一种基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于K‑means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统，该方法包括：根据初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类计算，使北斗卫星参数与初始标准卫星参数匹配；对初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联；实时接收北斗卫星的卫星特定参数，输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围；判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数。本发明专利技术实时接收卫星特定参数，计算卫星特定参数阀值范围，并对两者对比，以判断卫星特定参数是否是故障参数，能够完全适用北斗卫星混合星座。

【技术实现步骤摘要】
一种基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统
本专利技术涉及北斗导航系统检测
，尤其涉及一种基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统。
技术介绍
在全球卫星导航系统完好性检测中，一般使用多参考接收一致性检测的B值算法。然而，在北斗导航系统中，卫星为混合星座，除了有27颗中地球轨道(MEO)卫星外，还有5颗静止轨道(GEO)卫星和3颗倾斜同步轨道(IGSO)卫星。传统GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)中的B值检测算法仅适用于地球中轨卫星，而北斗导航系统是由中地球轨道卫星、地球同步卫星、倾斜同步轨道卫星组成的混合星座系统，这就使现有算法不能完全适用于北斗导航系统。在传统GBAS(ground-basedaugmentationsystems，地基增强系统)系统中，对差分数据进行完好性检测，是利用多个基准站接收机的伪距修正量构造了一个参考值——B值。通过对B值进行检测，检测可能存在的故障，并排除错误数据，以保证播发的差分数据的可靠性。此外还由一种基于C值辅助B值的多基准一致性检测新算法，能排除可能存在的卫星故障，提高系统可用性水平。然而，这些完好性检测算法对混合星座的北斗导航系统并不完全适用。因此，提供一种基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统，解决传统故障检测方法不适用于北斗卫星混合星座的问题，对建立北斗卫星导航地基增强系统的多参一致性检测具有参考价值。根据本专利技术的一个方面，提供一种基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，包括以下步骤：S101，从多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数组成的卫星数据集中随机选取一个卫星作为初始卫星聚类中心；S102，首先计算每个卫星与当前已有卫星聚类中心之间的最短距离，接着计算每个卫星被选为下一个卫星聚类中心的概率，最后，按照轮盘法选择下一个卫星聚类中心；S103，重复上一步骤直到选择出共k个卫星聚类中心；S104，针对卫星数据集中每个卫星，计算每个卫星到k个卫星聚类中心的距离并将每个卫星分到距离最小的卫星聚类中心对应的卫星类别中；S105，针对每个卫星种类，按照以下公式重新计算每个卫星类别的卫星聚类中心；S106，重复S104和S105，直到卫星聚类中心不再变化，则卫星属于该卫星聚类中心对应的卫星类别，以根据多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类计算，使北斗卫星参数与初始标准卫星参数匹配；S107，对多种初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联；S108，实时接收北斗卫星的卫星特定参数，并输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围；S109，判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数，以丢弃该故障参数。进一步地，按照以下公式重新计算每个卫星类别的卫星聚类中心其中，ci为卫星聚类中心，x为卫星聚类中心对应的卫星种类中卫星到k个卫星聚类中心的距离。进一步地，上述基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，还包括：将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联。进一步地，通过以下公式获取卫星特定参数：其中，为目标卫星不同时刻的北斗卫星特定参数，M为基站接收机个数，j为目标卫星，l≤j≤N，N为卫星个数，m为参考基站接收机，σ为消除钟差后的码相位伪距修正量。进一步地，初始标准卫星包括GPS卫星和星基增强系统卫星，北斗卫星包括中轨道卫星、地球同步卫星和倾斜地球同步轨道卫星。进一步地，初始标准卫星为GPS卫星时，卫星特定参数阀值计算模型为其中，Bth为卫星特定参数阀值范围，M为基站接收机个数，θn为卫星仰角，a0、a1、a2、b0、c0均为接收机参数；初始标准卫星为星基增强系统卫星时，卫星特定参数阀值计算模型为其中，Bth为卫星特定参数阀值范围，M为基站接收机个数，θn为卫星仰角，a0、a1、a2、b0、c0均为接收机参数。进一步地，上述基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，还包括：计算并对比卫星故障特定参数和卫星故障特定参数阀值范围，以判定卫星故障。进一步地，通过以下公式计算卫星故障特定参数其中，为在基站m处卫星n的卫星故障特定参数，N为观测卫星个数，可得N个伪距修正量，j为目标卫星，l≤j≤N，N为卫星个数，m为参考基站接收机，σ为消除钟差后的码相位伪距修正量；通过以下公式计算卫星故障特定参数阀值范围其中，为在基站m处目标卫星j的卫星故障特定参数阀值范围，M为基站接收机个数，j为目标卫星，l≤j≤N，N为卫星个数，为无故障偏差时的方差，Pr(LOC)为系统总体连续性需求。根据本专利技术的另一方面，提供一种实现上述检测方法的北斗导航系统故障检测系统，包括：卫星参数聚类计算模块，用于从多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数组成的卫星数据集中随机选取一个卫星作为初始卫星聚类中心；首先计算每个卫星与当前已有卫星聚类中心之间的最短距离，接着计算每个卫星被选为下一个卫星聚类中心的概率，最后，按照轮盘法选择下一个卫星聚类中心；重复上一步骤直到选择出共k个卫星聚类中心；针对卫星数据集中每个卫星，计算每个卫星到k个卫星聚类中心的距离并将每个卫星分到距离最小的卫星聚类中心对应的卫星类别中；针对每个卫星种类，按照以下公式重新计算每个卫星类别的卫星聚类中心；重复以上步骤，直到卫星聚类中心不再变化，则卫星属于该卫星聚类中心对应的卫星类别，以根据多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类计算，使北斗卫星参数与初始标准卫星参数匹配；卫星参数-阀值计算模型关联模块，用于对多种初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联；卫星特定参数阀值计算模块，用于实时接收北斗卫星的卫星特定参数，并输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围；故障参数判断模块，用于判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数。进一步地，上述北斗导航系统故障检测系统，卫星参数-阀值计算模型关联模块，还用于将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联。本专利技术与现有技术相比具有以下的优点：1.本专利技术的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统利用K-means++聚类算法为北斗卫星参数找出最相似的初始标准卫星参数，使得北斗卫星参数与初始标准卫星参数匹配更高效、更准确；2.本专利技术的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统实时接收卫星特定参数，根据卫星特定参数阀值计算模型计算卫星特定参数阀值范围，并对卫星特定参数和卫星特定参数阀值范围进行对比，以判断卫星特定参数是否是故障参数，能够完全适用北斗卫星混合星座；3.本专利技术的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法及检测系统将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于K‑means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101，从多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数组成的卫星数据集中随机选取一个卫星作为初始卫星聚类中心；S102，首先计算每个卫星与当前已有卫星聚类中心之间的最短距离，接着计算每个卫星被选为下一个卫星聚类中心的概率，最后，按照轮盘法选择下一个卫星聚类中心；S103，重复上一步骤直到选择出共k个卫星聚类中心；S104，针对卫星数据集中每个卫星，计算每个卫星到k个卫星聚类中心的距离并将每个卫星分到距离最小的卫星聚类中心对应的卫星类别中；S105，针对每个卫星种类，按照以下公式重新计算每个卫星类别的卫星聚类中心；S106，重复步骤S104和S105，直到卫星聚类中心不再变化，则卫星属于该卫星聚类中心对应的卫星类别，以根据多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类计算，使北斗卫星参数与初始标准卫星参数匹配；S107，对多种初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联；S108，实时接收北斗卫星的卫星特定参数，并输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围；S109，判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数，以丢弃该故障参数。...

【技术特征摘要】
1.一种基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101，从多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数组成的卫星数据集中随机选取一个卫星作为初始卫星聚类中心；S102，首先计算每个卫星与当前已有卫星聚类中心之间的最短距离，接着计算每个卫星被选为下一个卫星聚类中心的概率，最后，按照轮盘法选择下一个卫星聚类中心；S103，重复上一步骤直到选择出共k个卫星聚类中心；S104，针对卫星数据集中每个卫星，计算每个卫星到k个卫星聚类中心的距离并将每个卫星分到距离最小的卫星聚类中心对应的卫星类别中；S105，针对每个卫星种类，按照以下公式重新计算每个卫星类别的卫星聚类中心；S106，重复步骤S104和S105，直到卫星聚类中心不再变化，则卫星属于该卫星聚类中心对应的卫星类别，以根据多种初始标准卫星参数与北斗卫星参数的聚类计算，使北斗卫星参数与初始标准卫星参数匹配；S107，对多种初始标准卫星参数和相应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联；S108，实时接收北斗卫星的卫星特定参数，并输入与匹配的初始标准卫星关联的卫星特定参数阀值计算模型中，计算北斗卫星的卫星特定参数阀值范围；S109，判断北斗卫星的卫星特定参数是否在卫星特定参数阀值范围内，若否，则判断北斗卫星的卫星特定参数为故障参数，以丢弃该故障参数。2.根据权利要求1所述的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，其特征在于，按照以下公式重新计算每个卫星类别的卫星聚类中心其中，ci为卫星聚类中心，x为卫星聚类中心对应的卫星种类中卫星到k个卫星聚类中心的距离。3.根据权利要求2所述的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，其特征在于，还包括：将北斗卫星参数与对应的卫星特定参数阀值计算模型进行关联。4.根据权利要求3所述的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，其特征在于，通过以下公式获取卫星特定参数：其中，为目标卫星不同时刻的北斗卫星特定参数，M为基站接收机个数，j为目标卫星，1≤j≤N，N为卫星个数，m为参考基站接收机，σ为消除钟差后的码相位伪距修正量。5.根据权利要求4所述的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，其特征在于，初始标准卫星包括GPS卫星和星基增强系统卫星，北斗卫星包括中轨道卫星、地球同步卫星和倾斜地球同步轨道卫星。6.根据权利要求5所述的基于K-means++聚类算法的北斗导航系统故障检测方法，其特征在于，初始标准卫星为GPS卫星时，卫星特定参数阀值计算模型为其中，Bth为卫星特定参数阀值范围，M为基站接收机...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘贵生，李稚松，李殿赟，
申请(专利权)人：北斗航天卫星应用科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11