CN112596080B - 无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法 - Google Patents
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Abstract
无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，通过海量采集地面和机载设备的原始观测数据，并对原始观测数据进行筛选，生成系统存在完好性故障的样本数据。采用原始观测数据直接差分处理与差分完好性处理对比的方法，识别系统的漏警样本、虚警样本，进而完成系统完好性、连续性风险概率的统计。针对存在完好性风险的样本数据进行测距域分析，通过分析系统伪距测量误差，识别测距源故障模式，进而可统计系统各类故障模式发生的概率。同时针对漏警样本和虚警样本进行测距域分析，对系统完好性监测算法有效性进行评估。本发明应用于多型无人机北斗起降引导系统的完好性指标验证，也可扩展到其它卫星导航高完好性需求领域的测试评估。
Description
技术领域
本发明属于卫星导航技术领域，具体涉及对无人机差分北斗起降引导系统的完好性指标进行测试和故障分析的方法。
背景技术
近年来，大中型无人机以其低成本、高效能，在执行特殊任务中发挥越来越重要的作用。无人机起降能力对于无人机飞行安全具有重要作用，根据无人机飞行事故统计数据，约70％的飞行事故发生在起飞和着陆阶段，因此，高精度、高可靠、使用方便的自主起降引导系统是保障无人机安全应用的重要环节之一。
差分北斗起降引导系统通过在机场部署基准站，增强用户的精度和完好性，已广泛应用于大中型轮式起降无人机上，并作为主用起降引导手段。完好性定义为系统因故障或超差导致不能用做导航系统时，系统应向用户及时发出告警的能力，它是用户对系统所提供信息的可信程度的一种度量，包括系统给用户提供及时有效的警告信息的能力，是保证用户安全性的重要参数。完好性指标包括告警限值、告警时间和完好性风险概率三个参数。告警限值是指对应飞行阶段保证安全操作的定位误差限值，分为水平告警限值(HAL)和垂直告警限值(VAL)。告警时间是指当用户定位误差超过告警限值，系统向用户发出告警的时刻与用户显示告警时刻的时间差，在差分系统中，告警时间与通信手段密切相关，一般应小于2秒。完好性风险是指当用户定位误差超过告警限值，且超过告警时间，而系统没有向用户发出告警的飞行危险概率，实际中用完好性监测的故障漏检率来表征。从无人机飞行安全角度考虑，北斗起降引导系统的完好性有着比精度更加重要的地位，对于完好性指标的测试就显得尤为重要。
目前卫星导航各应用领域中对完好性提出需求主要是涉及生命安全的自动驾驶、高铁以及航空导航等。但除航空导航领域外，其它领域尚未形成系统的完好性指标体系，其完好性一般是功能要求，对完好性的测试评估通常是从算法模型角度来评估完好性，通过设置典型故障模式来测试系统的故障检测率，属于功能测试，缺乏系统完好性指标的测试评估方案。
而对于高精度应用的北斗起降引导系统来说，引起完好性风险的故障模式多样，且每类故障发生的先验概率未知，仅靠测试系统对典型故障的漏检率不能表征系统的完好性指标，需要利用长期的实测样本数据进行统计。无人机北斗起降引导系统完好性风险指标为2×10-5/每次进近，评估一次完好性风险需要一年左右的海量样本数据支持，如何在海量数据中准确判定系统完好性监测算法的有效性，并统计系统完好性风险指标，目前尚无方法可依据。
同时北斗起降引导系统地面完好性监测算法以及机载保护级计算方法中的模型参数确定以及检测门限值与接收机的性能是强耦合，大量参数是依据接收机性能的统计特性确定，由于不同厂家接收机性能存在差异，算法模型难以统一，完好性评估难以实施。
因此，亟需建立一种快速完好性风险测试方法，并识别北斗起降引导系统的故障模式，实现对无人机北斗起降引导系统完好性指标的测试评估。
发明内容
针对无人机北斗起降引导系统缺乏完好性指标测试方法的问题，本发明提供一种无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，其是一种定位域与测距域相结合的完好性指标测试和分析方法。
为实现上述技术目的，本发明采用的具体技术方案如下：
无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，包括：
第一步，采集大量待测试无人机北斗起降引导系统的地面多台基准接收机和机载卫星导航接收机的原始观测数据。同一采样时刻采集的地面多台基准接收机和机载卫星导航接收机的原始观测数据作为一个样本数据。
第二步，获取每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的定位偏差δi，定位偏差δi超出告警门限AL即δi≥AL对应的样本数据为系统存在完好性故障的样本数据，所有存在完好性故障的样本数据构成数据集A，所有无完好性故障的样本数据构成数据集B。
第三步，获取每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的保护级PLi，PLi≥AL的样本数据即为系统完好性监测的样本数据，所有的系统完好性监测的样本数据构成数据集C。
第四步，数据集C与数据集B的交集中的所有样本数据为系统虚警样本数据，δi≥AL而PLi<AL的样本数据即为系统漏警样本数据，基于识别系统的漏警样本数据和系统虚警样本数据，完成系统完好性、连续性风险概率的统计。
作为优选方案，本发明第一步中，采集样本数据的最小样本数按照如下方法计算：
假设无人机一次独立进近着陆的时间为T，发生完好性风险的概率为λ。设总的样本数中包含有N次进近，考虑到各次进近是相互独立的事件，单次进近不发生完好性风险的概率为：
Pa＝(1-λ)N
样本数据要满足测试要求，需将所有样本数据均不发生完好性风险的概率降低到指定的门限γ，因此，确定所需的最小样本数的方法为：由Pa＝γ确定N，进而得到总样本数对应的时间长度为N*T。
作为优选方案，本发明第二步中，将每一采样时刻对应的地面多台基准接收机的原始观测量进行伪距差分修正信息生成，并与同一采样时刻对应的机载卫星导航接收机的原始观测量进行差分定位解算，得到每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的定位偏差δi。如某一采样时刻所采集的样本数据对应的定位偏差超出告警门限AL，即δi≥AL，则该样本数据为系统存在完好性故障的样本数据，同时未定位数据也视为系统存在完好性故障的样本数据，其它则为无完好性故障的样本数据。
作为优选方案，本发明第三步中将地面多基准接收机的全部原始观测数据进行地面完好性监测，剔除异常观测量后进行伪距差分修正信息和完好性增强信息生成，并与机载原始观测量进行保护级计算，得到每一采样时刻系统的保护级PLi，PLi≥AL的样本数据即为系统完好性监测的样本数据，未定位数据也作为系统完好性监测的样本数据，所有的系统完好性监测的样本数据构成数据集C。
作为优选方案，本发明第四步中，如果数据集C与数据集B存在交集，则数据集C与数据集B的交集(B∩C)中的所有样本数据即为系统虚警样本数据，则系统连续性指标＝系统虚警样本数/总有效样本数。
作为优选方案，本发明第四步中δi≥AL而PLi<AL的样本数据即为系统漏警样本数据，系统完好性风险指标＝系统漏警样本数/总有效样本数。
进一步地，本发明还包括第五步，针对系统存在完好性故障的样本数据进行测距域分析，分析存在完好性故障的样本数据中异常数据时刻附近各卫星测量伪距、载噪比的异常变化以及导航电文的异常，依据无人机北斗起降引导系统完好性风险可能的误差源和故障源进行故障溯源，进而统计系统各类故障模式发生的概率。
进一步地，本发明还包括第六步，当系统连续性指标和系统完好性风险指标不满足要求时，可针对漏警样本数据和虚警样本数据进行测距域分析。对于漏警样本数据，按照第四步中确定的误差源或故障源，进行故障定位，增加完好性监测策略，以提高对该异常的识别率。对于虚警样本数据，检查系统各个完好性监测器的响应情况，查找做出错误判断的监视器，改进系统完好性监测算法。利用改进后的完好性监测算法重复第三步，反复迭代直至系统连续性指标和完好性风险指标满足要求。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提出的完好性测试方法采用“黑盒评估”策略，不要求模型参数、检测门限统一，而从定位域、测距域来评估保护级计算和地面完好性监测算法的有效性，定位域分析完成数据初筛和性能统计，测距域分析在定位域分析的基础上，对异常数据进行深入数据挖掘，大幅提升了测试数据处理效率。
本发明在完成完好性指标测试的同时，可利用测距域深入数据挖掘识别系统故障模式并统计系统各类故障模式发生的概率，随着数据样本不断累积，可利用各类故障模式发生的先验概率将系统完好性风险概率分配至各完好性监测算法中，通过在实验室建立各类故障模式的测试场景，测试各监测算法的检测概率即可完成完好性指标的测试。
本发明的完好性测试方法易于软件实现，同时支持对于系统完好性监测算法有效性评估，很容易适应不同完好性指标要求领域，该发明已应用于多型无人机北斗起降引导系统的完好性指标验证，可扩展到其它卫星导航高完好性需求领域的测试评估，也可用于系统研制单位完好性算法的设计验证和优化。
附图说明
图1为无人机北斗起降引导系统示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将以附图及详细叙述清楚说明本发明所揭示内容的精神，任何所属技术领域技术人员在了解本发明内容的实施例后，当可由本发明内容所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本发明内容的精神与范围。本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
实施例1：
本实施例提供一种无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，包括：
第一步，采集大量待测试无人机北斗起降引导系统的地面多台基准接收机和机载卫星导航接收机的原始观测数据。同一采样时刻采集的地面多台基准接收机和机载卫星导航接收机的原始观测数据作为一个样本数据。
本实施例中，采集样本数据的最小样本数按照如下方法计算：
假设无人机一次独立进近着陆的时间为T，发生完好性风险的概率为λ。设总的样本数中包含有N次进近，考虑到各次进近是相互独立的事件，单次进近不发生完好性风险的概率为：
Pa＝(1-λ)N
样本数据要满足测试要求，需将所有样本数据均不发生完好性风险的概率降低到指定的门限γ，因此，确定所需的最小样本数的方法为：由Pa＝γ确定N，进而得到总样本数对应的时间长度为N*T。
第二步，统计每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的定位偏差，基于定位偏差筛选出系统存在完好性故障的样本数据，所有存在完好性故障的样本数据构成数据集A，所有无完好性故障的样本数据构成数据集B。其中定位偏差δi超出告警门限AL即δi≥AL对应的样本数据为系统存在完好性故障的样本数据。
将每一采样时刻对应的地面多台基准接收机的原始观测量进行伪距差分修正信息生成，并与同一采样时刻对应的机载卫星导航接收机的原始观测量进行差分定位解算，得到每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的定位偏差δi，如某一采样时刻所采集的样本数据对应的定位偏差δi≥AL，AL为预设的告警门限，则该样本数据为系统存在完好性故障的样本数据。
进一步地，作为优选方案，还可将定位无效数据也视为系统存在完好性故障的样本数据。即δi≥AL对应的样本数据以及未定位数据作为系统存在完好性故障的样本数据。其它样本数据则为无完好性故障的样本数据，所有无完好性故障的样本数据构成数据集B。
第三步，生成系统完好性监测的样本数据，识别系统的漏警样本数据和系统虚警样本数据，完成系统完好性、连续性风险概率的统计。
获取每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的保护级PLi，PLi≥AL的样本数据即为系统完好性监测的样本数据，所有的系统完好性监测的样本数据构成数据集C。
进一步地，将地面多基准接收机的全部原始观测数据进行地面完好性监测，剔除异常观测量后进行伪距差分修正信息和完好性增强信息生成，并与机载原始观测量进行保护级计算，得到每一采样时刻系统的保护级PLi，PLi≥AL的样本数据即为系统完好性监测的样本数据。
作为优选方案，除了PLi≥AL的样本数据之外，还可将定位无效数据也作为系统完好性监测的样本数据，所有的系统完好性监测的样本数据构成数据集C。
第四步，识别系统的漏警样本数据和系统虚警样本数据，完成系统完好性、连续性风险概率的统计。
如果数据集C与数据集B存在交集，则数据集C与数据集B的交集(B∩C)中的所有样本数据即为系统虚警样本数据，则系统连续性指标＝系统虚警样本数/总有效样本数。
δi≥AL而PLi<AL的样本数据即为系统漏警样本数据，系统完好性风险指标＝系统漏警样本数/总有效样本数。
参照图1所示无人机北斗起降引导系统示意图，地面设备通过基准接收机及基准接收机天线完成高精度的导航卫星信号测量，由差分与完好性监测处理设备完成完好性监测处理和差分修正量计算，结合地面站信息，形成对空广播的差分增强信息报文，并通过起降引导地面电台及天线广播给覆盖空域。机载设备通过起降引导机载电台及起降引导机载电台天线获取差分增强信息报文后，送往差分与完好性处理模块；机载卫星导航起降引导接收机模块接收导航卫星信号并完成测量，将测量信息送往差分与完好性处理模块，由差分与完好性处理模块完成机载差分定位计算和完好性处理，并将处理结果送给飞行管理系统。
进一步地，本实施例还可针对系统存在完好性故障的样本数据进行测距域分析，分析存在完好性故障的样本数据中异常数据时刻附近各卫星测量伪距、载噪比的异常变化以及导航电文的异常，依据无人机北斗起降引导系统完好性风险可能的误差源和故障源进行故障溯源，进而统计系统各类故障模式发生的概率。参照下表，为北斗起降引导系统可能的误差源和故障源表。
当系统连续性指标和系统完好性风险指标不满足要求时，可针对漏警样本数据和虚警样本数据进行测距域分析。对于漏警样本数据，按照第四步中确定的误差源或故障源，进行故障定位，增加完好性监测策略，以提高对该异常的识别率。对于虚警样本数据，检查系统各个完好性监测器的响应情况，查找做出错误判断的监视器，改进系统完好性监测算法。利用改进后的完好性监测算法重复第三步，反复迭代直至系统连续性指标和完好性风险指标满足要求。
实施例2：
本实施例中，所测试的定位精度要求为95％置信度下，水平优于1米，垂直优于2米，完好性风险要求不大于2×10-5/每次进近，连续性风险要求不大于4×10-5/每次进近，水平告警门限HAL为2.5米，垂直告警门限VAL为5米。
被测试的无人机北斗起降引导系统部署于四川，累计采集386天有效样本。以北斗B1频点数据为例，共计采集有效样本为27805853个。
采用实施例1中提供的无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，经过数据初筛，无完好性增强处理、仅差分定位后的超限样本数为1193组，系统漏警率折算为4.29×10-5，不满足系统完好性风险要求。经过完好性处理后，定位样本数减少为27572918组，其中定位超限样本数为469组，定位超限但保护级计算小于告警门限有19组，系统漏警率为6.89×10-7，但虚警率高达到0.937609，测试结论不满足系统连续性指标要求。针对系统存在完好性故障的样本数据1193组进行测距域分析，识别出三类卫星故障，包括伪距跳变、低信号功率故障和卫星星历异常。
从完好性监测数据处理结果看，被测系统主要问题是虚警率过高，针对系统虚警样本进行测距域分析，发现某些监视器虚警较多，如信号质量监测中的码载分离检测、多基准一致性检验等，由于地面监视器虚警，导致地面四台基准接收机共视卫星数减少，卫星数减少一般会使几何构型变差，按照RTCA-Do253标准中推荐的保护级计算模型，保护级与卫星的几何构型高度相关，从而引起保护级计算超差，更严重情况当机载地面共视卫星数量不足4颗时会导致定位失败。
综上所述，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围当视权利要求书界定的范围为准。
Claims (6)
1.无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，其特征在于，包括：
第一步，采集大量待测试无人机北斗起降引导系统的地面多台基准接收机和机载卫星导航接收机的原始观测数据，同一采样时刻采集的地面多台基准接收机和机载卫星导航接收机的原始观测数据作为一个样本数据；
第二步，获取每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的定位偏差δ i，定位偏差δ i超出告警门限AL即δ i≥AL对应的样本数据为系统存在完好性故障的样本数据，所有存在完好性故障的样本数据构成数据集A，所有无完好性故障的样本数据构成数据集B；
第三步，获取每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的保护级PL i，PL i≥AL的样本数据即为系统完好性监测的样本数据，所有的系统完好性监测的样本数据构成数据集C；
第四步，数据集C与数据集B的交集中的所有样本数据为系统虚警样本数据，δ i≥AL而PL i＜AL的样本数据即为系统漏警样本数据，基于识别系统的漏警样本数据和系统虚警样本数据，完成系统完好性、连续性风险概率的统计，系统连续性指标=系统虚警样本数/总有效样本数，系统完好性风险指标=系统漏警样本数/总有效样本数；
第五步，针对系统存在完好性故障的样本数据进行测距域分析，分析存在完好性故障的样本数据中异常数据时刻附近各卫星测量伪距、载噪比的异常变化以及导航电文的异常，依据无人机北斗起降引导系统完好性风险可能的误差源和故障源进行故障溯源，进而统计系统各类故障模式发生的概率；
第六步，当系统连续性指标和系统完好性风险指标不满足要求时，针对漏警样本数据和虚警样本数据进行测距域分析：
对于漏警样本数据，按照第五步中确定的误差源或故障源，进行故障定位，增加完好性监测策略，以提高对该异常的识别率；
对于虚警样本数据，检查系统各个完好性监测器的响应情况，查找做出错误判断的监视器，改进系统完好性监测算法；利用改进后的完好性监测算法重复第三步，反复迭代直至系统连续性指标和完好性风险指标满足要求。
2.根据权利要求1所述的无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，其特征在于，第一步中，采集样本数据的最小样本数按照如下方法计算：
假设无人机一次独立进近着陆的时间为T，发生完好性风险的概率为λ；设总的样本数中包含有N次进近，考虑到各次进近是相互独立的事件，单次进近不发生完好性风险的概率为：
P a=(1-λ)N
样本数据要满足测试要求，需将所有样本数据均不发生完好性风险的概率降低到指定的门限γ，因此，确定所需的最小样本数的方法为：由P a=γ确定N，进而得到总样本数对应的时间长度为。
3.根据权利要求1所述的无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，其特征在于，第二步中，将每一采样时刻对应的地面多台基准接收机的原始观测量进行伪距差分修正信息生成，并与同一采样时刻对应的机载卫星导航接收机的原始观测量进行差分定位解算，得到每一采样时刻无人机北斗起降引导系统的定位偏差δ i。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，其特征在于，第二步中，δ i≥AL对应的样本数据为系统存在完好性故障的样本数据，未定位数据也作为系统存在完好性故障的样本数据，其它则为无完好性故障的样本数据。
5.根据权利要求4所述的无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，其特征在于，第三步中，将地面多基准接收机的全部原始观测数据进行地面完好性监测，剔除异常观测量后进行伪距差分修正信息和完好性增强信息生成，并与机载原始观测量进行保护级计算，得到每一采样时刻系统的保护级PL i。
6.根据权利要求4所述的无人机差分北斗起降引导系统完好性指标的测试方法，其特征在于，第三步中，PL i≥AL的样本数据为系统完好性监测的样本数据，未定位数据也作为系统完好性监测的样本数据，所有的系统完好性监测的样本数据构成数据集C。
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