一种飞行器最优传感器选择方法技术

本发明专利技术公开了一种飞行器最优传感器选择方法，首先利用协方差理论在轨迹偏差分析的快速性与精确性的优势，构建协方差传递与更新方程，从而给出了传感器参数与最终落点偏差之间的关系，并应用此关系构建了基于协方差的传感器选择问题。然后利用二阶锥规划在求解最优化问题的快速性与全局最优性的优势，将所建立的传感器选择问题转化为二阶锥规划问题并进行求解，从而得到满足任务精度需求的成本最优传感器。

An optimal sensor selection method for aircraft

The invention discloses a method for selecting a optimal vehicle sensor, first using the covariance analysis theory in trajectory deviation is fast and precision advantages, construct covariance transfer and update equation, which gives the relationship between the sensor parameters and the final point deviation, and using this construct covariance selection problem based on sensor. Then two order cone programming and fast in solving global optimization problems the optimality of the advantages of the proposed sensor selection problem to solve two order cone programming problem, which could meet the precision requirements of the task cost optimal sensor.

【技术实现步骤摘要】
一种飞行器最优传感器选择方法
本专利技术涉及一种飞行器最优传感器选择方法。
技术介绍
传感器的最优选择是实现高性能导航、制导与控制的核心技术。传感器的性能不仅仅影响着导航误差与系统真实状态的离散分布情况，从而决定着各项航天任务的完成情况，同样也决定着航天器的成本费用，高性能的传感器意味着高精度轨迹与高的成。如何能够为航天器选择最优的传感器，既能够保证完成各项高精度任务，又能够有效减少所需成本是航天工程中的重要技术。在传感器选择方面，学者开展了一定的应用研究。Hovland针对机器人系统研究了不同种类传感器的实时选择问题。Kincaid开展了传感器最优位置确定的研究。Gupta给出了一种基于统计学理论的传感器选择策略，从一个新的角度解决了该工程问题。同样对于传感器的选择还有一些方法研究，Welch采用分支定界法解决了传感器的选择问题。Yao采用了遗传算法对传感器选择进行了有效求解。Joshi则首次采用了凸优化的方法进行了传感器选择。所有这些应用与方法都有自身的侧重点。在此专利中，设计采用了一个全新的方法，该方法基于线性协方差理论与二阶锥规划方法，实现了高精度、快速、最优的传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种飞行器最优传感器选择方法，其特征在于，包括以下步骤：1)飞行器传感器选择的优化问题协方差描述；2)矩阵方程优化问题向量化；3)将优化问题凸化为二阶锥规划形式并求解；4)基于连续接近的序列凸优化求解。

【技术特征摘要】
1.一种飞行器最优传感器选择方法，其特征在于，包括以下步骤：1)飞行器传感器选择的优化问题协方差描述；2)矩阵方程优化问题向量化；3)将优化问题凸化为二阶锥规划形式并求解；4)基于连续接近的序列凸优化求解。2.根据权利要求1所述的飞行器最优传感器选择方法，其特征在于，步骤1)飞行器传感器选择的优化问题协方差描述的具体方法如下：建立飞行器非线性模型：其中x(t)为飞行器状态，为控制指令，w(t)为飞行器模型不确定性，满足：E[ω(t)ωT(τ)]＝Sω(t)δ(t-τ)(2)建立飞行器的惯性测量方程：其中为连续测量值，η是与传感器相关的测量噪声；建立非惯性测量方程：其中为离散测量值，νk为与传感器相关的测量噪声；考虑导航算法后能够得到导航状态的传递与更新方程：与导航误差协方差方程：其中应用最新的导航信息的控制指令为：将飞行器动力学方程与导航方程沿标准轨迹进行线性化：建立扩展方程：并得到扩展状态的传递与更新方程：其中于是能够得到协方差的传递与跟新方程：此时能够构建基于协方差的最优传感器选择问题：其中z是传感器参数，包括Sη,Sω,Rν；k是传感器性能权重函数；为任务要求。3.根据权利要求1所述的飞行器最优传感器选择方法，其特征在于，步骤2)矩阵方程优化问题的向量化的具体方法如下：P0给出的优化问题为矩阵方程组成，为了更好的解决优化问题，需将矩阵方程转化为向量方程；首先给出KroneckerProduct的定义与性质：定义1：定义2：Vec(·),Vec(A)＝[a11a21…am1a12…am2…amn]T(16)性质1：

【专利技术属性】
技术研发人员：罗建军，靳锴，袁建平，马卫华，王明明，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61