機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例提供一種機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法和裝置，該方法包括：在RAIM最小二乘殘差法檢測出有故障后，獲取偽距殘差矢量和衛(wèi)星本地觀測矩陣；根據(jù)所述偽距殘差矢量、所述衛(wèi)星本地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故障個數(shù)小于或等于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極大似然準(zhǔn)則確定每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，所述每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式為所述故障個數(shù)的所有故障模式下似然函數(shù)最大的故障模式；依次比較相鄰衛(wèi)星故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，獲取故障識別結(jié)果，能夠兼容一個至多個故障衛(wèi)星的識別，有效提高對于多衛(wèi)星的故障排除方法的兼容性和檢測結(jié)果的可靠性。
【專利說明】機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明實施例涉及衛(wèi)星導(dǎo)航領(lǐng)域，尤其涉及一種機載完好性監(jiān)測中多故障的排除 方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 接收機自主完好性監(jiān)測（英文：Receiver Autonomous Integrity Monitoring，簡 稱：RAM)是衛(wèi)星導(dǎo)航中的一項關(guān)鍵技術(shù)，在以衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)作為主用導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用場 景中，RAIM必須具有故障檢測和排除（英文：Fault Detection and Exclusion，簡稱FDE) 功能，在RAM檢測出故障發(fā)生后，要進行故障識別，把引起定位失效的衛(wèi)星從導(dǎo)航定位解 中排除。因此，RAM故障排除技術(shù)對保證衛(wèi)星導(dǎo)航定位結(jié)果的可靠性具有重要作用，多故 障的排除方法近年來成為研究熱點。
[0003] 傳統(tǒng)上只考慮單一衛(wèi)星發(fā)生故障的假設(shè)，隨著中國北斗導(dǎo)航系統(tǒng)投入使用，未 來多星座導(dǎo)航的發(fā)展，為RAM支持更高要求的航空運行提供了發(fā)展契機，多顆衛(wèi)星同時 發(fā)生故障的概率將不能被忽略，現(xiàn)有技術(shù)中，對于多個衛(wèi)星同時發(fā)生故障的衛(wèi)星的方式 方法包括：多次迭代單故障排除方法、雙故障排除方法，偽距一致性比較法（英文：Range Consensus Algorithm，簡稱：RANC0)和多假設(shè)解分離法（英文：Multiple Hypothesis Solution Separation，簡稱：MHSS)。
[0004] 其中，雙故障排除方法通過遍歷剔除兩顆衛(wèi)星，利用剔除后的剩余衛(wèi)星子集計算 卡方檢測統(tǒng)計量，尋找使檢測統(tǒng)計量最小的衛(wèi)星組合來識別故障衛(wèi)星，但這種方法僅針對 雙故障的假設(shè)，往往與實際中故障發(fā)生的個數(shù)并不相符，尤其對于較易出現(xiàn)的單故障情況， 該方法沒有考慮與單故障情況的兼容問題，針對此提出利用對衛(wèi)星子集做故障檢測的方式 來確定故障的個數(shù)，所提出的方法只考慮了故障個數(shù)不超過雙故障的情況，無法兼容三故 障及以上的情況。RANC0方法通過計算全部4顆衛(wèi)星的子集與門限值進行比較來判斷故障 衛(wèi)星，MHSS方法通過計算全部衛(wèi)星子集的水平保護級，選擇使保護級最小的衛(wèi)星組合，任何 不利于保護級減小的衛(wèi)星都將被踢除。
[0005] 然而，上述幾種方法，或由于對故障衛(wèi)星數(shù)量的不兼容，或因為門限由經(jīng)驗值確 定，或因為衛(wèi)星數(shù)量較大時計算量較大等原因，導(dǎo)致現(xiàn)有技術(shù)中的對于多衛(wèi)星的排除方法 的兼容性較差且得到的結(jié)果可靠性低。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明實施例提供一種機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法和裝置，以解決現(xiàn)有 技術(shù)中由于對故障衛(wèi)星數(shù)量的不兼容，或因為門限由經(jīng)驗值確定，或因為衛(wèi)星數(shù)量較大時 計算量較大等原因，導(dǎo)致的對于多衛(wèi)星的排除方法的兼容性較差且得到的結(jié)果可靠性低的 問題。
[0007] 本發(fā)明實施例第一方面提供一種機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法，包括：
[0008] 在RAM最小二乘殘差法檢測出有故障后，獲取偽距殘差矢量和衛(wèi)星本地觀測矩 陣；
[0009] 根據(jù)所述偽距殘差矢量、所述衛(wèi)星本地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故障個數(shù)小于或等 于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極大似然準(zhǔn)則確定每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配 模式，所述每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式為所述故障個數(shù)的所有故障模式下似然函數(shù)最 大的故障模式；
[0010] 依次比較相鄰衛(wèi)星故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，獲取故障識別結(jié)果。
[0011] 本發(fā)明實施例第二方面提供一種機載完好性監(jiān)測中多故障的排除裝置，包括：
[0012] 獲取模塊，用于在RAM最小二乘殘差法檢測出有故障后，獲取偽距殘差矢量和衛(wèi) 星本地觀測矩陣；
[0013] 處理模塊，用于根據(jù)所述偽距殘差矢量、所述衛(wèi)星本地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故 障個數(shù)小于或等于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極大似然準(zhǔn)則確定每個故障個 數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，所述每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式為所述故障個數(shù)的所有故障模 式下似然函數(shù)最大的故障模式；
[0014] 比較模塊，用于依次比較相鄰衛(wèi)星故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，獲取故障識別結(jié) 果。
[0015] 本發(fā)明實施例提供的機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法和裝置，通過在RAIM 最小二乘殘差法檢測出有故障后，根據(jù)偽距殘差矢量、衛(wèi)星本地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故 障個數(shù)小于或等于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極大似然準(zhǔn)則確定每個故障個 數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，并依次比較相鄰衛(wèi)星故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，獲取故障識別結(jié) 果，能夠兼容一個至多個故障衛(wèi)星的識別，有效提高對于多衛(wèi)星的故障排除方法的兼容性 和檢測結(jié)果的可靠性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0016] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā) 明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以 根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0017] 圖1為本發(fā)明機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法實施例一的流程圖；
[0018] 圖2為本發(fā)明機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法實施例二的流程圖；
[0019] 圖3為本發(fā)明機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法一實例的流程圖；
[0020] 圖4為本發(fā)明機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法一實例的差分統(tǒng)計量門限設(shè) 計示意圖；
[0021] 圖5為本發(fā)明機載完好性監(jiān)測中多故障的排除裝置實施例一的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0022] 圖6為本發(fā)明機載完好性監(jiān)測中多故障的排除裝置實施例二的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實施方式】
[0023] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員 在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0024] 圖1為本發(fā)明機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法實施例一的流程圖，如圖1所 示，該機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法的具體步驟為：
[0025] S101 :在RA頂最小二乘殘差法檢測出有故障后，獲取偽距殘差矢量和衛(wèi)星本地觀 測矩陣。
[0026] 在本實施例中，在對終端設(shè)備進行定位后，使用RAM的最小二乘殘差法檢測出該 星座系統(tǒng)有故障，則需要對定位獲取的觀測信息進行提取，主要獲取RAIM故障檢測過程中 產(chǎn)生的偽距殘差矢量和衛(wèi)星本地觀測矩陣，用于后續(xù)故障識別步驟的輸入。
[0027] S102:根據(jù)所述偽距殘差矢量、所述衛(wèi)星本地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故障個數(shù)小 于或等于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極大似然準(zhǔn)則確定每個故障個數(shù)對應(yīng)的 最匹配模式，所述每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式為所述故障個數(shù)的所有故障模式下似然 函數(shù)最大的故障模式。
[0028] 在本實施例中，需要預(yù)先獲取所有可能的故障個數(shù)對應(yīng)的所有的故障模式，例如： 接收輸入的最大故障個數(shù)nfault，并產(chǎn)生

【權(quán)利要求】
1. 一種機載完好性監(jiān)測中多故障的排除方法，其特征在于，包括： 在RAM最小二乘殘差法檢測出有故障后，獲取偽距殘差矢量和衛(wèi)星本地觀測矩陣； 根據(jù)所述偽距殘差矢量、所述衛(wèi)星本地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故障個數(shù)小于或等于 最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極大似然準(zhǔn)則確定每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模 式，所述每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式為所述故障個數(shù)的所有故障模式下似然函數(shù)最大 的故障模式； 依次比較相鄰衛(wèi)星故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，獲取故障識別結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，則所述依次比較相鄰衛(wèi)星故障個數(shù)對應(yīng) 的最匹配模式，獲取故障識別結(jié)果之后，還包括： 根據(jù)最終故障識別結(jié)果，將所有故障衛(wèi)星剔除，并采用除所述故障衛(wèi)星之外的其他可 見衛(wèi)星對終端設(shè)備進行定位。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述偽距殘差矢量、所述衛(wèi)星本 地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故障個數(shù)小于或等于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極 大似然準(zhǔn)則確定每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式之前，所述方法還包括： 接收輸入的最大故障個數(shù)nfault，并產(chǎn)生C；+Cf+…種故障模式T; 其中，n為所述可見衛(wèi)星的個數(shù)，且n大于5 ;nfault大于或等于1，且小于或等于n-5 ;每 個所述故障模式T為行數(shù)為n、列數(shù)為故障個數(shù)的矩陣,且每一列只有一個元素為1,每一行 只有一個元素為1，其他元素全部為〇。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述偽距殘差矢量、所述衛(wèi)星本 地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故障個數(shù)小于或等于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極 大似然準(zhǔn)則確定每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，包括： 根據(jù)所述偽距殘差矢量，將所述衛(wèi)星本地觀測矩陣H采用
R進行QR分解，獲取奇偶矢量
并計算獲取所述奇偶 矢量P的概率密度分布函數(shù)；其中，H為nX4維站心坐標(biāo)系下的所述衛(wèi)星本地觀測矩陣；％ 為nX4維分解酉矩陣的前四列；U2為nX(n-4)維分解酉矩陣的第5列至第n列；R為4X4 維分解矩陣的前四行；0為（n-4)X4維零矩陣；w為偽距殘差矢量； 根據(jù)所述故障模式矩陣和所述概率密度分布函數(shù)，采用極大似然準(zhǔn)則獲取每個故障模 式下的似然函數(shù)值； 將每個故障個數(shù)對應(yīng)的多個故障模式中似然函數(shù)值最大故障模式作為所述故障個數(shù) 對應(yīng)的最匹配模式。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述依次比較相鄰衛(wèi)星故障個數(shù)對應(yīng)的 最匹配模式，獲取故障識別結(jié)果，包括： 根據(jù)第一故障個數(shù)時對應(yīng)的最匹配模式和第二故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，構(gòu)造差分 統(tǒng)計量，并根據(jù)預(yù)先獲取的誤識別概率計算比較門限，比較所述差分統(tǒng)計量與所述比較門 限的大小，若所述差分統(tǒng)計量小于所述比較門限，則輸出所述第一故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配 模式作為第一故障模式，若所述差分統(tǒng)計量大于所述比較門限，則輸出所述第二故障個數(shù) 對應(yīng)的最匹配模式作為第一故障模式，將所述第一故障模式與第三故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配 模式按照上述步驟重復(fù)執(zhí)行，直至比較完成所有的故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，將最終獲 取的第一故障模式作為所述故障識別結(jié)果； 其中，所述第二故障個數(shù)大于所述第一故障個數(shù)，所述第三故障個數(shù)大于所述第二故 障個數(shù)。
6. -種機載完好性監(jiān)測中多故障的排除裝置，其特征在于，包括： 獲取模塊，用于在RA頂最小二乘殘差法檢測出有故障后，獲取偽距殘差矢量和衛(wèi)星本 地觀測矩陣； 處理模塊，用于根據(jù)所述偽距殘差矢量、所述衛(wèi)星本地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故障個 數(shù)小于或等于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩陣，采用極大似然準(zhǔn)則確定每個故障個數(shù)對 應(yīng)的最匹配模式，所述每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式為所述故障個數(shù)的所有故障模式下 似然函數(shù)最大的故障模式； 比較模塊，用于依次比較相鄰衛(wèi)星故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，獲取故障識別結(jié)果。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括： 定位模塊，用于根據(jù)最終故障識別結(jié)果，將所有故障衛(wèi)星剔除，并采用除所述故障衛(wèi)星 之外的其他可見衛(wèi)星對終端設(shè)備進行定位。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊根據(jù)所述偽距殘差矢量、所 述衛(wèi)星本地觀測矩陣和預(yù)先獲取的故障個數(shù)小于或等于最大故障個數(shù)的所有故障模式矩 陣，采用極大似然準(zhǔn)則確定每個故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式之前，所述處理模塊還用于： 接收輸入的最大故障個數(shù)nfault，并產(chǎn)生Cl+C"2 +…+ 種故障模式T; 其中，n為所述可見衛(wèi)星的個數(shù)，且n大于5 ;nfault大于或等于1，且小于或等于n-5 ;每 個所述故障模式T為行數(shù)為n、列數(shù)為故障個數(shù)的矩陣,且每一列只有一個元素為1,每一行 只有一個元素為1，其他元素全部為〇。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊具體用于： 根據(jù)所述偽距殘差矢量，將所述衛(wèi)星本地觀測矩陣H采用
進行QR分解，獲取奇偶矢量
并計算獲取所述奇偶 矢量P的概率密度分布函數(shù)；其中，H為nX4維站心坐標(biāo)系下的所述衛(wèi)星本地觀測矩陣；％ 為nX4維分解酉矩陣的前四列；U2為nX(n-4)維分解酉矩陣的第5列至第n列；R為4X4 維分解矩陣的前四行；0為（n-4)X4維零矩陣；w為偽距殘差矢量； 根據(jù)所述故障模式矩陣和所述概率密度分布函數(shù)，采用極大似然準(zhǔn)則獲取每個故障模 式下的似然函數(shù)值； 將每個故障個數(shù)對應(yīng)的多個故障模式中似然函數(shù)值最大故障模式作為所述故障個數(shù) 對應(yīng)的最匹配模式。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述比較模塊具體用于： 根據(jù)第一故障個數(shù)時對應(yīng)的最匹配模式和第二故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，構(gòu)造差分 統(tǒng)計量，并根據(jù)預(yù)先獲取的誤識別概率計算比較門限，比較所述差分統(tǒng)計量與所述比較門 限的大小，若所述差分統(tǒng)計量小于所述比較門限，則輸出所述第一故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配 模式作為第一故障模式，若所述差分統(tǒng)計量大于所述比較門限，則輸出所述第二故障個數(shù) 對應(yīng)的最匹配模式作為第一故障模式，將所述第一故障模式與第三故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配 模式按照上述步驟重復(fù)執(zhí)行，直至比較完成所有的故障個數(shù)對應(yīng)的最匹配模式，將最終獲 取的第一故障模式作為所述故障識別結(jié)果； 其中，所述第二故障個數(shù)大于所述第一故障個數(shù)，所述第三故障個數(shù)大于所述第二故 障個數(shù)。
【文檔編號】G01S19/20GK104267410SQ201410532518
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年10月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月10日
【發(fā)明者】張軍, 朱衍波, 孫源, 薛瑞, 方繼嗣 申請人:北京航空航天大學(xué)