一种基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及
检测系统
技术领域
背景技术
[0002] 在全球
卫星导航系统完好性检测中，一般使用多参考接收一致性检测的B值算法。然而，在北斗导航系统中，卫星为混合
星座，除了有27颗中地球轨道(MEO)卫星外，还有5颗静止轨道(GEO)卫星和3颗倾斜同步轨道(IGSO)卫星。传统GPS(Global Positioning System，全球
定位系统)中的B值检测算法仅适用于地球中轨卫星，而北斗导航系统是由中地球轨道卫星、
地球同步卫星、倾斜同步轨道卫星组成的混合星座系统，这就使现有算法不能完全适用于北斗导航系统。
[0003] 在传统GBAS(ground-based augmentation systems，地基增强系统)系统中，对差分数据进行完好性检测，是利用多个基准站接收机的伪距修正量构造了一个参考值——B值。通过对B值进行检测，检测可能存在的故障，并排除错误数据，以保证播发的差分数据的可靠性。此外还由一种基于C值辅助B值的多基准一致性检测新算法，能排除可能存在的卫星故障，提高系统可用性
水平。然而，这些完好性检测算法对混合星座的北斗导航系统并不完全适用。
[0004] 因此，提供一种基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统。
发明内容
[0005] 鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统，解决传统故障检测方法不适用于北斗卫星混合星座的问题，对建立北斗卫星导航地基增强系统的多参一致性检测具有参考价值。
[0006] 根据本发明的一个方面，提供一种基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，包括以下步骤：
[0007] S101，从多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数组成的卫星数据集中预选多个卫星作为初始卫星聚类中心、预期卫星聚类中心数目、每一卫星类别中最少的卫星个数、一个卫星类别中卫星距离分布的标准差、两个卫星聚类中心之间的最小距离以及
迭代运算的次数；
[0008] S102，将与初始卫星聚类中心最近的卫星数据集中每个卫星分到不同的卫星类别中；
[0009] S103，判断各卫星类别中的卫星个数是否大于每一卫星类别中最少的卫星个数，若是，则修正初始卫星聚类中心，获取修正后的卫星聚类中心；
[0010] S104，计算各卫星类别中每一卫星与修正后的卫星聚类中心之间的距离标准差向量，选出距离标准差向量中的最大分量，与预选的一个卫星类别中卫星距离分布的标准差进行对比，若大于，则根据初始卫星聚类中心个数和预期卫星聚类中心数目的关系确定是否对修正后的卫星聚类中心进行分裂，若是，则将修正后的卫星聚类中心分裂为两个卫星聚类中心；
[0011] S105，计算所有卫星聚类中心之间的距离，并分别与两个卫星聚类中心之间的最小距离进行对比，若小于，则将距离小于两个卫星聚类中心之间的最小距离的两个卫星聚类中心合并为一个卫星聚类中心；
[0012] S106，根据迭代运算的次数重复步骤S103至S105，完成初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类匹配；
[0013] S107，对多种初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数
阀值计算模型进行关联；
[0014] S108，实时接收北斗卫星的卫星基本参数，输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围，并将北斗卫星的卫星基本参数输入卫星特定参数计算模型中，获取北斗卫星的卫星特定参数；
[0015] S109，判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数，以丢弃该故障参数。
[0016] 进一步地，在步骤S104中，通过以下公式计算各卫星类别中每一卫星与修正后的卫星聚类中心之间的距离标准差向量的分量：
[0017]
[0018] 其中，i＝1,2,…,n为卫星
特征向量的个数，j＝1,2,…,N为卫星类别数，Nj为一个卫星类别中卫星个数，
[0019] 初始卫星聚类中心个数和预期卫星聚类中心数目的关系为初始卫星聚类中心个数小于或等于预期卫星聚类中心数目的一半。
[0020] 进一步地，上述基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，还包括：将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联。
[0021] 进一步地，通过以下公式获取卫星特定参数：
[0022]
[0023] 其中， 为目标卫星不同时刻的北斗卫星特定参数，M为基站接收机个数，j为目标卫星，1≤j≤N，N为卫星个数，m为参考基站接收机，σ为消除钟差后的码
相位伪距修正量。
[0024] 进一步地，初始标准卫星包括GPS卫星和星基增强系统卫星，北斗卫星包括中轨道卫星、地球同步卫星和倾斜地球同步轨道卫星。
[0025] 进一步地，初始标准卫星为GPS卫星时，卫星特定参数阀值计算模型为[0026]
[0027] 其 中 ，B t h为 卫 星特 定 参 数阀 值 范围 ，M 为基 站 接收 机 个 数 ，θn为卫星仰
角，a0、a1、a2、b0、c0均为接收机参数；
[0028] 初始标准卫星为星基增强系统卫星时，卫星特定参数阀值计算模型为[0029]
[0030] 其 中 ，B t h为 卫 星特 定 参 数阀 值 范围 ，M 为基 站 接收 机 个 数 ，θn为卫星仰角，a0、a1、a2、b0、c0均为接收机参数。
[0031] 进一步地，上述基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，还包括：计算并对比卫星故障特定参数和卫星故障特定参数阀值范围，以判定卫星故障。
[0032] 进一步地，通过以下公式计算卫星故障特定参数
[0033]
[0034] 其中， 为在基站m处卫星n的卫星故障特定参数，N为观测卫星个数，可得N个伪距修正量，j为目标卫星，1≤j≤N，N为卫星个数，m为参考基站接收机，σ为消除钟差后的码相位伪距修正量；
[0035] 通过以下公式计算卫星故障特定参数阀值范围
[0036]
[0037] 其中， 为在基站m处目标卫星j的卫星故障特定参数阀值范围，M为基站接收机个数，j为目标卫星，1≤j≤N，N为卫星个数， 为无故障偏差时 的方差，Pr(LOC)为系统总体连续性需求。
[0038] 根据本发明的另一方面，提供一种实现上述检测方法的北斗导航系统故障检测系统，包括：
[0039] 卫星参数聚类计算模
块，用于从多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数组成的卫星数据集中预选多个卫星作为初始卫星聚类中心、预期卫星聚类中心数目、每一卫星类别中最少的卫星个数、一个卫星类别中卫星距离分布的标准差、两个卫星聚类中心之间的最小距离以及迭代运算的次数；将与初始卫星聚类中心最近的卫星数据集中每个卫星分到不同的卫星类别中；判断各卫星类别中的卫星个数是否大于每一卫星类别中最少的卫星个数，若是，则修正初始卫星聚类中心，获取修正后的卫星聚类中心；计算各卫星类别中每一卫星与修正后的卫星聚类中心之间的距离标准差向量，选出距离标准差向量中的最大分量，与预选的一个卫星类别中卫星距离分布的标准差进行对比，若大于，则根据初始卫星聚类中心个数和预期卫星聚类中心数目的关系确定是否对修正后的卫星聚类中心进行分裂，若是，则将修正后的卫星聚类中心分裂为两个卫星聚类中心；计算所有卫星聚类中心之间的距离，并分别与两个卫星聚类中心之间的最小距离进行对比，若小于，则将距离小于两个卫星聚类中心之间的最小距离的两个卫星聚类中心合并为一个卫星聚类中心；根据迭代运算的次数重复以上步骤，完成初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类匹配；
[0040] 卫星参数-阀值计算模型关联模块，用于对多种初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联；
[0041] 卫星特定参数阀值计算模块，用于实时接收北斗卫星的卫星特定参数，并输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围；
[0042] 卫星特定参数计算模块，用于将北斗卫星的卫星基本参数输入卫星特定参数计算模型中，获取北斗卫星的卫星特定参数；
[0043] 故障参数判断模块，用于判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数。
[0044] 进一步地，上述北斗导航系统故障检测系统，卫星参数-阀值计算模型关联模块，还用于将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联。
[0045] 本发明与
现有技术相比具有以下的优点：
[0046] 1.本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统应用ISODATA聚类算法对初始标准卫星参数和北斗卫星参数进行聚类匹配，使得北斗卫星参数与初始标准卫星参数的匹配更精确。
[0047] 2.本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统实时接收卫星特定参数，根据卫星特定参数阀值计算模型计算卫星特定参数阀值范围，并对卫星特定参数和卫星特定参数阀值范围进行对比，以判断卫星特定参数是否是故障参数，能够完全适用北斗卫星混合星座；
[0048] 3.本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联，使得在下一次故障检测中遇到关联计算模型的北斗卫星参数时，能够直接关联卫星特定参数阀值计算模型，无需进行聚类计算，节省时间和运算量。
附图说明
[0049] 以下结合附图和
实施例对本发明作进一步说明。
[0050] 图1是本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法步骤图；
[0051] 图2是本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测系统。
具体实施方式
[0052] 下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0053] 本技术领域技术人员可以理解，除非特意
声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的
说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
[0054] 本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0055] 图1是本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法步骤图，如图1所示，本发明提供的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，包括以下步骤：
[0056] S101，从多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数组成的卫星数据集中预选多个卫星作为初始卫星聚类中心、预期卫星聚类中心数目、每一卫星类别中最少的卫星个数、一个卫星类别中卫星距离分布的标准差、两个卫星聚类中心之间的最小距离以及迭代运算的次数；
[0057] S102，将与初始卫星聚类中心最近的卫星数据集中每个卫星分到不同的卫星类别中；
[0058] S103，判断各卫星类别中的卫星个数是否大于每一卫星类别中最少的卫星个数，若是，则修正初始卫星聚类中心，获取修正后的卫星聚类中心；
[0059] S104，计算各卫星类别中每一卫星与修正后的卫星聚类中心之间的距离标准差向量，选出距离标准差向量中的最大分量，与预选的一个卫星类别中卫星距离分布的标准差进行对比，若大于，则根据初始卫星聚类中心个数和预期卫星聚类中心数目的关系确定是否对修正后的卫星聚类中心进行分裂，若是，则将修正后的卫星聚类中心分裂为两个卫星聚类中心；
[0060] S105，计算所有卫星聚类中心之间的距离，并分别与两个卫星聚类中心之间的最小距离进行对比，若小于，则将距离小于两个卫星聚类中心之间的最小距离的两个卫星聚类中心合并为一个卫星聚类中心；
[0061] S106，根据迭代运算的次数重复步骤S103至S105，完成初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类匹配；
[0062] S107，对多种初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联；
[0063] S108，实时接收北斗卫星的卫星基本参数，输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围，并将北斗卫星的卫星基本参数输入卫星特定参数计算模型中，获取北斗卫星的卫星特定参数；
[0064] S109，判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数，以丢弃该故障参数。
[0065] 其中，ISODATA算法是在k-均值算法的
基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。
[0066] 本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法应用ISODATA聚类算法对初始标准卫星参数和北斗卫星参数进行聚类匹配，使得北斗卫星参数与初始标准卫星参数的匹配更精确。
[0067] 本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法实时接收卫星特定参数，根据卫星特定参数阀值计算模型计算卫星特定参数阀值范围，并对卫星特定参数和卫星特定参数阀值范围进行对比，以判断卫星特定参数是否是故障参数，能够完全适用北斗卫星混合星座。
[0068] 北斗导航系统具有混合星座的特点，决定了其卫星特定参数
阈值需要分不同卫星轨道来讨论，
聚类分析是一种重要的
无监督学习方法，是一个在数据集中寻找相似元素集合的
无监督学习过程，因此，能够通过K-means++聚类算法计算与各北斗卫星聚类的相似初始标准卫星。
[0069] 进一步地，在步骤S104中，通过以下公式计算各卫星类别中每一卫星与修正后的卫星聚类中心之间的距离标准差向量的分量：
[0070]
[0071] 其中，i＝1,2,…,n为卫星特征向量的个数，j＝1,2,…,N为卫星类别数，Nj为一个卫星类别中卫星个数，
[0072] 初始卫星聚类中心个数和预期卫星聚类中心数目的关系为初始卫星聚类中心个数小于或等于预期卫星聚类中心数目的一半。
[0073] 上述基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，还包括：将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联。
[0074] 本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联，使得在下一次故障检测中遇到关联计算模型的北斗卫星参数时，能够直接关联卫星特定参数阀值计算模型，无需进行聚类计算，节省时间和运算量。
[0075] 通过聚类分析可知，北斗卫星星座中的中轨道卫星与GPS卫星星座中的卫星类型相同；而对于地球同步卫星和倾斜地球同步轨道卫星，与星基增强系统卫星相似，因此可以将星基增强系统卫星的卫星特定参数阈值计算公式引入北斗卫星星座中的地球同步卫星和倾斜地球同步轨道卫星之中。
[0076] 尽管北斗导航系统为混合星座系统，但北斗导航系统的卫星特定参数仍然代表播发的差分伪距修正量PRC与除去参考接收机m以外其他基准站中参考接收机的PRC平均值的差值。因此，通过以下公式获取卫星特定参数：
[0077]
[0078] 其中， 为目标卫星不同时刻的北斗卫星特定参数，M为基站接收机个数，j为目标卫星，1≤j≤N，N为卫星个数，m为参考基站接收机，σ为消除钟差后的码相位伪距修正量。
[0079] 进一步地，初始标准卫星包括GPS卫星和星基增强系统卫星，北斗卫星包括中轨道卫星、地球同步卫星和倾斜地球同步轨道卫星。
[0080] 卫星特定参数的阈值计算仅与接收机型号和卫星仰角有关。因此，初始标准卫星-卫星特定参数阀值计算模型关联
数据库中，初始标准卫星为GPS卫星时，卫星特定参数阀值计算模型为
[0081]
[0082] 其 中 ，B t h为 卫 星特 定 参 数阀 值 范围 ，M 为基 站 接收 机 个 数 ，θn为卫星仰角，a0、a1、a2、b0、c0均为接收机参数；
[0083] 初始标准卫星为星基增强系统卫星时，卫星特定参数阀值计算模型为[0084]
[0085] 其 中 ，B t h为 卫 星特 定 参 数阀 值 范围 ，M 为基 站 接收 机 个 数 ，θn为卫星仰角，a0、a1、a2、b0、c0均为接收机参数。
[0086] 具体地，初始标准卫星为GPS卫星时，卫星特定参数阀值计算模型获取流程如下：
[0087] 假定每个基站接收机的随机误差均方差为σref，则由M个接收机得到的伪距修正量对应的方差可表示为
[0088]
[0089] 相应的方差可表示为
[0090]
[0091] 每个观测量在无故障时的误检率及其方差决定了B值阈值。通常状况下，卫星着陆系统连续性丢失是由两种情况造成的。一种是卫星或接收机出现系统故障；另一种则是无故障时出现系统误检。一般认为二者概率相同。则根据系统总体连续性需求Pr(LOC)可计算出误检概率为
[0092]
[0093] 对于M个基站、N颗卫星，可得观测量共MN个，则对每个观测量的误检概率为[0094]
[0095] 对于观测卫星j，由其B值对应的方差 可得B值的阈值为
[0096]
[0097] 式中，
[0098]
[0099] 基于B值的多参考一致性检测能够有效的检测出接收机故障造成的伪距修正量偏差，然而却难以检测出卫星故障造成的偏差，因此，上述基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，还包括：计算并对比卫星故障特定参数和卫星故障特定参数阀值范围，以判定卫星故障，进一步地提高系统的完好性水平。
[0100] 通过以下公式计算卫星故障特定参数
[0101]
[0102] 其中， 为在基站m处卫星n的卫星故障特定参数，N为观测卫星个数，可得N个伪距修正量，j为目标卫星，1≤j≤N，N为卫星个数，m为参考基站接收机，σ为消除钟差后的码相位伪距修正量；
[0103] 通过以下公式计算卫星故障特定参数阀值范围
[0104]
[0105] 其中， 为在基站m处目标卫星j的卫星故障特定参数阀值范围，M为基站接收机个数，j为目标卫星，1≤j≤N，N为卫星个数， 为无故障偏差时 的方差，Pr(LOC)为系统总体连续性需求。
[0106] 具体地， 与 的关系如下：在无故障偏差的情况下， 服从零均值、方差为 的正态分布。
[0107] 对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
[0108] 如图2所示，本发明提供的实现上述检测方法的北斗导航系统故障检测系统，包括：
[0109] 卫星参数聚类计算模块，用于从多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数组成的卫星数据集中预选多个卫星作为初始卫星聚类中心、预期卫星聚类中心数目、每一卫星类别中最少的卫星个数、一个卫星类别中卫星距离分布的标准差、两个卫星聚类中心之间的最小距离以及迭代运算的次数；将与初始卫星聚类中心最近的卫星数据集中每个卫星分到不同的卫星类别中；判断各卫星类别中的卫星个数是否大于每一卫星类别中最少的卫星个数，若是，则修正初始卫星聚类中心，获取修正后的卫星聚类中心；计算各卫星类别中每一卫星与修正后的卫星聚类中心之间的距离标准差向量，选出距离标准差向量中的最大分量，与预选的一个卫星类别中卫星距离分布的标准差进行对比，若大于，则根据初始卫星聚类中心个数和预期卫星聚类中心数目的关系确定是否对修正后的卫星聚类中心进行分裂，若是，则将修正后的卫星聚类中心分裂为两个卫星聚类中心；计算所有卫星聚类中心之间的距离，并分别与两个卫星聚类中心之间的最小距离进行对比，若小于，则将距离小于两个卫星聚类中心之间的最小距离的两个卫星聚类中心合并为一个卫星聚类中心；根据迭代运算的次数重复以上步骤，完成初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类匹配；
[0110] 卫星参数-阀值计算模型关联模块，用于对多种初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联；
[0111] 卫星特定参数阀值计算模块，用于实时接收北斗卫星的卫星特定参数，并输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围；
[0112] 卫星特定参数计算模块，用于将北斗卫星的卫星基本参数输入卫星特定参数计算模型中，获取北斗卫星的卫星特定参数；
[0113] 故障参数判断模块，用于判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数。
[0114] 本发明的基于ISODATA聚类算法的北斗导航系统故障检测系统应用ISODATA聚类算法对初始标准卫星参数和北斗卫星参数进行聚类匹配，使得北斗卫星参数与初始标准卫星参数的匹配更精确。
[0115] 本发明的北斗导航系统故障检测系统实时接收卫星特定参数，根据卫星特定参数阀值计算模型计算卫星特定参数阀值范围，并对卫星特定参数和卫星特定参数阀值范围进行对比，以判断卫星特定参数是否是故障参数，能够完全适用北斗卫星混合星座。
[0116] 上述北斗导航系统故障检测系统，卫星参数-阀值计算模型关联模块，还用于将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联。
[0117] 本发明的北斗导航系统故障检测系统将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联，使得在下一次故障检测中遇到关联计算模型的北斗卫星参数时，能够直接关联卫星特定参数阀值计算模型，无需进行聚类计算，节省时间和运算量。
[0118] 对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0119] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行
修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
