CN111412928B - 一种深空着陆测速多波束故障检测与选取方法 - Google Patents
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Abstract
一种深空着陆测速多波束故障检测与选取方法,(1)计算所有波束测量值的残差向量,若残差向量的模小于预设的阈值ε,则表明该残差向量模对应的波束无故障;否则针对剩余波束执行步骤(2);(2)判断剩余波束的数量是否大于等于5,若小于5,则完成波束故障检测,否则将剩余所有波束置相同分数,并将剩余波束中取至少5个波束进行组合,计算每个组合对应波束测量值的残差向量,若残差向量的模小于预设的阈值ε1,则对该残差向量模对应组合中的所有波束的分数均增加;否则,计算残差向量与波束零空间列的夹角余弦绝对值,根据最大值的大小对每个波束分数进行调整;所有组合处理完成后进行分数排序,按照分数排序从中选取无故障波束用于导航修正。
Description
技术领域
本发明属于火星和深空探测软着陆任务的自主导航领域。
背景技术
火星探测任务的进入、降落与着陆段(Entry,Descent,and Landing,简称EDL)是火星探测器近7亿千米旅途的最后6、7分钟,是火星表面探测任务的关键阶段,也是最困难的阶段。EDL技术也是火星表面探测任务的关键技术之一。从火星探测器以2万千米每小时的速度进入火星大气开始,经历大气减速,降落伞拖拽,动力减速等一系列的阶段,最终为了确保安全精确地降落在火星表面。火星大气进入过程的飞行环境恶劣,为了保护探测器不被高温损坏,需要将其包装在防热罩里。从大气进入到抛防热大底之前,只有惯性敏感器可用,当防热大底抛掉以后利用测距、测速敏感器对惯性导航误差进行修正,保证高度和速度估计的精确。对于测速修正而言,测速波束故障检测是导航方案的一大关键,一旦引入故障波束,则有可能使得速度修正出现大的偏差,影响任务成败。
从导航修正精度方面看,如果不出现波束故障,3~4个不共面波束即可实现导航速度的有效修正。为了保证信息的充分冗余,着陆器配备了测速波束的个数要大于4,这就需要研究鲁棒的测速故障检测方法。目前故障检测的两种常用的方法为打分法和零空间法,但是目前大多数研究成果都仅适用于单个波束故障的问题,而且打分法还存在计算量的问题,可用波束越多,所取的组合就越多,计算量也越大,不便于星上计算。
发明内容
本发明解决的技术问题是:给出了混合式测速多波束故障检测与选取方法,旨在实现多个波束的故障检测方法,提高导航系统的可靠性,并保证算法的实时性。
本发明解决技术的方案是:一种深空着陆测速多波束故障检测与选取方法,通过下述方式实现:
(1)计算所有波束测量值的残差向量,并计算残差向量的模,若残差向量的模小于预设的阈值ε,则表明该残差向量模对应的波束无故障;否则针对剩余波束执行步骤(2);
(2)判断剩余波束的数量是否大于等于5,若小于5,则完成波束故障检测,否则执行步骤(3);
(3)将剩余所有波束置相同分数,并将剩余波束中取至少5个波束进行组合,计算每个组合对应波束测量值的残差向量,计算每个残差向量的模;若残差向量的模小于预设的阈值ε1,则对该残差向量模对应组合中的所有波束的分数均增加;否则,计算残差向量与波束零空间列的夹角余弦绝对值,根据最大值的大小对每个波束分数进行调整;所有组合处理完成后执行步骤(4);
(4)进行分数排序,按照分数排序从中选取无故障波束用于导航修正。
优选的,所述步骤(3)中通过下述方式进行分数调整:
分别计算残差向量模不小于预设阈值的组合的安装矩阵零空间每列与残差向量的夹角余弦绝对值;针对某一组合,若其中最大的夹角余弦绝对值大于预设的角度余弦阈值,则与最大夹角余弦绝对值对应的波束分数减小,该同组合内的其余波束分数增加;否则,将该组合内的所有波束分数均减小。
优选的,所述的角度余弦阈值设置范围为大于等于cos10°,小于等于cos1°。
优选的,所述的阈值满足如下关系:ε1≤ε。
优选的,所述的ε为事先设定的阈值,取为测量噪声的2倍均方差。
优选的,步骤(3)中对该残差向量模对应组合中的所有波束的分数均增加分数a,与最大夹角余弦绝对值对应的波束分数减少b,该同组合内的其余波束分数增加c;否则,将该组合内的所有波束分数均减小c;则满足c<b,c<a。
优选的,步骤(4)中按照分数排序从高到低选取最多m个无故障波束用于导航修正,m取值为4.
优选的,m个波束为非共面波束。
本发明与现有技术相比的有益效果是:
1.能够同时实现多个波束的故障剔除,提高算法可靠性。
2.对故障的取值范围没有限制,适应性强。
3.计算量小,适宜星上计算。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步阐述。
本发明一种深空着陆测速多波束故障检测与选取方法,具体如图1所示,步骤如下:
(1)计算所有波束测量值的残差向量
建立测速敏感器的测量方程
y=Hx+ν
对波束进行编号,从1~n排列;
计算H的零空间矩阵Hnull,由下式给出
Hnull=In-H(HTH)-1HT
其中:In为n×n的单位阵,HT表示H的转置。
计算残差向量z,由下式给出
z=Hnully
(2)计算残差向量的模||z||;
如果||z||≤ε(ε为事先设定的阈值,该阈值的取值和敏感器指标有关,一般可取为测量噪声的2倍均方差),则表明无故障波束,所有波束均参与导航修正,退出检测与选择流程;
如果||z||>ε,则:
■计算Hkk的零空间矩阵G=I5-Hkk(Hkk THkk)-1Hkk T
■计算ykk的残差向量p:p=Gykk
■如果||p||≤ε1,则第kk个组合对应的波束的分数均+a
■如果||p||>ε1,计算G的每一列与p的夹角余弦绝对值,也即:
■其中Gi表示G的第i列。
如果αi的最大值αmax大于αthreshold(通常可取cos10°,也即0.984807753012208),则在第kk个组合的波束中,与αmax对应波束的分数减b,其余4个波束的分数+c,其中c<b,c<a;反之如果αmax<αthreshold,则第kk个组合的所有波束的分数均-c。
本发明未详细说明部分属于本领域技术人员的公知常识。
Claims (8)
1.一种深空着陆测速多波束故障检测与选取方法,其特征在于通过下述方式实现:
(1)计算所有波束测量值的残差向量,并计算残差向量的模,若残差向量的模小于预设的阈值ε,则表明该残差向量模对应的波束无故障;否则针对剩余波束执行步骤(2);
(2)判断剩余波束的数量是否大于等于5,若小于5,则完成波束故障检测,否则执行步骤(3);
(3)将剩余所有波束置相同分数,并将剩余波束中取至少5个波束进行组合,计算每个组合对应波束测量值的残差向量,计算每个残差向量的模;若残差向量的模小于预设的阈值ε1,则对该残差向量模对应组合中的所有波束的分数均增加;否则,计算残差向量与波束零空间列的夹角余弦绝对值,根据最大值的大小对每个波束分数进行调整;所有组合处理完成后执行步骤(4);
(4)进行分数排序,按照分数排序从中选取无故障波束用于导航修正。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(3)中通过下述方式进行分数调整:
分别计算残差向量模不小于预设阈值的组合的安装矩阵零空间每列与残差向量的夹角余弦绝对值;针对某一组合,若其中最大的夹角余弦绝对值大于预设的角度余弦阈值,则与最大夹角余弦绝对值对应的波束分数减小,该同组合内的其余波束分数增加;否则,将该组合内的所有波束分数均减小。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述的角度余弦阈值设置范围为大于等于cos10°,小于等于cos1°。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的阈值满足如下关系:ε1≤ε。
5.根据权利要求1或4所述的方法,其特征在于:所述的ε为事先设定的阈值,取为测量噪声的2倍均方差。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:步骤(3)中对该残差向量模对应组合中的所有波束的分数均增加分数a,与最大夹角余弦绝对值对应的波束分数减少b,该同组合内的其余波束分数增加c;否则,将该组合内的所有波束分数均减小c;则满足c<b,c<a。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤(4)中按照分数排序从高到低选取最多m个无故障波束用于导航修正,m取值为4。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于:m个波束为非共面波束。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103234553A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-08-07 | 北京控制工程研究所 | 一种陀螺测量系统的故障诊断方法 |
CN106342313B (zh) * | 2010-11-30 | 2013-08-28 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种基于层次分析法的测试性指标分配方法 |
CN103674034A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-03-26 | 北京控制工程研究所 | 多波束测速测距修正的鲁棒导航方法 |
CN106355030A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-01-25 | 浙江大学 | 一种基于层次分析法和加权投票决策融合的故障检测方法 |
CN108548540A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-09-18 | 北京控制工程研究所 | 一种多波束测速信息融合方法及系统 |
CN108717496A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-10-30 | 北京无线电测量研究所 | 雷达天线阵面故障检测方法及系统 |
CN109636243A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-04-16 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 模型故障检测方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10310063B2 (en) * | 2015-05-12 | 2019-06-04 | Maxlinear, Inc. | Calibration of a multifunctional automotive radar system |
-
2020
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106342313B (zh) * | 2010-11-30 | 2013-08-28 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种基于层次分析法的测试性指标分配方法 |
CN103234553A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-08-07 | 北京控制工程研究所 | 一种陀螺测量系统的故障诊断方法 |
CN103674034A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-03-26 | 北京控制工程研究所 | 多波束测速测距修正的鲁棒导航方法 |
CN106355030A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-01-25 | 浙江大学 | 一种基于层次分析法和加权投票决策融合的故障检测方法 |
CN108548540A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-09-18 | 北京控制工程研究所 | 一种多波束测速信息融合方法及系统 |
CN108717496A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-10-30 | 北京无线电测量研究所 | 雷达天线阵面故障检测方法及系统 |
CN109636243A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-04-16 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 模型故障检测方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
嫦娥三号着陆器动力下降的制导导航与控制;张洪华等;《中国科学:技术科学》;20140420;第44卷(第04期);第377-384页 * |
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Publication number | Publication date |
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