CN112255647A - 弹道测量信息事后融合处理优化方法 - Google Patents

弹道测量信息事后融合处理优化方法 Download PDF

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CN112255647A CN202011186444.0A CN202011186444A CN112255647A CN 112255647 A CN112255647 A CN 112255647A CN 202011186444 A CN202011186444 A CN 202011186444A CN 112255647 A CN112255647 A CN 112255647A
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Abstract

本发明涉及一种弹道测量信息事后融合处理优化方法，包括以下步骤：a、计算多基站融合差分中各历元双差观测值的权；b、利用弹道数据计算测元标准数据；c、利用实际测元数据计算测元残差数据；d、得到各历元所有测元的残差平方和的平均值以及总体残差平方和；e、计算得到测元的权值。本发明基于测元数据残差高频分量的权值迭代优化，即根据残差的统计特征，对权值进行优化，从而得到最优的融合解。

Description

弹道测量信息事后融合处理优化方法
技术领域
本发明涉及一种弹道测量信息事后融合处理优化方法。
背景技术
在融合多元信息时，不可避免地会遇到权值选取的问题，可以说，权值选取是否得当，在一定程度上决定了弹道融合处理结果的优劣。最优估计理论表明，若融合前能准确得到各测元数据的随机误差方差，则可据此计算融合权值，并得到最优融合解。但是，当融合前各测元数据的方差未知或统计结果有误时，得到的融合解却并非最优。实际工程实践中，经典的权值选取方法是以设备误差标称值或单测元随机误差结果为依据。但是，各测元数据的实际方差往往可能与此不同。
发明内容
本发明的目的在于提供一种考虑测元标准数据与实际数据差异的弹道测量信息事后融合处理优化方法。
为实现上述发明目的，本发明提供一种弹道测量信息事后融合处理优化方法，包括以下步骤：
a、计算多基站融合差分中各历元双差观测值的权；
b、利用弹道数据计算测元标准数据；
c、利用实际测元数据计算测元残差数据；
d、得到各历元所有测元的残差平方和的平均值以及总体残差平方和；
e、计算得到测元的权值。
根据本发明的一个方面，在所述步骤(a)中，利用差分定位后的残差反演得到所述权。
根据本发明的一个方面，在所述步骤(b)中，设各历元定位结果为：
Figure BDA0002751517150000021
式中，弹道参数x(tk),y(tk),z(tk)表示目标当前位置信息，
Figure BDA0002751517150000022
Figure BDA0002751517150000023
表示目标当前位置精度；
将弹道数据代入各测元的测量方程，计算得到相应的测元标准数据。
根据本发明的一个方面，在所述步骤(c)中，利用实际测元数据减去测元标准数据得到测元残差数据vi(tk)。
根据本发明的一个方面，在所述步骤(d)中，各历元的所有测元的残差平方和的平均值为：
Figure BDA0002751517150000024
总体残差平方和为：
Figure BDA0002751517150000025
式中，N表示当前测元的所有历元数，M表示本次处理的所有测元；
其中，伪距和多普勒分开统计。
根据本发明的一个方面，在所述步骤(e)中，第i个测元的权值为：
Figure BDA0002751517150000026
根据本发明的一个方面，还包括样条节点的确定和优化、虚拟基准站的确定和优化以及弹道处理精度优化。
根据本发明的一个方面，在样条节点的确定和优化过程中，按照处理段落的时间长度和先验信息，节点间距为5s，确定解算段落内的总的节点数，在节点优化过程中节点数量不变，只是改变节点间距；
按照节点确定目标飞行轨迹的最佳弹道估计融合处理模型，并利用全部测量数据建立相应的测量方程。
根据本发明的一个方面，在虚拟基准站的确定和优化的过程中，以先验信息为依据，明确虚拟基准站的距离间隔和数量，并把全球导航卫星系统测量设备网的数据确保没有精度损失地换算到虚拟基准站上。
根据本发明的一个方面，在优化保证弹道处理精度的过程中，根据虚拟基准总的测元数量n，选用n-1和n-2个测元数量的所有组合解算目标飞行轨迹，同时结合各测元的残差分布，统计不同组合的弹道融合结果精度，并依此进行弹道加权融合处理，得到最终的融合弹道处理结果。
根据本发明的方案，计算实际数据与标准数据之间的残差，并据此获得所有测元的残差平方和的平均值以及总体残差平方和，最终得到对应测元额权值。由此，本发明综合考虑了实际数据与标准数据的差异，从而得到能够使后续融合处理得到最优解的融合权值。
附图说明
图1示意性表示本发明的一种实施方式的弹道测量信息事后融合处理优化方法的流程图；
图2是测元级数据融合模型的示意图；
图3是基于测元级数据残差分析的弹道处理框架的示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
参见图1，本发明一种弹道测量信息事后融合处理优化方法中，首先，计算多基站融合差分中各历元双差观测值的权。在本发明中，利用差分定位后的残差反演得到权。设各历元定位结果为：
Figure BDA0002751517150000041
式中，弹道参数x(tk),y(tk),z(tk)表示目标当前位置信息，
Figure BDA0002751517150000042
Figure BDA0002751517150000043
(或称σx(tk)、σy(tk)、σz(tk))表示目标当前位置精度；
将弹道数据代入各测元(卫星)的测量方程，计算得到相应的测元标准数据。
根据本发明的构思，充分考虑标准数据与实际数据的差异，从而估计出能够得到最优融合解的权值。因此在得到测元标准数据后，本发明利用实际测元数据减去测元标准数据得到测元残差数据vi(tk)。
然后计算各历元所有测元的残差平方和的平均值以及总体残差平方和。具体的，各历元的所有测元的残差平方和的平均值为：
Figure BDA0002751517150000044
总体残差平方和为：
Figure BDA0002751517150000045
式中，N表示当前测元的所有历元数，M表示本次处理的所有测元，i和k表示历元时刻。其中，伪距和多普勒分开统计。
最终可以计算得到测元的权值，本发明中，第i个测元的权值为：
Figure BDA0002751517150000051
本发明的优化方法中，还进行了样条节点的确定和优化、虚拟基准站的确定和优化以及弹道处理精度的优化。样条节点的确定与优化的必要性在于，由于目标飞行轨迹存在不连续或不可微分的特征点，因此选取适当的样条节点序列是抑制表示误差的关键。本发明从先验信息(如实时遥测弹道数据)着手来进行确定和优化。具体的，按照处理段落的时间长度和先验信息，根据大约5s的节点间距，确定解算段落内的总的节点数(位置X及其速度Vx的节点间隔相同，Y和Z同理)，在节点优化过程中节点数量不变，只是改变节点间距。
按照上述节点确定目标飞行轨迹的最佳弹道估计(即EMBET)融合处理模型，并建立相应的测量方程。在建立测量方程时，需要利用全部测量数据，而不能受到测量数据的间断情况的限制。
在虚拟基准站的确定和优化的步骤中，由于目标飞行时间长、飞行距离远、飞行高度低，因此在根据全球导航卫星系统(即GNSS)测量设备网确定虚拟基准站时，同样需要以先验信息为依据，明确虚拟基准站的距离间隔和数量，并把全球导航卫星系统测量设备网的数据确保没有精度损失地换算到虚拟基准站上，方便后续的处理分析。
最后，为了保证弹道精度，根据虚拟基准总的测元数量(卫星数量)n，选用n-1和n-2个测元数量的所有组合解算目标飞行轨迹，同时结合各测元的残差分布，统计不同组合的弹道融合结果精度，并依此进行弹道加权融合处理，得到最终的融合弹道处理结果。
综上所述，结合图2和图3可知，本发明采用基于测元数据残差分析的弹道处理框架，根据测元数据残差中的表示误差、系统误差和随机误差，实现样条节点的优化、系统误差的诊断与估计和融合权值的优选。
以上所述仅为本发明的一个实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种弹道测量信息事后融合处理优化方法，包括以下步骤：
a、计算多基站融合差分中各历元双差观测值的权；
b、利用弹道数据计算测元标准数据；
c、利用实际测元数据计算测元残差数据；
d、得到各历元所有测元的残差平方和的平均值以及总体残差平方和；
e、计算得到测元的权值。
2.根据权利要求1所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，在所述步骤(a)中，利用差分定位后的残差反演得到所述权。
3.根据权利要求1所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，在所述步骤(b)中，设各历元定位结果为：
Figure FDA0002751517140000011
式中，弹道参数x(tk),y(tk),z(tk)表示目标当前位置信息，
Figure FDA0002751517140000012
Figure FDA0002751517140000013
表示目标当前位置精度；
将弹道数据代入各测元的测量方程，计算得到相应的测元标准数据。
4.根据权利要求3所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，在所述步骤(c)中，利用实际测元数据减去测元标准数据得到测元残差数据vi(tk)。
5.根据权利要求4所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，在所述步骤(d)中，各历元的所有测元的残差平方和的平均值为：
Figure FDA0002751517140000014
总体残差平方和为：
Figure FDA0002751517140000021
式中，N表示当前测元的所有历元数，M表示本次处理的所有测元；
其中，伪距和多普勒分开统计。
6.根据权利要求5所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，在所述步骤(e)中，第i个测元的权值为：
Figure FDA0002751517140000022
7.根据权利要求1所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，还包括样条节点的确定和优化、虚拟基准站的确定和优化以及弹道处理精度的优化。
8.根据权利要求1所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，在样条节点的确定和优化过程中，按照处理段落的时间长度和先验信息，节点间距为5s，确定解算段落内的总的节点数，在节点优化过程中节点数量不变，只是改变节点间距；
按照节点确定目标飞行轨迹的最佳弹道估计融合处理模型，并利用全部测量数据建立相应的测量方程。
9.根据权利要求1所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，在虚拟基准站的确定和优化的过程中，以先验信息为依据，明确虚拟基准站的距离间隔和数量，并把全球导航卫星系统测量设备网的数据没有精度损失地换算到虚拟基准站上。
10.根据权利要求1所述的弹道测量信息事后融合处理优化方法，其特征在于，在优化保证弹道处理精度的过程中，根据虚拟基准总的测元数量n，选用n-1和n-2个测元数量的所有组合解算目标飞行轨迹，同时结合各测元的残差分布，统计不同组合的弹道融合结果精度，并依此进行弹道加权融合处理，得到最终的融合弹道处理结果。
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