專利名稱：基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測方法，屬于導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測的技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
完好性是指導(dǎo)航系統(tǒng)在使用過程中，發(fā)生故障或性能變壞所導(dǎo)致的誤差超過可能接受的限定值(告警閥值)時，提供及時、有效告警信息的能力。為了確保導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性，需要對導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行完好性監(jiān)測，其主要目的是進(jìn)行故障檢測并隔離。完好性監(jiān)測通過對硬件、軟件等冗余信息的分析，進(jìn)行檢測統(tǒng)計量、閥值判斷等處理。目前，國內(nèi)外已對導(dǎo)航系統(tǒng)的完好性監(jiān)測進(jìn)行了較多研究，通常分為快照法 (snap sho t)和連續(xù)法(s e quen t i a I)?？煺辗ɡ脝蝹€歷元的測量信息來檢測和_離瞬時的階躍故障，通常用于變化較大的故障，典型的方法有最小ニ乘殘差法、奇偶向量法等，另外國內(nèi)外廣泛研究的GNSS (全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))接收機(jī)自主完好性監(jiān)測(RAM)也屬于快照法。快照法可以檢測導(dǎo)航傳感器或GNSS信號的階躍故障，但不能檢測由慣性傳感器漂移等引起的慢變的斜坡故障。對于慢變斜坡故障的檢測，通?；跉v史累積信息的連續(xù)法，如連續(xù)概率比檢測法(SPRT)、基于動力學(xué)模型法等，但目前的算法比較耗時，甚至達(dá)到數(shù)十分鐘。Brenner等人基于Kalman濾波組給出了多解分離法(MSS),根據(jù)所有測量集合以及不同測量子集的卡爾曼濾波器進(jìn)行完好性檢測，并應(yīng)用到了 Honeywell公司的IN/GPS/大氣數(shù)據(jù)的混合導(dǎo)航系統(tǒng)(HIGH) ；Diesel等人給出了ー種自主完好性外推法(AME)，應(yīng)用到Litton公司的GPS/IRS組合系統(tǒng)中。對于GNSS接收機(jī)導(dǎo)航，RAIM法是目前常用的較為有效的完好性監(jiān)測方法；對于慣性導(dǎo)航完好性監(jiān)測，通常采用GLRT (廣義釋然比)法、奇偶向量法等；對于多傳感器組合，如GNSS與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)組合，MSS和AIME是目前具有工程應(yīng)用報道的完好性監(jiān)測方法。采用分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)是ー種新的導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計理念，它是在近年來新一代的低成本、小體積、輕質(zhì)量的導(dǎo)航傳感器，如MEMS (微機(jī)電系統(tǒng))慣性傳感器、MSIS(微小型固態(tài)慣性傳感器)、光纖陀螺、GNSS接收機(jī)等，以及高速大容量的嵌入式微處理器和分布式模塊化電子設(shè)備的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新技術(shù)。它將多個慣性傳感器系統(tǒng)配置在載體(如飛機(jī)、艦船、大型航天器等)的多個位置，構(gòu)成分布式慣性網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，不僅能夠為載體的導(dǎo)航提供冗余的分布式測量信息，而且為載體的電子設(shè)備如雷達(dá)跟蹤、裝備載荷等，提供局部的量測系統(tǒng)，同時還能提供用于載體電子設(shè)備局部運動補(bǔ)償?shù)膽T性狀態(tài)信息?；诜植际絺鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航結(jié)構(gòu)通過重構(gòu)和共享有限的計算資源，可以提高故障容錯水平，井能動態(tài)的配置傳感器系統(tǒng)功能。目前的完好性監(jiān)測方法，通常是針對単獨的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，或者是單獨的GNSS導(dǎo)航系統(tǒng)，或者適合于傳統(tǒng)的集中濾波或聯(lián)邦濾波結(jié)構(gòu)的多傳感器導(dǎo)航系統(tǒng)，但是不能直接應(yīng)用于分布式導(dǎo)航系統(tǒng)中。慣性傳感器除了由于電子器件、機(jī)械部件引起的階躍故障外，通常還存在慢變的漂移，而且各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的運動狀態(tài)并不是統(tǒng)ー的，通常的完好性監(jiān)測方法不能直接應(yīng)用于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。對于基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)，目前還沒有有效的完好性監(jiān)測方法，來確保整個導(dǎo)航系統(tǒng)的整體性能。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對新型的基于分布式慣性傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)，提出了一種基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測方法，克服現(xiàn)有完好性監(jiān)測方法不能直接應(yīng)用到分布式導(dǎo)航系統(tǒng)的不足，提高分布式導(dǎo)航系統(tǒng)的完好性。本發(fā)明為解決其技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案
一種基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測方法，采用傳感器級的完好性監(jiān)測處理和系統(tǒng)級的完好性監(jiān)測處理的分級處理方式，對基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行完好性監(jiān)測。其中，基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)包括GNSS (全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))接收機(jī)、k個SRMU(斜裝冗余慣性測量単元)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，k為自然數(shù)，各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點可以具 有相同的性能或者不同的性能，在導(dǎo)航處理中均共享其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的信息進(jìn)行信息融合，其中ー個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點還與GNSS接收機(jī)的信息融合，具有更高的導(dǎo)航性能，作為主節(jié)點。完好性監(jiān)測與導(dǎo)航解算的處理步驟如下
(1)在傳感器級完好性監(jiān)測階段，對GNSS接收機(jī)采用RAM(接收機(jī)自主完好性監(jiān)測)法進(jìn)行完好性監(jiān)測，將k個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的測量信息分別發(fā)送到k個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的FDI (故障檢測與隔離)處理單元進(jìn)行，進(jìn)行故障檢測與隔離處理；
(2)經(jīng)過k個SRMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的FDI處理單元處理后的慣性信息，分別輸入到k個慣性測量融合単元中，對經(jīng)過傳感器級完好性監(jiān)測的SRMU的慣性信息進(jìn)行融合處理，得到相對于三軸正交坐標(biāo)系的計算的慣性信息；
(3)將k個慣性測量融合處理后的計算慣性信息，輸入k個局部KF(卡爾曼濾波器)中，進(jìn)行局部導(dǎo)航信息解算。其中，各個局部KF接收所有共享的慣性測量融合信息；另外，主節(jié)點的局部KF中，還將融合經(jīng)過RA頂監(jiān)測后的GNSS接收機(jī)信息，比其它濾波器的導(dǎo)航解算具有更聞的性能。(4)將k個局部KF的新息輸入到系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理單元中，采用基于新息處理的完好性監(jiān)測方法，進(jìn)行導(dǎo)航系統(tǒng)的系統(tǒng)級完好性監(jiān)測，并將完好性信息發(fā)送到k個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新單元中。(5)最后沽個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新単元，接收k個局部KF的相同類型的導(dǎo)航狀態(tài)信息，進(jìn)行融合處理，得到最終的更新的導(dǎo)航信息。在該k個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新中，根據(jù)系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理提供的完好性信息，如果某個局部KF存在故障，則在融合處理中剔除該局部KF的導(dǎo)航狀態(tài)信息。本發(fā)明的有益效果如下
I、目前基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)是ー種新的導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計概念，針對該類導(dǎo)航系統(tǒng)還沒有有效的完好性監(jiān)測方法，本發(fā)明可以解決該問題。2、采用傳感器級的完好性監(jiān)測處理和系統(tǒng)級的完好性監(jiān)測處理的分級處理方式，從分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點到整個導(dǎo)航系統(tǒng)層面，全面增強(qiáng)完好性性能。3、所設(shè)計的完好性監(jiān)測算法實時性好、可靠高、計算量小，不僅能檢測和隔離快變的階躍故障，而且可以檢測和隔離慢變的斜坡故障。
4、在傳感器級完好性監(jiān)測中，采用MW-PV法與離散小波變換法的綜合方法，不僅可以對多個故障依次進(jìn)行檢測和隔離，同時克服単獨的奇偶向量法對于4個傳感器，只能檢測而不能隔離故障的缺點(當(dāng)只有I個冗余觀測量時，奇偶向量法不能診斷故障是出現(xiàn)在哪個傳感器上)，在只有I個冗余觀測吋，仍能有效的檢測和隔離故障。同時，采用移動窗ロ(MV)的方法，可以進(jìn)ー步檢測和隔離慢變的斜坡故障。5、在主要的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上，采用GNSS接收機(jī)的外部輔助導(dǎo)航傳感器。利用局部KF的新息與GNSS實際測量是獨立的特點，通過監(jiān)測所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的局部KF新息，實現(xiàn)系統(tǒng)級完好性監(jiān)測。6、在系統(tǒng)級完好性監(jiān)測中，采用基于濾波新息的殘差檢驗，以及新息移動窗ロ法處理，不僅可以進(jìn)行系統(tǒng)級中快變的階躍故障檢測，還可以進(jìn)行系統(tǒng)級中慢變的斜坡故障檢測。



圖I為本發(fā)明的基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)實施示意圖。圖2為本發(fā)明的基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測流程圖。圖3為本發(fā)明的傳感器級完好性監(jiān)測的SRMU處理流程示意圖。圖4為本發(fā)明的系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理流程示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明創(chuàng)造做進(jìn)ー步詳細(xì)說明?；诜植际絺鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)實施路線
如圖I所示，以飛機(jī)運動載體為例(其它運動載體如艦船、大型航天器等應(yīng)用與之類似)，由SRIMU構(gòu)成的k個傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，k為自然數(shù)，分布式的配置在飛機(jī)的多個位置，構(gòu)成分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，不僅能夠為載體的導(dǎo)航提供冗余的分布式測量信息，而且為載體的電子設(shè)備如雷達(dá)跟蹤、裝備載荷等，提供局部的量測系統(tǒng)，同時還能提供用于載體電子設(shè)備局部運動補(bǔ)償?shù)膽T性狀態(tài)信息?；诜植际絺鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航結(jié)構(gòu)通過重構(gòu)和共享有限的計算資源，可以提高故障容錯水平，井能動態(tài)的配置傳感器系統(tǒng)功能。通常飛機(jī)的主要導(dǎo)航設(shè)備位于其中心，還配置有如GNSS接收機(jī)等其它助航系統(tǒng)，在本發(fā)明中視為主要網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，因此在局部KF中，觀測量中除了充分利用各個慣性測量融合信息外，還增加了 GNSS觀測信息?；诜植际絺鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測總體方案
如圖2所示，對于基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測，采用傳感器級的完好性監(jiān)測處理和系統(tǒng)級的完好性監(jiān)測處理的分級處理方式。其中，基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)包括GNSS (全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))接收機(jī)、k個SRMU (斜裝冗余慣性測量単元)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，k為自然數(shù)，各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點可以具有相同的性能或者不同的性能，在導(dǎo)航處理中均共享其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的信息進(jìn)行信息融合，其中ー個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點還與GNSS接收機(jī)的信息融合，具有更高的導(dǎo)航性能，作為主節(jié)點。為了獲得最好的系統(tǒng)完好性監(jiān)測效果，本具體實施方式
中選取載體中心位置的SR頂U(kuò)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點I作為主節(jié)點。在傳感器級完好性監(jiān)測階段，對GNSS接收機(jī)采用RA頂(接收機(jī)自主完好性監(jiān)測)法進(jìn)行完好性監(jiān)測，將k個SRMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的測量信息分別發(fā)送到k個SRMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的FDI (故障檢測與隔離)處理單元進(jìn)行，進(jìn)行故障檢測與隔離處理；經(jīng)過k個SRMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的FDI處理單元處理后的慣性信息，分別輸入到k個慣性測量融合単元中，對經(jīng)過傳感器級完好性監(jiān)測的SRIMU的慣性信息進(jìn)行融合處理，得到相對于三軸正交坐標(biāo)系的計算的慣性信息個慣性測量融合處理后的計算慣性信息，輸入k個局部KF(卡爾曼濾波器)中，進(jìn)行局部導(dǎo)航信息解算，各個局部KF接收所有共享的慣性測量融合信息，其中在主節(jié)點的局部KF(本具體實施方式
中即局部KFl)中，還將融合經(jīng)過RAM監(jiān)測后的GNSS接收機(jī)信息，比其它濾波器的導(dǎo)航解算具有更高的性能；將k個局部KF的新息輸入到系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理單元中，采用基于新息處理的完好性監(jiān)測方法，進(jìn)行導(dǎo)航系統(tǒng)的系統(tǒng)級完好性監(jiān)測，并將完好性信息發(fā)送到k個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新単元中；最后，k個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新単元，接收k個局部KF的相同類型的導(dǎo)航狀態(tài)信息(即位置、速度、姿態(tài)信息)，進(jìn)行融合處理，得到最終的更新的導(dǎo)航信息，在該k 個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新中，根據(jù)系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理提供的完好性信息，如果某個局部KF存在故障，則在融合處理中剔除該局部KF的導(dǎo)航狀態(tài)信息。傳感器級完好性監(jiān)測處理
如圖3所示，在傳感器級完好性監(jiān)測處理中，GNSS接收機(jī)采用通常的RA頂法進(jìn)行完好性監(jiān)測。本發(fā)明重點針對SRIMU的完好性監(jiān)測，采用如下步驟
(I)總體步驟 a.建立觀測方程
記第a個斜裝冗余慣性測量単元的傳感器數(shù)量為n，其中，
3=η為大于3的自然數(shù)(當(dāng)η=3時為最小配置，此時不具備故障檢測和隔離能
力)，首先將η個傳感器信息發(fā)送到基于MW-PV (移動窗ロ -奇偶向量)法的故障檢測處理單元中，建立觀測方程如下
其中,邊為η維測量向量;f為真實的狀態(tài)向量(三軸角速度、三軸加速度等);為η個傳感器的安裝矩陣石為η維的故障向量，當(dāng)?shù)趇 (I = 1,2,.·., )個傳感器出現(xiàn)故障時,S的第i個元素$為非零值，否則為零為傳感器的測量噪聲。計算奇偶向量
式(I)的奇偶向量可以表不為
D = CM(2)
其中，f為n-3維奇偶向量，它直接反映了故障的偏差信息；(7為(n-3) Xn維奇偶空間矩陣，具有如下性質(zhì) :し辦=0(η-3)·-3)’〔-ご=1(ト3帥-3)’ 其中
%-3)χ(λ-3)為η'3維零矩陣’}(ιι-3Μ -3)為η'3維單位矩陣。因此，ハ為安裝矩陣
的零空間矩陣，在本發(fā)明中通過對Ι 轉(zhuǎn)秩矩陣的奇異值分解(SVD)得到
rr r Il1 OliRr'
Hr = UEVr =Wi U2] 4 !τ(3)
1 1 2J O O V!其中，？7為3X3維酉矩陣；Σ為半正定3Xn維對角矩陣是nXn維酉矩陣為其共軛轉(zhuǎn)置;Σ1為對角矩陣,其對角線上的元素即為的奇異值if"為Pr的前3行(即|Τ的前3列)為的后η-3行，即由//で零空間的張成。因此，奇偶空間矩陣(7為C = Vj(4)
此時,有CH =由式(I)、(2)和(4)可得奇偶向量為
p^Cm^Cm+Cb+Cv = Cb + Cv⑶
C.計算檢測統(tǒng)計量
由式(5)可知，奇偶向量g為故障ろ與噪聲f的函數(shù)，與狀態(tài)量f無關(guān)。當(dāng)傳感器無故障時わ=O, J 為零均值的η-3維正態(tài)分布白噪聲序列，其方差為
A=E ||pr| = O1CC7 = Oj(6)
其中，U為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)某個傳感器出現(xiàn)故障吋，#不再是零均值的白噪聲，其均值為E{p\ =Cb=聲,方差為藝！藤1*} = Cr2。因此，可定義檢測統(tǒng)計量為
j = PtAaP( )
當(dāng)傳感器無故障吋，S1服從自由度為η-3的中心化I2分布；當(dāng)出現(xiàn)故障吋，S1服從非中
心化;T2分布，設(shè)非中心化參數(shù)為;I。計算檢測門限
由奇偶向量和檢測統(tǒng)計量，作如下假設(shè)
jo,/ :無故障
^ [A S- Jf2 (η -3 Λ) Af1:有.故障
由假設(shè)條件，當(dāng)無故障時SRMU處于正常檢測狀態(tài)，如果出現(xiàn)告警則為誤警。當(dāng)給定誤警率PFA，則有
沖 < Td / ff0) - ζ /作·3) (ι) = I — FM⑶
由上式可以得到檢測門限Γ5。通過比較檢測統(tǒng)計量S與檢測門限Γ,如果I7s則表
明存在故障，否則無故障。移動窗ロ處理
如果單獨采用上述的奇偶向量處理的完好性監(jiān)測，對于快變的階躍故障是非常有效的，但對于慢變的斜坡故障檢測效果不明顯。本發(fā)明進(jìn)一步采用移動窗ロ處理的方法，對斜坡故障進(jìn)行檢測，在奇偶向量檢測的基礎(chǔ)上，建立ー個長度為L的先進(jìn)先出的奇偶向量堆棧結(jié)構(gòu)1(1+1) ■■· !(!+!-I)]
其中，多.)為愚時刻的奇偶向量,多.+1)為貪+1時刻的奇偶向量，多(I:+i -1)為I;+乙-1時刻的奇偶向量。此時，檢測統(tǒng)計量為
「M+M It「,=+滅-I -
*% = ! Σ p\ [見]—]Σ P(10)
_ I=Ar Ji=k _
進(jìn)而通過比較檢測統(tǒng)計量》3 Ip與檢測門限如果& > 則表明存在故障，否則
Λ*JLrr(vImJ
無故障。故障診斷隔離
當(dāng)檢測到故障吋，進(jìn)ー步將測量信息發(fā)送到基于MW-PV法與小波分析法的綜合故障診斷隔離處理單元中，根據(jù)奇偶向量和移動窗ロ處理，分別診斷出階躍故障或者斜坡故障，對故障信號進(jìn)行隔離，并在觀測方程中剔除故障傳感器信息，重新建構(gòu)觀測方程。其中，對于第I到第n-4個故障，在故障診斷隔離時不需要小波分析法，對于第η-3個故障(即最后4個傳感器中診斷隔離故障吋)，由于奇偶向量法不能診斷，此時采用離散小波變換法。設(shè)計第i個傳感器的故障診斷函數(shù)為
^ :(<,)/,! Ii=Iユ·、Ii(11)
其中，q為奇偶空間矩陣G的第i個列向量。如果所有傳感器均無故障，則所有的故障診斷函數(shù)都為O;如果第i個傳感器出現(xiàn)了故障1 ,則第i個故障診斷函數(shù)為
Cpj^j C」。因此，對應(yīng)于最大故障診斷函數(shù)的第i個傳感器即可認(rèn)為出現(xiàn)了故障，
需要對其進(jìn)行隔離。在故障隔離時，將第i個傳感器的測量量從觀測方程(I)剔除。(2)處理流程 a.第I個故障
當(dāng)?shù)贗個故障出現(xiàn)時，由觀測方程計算得到η-3維奇偶向量，根據(jù)該η-3維奇偶向量可以有效的檢測階躍故障；接著采用移動窗ロ處理，可以有效地檢測斜坡故障；當(dāng)檢測到故障吋，進(jìn)ー步根據(jù)該η-3維奇偶向量和移動窗ロ處理，分別診斷出階躍故障或者斜坡故障，對故障信號進(jìn)行隔離，在觀測方程中剔除故障傳感器信息，重新建構(gòu)觀測方程。b.第2個故障
當(dāng)?shù)?個故障出現(xiàn)時，在第I個故障隔離后的觀測方程基礎(chǔ)上，計算得到n-4維奇偶向量，采用前述處理步驟，直接由n-4維奇偶向量檢測和隔離階躍故障，由移動窗ロ處理進(jìn)一步檢測和隔離斜坡故障。c.第3個故障到第n-4個故障
采用上述相同的步驟，依次進(jìn)行故障檢測和隔離 d.第η-3個故障當(dāng)?shù)讦?3個故障出現(xiàn)時，此時的奇偶向量只有I維。由于根據(jù)I維的奇偶向量只能檢測故障，而不能診斷是哪個傳感器出現(xiàn)了故障。因此，當(dāng)根據(jù)I維奇偶向量檢測到故障后，在故障診斷隔離處理中，采用基于離散小波變換法的多尺度信號分解來診斷故障并進(jìn)行隔離。與Fourier變換、快速Fourier變換相比，小波變換是一種時間和頻域的局部變換，具有多分辨率分析的特性，它利用了非均勻分布上的分辨率，通過平移的可變窗ロ觀察非平穩(wěn)信號，在信號瞬變或突變處(高頻)用窄窗，在信號緩變處(低頻)用寬窗，能有效地提取信號波形特征，被譽(yù)為數(shù)字顯微鏡。小波分析以其時頻多分辨分析的優(yōu)良特性特別適宜于分析和處理非平穩(wěn)信號，已在信號去噪、圖像處理等方面獲得廣泛應(yīng)用。本發(fā)明將采用小波分析方法對SRIMU輸出信號進(jìn)行多尺度分解，使得在奇偶向量法無法使用的情況下，也能有效的診斷隔離故障。記實施故障診斷的傳感器離散信號序列為CT^iV),其中;T表示信號分解的第/級尺度，#表示第#個離散時間步，它可以被分解為近似信號部分和詳細(xì)信號部分 糊 ^
W = Xh(K-ZN)C1(K), dm(N)= ^g(K-Ilsi)C1(K)Ci2)
J^=-COJT=-CS
其中,Ii(jY)和gi#)分別為低通高通濾波器和高通濾波器系數(shù)，可以由尺度函數(shù)#(I)和小波函數(shù),(I)的2尺度關(guān)系得到
Ht) = ^ Σ h(N>(2t- Ν),ψ$)=忑 g (Ν)φ( - N) (is)
J^=-COJV=-CO
其中,= iy Jk(l-納。本發(fā)明的小波函數(shù)采用Daubechies小波，具體分解算法步驟如下
第一歩，對于給定長度為K的原始信號 |，根據(jù)公式(12)產(chǎn)生兩組數(shù)據(jù)，一組是作用低通濾波器み(が)得到的近似信號Q，另ー組是作用高通濾波器g(￥)得到的細(xì)節(jié)信號Sr這
兩個信號都是原信號在濾波器作用下以尺度2的下采樣。低頻部分表征信號本身特征，高頻部分表征信號的細(xì)微差別。第二步同樣做法，把第一歩得到的低頻部分信號,利用上述的方法再次分解，直到所需要的層數(shù)。在分解過程中為對信號做下采樣，則信號長度保持不變。對于長度為I的信號,整個算法在至多IGg;步內(nèi)完成。對小波分解后的信號，根據(jù)診斷閥值進(jìn)行診斷，如果超過診斷閥制，則認(rèn)為該傳感器出現(xiàn)故障。其中診斷閥值為
其中，σ為該傳感器的測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差,為離散信號序列的長度;泛為安全系數(shù),其選擇可以根據(jù)系統(tǒng)特性和導(dǎo)航系統(tǒng)運行環(huán)境確定。慣性測量融合及局部KF在慣性測量融合階段，各個SRMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對經(jīng)過完好性監(jiān)測處理后的傳感器測量信息，重新構(gòu)建觀測方程:邊=壓+即方程(I)中已經(jīng)剔除了故障S,采用加權(quán)最小ニ乘法進(jìn)行求解，得到各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的計算慣性測量估計信息f。f為真實狀態(tài)f的估計。在局部KF階段，各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的慣性測量估計信息，結(jié)合其它節(jié)點的慣性測量估計信息，構(gòu)建局部卡爾曼濾波器，解算該網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的局部導(dǎo)航狀態(tài)估計。
..............T對于第k個節(jié)點的局部KF,令其狀態(tài)量為— I Y Y ，其中！λ
η |_ ο,ιι s/i JOJi
表示該節(jié)點的局部導(dǎo)航狀態(tài)，即3維的位置、速度、姿態(tài)誤差共9維狀態(tài)向量為傳感器 誤差，即陀螺和加速度計誤差，對于主節(jié)點的局部KF (本具體實施方式
中主節(jié)點的局部KF為KFl)中還包含GNSS的鐘漂和頻漂誤差。觀測量為る,為其它節(jié)點慣性測量估計信息與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的差分殘差向量，對于局部KFl還包含偽距差向量。則局部KF模型為
ニ·珍 AV1+gJiV1
ニ+ K,
其中’Φ』I為.,到,時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；fF .,和!^/分別為系統(tǒng)噪聲和測
HiI/卜 I ま-1 tMJ-I K1I
量噪聲向量?；诳柭鼮V波遞推方程組，進(jìn)行局部導(dǎo)航狀態(tài)估計。系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理
如圖4所示，通過監(jiān)測分布式局部KF的新息，來進(jìn)行系統(tǒng)級的完好性監(jiān)測。局部KF接收所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的慣性測量融合信息進(jìn)行卡爾曼濾波解算，其中局部KFl除了慣性測量融合信息外，還接收GNSS的偽距測量信息。在局部KF1、局部KF2、……、局部KFk的解算過程中，將它們的濾波器新息^!、&
、……,rk,以及新息的方差ヰ、4、……發(fā)送到基于新息處理的完好性監(jiān)測單元，進(jìn)行系統(tǒng)級完好性監(jiān)測。對于任一局部KF的新息處理，t歷元的濾波器新息為
Λ
γ, — ￡k~H^Λ,,/* *(16)
I I Γ Iit-I
其中，る為t歷元的量測；/^為量測矩陣ー步預(yù)測值。ξ類似于方程(5)中
的奇偶向量。當(dāng)局部KF系統(tǒng)無故障吋，·^為零均值的η維正態(tài)分布白噪聲序列(η為觀測向量的維數(shù))，其方差為
4=丑Ah 丑！1 .爲(wèi)(17)
其中，為ー步預(yù)測均方誤差；&為測量噪聲方差陣。當(dāng)局部KF系統(tǒng)出現(xiàn)故障吋，$將不再是零均值的白噪聲。定義檢測統(tǒng)計量為st = ftTA^lft (18)
當(dāng)局部KF系統(tǒng)無故障吋，St服從自由度為η的中心化I2分布，當(dāng)出現(xiàn)故障時服從
非中心化f 3分布，設(shè)非中心化參數(shù)為』。檢測門限&的計算與前述的傳感器級的奇偶向量法完好性監(jiān)測類似，如方程(8)所示，所不同的是自由度由η-3修改為η。通過比較檢測統(tǒng)計量^與檢測門限Tか如果S > &則表明存在故障，否則無故障。同傳感器級完好性監(jiān)測類似，基于上述的基于新息處理，本質(zhì)上屬于快照法，即根據(jù)當(dāng)前歷元的新息進(jìn)行處理，因此對于快變的階躍故障非常有效，但對于慢變的斜坡故障，由于局部KF是遞推濾波方程組，會跟蹤故障導(dǎo)致豸一直很小，因此檢測不靈敏。因此，本發(fā)明在系統(tǒng)級完好性監(jiān)測中，也采用了移動窗ロ處理，對斜坡故障進(jìn)行檢測，在新息處理的基礎(chǔ)上，建立ー個長度為L的先進(jìn)先出的新息向量堆棧結(jié)構(gòu)
-4ifて!) Γ ( + 1)…+(19)
其中/⑷為t時刻的奇偶向量， (￡+1)為け!時刻的奇偶向量， ( +￡-1)為時刻的奇偶向量。此時，檢測統(tǒng)計量為
^=P^Vj ^ir1PTVl (20)
IIiJ
ι~ι II i=f
進(jìn)而通過比較檢測統(tǒng)計量Sf與檢測門限,如果& > 1 則表明存在故障，否則無故障。通過該步的完好性監(jiān)測處理，可以得到各個局部KF的完好性信息，并將完好性信息發(fā)送到局部導(dǎo)航狀態(tài)更新単元中。局部導(dǎo)航狀態(tài)更新處理
對于每個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，進(jìn)ー步設(shè)計ー個局部信息融合濾波器，充分融合其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的局部KF信息，進(jìn)行局部導(dǎo)航狀態(tài)更新，從而得到更高性能的導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)果。以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點I、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點2、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點3的局部導(dǎo)航狀態(tài)更新為例，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點I的局部導(dǎo)航狀態(tài)更新方程如下
ぶ⑷
其中，和ミ}1分別為節(jié)點I更新的局部導(dǎo)航狀態(tài)及其均方差陣和分別為節(jié)點I的局部KF估計值及其均方差陣和/^1分別為節(jié)點I的局部KF估計值及其均方差陣;Jfiw和/^；1分別為節(jié)點2的局部KF估計值及其均方差陣和分別為節(jié)點3的局部KF估計值及其均方差陣和(ゴ分別為節(jié)點2和節(jié)點3局部坐標(biāo)系統(tǒng)到節(jié)點I局部坐標(biāo)系的姿態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣和CT13分別為節(jié)點I分別到節(jié)點2和節(jié)點3的姿態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣。當(dāng)在系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理中，檢測到某個局部KF出現(xiàn)故障，則在局部導(dǎo)航狀態(tài)
更新方程中，剔除該局部KF的信息，從而保證了最終局部信息融合濾波器的完好性，提高整個導(dǎo)航系統(tǒng)的完好性。
權(quán)利要求
1.一種基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測方法，其特征在于采用傳感器級的完好性監(jiān)測處理(11)和系統(tǒng)級的完好性監(jiān)測處理(22)的分級處理方式，對基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行完好性監(jiān)測；其中，基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)包括GNSS接收機(jī)、k個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，k為自然數(shù)，各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點具有相同的性能或者不同的性能，在導(dǎo)航處理中均共享其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的信息進(jìn)行信息融合，其中一個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點還與GNSS接收機(jī)的信息融合，具有更高的導(dǎo)航性能，作為主節(jié)點；完好性監(jiān)測與導(dǎo)航解算的處理步驟如下 1)在傳感器級完好性監(jiān)測階段，對GNSS接收機(jī)采用RAIM法進(jìn)行完好性監(jiān)測，將k個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的測量信息分別發(fā)送到k個SRMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的FDI處理單元進(jìn)行故障檢測與隔尚處理； 2)經(jīng)過k個SRMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的FDI處理單元處理后的慣性信息，分別輸入到k個慣性測量融合單元中，對經(jīng)過傳感器級完好性監(jiān)測的SRMU的慣性信息進(jìn)行融合處理，得到相對于三軸正交坐標(biāo)系的計算慣性信息； 3)將k個慣性測量融合處理后的計算慣性信息，輸入k個局部KF中，進(jìn)行局部導(dǎo)航信息解算；其中，各個局部KF接收所有共享的慣性測量融合信息；主節(jié)點的局部KF中，還融合經(jīng)過RAM監(jiān)測后的GNSS接收機(jī)信息，比其它濾波器的導(dǎo)航解算具有更高的性能； 4)將k個局部KF的新息輸入到系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理單元(22)中，采用基于新息處理的完好性監(jiān)測方法，進(jìn)行導(dǎo)航系統(tǒng)的系統(tǒng)級完好性監(jiān)測，并將完好性信息發(fā)送到k個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新單元中； 5)最后，k個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新單元，接收k個局部KF的相同類型的導(dǎo)航狀態(tài)信息，進(jìn)行融合處理，得到最終的更新的導(dǎo)航信息；在該k個局部導(dǎo)航狀態(tài)更新單元中，根據(jù)系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理提供的完好性信息，如果某個局部KF存在故障，則在融合處理中剔除該局部KF的導(dǎo)航狀態(tài)信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測方法，其特征在于，所述的傳感器級完好性監(jiān)測處理(11)中，假設(shè)其第a個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點由η個慣性傳感器通過斜裝的冗余配置構(gòu)成，其中，a = I, V、k, η為自然數(shù)，且η > 3，SRIMU的完好性監(jiān)測處理步驟包括 2-1)斜裝冗余慣性測量單元的η個傳感器信息，首先發(fā)送到基于MW-PV法的故障檢測處理單元中，建立觀測方程，依次計算奇偶向量、檢測統(tǒng)計量、檢測閥值，對η個傳感器的故障進(jìn)行檢測，有效地檢測階躍故障；接著采用移動窗口處理，有效地檢測斜坡故障；當(dāng)檢測到故障時，進(jìn)一步將測量信息發(fā)送到基于MW-PV法與小波分析法的綜合故障診斷隔離處理單元中，根據(jù)奇偶向量和移動窗口處理，分別診斷出階躍故障或者斜坡故障，對故障信號進(jìn)行隔離，并在觀測方程中剔除故障傳感器信息，重新建構(gòu)觀測方程； 2-2)當(dāng)?shù)贗個故障出現(xiàn)時，按照步驟2-1)，由觀測方程計算得到η-3維奇偶向量，根據(jù)該η-3維奇偶向量可以有效的檢測階躍故障，進(jìn)一步采用移動窗口處理，有效地檢測斜坡故障；當(dāng)檢測到故障時，進(jìn)一步根據(jù)該η-3維奇偶向量和移動窗口處理，分別診斷出階躍故障或者斜坡故障，對故障信號進(jìn)行隔離，在觀測方程中剔除故障傳感器信息，重新建構(gòu)觀測方程； 2-3)當(dāng)?shù)?個故障出現(xiàn)時，由觀測方程計算得到η-4維奇偶向量，與步驟2-2)類似，直接由n-4維奇偶向量檢測和隔離階躍故障，由移動窗口處理進(jìn)一步檢測和隔離斜坡故障；2-3)當(dāng)?shù)?個故障，以及后續(xù)的故障出現(xiàn)時，依次采用類似的方法進(jìn)行故障檢測和隔離； 2-4)當(dāng)?shù)趎-3個故障出現(xiàn)時，此時的奇偶向量只有I維，當(dāng)檢測到故障時，在故障診斷隔離處理中，采用離散小波變換法來診斷故障并進(jìn)行隔離。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測方法，其特征在于，所述的系統(tǒng)級完好性監(jiān)測處理(22)中，基于分布式導(dǎo)航系統(tǒng)的各個局部KF濾波器的新息處理進(jìn)行完好性監(jiān)測，處理步驟包括 3-1)將經(jīng)過慣性測量融合處理得到的k組計算慣性測量信息，輸入到k個局部KF中進(jìn) 行局部信息融合處理，采用差分濾波的方式，每個局部KF中的觀測信息為所有k組計算慣性測量信息的差分處理，所述主節(jié)點的局部KF的觀測量中還融合了 GNSS偽距信息； 3-2)在k個局部KF解算過程中，將它們的新息發(fā)送到基于新息處理的完好性監(jiān)測單元中；首先根據(jù)濾波新息的殘差檢驗進(jìn)行階躍故障檢測；如果未檢測到故障，則進(jìn)一步采用新息移動窗口法進(jìn)行斜坡故障檢測；當(dāng)兩種完好性檢測都通過時，認(rèn)為該局部KF的結(jié)果是可信的，否則表明該局部KF出現(xiàn)故障； 3-3)將基于新息處理的完好性監(jiān)測得到的完好性信息，輸入到基于局部信息融合濾波器的局部導(dǎo)航狀態(tài)更新單元中，進(jìn)一步融合k個局部KF的相同類型的局部導(dǎo)航信息，提高各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的導(dǎo)航性能；當(dāng)某個局部KF的新息不滿足完好性要求時，在局部信息融合濾波器中對其進(jìn)行隔離。
全文摘要
本發(fā)明公開一種分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性監(jiān)測方法，屬于導(dǎo)航定位技術(shù)領(lǐng)域。采用傳感器級的完好性監(jiān)測處理和系統(tǒng)級的完好性監(jiān)測處理的分級處理方式，對基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行完好性監(jiān)測。在傳感器級完好性監(jiān)測階段，對GNSS接收機(jī)采用RAIM法進(jìn)行完好性監(jiān)測，對k個SRIMU網(wǎng)絡(luò)節(jié)點采用基于移動窗口-奇偶向量法和離散小波變換法的綜合方法進(jìn)行完好性監(jiān)測；在系統(tǒng)系完好性監(jiān)測階段，采用基于新息處理法，以及移動窗口信息處理法進(jìn)行完好性監(jiān)測。本發(fā)明方法從分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點到整個分布式導(dǎo)航系統(tǒng)層面，對于階躍故障和斜坡故障都能有效的監(jiān)測，全面增強(qiáng)基于分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)完好性性能。
文檔編號G01S19/23GK102819030SQ20121028612
公開日2012年12月12日 申請日期2012年8月13日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月13日
發(fā)明者劉海穎, 錢穎紅, 葉偉松, 華冰, 陳志明, 許蕾 申請人:南京航空航天大學(xué)