【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无线电相对导航领域，具体涉及一种数据链的相对导航方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着相对导航技术的高速发展，其应用领域也在扩大，在航空、航天、大地测量和监测等众多领域得到了广泛的成功应用。
2、相对导航技术是相对导航系统网内各成员在其时钟近乎同步的情况下，利用数据链周期地在系统分配给其时隙内发送精确参与定位与识别（ppli）电文信息。收到ppli消息的网内成员，利用自身及导航源的时间计算出ppli消息到达的时间toa，从而计算出导航源与自身的距离。系统通过逻辑选择出几何关系良好的导航源，结合自身平台提供的传感器导航信息，解算其在相对坐标系中的位置。
3、由于目前数据链相对导航中平台导航信息种类多、变化大，因此由平台传感器得到的导航信息的观测量连续性低、可靠性较差，从而导致无法依据观测量准确解算出平台在相对坐标系中的位置等状态值。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供一种数据链的相对导航方法、装置、电子设备及存储介质，以提高相对导航信息的精度。
2、一方面，本申请提供一种数据链的相对导航方法，包括：
3、获取当前时刻平台传感器的量测信息，所述量测信息包括平台在当前时刻的原始状态量测值；
4、对所述当前时刻的原始状态量测值进行预处理，得到当前时刻的状态量测值；所述预处理至少包括数据有效性处理、准确性处理、降噪处理，以及对角化处理中的至少一种；
5、基于系统级序贯卡尔曼滤波模型，根据
6、在本申请一种可能的实现方式中，所述量测信息携带传感器类别标识，所述数据有效性处理，包括：
7、根据所述量测信息携带的传感器类别标识，确定所述原始状态量测值的类别；
8、基于预置的数据有效性对照表，根据所述类别，确定所述原始状态量测值对应的数据有效性区间，所述数据有效性对照表表征了所述原始状态量测值的类别与数据有效性区间的对应关系；
9、若所述原始状态量测值不满足所述数据有效性区间，则设置所述当前时刻的状态量测值等于上一时刻的原始状态量测值。
10、在本申请一种可能的实现方式中，所述平台传感器至少包括第一传感器和第二传感器，所述第一传感器和所述第二传感器为相同类别的传感器，所述准确性处理，包括：
11、基于用户测距精度公式，根据第一用户测距精度因子，计算所述第一传感器的第一用户测距精度，根据第二用户测距精度因子，计算所述第二传感器的第二用户测距精度，所述量测信息包括所述第一传感器的第一用户测距精度因子，以及所述第二传感器的第二用户测距精度因子；
12、根据所述第一用户测距精度和所述第二用户测距精度，分别计算得到第一原始状态量测值的第一权重、第二原始状态量测值的第二权重，所述原始状态量测值包括所述第一原始状态量测值和所述第二原始状态量测值；
13、根据所述第一原始状态量测值、所述第一权重、所述第二原始状态量测值，以及所述第二权重，计算得到所述当前时刻的状态量测值。
14、在本申请一种可能的实现方式中，所述降噪处理，包括：
15、根据所述当前时刻的预测协方差矩阵、所述当前时刻的原始状态量测值，以及所述当前时刻的量测预测值，计算得到当前时刻的量测预测噪声；
16、根据所述当前时刻的原始状态量测值的原始量测噪声协方差矩阵的最大值和最小值，与所述当前时刻的量测预测噪声的大小关系，更新所述原始量测噪声协方差矩阵，得到所述当前时刻的状态量测值。
17、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据所述当前时刻的原始状态量测值的原始量测噪声协方差矩阵的最大值和最小值，与所述当前时刻的量测预测噪声的大小关系，更新所述原始量测噪声协方差矩阵，得到所述当前时刻的状态量测值，包括：
18、若所述当前时刻的量测预测噪声大于所述原始量测噪声协方差矩阵的最大值，则将所述原始量测噪声协方差矩阵更新为所述最大值，得到所述当前时刻的量测噪声协方差矩阵，以及所述当前时刻的状态量测值；
19、若所述当前时刻的量测预测噪声不大于所述原始量测噪声协方差矩阵的最小值，则根据当前时刻的自适应因子更新所述原始量测噪声协方差矩阵，得到所述当前时刻的量测噪声协方差矩阵，以及所述当前时刻的状态量测值。
20、在本申请一种可能的实现方式中，所述量测信息包括多个传感器的子量测信息，所述当前时刻的原始状态量测值包括多个原始状态子量测值；所述对角化处理，包括：
21、对当前时刻的各原始状态子量测值中的量测噪声协方差矩阵进行对角化处理，得到当前时刻的状态子量测值，所述当前时刻的状态量测值包括多个所述当前时刻的状态子量测值。
22、在本申请一种可能的实现方式中，所述基于系统级序贯卡尔曼滤波模型，根据所述当前时刻的状态量测值、所述平台在上一时刻的状态目标值，以及上一时刻的协方差矩阵，确定所述平台在当前时刻的状态目标值，包括：
23、基于所述卡尔曼滤波模型中的系统状态模型，根据所述平台在上一时刻的状态目标值，得到所述平台在当前时刻的状态预测值，根据所述上一时刻的协方差矩阵，得到当前时刻的预测协方差矩阵；
24、基于所述卡尔曼滤波模型中的系统量测模型，根据所述当前时刻的状态量测值中的当前时刻的量测噪声协方差矩阵，以及所述当前时刻的预测协方差矩阵，确定当前时刻的滤波增益矩阵；
25、根据所述当前时刻的状态预测值、所述当前时刻的滤波增益矩阵，以及所述当前时刻的状态量测值，确定所述平台在当前时刻的状态目标值。
26、一方面，本申请提供一种数据链的相对导航装置，包括：
27、第一获取模块，用于获取当前时刻平台传感器的量测信息，所述量测信息包括平台在当前时刻的原始状态量测值；
28、第一预处理模块，用于对所述当前时刻的原始状态量测值进行预处理，得到当前时刻的状态量测值；所述预处理至少包括数据有效性处理、准确性处理、降噪处理，以及对角化处理中的至少一种；
29、第一确定模块，用于基于系统级序贯卡尔曼滤波模型，根据所述当前时刻的状态量测值、所述平台在上一时刻的状态目标值，以及上一时刻的协方差矩阵，确定所述平台在当前时刻的状态目标值，以用于所述平台导航。
30、一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，电子设备包括存储器、处理器以及存储于存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述数据链的相对导航方法中的步骤。
31、一方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述数据链的相对导航方法中的步骤。
32、本申请实施例提供了一种数据链的相对导航方法、装置、电子设备及存储介质，本申请对平本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据链的相对导航方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述量测信息携带传感器类别标识，所述数据有效性处理，包括：
3.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述平台传感器至少包括第一传感器和第二传感器，所述第一传感器和所述第二传感器为相同类别的传感器，所述准确性处理，包括：
4.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述降噪处理，包括：
5.如权利要求4所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻的原始状态量测值的原始量测噪声协方差矩阵的最大值和最小值，与所述当前时刻的量测预测噪声的大小关系，更新所述原始量测噪声协方差矩阵，得到所述当前时刻的状态量测值，包括：
6.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述量测信息包括多个传感器的子量测信息，所述当前时刻的原始状态量测值包括多个原始状态子量测值；所述对角化处理，包括：
7.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述基于系统级序贯卡尔曼滤波
8.一种数据链的相对导航装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据链的相对导航方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的数据链的相对导航方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据链的相对导航方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述量测信息携带传感器类别标识，所述数据有效性处理，包括：
3.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述平台传感器至少包括第一传感器和第二传感器，所述第一传感器和所述第二传感器为相同类别的传感器，所述准确性处理，包括：
4.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述降噪处理，包括：
5.如权利要求4所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻的原始状态量测值的原始量测噪声协方差矩阵的最大值和最小值，与所述当前时刻的量测预测噪声的大小关系，更新所述原始量测噪声协方差矩阵，得到所述当前时刻的状态量测值，包括：
6.如权利要求1所述的数据链的相对导航方法，其特征在于，所述量测信息包括多个传感...
【专利技术属性】
技术研发人员：董飞，杨东森，王鹏，刘巍巍，
申请(专利权)人：北京华龙通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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