一种无人蜂群协同导航多故障检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113376664A(43)申请公布日2021.09.10(21)申请号202110569624.5(22)申请日2021.05.25(71)申请人南京航空航天大学地址210016江苏省南京市秦淮区御道街29号(72)发明人陈欣王融熊智刘建业钱伟行陈明星聂庭宇张慧媛何辉赵惟成(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人柏尚春(51)Int.Cl.G01S19/23(2010.01)G01C25/00(2006.01)权利要求书4页说明书9页附图6页(54)发明名称一种无人蜂群协同导航多故障检测方法(57)摘要本发明公开了一种无人蜂群协同导航多故障检测方法，利用无人蜂群协同信息辅助进行无人飞行器导航系统多故障检测与识别；结合各无人机相对量测信息与无人机自身导航观测信息进行协同容错架构设计，利用不同量测信息的组合构造多级卡尔曼滤波器，通过不同滤波器解的差异性检测无人机导航卫星及协同量测信息的故障状态，并将故障量测隔离以实现无人机协同导航系统的容错重构。本发明考虑了无人蜂群导航系统可能出现的多故障情况，构造不同层次的滤波器实现多个故障量测信息的分离，可灵活检测协同导航系统故障量测信息的个数，无需改变层次滤波结构，具有很好的适应性；本发明适用性广，不受协同辅助信息种类和数量的限制。CN113376664ACN113376664A权利要求书1/4页1.一种无人蜂群协同导航多故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)当前时刻为t，无人蜂群中的成员数量为N，无人蜂群各成员根据自身的机载惯导系统进行SINS误差状态建模；(2)无人蜂群各成员分别通过自身卫星导航接收机确定各自的可用导航卫星个数并获得各卫星量测信息；(3)无人蜂群各成员根据其他成员的定位精度，选择定位精度较高的基准无人机作为可用协同成员，并获得与可用协同成员的相对测量信息；(4)针对无人蜂群任意一个成员k，k＝1,2,…,N，成员k可用导航卫星量测信息和可用协同成员量测信息建立卫星‑飞行器量测模型；(5)成员k计算其可用量测量总个数为n＝xk+yk，其中xk为成员k的可用导航卫星数，yk为成员k的可用协同成员数，并将成员k的可用量测量个数n与预设的阈值qk比较；若n‑1＞qk，则成员k的导航系统转入故障检测模式，执行(6)，否则，成员k的导航系统转入可用检测量不足告警模式，转步骤(20)；(6)根据阈值qk计算成员k的最大可检测故障数m＝xk+yk‑qk‑1，并将可用卫星进行编号为i，i＝1,2,…,xk，将所有可用协同成员进行编号为i，i＝xk+1,…,xk+yk；(7)成员k对所有可用卫星和协同成员量测信息的故障状态进行同步检测，根据xk个卫星及yk个协同成员量测信息和惯导信息构造主滤波器F0，进行卡尔曼滤波后得到状态向量X0及协方差矩阵P0；(8)成员k根据步骤(6)获得的最大可检测故障数m计算子滤波器个数并构造子滤波器Fi，i＝1,2,…,a；(9)成员k根据子滤波器Fi的量测信息和惯导信息共进行a次卡尔曼滤波，得到各子滤波器Fi的状态向量Xi、协方差矩阵Pi；(10)根据主滤波器状态向量X0和子滤波器Fi状态向量Xi，i＝1,2,…,a构造主滤波器与各子滤波器的解分离矢量dXi＝X0‑Xi，得到水平位置解分离矢量为计算子滤波器Fi，i＝1,2,…,a的故障检测统计量为其中，|·|表示取向量的模；(11)成员k计算子滤波器Fi，i＝1,2,…,a的检测门限Ti；(12)将子滤波器Fi的故障检验统计量di与检测门限Ti比较，若存在di＞Ti，则成员k的所有量测量中存在故障，转入故障识别模式，执行步骤(13)，否则，转步骤(20)；(13)成员k根据子滤波器Fi，i＝1,2,…,a，计算各子滤波器Fi下属子‑子滤波器个数为b＝n‑m，并构造子滤波器Fi下属子‑子滤波器Fi,j，j＝1,2,…,b；(14)成员k根据步骤((13)子滤波器Fi，i＝1,2,…,a下属子‑子滤波器Fi,j，j＝1,2,…,b的量测信息和惯导信息共进行a×b次卡尔曼滤波，得到各子‑子滤波器Fi,j的状态向量Xi,j、协方差矩阵Pi,j；(15)根据子滤波器Fi状态向量Xi和子‑子滤波器Fi,j状态向量Xi,j构造各子滤波器与其下属子‑子滤波器的解分离矢量dXi,j＝Xi‑Xi,j，得到水平位置解分离矢量为计算子‑子滤波器Fi，j的故障检测统计量为其中，|·|表示取向量的模；2CN113376664A权利要求书2/4页(16)成员k计算子滤波器Fi，i＝1,2,…,a下属子‑子滤波Fi,j，j＝1,2,…,b的检测门限Ti,j；(17)将子滤波器Fi，i＝1,2,…,a下属子‑子滤波器Fi,j，