CN102654407A - 惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法 - Google Patents

惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法,属于卫星定位导航的技术领域。所述多故障检测装置包括观测量测量单元、惯导辅助单元、卫星故障评价单元、测量信息筛选单元、卡尔曼滤波器,能够对多颗卫星同时发生故障进行检测和识别。所述故障检测方法将惯导信息至观测量矩阵;卫星故障评价单元根据修正后的观测量矩阵检测观测方程,再根据对卫星观测量的质量评价重构观测系统,重新构建观测方程,提高了故障条件下紧组合导航系统的精度。

Description

惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法
技术领域
本发明涉及惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法,属于卫星定位导航的技术领域。
背景技术
惯性卫星紧组合导航系统是将惯性导航与卫星导航相结合,采用卫星原始观测信息伪距、伪距率作为观测量的导航系统。相比于松组合,紧组合系统具有较好的精度及动态性能,并且在可见卫星少于4颗的情况下,也能在较短的时间内正常工作。
但由于紧组合系统组合程度较深,其精度及可靠性受到卫星原始观测信息伪距、伪距率质量的影响程度较大。伪距、伪距率容易受到如下因素影响而产生故障:
(1)太空中摄动因素、卫星轨道误差、电离层、对流层及空间信号传输畸变等因素影响;
(2)卫星导航系统的软、硬件随机故障;
(3)人为干扰,特别是敌意干扰,会带来较大误差。
同时,随着各国对卫星导航系统的重视程度和投入力度不断加大,在轨导航卫星数目也在不断增加,多通道接收机输出的原始测量信息同时发生故障的概率也随之增加。因此,为保证紧组合导航系统的可靠性及精确性,使系统在故障条件下仍能正常运行,需要检测并有效识别多卫星信息发生故障的情况,对故障及时进行排除、处理,并对系统进行重构。
目前应用于组合导航系统中卫星信息故障检测的算法普遍采用接收机自主完好性监测(RAIM)算法,该算法的基本原理是利用观测量冗余信息的一致性检验来测量观测量偏差情况,并找出故障卫星。常用RAIM算法是基于当前历元观测量的“快照”法,包括最小二乘残差法、奇偶空间法以及距离比较法、解的最大间隔法等,其中前三种方法本质上是等价的。以上算法能够实现在一定虚警率、误警率下系统发生故障的检测,但不能进行故障识别或只能识别单星故障。随着在轨导航卫星数的增多,单星故障识别已经无法满足导航需求,尤其在涉及生命安全等关键应用场合。
多故障识别算法包括n-2法、OWAS法、假设检验法、最优奇偶矢量法等进行观测量子集检验得到,但上述算法的实施对可见卫星数要求在6颗以上;并且以上算法都假设所有观测量一直具有相同的噪声统计特性,而实际上在发生故障以后,非故障观测信息也会受到污染而导致噪声水平加大。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述背景技术的不足,提供了惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法。
本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案:
惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置包括:观测量测量单元、惯导辅助单元、卫星故障评价单元、测量信息筛选单元、卡尔曼滤波器,其中:
       所述观测量测量单元的第一输入端与惯性导航装置的输出端连接,观测量测量单元的第二输入端与GPS接收机的第一输出端连接,观测量测量单元的第三输入端与GPS接收机的第二输出端连接,观测量测量单元的第一输出端与惯导辅助单元的输入端连接,观测量测量单元的第二输出端与测量信息筛选单元的第一输入端连接;
       所述惯导辅助单元的输出端与卫星故障评价单元的输入端连接,所述卫星故障评价单元的输出端与测量信息筛选单元的第二输入端连接;
所述卡尔曼滤波器的第一输入端与测量信息筛选单元的输出端连接,卡尔曼滤波器的第二输入端与惯性导航装置的输出端连接,卡尔曼滤波器的输出端与惯性导航装置的反馈输入端、GPS接收机的反馈输入端连接。
所述惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置中,观测量测量单元包括:惯导等效伪距测量单元和加法器,其中:
所述惯性导航装置的输出端、GPS接收机的输出端分别与惯导等效伪距测量单元的两个输入端连接;
所述惯导等效伪距测量单元的输出端、GPS接收机的输出端分别与加法器的两个输入端连接,所述惯导辅助单元的输入端、测量信息筛选单元的输入端分别与加法器的输出端连接。
惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测方法,包括如下步骤:
步骤1,确定惯性卫星紧组合导航系统的观测量矩阵;
步骤2,建立故障检测的检验统计量:构造奇偶空间矩阵并确定观测方程表达式,将观测误差矩阵投影到奇偶空间矩阵得到奇偶矢量,再根据显著性校验原理建立检验统计量;
步骤3,检测识别惯性卫星紧组合导航系统的故障,具体包括如下步骤:
步骤3-1,对n颗可见卫星进行子集划分,以每5颗可见卫星为一个子集,共有                                                
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE001
个子集;
步骤3-2,在每个子集中,利用步骤2所述的方法建立各个可见卫星的检验统计量,计算各个可见卫星在所属子集中的故障概率;
步骤3-3,叠加可见卫星在所属各子集中的故障概率,对故障概率和做归一化处理得到各个可见卫星的质量;
步骤3-4,判定质量小于规定值的可见卫星为故障卫星;
步骤4,剔除故障卫星,重构观测系统,确定观测方程:        
步骤4-1,计算可见卫星数与故障卫星数的差得到可用卫星数:
若可用星数大于或者等于4,进入步骤4-2;
若可用星数小于4,进入步骤4-3;
步骤4-2,删去观测量矩阵中关于故障卫星的数据;
步骤4-3,删去观测量矩阵中质量值小于0.4的故障卫星的数据;
步骤4-4,加权处理修正后的观测量矩阵得到无故障卫星信息的观测量矩阵,卡尔曼滤波器根据无故障卫星信息的观测量矩阵确定观测方程,再将卫星状态信息的误差值反馈给惯性导航装置和GPS接收机。
所述惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测方法中,步骤1的具体实施如下:
步骤1-1,惯导等效伪距测量单元根据惯性导航装置的位置速度信息、原始卫星的位置信息计算惯导与可见卫星的伪距;
步骤1-2,加法器用接收机输出的可见卫星伪距减去步骤1-1得到的惯导与伪距得到原始观测量矩阵; 
步骤1-3,惯导辅助装置根据GPS输出的星历文件选择可见卫星之外的一颗卫星为辅助卫星;
步骤1-4,根据惯性导航装置测到的惯导位置信息、GPS接收机提供的原始卫星位置信息、GPS天线与惯导装置中心之间的校正距离,计算辅助伪距向量,将辅助伪距向量加入到步骤1-2得到的原始观测量矩阵;  
步骤1-5,利用步骤1-4所得的观测量矩阵计算可见卫星、辅助卫星到GPS接收机的方向余弦确定观测量矩阵。
本发明采用上述技术方案,具有以下有益效果:能够对多颗卫星同时发生故障进行检测和识别,根据对卫星观测量的质量评价重构观测系统,提高了故障条件下紧组合导航系统的精度。
附图说明
图1为惯性卫星紧组合导航系统多故障检测装置的示意图。
图2为检测识别惯性卫星紧组合导航系统的故障的示意图。
图3为故障识别方法得到的故障卫星质量值示意图。
图4为紧组合导航系统未进行观测量矩阵重构时的导航结果示意图。
图5为紧组合导航系统进行观测量矩阵重构时的导航结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明:
以紧组合导航系统包含双星故障为例阐述本发明的发明宗旨,惯性卫星紧组合导航系统的仿真采用动态航迹,中等精度惯性器件;GPS伪距残差为20m,不考虑卫星几何精度的影响。
如图1所示的惯性卫星紧组合系统多故障检测装置,包括观测量测量单元、惯导辅助单元、卫星故障评价单元、测量信息筛选单元、卡尔曼滤波器。观测量测量单元包括:惯导等效伪距测量单元和加法器。
惯导等效伪距测量单元的第一输入端与惯性导航装置的输出端连接,惯导等效伪距测量单元的第二输入端与GPS接收机的第一输出端连接,惯导等效伪距测量单元的输出端与加法器的第一输入端连接,GPS接收机的第二输出端与加法器的第二输出端连接,加法器的第一输出端与惯导辅助单元的输入端连接,加法器的第二输出端与测量信息筛选单元的第一输入端连接,惯导辅助单元的输出端与卫星故障评价单元的输入端连接,卫星故障评价单元的输出端与测量信息筛选单元的第二输入端连接,卡尔曼滤波器的第一输入端与测量信息筛选单元的输出端连接,卡尔曼滤波器的第二输入端与惯性导航装置的输出端连接,卡尔曼滤波器的输出端与惯性导航装置的反馈输入端、GPS接收机的反馈输入端连接。
观测量测量单元中:惯导等效伪距测量单元根据惯性导航装置测得的卫星位置信息、GPS接收机提供的原始卫星位置信息计算出可见星和辅助卫星的伪距;再用可见星和辅助卫星的伪距减去接收机提供的可见星伪距得到观测量矩阵。
卫星故障评价单元建立检验统计量,用显著性实验的统计学原理识别故障卫星,测量信息筛选单元剔除故障卫星,根据可用卫星个数修正观测量矩阵,卡尔曼滤波器根据修正后的观测量矢量确定观测系统中无故障卫星的位置信息并将位置信息反馈给惯性导航装置和GPS接收机。
惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测方法,包括如下步骤:
步骤1,确定惯性卫星紧组合导航系统的观测方程:
步骤1-1,惯导等效伪距测量单元根据惯性导航装置的位置速度信息、原始卫星的位置信息计算惯导与可见卫星的伪距
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE002
步骤1-2,加法器根据如下公式(1)计算原始测量矢量
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE003
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE004
                                                        (1)
式中:为接收机输出的原始可见卫星伪距,
Figure 180050DEST_PATH_IMAGE002
为惯导与可见卫星伪距; 
步骤1-3,惯导辅助装置根据GPS输出的星历文件根据公式(2)选择可见卫星之外的一颗
仰角E较大的卫星作为辅助卫星:
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE006
                              (2)
式中:为惯导位置经度,为卫星的轨位经度,
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE009
为惯导位置纬度;
步骤1-4,根据惯性导航装置测到的惯导位置信息、GPS接收机提供的原始卫星位置信息、GPS天线与惯导装置中心的校正距离d,根据最小二乘法计算辅助伪距向量r,将辅助伪距向量r加入到步骤1-2得到观测量矩阵
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE010
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE011
                         (3)
式(3)中,
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE012
是惯导在ECEF坐标系下的位置信息,是可见卫星在ECEF坐标系下的位置信息,i=1,2…,n,n为可见卫星的数目
步骤1-5,确定观测量矩阵
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE014
其中,
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE015
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE016
i=1,2…,n           (4);
步骤2,建立故障检测的检验统计量:
步骤2-1,构造奇偶空间矩阵,对观测量矩阵G进行QR分解 :
                                                       (5)
其中, Q 为正交矩阵, R 为上三角矩阵,带入观测方程有:
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE019
                                                (6)
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE020
                                            (7)
其中:
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE021
为伪距、伪距率观测量,
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE022
为系统状态量,
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE023
为观测误差,矩阵 P 为奇偶空间矩阵, P 的行向量为相互正交的单位向量,同时与 G 的列向量正交;
步骤2-2,将观测误差矩阵投影到奇偶空间矩阵得到奇偶矢量
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE024
,令:
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE025
,奇偶矢量
Figure 907310DEST_PATH_IMAGE024
具有与观测信息故障幅值线性相关的特性;
步骤2-3,根据显著性检验原理建立检验统计量公式(8):所有观测量都无故障H 0(零假设),至少有一个观测量有故障H 1(备择假设):
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE026
                                                   (8)
H 0H 1的概率密度函数相同,矢量 b 表示故障幅度,为未知参数。
检验统计量计算如公式(9)所示:
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE027
                                            (9)
式中,
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE028
为观测量矩阵的协方差阵。
步骤3,检测识别惯性卫星紧组合导航系统的故障,如图2所示具体包括如下步骤:
步骤3-1,对n颗可见卫星进行子集划分,以每5颗可见卫星为一个子集,共有
Figure 998632DEST_PATH_IMAGE001
个子集;
步骤3-2,在每个子集中,利用步骤2所述的方法计算各个可见卫星的检验统计量,计算假设检验p值,p为检验统计量在零假设下等于或超出给定观测值的概率,利用公式(10)计算各个可见卫星在所属子集中的故障概率:
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE029
                                       (10)
其中,F 0是零假设(即系统无故障假设)下的概率;
步骤3-3,叠加各个可见卫星在所属子集中的故障概率
Figure 2012101111572100002DEST_PATH_IMAGE030
,对故障概率和做归一化处理得到各个可见卫星的质量q i
步骤3-4,判定质量小于0.6的可见卫星为故障卫星;
步骤4,剔除故障卫星,重构观测系统,重构观测方程:
步骤4-1,计算可见卫星数与故障卫星数的差得到可用卫星数:
若可用星数大于或者等于4,进入步骤4-2;
若可用星数小于4,进入步骤4-3;
步骤4-2,删去观测量矩阵中关于故障卫星的数据;
步骤4-3,删去观测量矩阵中质量值小于0.4的故障卫星的数据;
步骤4-4,加权处理修正后的观测量矩阵,表达式如公式(11)所示:
                                                  (11)
卡尔曼滤波器根据加权处理的观测量矩阵确定观测系统中各无故障卫星的位置信息,再将卫星状态信息的误差值反馈给惯性导航装置和GPS接收机。 
在0-2000s内设置卫星故障仿真条件考虑如下因素:可见星数目为9颗,卫星1、卫星3、卫星5同时发生故障,故障幅值分别5σ、8σ、10σ,发生故障时间为950s,故障持续时间50s。仿真结果如图3、图4、图5所示。
图3为本发明提供故障识别方法得到的故障卫星质量值,由本图可以看出,在发生故障的时刻,卫星1、3、5质量值有明显下降,其余卫星质量值无明显下降,但由于故障信息的污染,其质量值也有所减少。
图4为上述故障条件下,紧组合导航系统未进行观测重构时的导航结果。由本图可以看出,导航结果受到严重影响,姿态、位置、速度误差都呈现明显增加。
图5为上述故障条件下,紧组合导航系统进行观测重构后的导航结果。由本图可以看出,在对故障信息排除、非故障信息采用质量值加权的观测重构方法后,导航结果明显提高,恢复到无故障条件下的导航精度水平。
综上所述,本发明所涉及的惯性卫星紧组合导航系统的多故障监测装置能够对多颗卫星同时发生故障进行检测和识别,多故障检测方法根据对卫星观测量的质量评价重构观测系统,提高了故障条件下紧组合导航系统的精度。

Claims (4)

1.惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置,其特征在于包括:观测量测量单元、惯导辅助单元、卫星故障评价单元、测量信息筛选单元、卡尔曼滤波器,其中:
       所述观测量测量单元的第一输入端与惯性导航装置的输出端连接,观测量测量单元的第二输入端与GPS接收机的第一输出端连接,观测量测量单元的第三输入端与GPS接收机的第二输出端连接,观测量测量单元的第一输出端与惯导辅助单元的输入端连接,观测量测量单元的第二输出端与测量信息筛选单元的第一输入端连接;
       所述惯导辅助单元的输出端与卫星故障评价单元的输入端连接,所述卫星故障评价单元的输出端与测量信息筛选单元的第二输入端连接;
所述卡尔曼滤波器的第一输入端与测量信息筛选单元的输出端连接,卡尔曼滤波器的第二输入端与惯性导航装置的输出端连接,卡尔曼滤波器的输出端与惯性导航装置的反馈输入端、GPS接收机的反馈输入端连接。
2.根据权利要求1所述的惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置,其特征在于所述观测量测量单元包括:惯导等效伪距测量单元和加法器,其中:
所述惯性导航装置的输出端、GPS接收机的输出端分别与惯导等效伪距测量单元的两个输入端连接;
所述惯导等效伪距测量单元的输出端、GPS接收机的输出端分别与加法器的两个输入端连接,所述惯导辅助单元的输入端、测量信息筛选单元的输入端分别与加法器的输出端连接。
3.惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1,确定惯性卫星紧组合导航系统的观测量矩阵;
步骤2,建立故障检测的检验统计量:构造奇偶空间矩阵并确定观测方程表达式,将观测误差矩阵投影到奇偶空间矩阵得到奇偶矢量,再根据显著性校验原理建立检验统计量;
步骤3,检测识别惯性卫星紧组合导航系统的故障,具体包括如下步骤:
步骤3-1,对n颗可见卫星进行子集划分,以每5颗可见卫星为一个子集,共有                                                
Figure 2012101111572100001DEST_PATH_IMAGE001
个子集;
步骤3-2,在每个子集中,利用步骤2所述的方法建立各个可见卫星的检验统计量,计算各个可见卫星在所属子集中的故障概率;
步骤3-3,叠加可见卫星在所属各子集中的故障概率,对故障概率和做归一化处理得到各个可见卫星的质量;
步骤3-4,判定质量小于规定值的可见卫星为故障卫星;
步骤4,剔除故障卫星,重构观测系统,确定观测方程:        
步骤4-1,计算可见卫星数与故障卫星数的差得到可用卫星数:
若可用星数大于或者等于4,进入步骤4-2;
若可用星数小于4,进入步骤4-3;
步骤4-2,删去观测量矩阵中关于故障卫星的数据;
步骤4-3,删去观测量矩阵中质量值小于0.4的故障卫星的数据;
步骤4-4,加权处理修正后的观测量矩阵得到无故障卫星信息的观测量矩阵,卡尔曼滤波器根据无故障卫星信息的观测量矩阵确定观测方程,再将卫星状态信息的误差值反馈给惯性导航装置和GPS接收机。
4.根据权利要求3所述的惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测方法,其特征在于所述步骤1的具体实施如下:
步骤1-1,惯导等效伪距测量单元根据惯性导航装置的位置速度信息、原始卫星的位置信息计算惯导与可见卫星的伪距;
步骤1-2,加法器用接收机输出的可见卫星伪距减去步骤1-1得到的惯导与伪距得到原始观测量矩阵; 
步骤1-3,惯导辅助装置根据GPS输出的星历文件选择可见卫星之外的一颗卫星为辅助卫星;
步骤1-4,根据惯性导航装置测到的惯导位置信息、GPS接收机提供的原始卫星位置信息、GPS天线与惯导装置中心之间的校正距离,计算辅助伪距向量,将辅助伪距向量加入到步骤1-2得到的原始观测量矩阵;  
步骤1-5,利用步骤1-4所得的观测量矩阵计算可见卫星、辅助卫星到GPS接收机的方向余弦确定观测量矩阵。
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Application publication date: 20120905

Assignee: Jiangsu the Big Dipper is open to the traffic Electronics Co., Ltd.

Assignor: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

Contract record no.: 2018320000067

Denomination of invention: Multiple-fault detecting device and detecting method for tightly-integrated inertial satellite navigation system

Granted publication date: 20140702

License type: Exclusive License

Record date: 20180320