一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法技术

本发明专利技术公开了一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法，通过无人机对目标进行若干次观测，获取观测数据；整合所获取的观测数据，计算得出第i次无人机对目标的探测倾角θi；由计算出的θi计算其有效加权量Wi；结合有效加权量Wi，通过N次光轴指向测得距离来估计实际光轴指向距离，最终实施常规无人机定位解算；或者结合有效加权量Wi，通过N次定位结果求得N次测量的定位估计。与平均滤波和Kalman Filtering的方法相比，该方法具有较强的针对性，效果更加突出。经过数据仿真验证，在条件为：无人机飞行1000m高度，倾角60°，光轴指向倾角误差2°以内，其对地面目标定位较现有方法可以提高15％到20％的定位精度。倾角越大、倾角误差越大，性能都表现越明显。

【技术实现步骤摘要】
一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法
本专利技术属于信号与信息处理
，具体涉及一种信号处理方法，尤其是一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法。
技术介绍
无人机光电云台在使用中存在很多误差因素，致使无人机监测、定位过程中不能有效的获取地面目标位置。这些影响无人机定位精度的因素总体上可分为两类:系统误差和随机误差。对于系统误差可使用测量、标校、补偿等方法来消除。对于系统的随机误差，传统上主要采用提高传感器的测量精度的方法来减小随机误差范围，最后通过相关滤波的方法来处理。通常在空间目标定位中，这些方法会达到很好效果。但对于特定环境下的目标定位，这种方法将会表现出明显的缺陷。参考文献：无人机光电侦测平台目标定位误差分析，仪器仪表学报第34卷，第10期，2265-2270。常规无人机目标定位是通过GPS和IMU等导航设备、激光测距设备以及机载光电转台来共同辅助完成。光电转台以吊舱式安装在机体下方，并内嵌激光测距装置。在实际测量中会考虑两类误差因素：系统误差和随机误差。系统误差主要由GPS接收装置和光电转台光学摄影中心安装位置偏移、光电转台自身轴系安装移位以及实际激光指向偏移等各种系统因素造成的误差。对于这类误差，通常使用硬件对准和软件标校的方法相结合，能够很大程度上补偿明显存在的系统误差。随机误差主要由设备的传感器自身特性引起的，如GPS钟差、垂直陀螺仪灵敏度、方向传感器灵敏度以及速度传感器灵敏度等引起的误差，这类误差无法消除，只能根据其统计特性减小它们对测量结果的影响。对于给定精度的角度传感器和确定的系统误差条件，使用常规滤波算法可以一定程度上减小目标定位过程中光轴指向随机误差，但在无人机对地面目标定位的条件下，常规的滤波算法会随着目标定位倾斜角的增大出现定位结果逐渐发散的问题。这是由于无人机对地面目标定位过程中，常规的滤波算法存在的光轴指向随机误差会引起定位的有偏性。本文针对无人机地面目标定位的条件，提出一种减小光电转台光轴指向随机误差的方法，有效的解决了该定位条件下常规滤波算法定位发散的问题。该方法可用于无人机大倾角地面目标定位，与传统定位对比，能够显著的提高定位精度。此专利技术将为突发事件位置定位、灾情救援以及环境监测等应用带来很大经济效益。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法，有效避免由倾角随机误差引起的定位有偏性问题。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：假定无人机测量系统已经校正对准，可忽略其存在的系统误差影响，下面讨论无人机目标定位过程中随机误差中光轴指向误差对定位结果的影响。图(1)为目标定位过程中光轴指向误差，它主要是由于无人机机体系统震动干扰和传感器随机误差造成。假若位置误差用eρ来表示，则式中，(ex,ey,ez)为定位误差向量eρ。如果将其改写成关于光轴指向角的表达式，则eρ＝le-lr，(2.a)式中，le，lr分别为定位实际指向向量和定位期望指向向量，eθ为光轴指向误差。将光轴指向角代入le，lr得式中，H为无人机到目标所在点局部平面的距离。对于地面上的目标定位，当无人机飞行高度较低时可以把地面建模为一理想平面。此时H可以看作固定值，把(3)、(4)代入(2.b)可得●小倾角定位(θ小于45°)时，令，由可知，当实际光轴指向角变化时||eρ||不会发生明显变化。●大倾角定位(θ大于45°)时，由可知，当实际光轴指向角变化时||eρ||会发生明显变化。由以上分析可知，对于给定的无人机定位系统，光轴指向误差eθ通常是固定分布的，当探测距离一定时，定位误差eρ会随着探测倾角的增加而变大。针对以上无人机目标定位情形，使用平均滤波、卡尔曼滤波以及最小二乘法可以在光轴指向角度较小的情况下获得比较精确的定位结果，但是由于这些方法没有消除定位误差关于光轴指向倾角随机误差的有偏性，当对目标探测角度增大时会明显增大定位误差。为克服以上问题，本文提出了一种对目标定位光轴指向观测量进行加权估计的算法，其能有效避免由倾角随机误差引起的定位有偏性问题。其原理如下：由定位过程中倾角误差的存在，当倾角变大时会引起定位偏离(误差)增大(如附图(3))，这种偏离本质上是由大地平面约束引起的。由光轴垂直指向地面时定位测量和光轴指向倾角增大到某一θ值时的两种场景(见附图2)，并根据目标所在约束平面和无人机的位置关系，给定倾角误差eθ可得出当θ为0°，即无人机探测角度垂直于目标所在平面时，定位误差为无偏的。由(6)可知，将无偏测量作为参考，倾角存在时，表示误差量为无偏测量的1/cosθ倍。当倾角较小时此放大倍数可以忽略，当倾角增大时，由此引起的误差不可置之不理。由于第i次测量误差与无偏测得量存在1/cosθi倍关系，一个合理的解决方法为取正比于此系数的倒数的值来决定每次测量的权值。并经过计算可求得所需权值。目标定位过程中倾角误差影响最明显测得量为无人机到地面目标的光轴指向距离，由此在定位解算之前，应由多次光轴指向测得距离来估计实际光轴指向距离。最终实施常规无人机定位解算。一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法，包括以下步骤：1)通过无人机对目标进行N次观测，获取观测数据导入滤波器输入端，其中，N≥1；2)整合所获取的观测数据，计算得出第i次无人机对目标的探测倾角；3)由计算出的计算其有效加权量Wi，并累加到滤波器的第2存储器中；4)采用第N次目标探测距离或目标定位结果乘以该有效加权量Wi，结果累加并存储于滤波器的第1存储器中；5)最终估测结果由滤波器的第1存储器和第2存储器的比值求得。进一步的，步骤4)中，采用目标探测距离的具体方法为：结合有效加权量Wi，通过N次光轴指向测得距离来估计实际光轴指向距离，最终实施常规无人机定位解算；由以下公式求得光轴指向距离的估计值：式中，为光轴指向距离的估计值，li为第i次激光测距设备获取的指向距离，N为无人机对目标定位次数；由此光轴指向估计值进行常规目标定位解算。进一步的，步骤4)中，采用目标定位结果的具体方法为：结合有效加权量Wi，通过N次定位结果求得N次测量的定位估计；通过常规无人机目标定位进行定位，获得N次定位结果pi，i＝1,2,...,N，由以下公式求得N次测量的定位估计为：式中，pi、Wi分别为第i次定位结果和有效加权量，N为无人机对目标定位次数。进一步的，步骤2)中，由如下公式得出第i次无人机对目标的探测倾角式中，κi,ωi分别为无人机的倾斜角和俯仰角，αi,βi分别为光电转台的方向角和俯仰角。进一步的，步骤3)中，所述有效加权量Wi的计算公式如下：式中，N为无人机对目标定位次数。有益效果：本专利技术提供的一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法，与现有技术相比，具有以下优势：●技术自身优点本算法实施简单，不占用大量计算资源，响应速度快，不需要额外硬件设备便可以提高定位精度。●与其他方法比较与通常的平均滤波和KalmanFiltering的方法相比，该方法具有较强的针对性，效果更加突出。在条件为：无人机飞行1000m高度，倾角60°，光轴指向倾角误差2°以内，其对地面目标定位较现有方法可以提高15％到20％的定位精度。倾角越大、倾角误差越大，性能都表现越明显。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法，其特征在于：包括以下步骤：1)通过无人机对目标进行N次观测，获取观测数据导入滤波器输入端，其中，N≥1；2)整合所获取的观测数据，计算得出第i次无人机对目标的探测倾角

【技术特征摘要】
1.一种减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法，其特征在于：包括以下步骤：1)通过无人机对目标进行N次观测，获取观测数据导入滤波器输入端，其中，N≥1；2)整合所获取的观测数据，计算得出第i次无人机对目标的探测倾角3)由计算出的计算其有效加权量Wi，并累加到滤波器的第2存储器中；4)采用第N次目标探测距离或目标定位结果乘以该有效加权量Wi，结果累加并存储于滤波器的第1存储器中；5)最终估测结果由滤波器的第1存储器和第2存储器的比值求得。2.根据权利要求1所述的减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法，其特征在于：步骤4)中，采用目标探测距离的具体方法为：结合有效加权量Wi，通过N次光轴指向测得距离来估计实际光轴指向距离，最终实施常规无人机定位解算；由以下公式求得光轴指向距离的估计值：式中，为光轴指向距离的估计值，li为第i次激光测距设备获取的指向距离，N为无人机对目标定位次数；由此光轴指向估计值进行常规目标定位解算。3.根据权利要求1所述的减小光轴指向随机误差的无人机目标定位方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：王东振，黄大庆，徐诚，余犀，徐喜梅，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32