式，还可以选择惯性导航与卫星导航结合模式或者多源导航模式。

本实施例的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，通过建立多源导航微系统架构算法仿真模型，能够进行算法功能及效率验证，从正面验证导航精度是否满足设计需求，并将设计指标和导航效果的对比情况以可视化的方式动态展现出来，从而给实际系统的设计提供参考价值。

示例性的，如图3所示，算法仿真模块121还包括被控系统模型，被控系统模型用于根据总体飞行任务生成飞行参数。

被控系统模型包括轨迹发生器、捷联惯性导航子模型、卫星导航子模型、地磁导航子模型、高度计子模型、导航算法子模型和偏振导航子模型。其中，轨迹发生器用于输出导航微系统的经纬度信息、高度信息、姿态角信息、速度信息、相对于惯性系的三轴角速率信息和加速度信息、相对于载体坐标系的三轴角速率信息和加速度信息、地磁信息、卫星导航信息。捷联惯性导航子模型用于根据导航微系统相对于惯性系的三轴角速率信息和加速度信息输出经纬度信息、高度信息、姿态角信息和速度信息。卫星导航子模型用于根据导航微系统的卫星导航信息输出经纬度信息、高度信息和速度信息。地磁导航子模型用于根据导航微系统的地磁信息输出姿态角信息。高度计子模型用于根据参考轨迹的高度信息输出测量高度信息。导航算法子模型用于分别根据惯性导航解算结果、卫星导航解算结果、地磁导航解算结果和测量高度信息，输出经过融合算法解算后的导航结果。偏振导航模型用于根据导航微系统的偏振光信息输出方位信息和姿态角信息。

示例性的，如图3所示，算法仿真模块121还包括不确定因素模型、外界干扰模型中的至少一者。其中，不确定因素模型用于根据导航微系统的系统非线性信息，对算法仿真模型进行优化。外界干扰模型用于根据导航微系统的载体机动信息、外界震动信息、温度变化信息中的至少一者，对算法仿真模型进行优化。

本实施例的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，通过利用不确定因素模型和外界干扰模型对算法仿真模型进行优化，能够使算法仿真结果更加准确，从而给实际系统的设计提供更高的参考价值。

示例性的，如图4所示，物理架构设计子平台130具体用于：建立导航微系统的MEMS传感器工艺模型，以得到相应的三维模型。根据三维模型进行传感器器件结构仿真，以得到MEMS结构模型。将MEMS结构模型转换为等效的RC电路模型。根据RC电路模型得出电路的传递函数，进行结构与电路的协同设计仿真，以根据总体的瞬态响应分析和噪声分析优化传感器和电路的设计。根据电路设计的结果分别进行传感器的MEMS版图设计和ASIC电路版图设计。物理架构设计子平台130还用于生成行为级模型，以与算法仿真验证子平台120进行协同设计与仿真。

本实施例的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，将导航微系统中多传感器之间、传感器与驱动电路、传感器与算法处理芯片等通过微系统工艺异构集成，通过构建MEMS结构和电路设计联接方案，建立从模块工艺仿真、三维建模到电路设计的协同设计仿真平台，为导航微系统提供了MEMS传感器工艺和结构协同设计仿真能力以及结构和电路联合设计仿真能力，解决了复合导航微系统外壳及多传感器组装的结构设计问题，也解决了传感器与电路之间信号传递、功耗及串扰等问题。

示例性的，如图4所示，物理架构设计子平台130包括：传感器工艺模块，用于采用Coventorware软件建立MEMS传感器工艺模型，并生成相应的三维模型。结构仿真模块，用于采用Coventorware软件或者Ansys软件进行MEMS传感器器件结构仿真，以获得MEMS结构模型。模型转换模块，用于通过接口平台MEMS+将MEMS结构模型转换为RC电路模型。电路版图设计模块，用于采用Virtuoso软件进行电路设计仿真以及传感器ASIC电路版图设计。MEMS版图设计模块，用于采用L-edit软件进行MEMS版图设计。行为级模块，用于通过接口平台MEMS+生成行为级模型。

需要说明的是，如图4所示，物理架构设计子平台130还可以利用IntelliSuite软件进行系统建模，以得到MEMS传感器工艺模型，并生成相应的三维模型。物理架构设计子平台130也可以通过Cadence软件和synpsys软件对RC电路模型进行仿真并进行电路设计，还可以利用Calibre软件进行ASIC电路版图设计，或者，也可以利用Coventorware软件实现传感器器件工艺和版图设计，本实施例对此并不限制。

示例性的，如图5所示，多物理场仿真子平台140具体用于：根据物理架构模型进行工艺建模，以得到初始物理仿真模型。对初始物理仿真模型进行网格划分，施加载荷，进行力学求解和电磁分析，根据求解结果和分析结果重新建立物理仿真模型。根据重新建立的物理仿真模型进行多物理场仿真，其中，多物理场包括热学、力学、电场、磁场中的至少两者。根据多物理场仿真结果得出三维物理模型，多次迭代，以获得最终设计模型。例如，在进行多物理场仿真时，可以进行热学与力学的协同仿真，也可以进行热学与电学的协同仿真，还可以进行热学、力学、磁场三个物理场耦合的协同仿真，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，本实施例对此并不限制。

本实施例的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，对导航微系统的电、磁、热、结构等物理域协同优化，确认所有指标能够符合总体设计要求，实现导航微系统传感器中结构、电磁、热学等领域的多场耦合协同仿真，解决了导航微系统复杂三维物理架构内部微观层面间的结构、电磁兼容、散热等多场耦合问题，从而确保了系统的整体性能。

示例性的，如图5所示，多物理场仿真子平台140包括：建模模块，用于采用Coventorware软件根据物理架构模型进行工艺建模，以得到初始物理仿真模型。模型优化模块，用于采用Ansys软件对初始物理仿真模型进行网格划分，施加载荷，进行力学求解和电磁分析，根据求解结果和分析结果重新建立物理仿真模型。仿真模块，用于采用Flotherm软件根据重新建立的物理仿真模型进行热学仿真。优化设计模块，用于采用Coventorware软件根据多物理场仿真结果进行优化设计，得出三维物理模型，反复迭代，以获得最终设计模型。

需要说明的是，仿真模块还可以采用Ansys软件或者workbench软件进行多物理场仿真，也可以通过Mechanics软件进行力学仿真，或者，仿真模块也可以通过hfss软件进行磁场仿真，还可以通过ADS软件进行电学仿真，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，本实施例对此并不限制。

本实施例的多源传感综合集成复合导航微系统协同设计平台，通过典型多物理场仿真计算工具，对微系统的电磁、热、结构等物理域协同优化，确认所有指标能够符合总体设计要求，实现导航微系统传感器中结构、电磁、热学等领域的多场耦合协同仿真，解决了导航微系统复杂三维物理架构内部微观层面间的结构、电磁兼容、散热等多场耦合问题，从而确保了系统的整体性能。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。