一种无人机自主跟踪起降系统及跟踪定位方法
专利汇可以提供一种无人机自主跟踪起降系统及跟踪定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种无人机自主 跟踪 起降系统，包括地面站、平台端和机载端；平台端连接机载端，机载端连接地面站；地面站用于实时显示机载端的 姿态 、速度、 位置 、GPS状态、平台端与机载端的相对位置与相对速度和调整导航参数与控制参数；平台端包括组合 导航系统 和差分GPS基准站；组合导航系统和差分GPS基准站通过串口连接；机载端包括 飞行控制系统 和差分GPS天空端；本 发明 提出的无人机自主跟踪起降系统及 定位 方法计算量小，定位 精度 高，鲁棒性好。，下面是一种无人机自主跟踪起降系统及跟踪定位方法专利的具体信息内容。
1.一种无人机自主跟踪起降系统，其特征在于，包括地面站、平台端和机载端；平台端连接机载端，机载端连接地面站；
地面站用于实时显示机载端的姿态、速度、位置、GPS状态、平台端与机载端的相对位置与相对速度和调整导航参数与控制参数；
平台端包括组合导航系统和差分GPS基准站；组合导航系统和差分GPS基准站通过串口连接；
机载端包括飞行控制系统和差分GPS天空端；飞行控制系统和差分GPS天空端通过串口连接；差分GPS基准站和差分GPS天空端通过数传电台实时实时连接；组合导航系统和飞行控制系统通过数传电台实时实时连接。
2.一种无人机自主跟踪起降系统的跟踪定位方法，其特征在于，基于权利要求1所述的一种无人机自主跟踪起降系统，包括以下步骤：
步骤1，差分GPS基准站通过串口向组合导航系统实时发送平台的GPS位置、GPS速度和GPS航向信息，组合导航系统接收到差分GPS基准站发送的信息后进行组合导航，然后通过数传电台将组合导航系统计算的平台位置、速度与航向信息发送给机载端的飞行控制系统；
步骤2，差分GPS基准站通过数传电台实时向差分GPS天空端发送差分数据，该数据用于计算机载端与平台端的相对位置，该相对位置计作量测一，差分GPS天空端通过串口发送给飞行控制系统，同时通过同一串口发送机载端的GPS位置、GPS速度与GPS航向信息，飞行控制系统接收到差分GPS天空端输出的信息后进行组合导航，得到组合导航后的机载端位置、速度与航向，然后与平台端组合导航系统发送的平台位置与速度信息结合，计算机载端与平台端的相对位置与相对速度，该相对位置与相对速度计作量测二；
步骤3，使用量测一与量测二进行卡尔曼滤波计算机载端与平台端的相对位置与相对速度并将结果通过数传实时发送给地面站。
3.根据权利要求2所述的一种无人机自主跟踪起降系统的跟踪定位方法，其特征在于，步骤2中，选取机载端与平台端的相对位置与相对速度为状态向量，即：[px py pz vx vy vz]T，其中px为x方向相对位置，py为y方向相对位置，pz为z方向相对位置，vx为x方向相对速度，vy为y方向相对速度，vz为z方向相对速度；系统的状态方程为：
其中：
Xk-1—k-1时刻状态向量；Φk/k-1—状态转移矩阵； —k时刻状态向量的预测；t—相邻两帧数据时间间隔； —k时刻x方向相对位置估计值的预测值； —k时刻y方向相对位置估计值的预测值； —k时刻z方向相对位置估计值的预测值； —k时刻x方向相对速度估计值的预测值； —k时刻y方向相对速度估计值的预测值； —k时刻z方向相对速度估计值的预测值； —k-1时刻x方向相对位置估计值； —k-1时刻y方向相对位置估计值； —k-1时刻z方向相对位置估计值； —k-1时刻x方向相对速度估计值；
—k-1时刻y方向相对速度估计值； —k-1时刻z方向相对速度估计值。
4.根据权利要求2所述的一种无人机自主跟踪起降系统的跟踪定位方法，其特征在于，步骤2中，
量测一的量测方程如下：
其中：
—k时刻状态向量的预测；Hk—k时刻量测矩阵 —k时刻量测向量预测； —k时刻x方向相对位置估计值的预测值； —k时刻y方向相对位置估计值的预测值； —k时刻z方向相对位置估计值的预测值； —k时刻x方向相对位置量测预测值； —k时刻y方向相对位置量测预测值； —k时刻z方向相对位置量测预测值；
量测二的量测方程如下：
其中：
—k时刻状态向量的预测；Hk—k时刻量测矩阵 —k时刻量测向量预测； —k时刻x方向相对位置估计值的预测值； —k时刻y方向相对位置估计值的预测值； —k时刻z方向相对位置估计值的预测值； —k时刻x方向相对速度估计值的预测值； —k时刻y方向相对速度估计值的预测值； —k时刻z方向相对速度估计值的预测值；
—k时刻x方向相对位置量测预测值； —k时刻y方向相对位置量测预测值； —k时刻z方向相对位置量测预测值； —k时刻x方向相对速度量测预测值； —k时刻y方向相对速度量测预测值； —k时刻z方向相对速度量测预测值。
5.根据权利要求2所述的一种无人机自主跟踪起降系统的跟踪定位方法，其特征在于，步骤3中，卡尔曼滤波实施过程如下：
状态预测
状态误差协方差矩阵预测
滤波器增益
状态更新
状态误差协方差矩阵更新
其中：
Pk-1—k-1时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵； —k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵预测值；Qk-1—k-1时刻系统噪声矩阵；Rk—k时刻量测噪声矩阵；Kk—k时刻滤波器增益矩阵；Pk—k时刻卡尔曼滤波状态误差协方差矩阵。
6.根据权利要求5所述的一种无人机自主跟踪起降系统的跟踪定位方法，其特征在于，步骤3中，在量测一更新后估计出两种量测位置的偏置，在使用量测二前首先进行补偿，利用补偿后的量测二进行滤波：
两种量测偏置估计算法如下：
pos_bias＝α(pos1-pos2)+(1-α)pos_bias (9)
其中：
pos_bias—量测一与量测二的位置偏置；pos1—量测一的位置信息；pos2—量测二的位置信息；α—一阶低通滤波系数；
量测二在使用前首先对其位置信息进行补偿，然后进行滤波，补偿方法如下：
pos2_bc＝pos2+pos_bias (10)
其中：
pos_bias—量测一与量测二的位置偏置；pos2_bc—量测二补偿后的位置信息；pos2—量测二的位置信息。
一种无人机自主跟踪起降系统及跟踪定位方法
技术领域
背景技术
发明内容
—k时刻z方向相对位置估计值的预测值； —k时刻x方向相对位置量测预测值；
—k时刻y方向相对位置量测预测值； —k时刻z方向相对位置量测预测值；
—k时刻z方向相对位置估计值的预测值； —k时刻x方向相对速度估计值的预测值； —k时刻y方向相对速度估计值的预测值； —k时刻z方向相对速度估计值的预测值； —k时刻x方向相对位置量测预测值； —k时刻y方向相对位置量测预测值；
—k时刻z方向相对位置量测预测值； —k时刻x方向相对速度量测预测值； —k时刻y方向相对速度量测预测值； —k时刻z方向相对速度量测预测值。
具体实施方式
—k时刻z方向相对位置估计值的预测值； —k时刻x方向相对位置量测预测值；
—k时刻y方向相对位置量测预测值； —k时刻z方向相对位置量测预测值；
—k时刻z方向相对位置估计值的预测值； —k时刻x方向相对速度估计值的预测值； —k时刻y方向相对速度估计值的预测值； —k时刻z方向相对速度估计值的预测值； —k时刻x方向相对位置量测预测值； —k时刻y方向相对位置量测预测值；
—k时刻z方向相对位置量测预测值； —k时刻x方向相对速度量测预测值； —k时刻y方向相对速度量测预测值； —k时刻z方向相对速度量测预测值；
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