本发明专利技术公开一种分布式传感器网络的导航系统完好性监测方法，属于导航定位技术领域。采用传感器级的完好性监测处理和系统级的完好性监测处理的分级处理方式，对基于分布式传感器网络的导航系统进行完好性监测。在传感器级完好性监测阶段，对GNSS接收机采用RAIM法进行完好性监测，对k个SRIMU网络节点采用基于移动窗口-奇偶向量法和离散小波变换法的综合方法进行完好性监测；在系统系完好性监测阶段，采用基于新息处理法，以及移动窗口信息处理法进行完好性监测。本发明专利技术方法从分布式传感器网络节点到整个分布式导航系统层面，对于阶跃故障和斜坡故障都能有效的监测，全面增强基于分布式传感器网络的导航系统完好性性能。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种，属于导航系统完好性监测的
技术介绍
完好性是指导航系统在使用过程中，发生故障或性能变坏所导致的误差超过可能接受的限定值(告警阀值)时，提供及时、有效告警信息的能力。为了确保导航系统的可靠性，需要对导航系统进行完好性监测，其主要目的是进行故障检测并隔离。完好性监测通过对硬件、软件等冗余信息的分析，进行检测统计量、阀值判断等处理。目前，国内外已对导航系统的完好性监测进行了较多研究，通常分为快照法 (snap sho t)和连续法(s e quen t i a I)。快照法利用单个历元的测量信息来检测和_离瞬时的阶跃故障，通常用于变化较大的故障，典型的方法有最小ニ乘残差法、奇偶向量法等，另外国内外广泛研究的GNSS (全球导航卫星系统)接收机自主完好性监测(RAM)也属于快照法。快照法可以检测导航传感器或GNSS信号的阶跃故障，但不能检测由惯性传感器漂移等引起的慢变的斜坡故障。对于慢变斜坡故障的检测，通常基于历史累积信息的连续法，如连续概率比检测法(SPRT)、基于动力学模型法等，但目前的算法比较耗时，甚至达到数十分钟。Brenner等人基于Kalman滤波组给出了多解分离法(MSS),根据所有测量集合以及不同测量子集的卡尔曼滤波器进行完好性检测，并应用到了 Honeywell公司的IN/GPS/大气数据的混合导航系统(HIGH) ；Diesel等人给出了ー种自主完好性外推法(AME)，应用到Litton公司的GPS/IRS组合系统中。对于GNSS接收机导航，RAIM法是目前常用的较为有效的完好性监测方法；对于惯性导航完好性监测，通常采用GLRT (广义释然比)法、奇偶向量法等；对于多传感器组合，如GNSS与惯性导航系统组合，MSS和AIME是目前具有工程应用报道的完好性监测方法。采用分布式传感器网络的导航系统是ー种新的导航系统设计理念，它是在近年来新一代的低成本、小体积、轻质量的导航传感器，如MEMS (微机电系统)惯性传感器、MSIS(微小型固态惯性传感器)、光纤陀螺、GNSS接收机等，以及高速大容量的嵌入式微处理器和分布式模块化电子设备的基础上发展起来的新技术。它将多个惯性传感器系统配置在载体(如飞机、舰船、大型航天器等)的多个位置，构成分布式惯性网络拓扑结构，不仅能够为载体的导航提供冗余的分布式測量信息，而且为载体的电子设备如雷达跟踪、装备载荷等，提供局部的量测系统，同时还能提供用于载体电子设备局部运动补偿的惯性状态信息。基于分布式传感器网络的导航结构通过重构和共享有限的计算资源，可以提高故障容错水平，井能动态的配置传感器系统功能。目前的完好性监测方法，通常是针对単独的惯性导航系统，或者是单独的GNSS导航系统，或者适合于传统的集中滤波或联邦滤波结构的多传感器导航系统，但是不能直接应用于分布式导航系统中。惯性传感器除了由于电子器件、机械部件引起的阶跃故障外，通常还存在慢变的漂移，而且各网络节点间的运动状态并不是统ー的，通常的完好性监测方法不能直接应用于分布式传感器网络结构。对于基于分布式传感器网络的导航系统，目前还没有有效的完好性监测方法，来确保整个导航系统的整体性能。
技术实现思路
本专利技术针对新型的基于分布式惯性传感器网络的导航系统，提出了一种，克服现有完好性监测方法不能直接应用到分布式导航系统的不足，提高分布式导航系统的完好性。本专利技术为解决其技术问题采用如下技术方案 一种，采用传感器级的完好性监测处理和系统级的完好性监测处理的分级处理方式，对基于分布式传感器网络的导航系统进行完好性监测。其中，基于分布式传感器网络的导航系统包括GNSS (全球导航卫星系统)接收机、k个SRMU(斜装冗余惯性测量単元)网络节点，k为自然数，各个网络节点可以具 有相同的性能或者不同的性能，在导航处理中均共享其它网络节点的信息进行信息融合，其中ー个SRIMU网络节点还与GNSS接收机的信息融合，具有更高的导航性能，作为主节点。完好性监测与导航解算的处理步骤如下 (1)在传感器级完好性监测阶段，对GNSS接收机采用RAM(接收机自主完好性监测)法进行完好性监测，将k个SRIMU网络节点的测量信息分别发送到k个SRIMU网络节点的FDI (故障检测与隔离)处理单元进行，进行故障检测与隔离处理； (2)经过k个SRMU网络节点的FDI处理单元处理后的惯性信息，分别输入到k个惯性測量融合単元中，对经过传感器级完好性监测的SRMU的惯性信息进行融合处理，得到相对于三轴正交坐标系的计算的惯性信息； (3)将k个惯性測量融合处理后的计算惯性信息，输入k个局部KF(卡尔曼滤波器)中，进行局部导航信息解算。其中，各个局部KF接收所有共享的惯性測量融合信息；另外，主节点的局部KF中，还将融合经过RA頂监测后的GNSS接收机信息，比其它滤波器的导航解算具有更闻的性能。(4)将k个局部KF的新息输入到系统级完好性监测处理单元中，采用基于新息处理的完好性监测方法，进行导航系统的系统级完好性监测，并将完好性信息发送到k个局部导航状态更新单元中。(5)最后沽个局部导航状态更新単元，接收k个局部KF的相同类型的导航状态信息，进行融合处理，得到最終的更新的导航信息。在该k个局部导航状态更新中，根据系统级完好性监测处理提供的完好性信息，如果某个局部KF存在故障，则在融合处理中剔除该局部KF的导航状态信息。本专利技术的有益效果如下 I、目前基于分布式传感器网络的导航系统是ー种新的导航系统设计概念，针对该类导航系统还没有有效的完好性监测方法，本专利技术可以解决该问题。2、采用传感器级的完好性监测处理和系统级的完好性监测处理的分级处理方式，从分布式传感器网络节点到整个导航系统层面，全面增强完好性性能。3、所设计的完好性监测算法实时性好、可靠高、计算量小，不仅能检测和隔离快变的阶跃故障，而且可以检测和隔离慢变的斜坡故障。4、在传感器级完好性监测中，采用MW-PV法与离散小波变换法的综合方法，不仅可以对多个故障依次进行检测和隔离，同时克服単独的奇偶向量法对于4个传感器，只能检测而不能隔离故障的缺点(当只有I个冗余观测量时，奇偶向量法不能诊断故障是出现在哪个传感器上)，在只有I个冗余观测吋，仍能有效的检测和隔离故障。同时，采用移动窗ロ(MV)的方法，可以进ー步检测和隔离慢变的斜坡故障。5、在主要的网络节点上，采用GNSS接收机的外部辅助导航传感器。利用局部KF的新息与GNSS实际测量是独立的特点，通过监测所有网络节点的局部KF新息，实现系统级完好性监测。6、在系统级完好性监测中，采用基于滤波新息的残差检验，以及新息移动窗ロ法处理，不仅可以进行系统级中快变的阶跃故障检测，还可以进行系统级中慢变的斜坡故障检测。附图说明 图I为本专利技术的基于分布式传感器网络的导航系统实施示意图。图2为本专利技术的基于分布式传感器网络的导航系统完好性监测流程图。图3为本专利技术的传感器级完好性监测的SRMU处理流程示意图。图4为本专利技术的系统级完好性监测处理流程示意图。具体实施例方式下面结合附图对本专利技术创造做进ー步详细说明。基于分布式传感器网络的导航系统实施路线 如图I所示，以飞机运动载体为例(其它运动载体如舰船、大型航天器等应用与之类似)，由SRIMU构成的本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于分布式传感器网络的导航系统完好性监测方法，其特征在于：采用传感器级的完好性监测处理（11）和系统级的完好性监测处理（22）的分级处理方式，对基于分布式传感器网络的导航系统进行完好性监测；其中，基于分布式传感器网络的导航系统包括GNSS接收机、k个SRIMU网络节点，k为自然数，各个网络节点具有相同的性能或者不同的性能，在导航处理中均共享其它网络节点的信息进行信息融合，其中一个SRIMU网络节点还与GNSS接收机的信息融合，具有更高的导航性能，作为主节点；完好性监测与导航解算的处理步骤如下：1）在传感器级完好性监测阶段，对GNSS接收机采用RAIM法进行完好性监测，将k个SRIMU网络节点的测量信息分别发送到k个SRIMU网络节点的FDI处理单元进行故障检测与隔离处理；2）经过k个SRIMU网络节点的FDI处理单元处理后的惯性信息，分别输入到k个惯性测量融合单元中，对经过传感器级完好性监测的SRIMU的惯性信息进行融合处理，得到相对于三轴正交坐标系的计算惯性信息；3）将k个惯性测量融合处理后的计算惯性信息，输入k个局部KF中，进行局部导航信息解算；其中，各个局部KF接收所有共享的惯性测量融合信息；主节点的局部KF中，还融合经过RAIM监测后的GNSS接收机信息，比其它滤波器的导航解算具有更高的性能；4）将k个局部KF的新息输入到系统级完好性监测处理单元（22）中，采用基于新息处理的完好性监测方法，进行导航系统的系统级完好性监测，并将完好性信息发送到k个局部导航状态更新单元中；5）最后，k个局部导航状态更新单元，接收k个局部KF的相同类型的导航状态信息，进行融合处理，得到最终的更新的导航信息；在该k个局部导航状态更新单元中，根据系统级完好性监测处理提供的完好性信息，如果某个局部KF存在故障，则在融合处理中剔除该局部KF的导航状态信息。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海颖，钱颖红，叶伟松，华冰，陈志明，许蕾，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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