[發明專利]一種黑障區的飛行器智能導航方法

在審

• 申請號: 202010619609.2
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111964675A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 康駿;熊智;王融;張玲;安競軻;李欣童;李婉玲;曹志國;周帥琳
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G01C21/18
• 分類號: G01C21/18;G01C21/20;G06F17/11;G06F17/16;G06N3/02
• 代理公司: 北京艾皮專利代理有限公司 11777
• 代理人: 李德勝

1.一種黑障區的飛行器智能導航方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：建立組合導航系統的狀態方程，將慣性傳感器誤差擴展為系統狀態變量，包括陀螺的隨機游走過程、隨機游走驅動白噪聲、陀螺儀的白噪聲和加速度計的隨機游走過程和隨機游走驅動白噪聲；

步驟2：結合衛星導航提供的位置信息及天文導航提供的姿態信息，構建基于擴展卡爾曼濾波器的量測方程；

步驟3：在飛行器進入黑障區之前，利用Mamdani模型的模糊神經網絡，使得飛行器導航系統可以在進入黑障區之前通過網絡學習建立衛星導航傳感器輸出信息的知識庫，進而建立自適應網絡；

步驟4：在飛行器進入黑障區前一采樣時刻，利用天文導航對飛行器姿態進行校準；

步驟5：進入黑障區后，利用模糊系統實現對已建立的衛星導航輸出信息知識庫中的衛星導航傳感器信息知識進行抽取與表達，實現導航信號的可靠輸出；

步驟6：到達濾波周期，讀取由模糊系統輸出的衛星導航信息，進行擴展卡爾曼濾波量測更新，并采用擴展卡爾曼濾波對系統狀態量進行反饋校正，實現對組合導航系統的有效修正。

2.根據權利要求1所述的一種黑障區的飛行器智能導航方法，其特征在于，所述步驟1中系統的狀態向量為：

其中，X為姿態誤差、速度誤差、位置誤差、IMU隨機游走組成的15維狀態向量，W為系統白噪聲，X^a為將系統噪聲增廣后的狀態向量，為捷聯慣導系統中的數學平臺誤差角，分別為x、y、z的三軸數學平臺誤差角，δvⁿ為載體的速度誤差，為東北天三軸的速度誤差，δpⁿ為載體的位置誤差，δL、δλ、δh分別為經度、緯度、高度誤差，ω^b為陀螺儀的隨機游走誤差，分別為陀螺儀x、y、z軸的隨機游走誤差，為陀螺儀的隨機游走驅動噪聲，分別為陀螺儀x、y、z軸的隨機游走驅動噪聲，為陀螺儀的輸出白噪聲，分別為陀螺儀x、y、z軸的輸出白噪聲，為加速度計的隨機游走誤差，分別為加速度計x、y、z軸的隨機游走誤差，分別為加速度計x、y、z軸的隨機游走驅動噪聲；上標n表示地理系，上標b表示載體系；

系統的狀態方程為：

其中，n表示導航坐標系，即地理系，b表示載體坐標系，為地理系相對于慣性系的角速率誤差，為地理系相對于慣性系的角速率，表示從載體系到地理系的坐標變換矩陣，fⁿ為地理系下加速度計的輸出比力，為地球系相對于慣性系的角速率誤差，為地理系相對于地球系的角速率誤差，為地球系相對于慣性系的角速率，為地理系相對于地球系的角速率，δg^n′為重力加速度誤差，R_m為卯酉圈半徑，R_n為子午圈半徑，

3.根據權利要求1所述的一種黑障區的飛行器智能導航方法，其特征在于，所述步驟2中的量測方程為：

式中，H_p(t)_3×18＝[0_3×3 0_3×3 diag[R_n R_ecosL 1] 0_3×9]_3×18，N_GNSS(t)為量測噪聲。

4.根據權利要求1所述的一種黑障區的飛行器智能導航方法，其特征在于，所述步驟3的具體過程為：

則每一層的節點函數如下：

第一層：

第二層：

第三層：

第四層：

第五層：

在此基礎上，利用誤差反傳算法進一步得到參數調整的學習算法。