专利汇可以提供高空长航无人机的多传感器容错自主导航方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公布了一种可用于高空长航无人机的多 传感器 容错自主导航方法,该方法首先对GPS、天文(CNS)和SAR( 合成孔径雷达 )三种导航传感器的工作环境和工作特性进行了理论分析,结合惯性/GPS,惯性/天文,惯性/SAR在航空机载地理系下的 位置 组合观测原理,建立了地理系下位置观测线性化量测方程;然后分析了导航传感器的故障特点,并模拟GPS故障时的输出,建立了相应的故障检测 算法 单元,对子 滤波器 进行故障检测与隔离;最后设计完成了基于天文、SAR辅助的惯性/GPS组合 导航系统 数学模型,采用联邦滤波方法对惯性导航的误差状态进行了最优估计。本发明导航 精度 高,能充分发挥地理系下多传感器组合导航对航空机载惯性导航系统误差状态量的估计作用。,下面是高空长航无人机的多传感器容错自主导航方法专利的具体信息内容。
1.一种高空长航无人机的多传感器容错自主导航方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)通过建立航空机载惯性导航系统INS的误差状态量方程,得到对航空机载惯性导航系统误差状态量的数学描述,航空机载惯性导航系统INS误差状态量X为:
φE,φN,φU分别表示航空机载惯性导航系统误差状态量中的东向平台误差角状态量、北向平台误差角状态量和天向平台误差角状态量;δvE,δvN,δvU分别表示航空机载惯性导航系统误差状态量中的东向速度误差状态量、北向速度误差状态量和天向速度误差状态量;δL,δλ,δh分别表示航空机载惯性导航系统误差状态量中的纬度误差状态量、经度误差状态量和高度误差状态量;εbx,εby,εbz,εrx,εry,εrz分别表示航空机载惯性导航系统误差状态量中的X轴、Y轴、Z轴方向陀螺常值漂移误差状态量和X轴、Y轴、Z轴方向陀螺一阶马尔可夫漂移误差状态量;分别表示航空机载惯性导航系统误差状态量中的X轴、Y轴和Z轴方向加速度计零偏,T为转置;
(2)采用航空机载地理系下位置线性化观测方法,建立航空机载地理系下位置观测量与被估计的步骤(1)所述的航空机载惯性导航系统误差状态量中的纬度误差状态量、经度误差状态量和高度误差状态量之间的线性化量测方程,包括GPS/INS量测方程,CNS/气压高度表/INS量测方程和SAR/INS量测方程;
(3)子系统采用残差χ2检验法进行故障检测和隔离;
(4)将步骤(2)所述的纬度、经度和高度误差状态量进行卡尔曼滤波,同时按步骤(3)对子系统观测量和状态量进行故障检测,当子系统无故障时,将子系统卡尔曼滤波结果送入联邦滤波器;当子系统有故障时,子系统将被隔离,卡尔曼滤波结果也不能送入联邦滤波器,其他无故障子系统构成新的联邦滤波系统;
(5)联邦滤波器对子系统送来的数据进行数据融合,输出全局最优估计值,从而对航空机载惯性导航系统的导航误差进行修正。
2.根据权利要求1所述的高空长航无人机的多传感器容错自主导航方法,其特征在于:步骤(2)中所述的航空机载地理系下位置观测量和被估计的步骤(1)所述的航空机载惯性导航系统误差状态量中的经度、纬度和高度误差状态量之间的线性化量测方程如下:
1)GPS/INS量测方程
式(1)中,v1、v2、v3、v4、v5、v6分别为GPS输出的北向、东向、高度方向位置误差和东向、北向、天向速度误差,均考虑为白噪声;
2)CNS/气压高度表/INS量测方程
式(2)中v7、v8、v9分别为CNS和气压高度表输出的北向、东向、高度方向位置误差,均考虑为白噪声;
3)SAR/INS量测方程
式(3)中v10为SAR图像匹配输出时的航向角度误差,v11为北向位置误差,v12为东向位置误差,误差均考虑为白噪声。
3.根据权利要求1所述的高空长航无人机的多传感器容错自主导航方法,其特征在于:步骤(4)中所述的故障检测方法如下:
计算故障检测函数λ(k):
式中:Hi为第i个子系统的观测系数矩阵;Pi(k/k-1)为第i个子系统的最优预测估计值和最优预测估计值误差协方差阵;Ri(k)为第i个子系统的观察噪声方差阵;
λ(k)函数服从自由度为m的残差χ2分布,m为量测矩阵Z的维数;故障判断的准则为:
式中,TD为预先设定的门限,由预警率Pfa预先确定;若判断出子系统无故障,则把其滤波值送至主滤波器;若检测出子系统有故障,则对故障子系统进行隔离,并通过系统重构使整体系统不致因故障而失效,当检测到子系统恢复正常后,再重新将其滤波值送入联邦滤波器。
发明涉及一种用于高空长航无人机的多传感器容错自主导航方法,属于航空飞行器组合导航技术领域,可应用于高空长时间飞行的航空飞行器导航参数的确定,适用于高空长时间飞行的航空飞行器的导航定位。
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