[发明专利]一种视觉辅助卫星完好性监测方法

摘要

本发明公开了一种视觉辅助卫星完好性监测方法，包括步骤一：通过对视觉采集的图像进行处理，采用高精度的视觉导航模型获得导航观测量，并对视觉导航观测量的误差进行估计。步骤二：采用进近阶段高空相对较好的卫星信号对视觉观测量进行标定，抑制视觉观测量误差。步骤三：将被标定后的视觉伪距信息与卫星观测信息进行组合，对RAIM可用性进行判断。步骤四：对存在故障星的情况进行故障识别，从而确定并排除故障卫星。步骤五：采用排除过故障卫星后的卫星数据与视觉观测量进行融合，获得最终的组合定位结果。本发明通过利用视觉传感器提供的观测量作为辅助，丰富导航观测量，从而提高卫星完好性检测性能，提高导航定位结果的可靠性。

主权项

1.一种视觉辅助卫星完好性监测方法，具体包括以下步骤：步骤一：对视觉采集的图像进行处理，采用高精度的视觉导航模型获得导航观测量，对视觉导航观测量的误差进行估计；通过采用特征点检测匹配算法获取地标在计算机视觉设备提取的视觉图像中的二维坐标其中下标i为第i个地标点的序号，上角标I代表图像平面直角坐标系；与此同时，计算获得地标齐次矢量其中f为相机焦距；将所有的地标在视觉图像中的二维坐标值和地标先验参数代入到高精度视觉模型中计算视觉伪距；采用最小二乘法，通过求解如下二次方程求解视觉伪距：minm~J(m,m~)=Σi=1Nl(mi-m~i)2---(1)]]>其中视觉伪距矢量m=[m1,m2,...,mNl]T,]]>m~=[m~1,m~2,...,m~Nl]T]]>是视觉伪距矢量的估计矢量；N_l是先验地标的数量，是地标视线的所有组合视觉伪距对矢量m_ij≡[m_i，m_j，1]^T；式(2)中的系数矩阵为：Kij=1-cij0-cij1000-dij2---(3)]]>其中c_ij是地标i与地标j的视线夹角的余弦值，由地标齐次矢量求得，即：其中<·>表示内积，||·||为范数；视觉伪距误差由参数和的误差决定，分别对每个地标进行定位，然后采用位置差法求得地标之间的距离；dij2=||piE-pjE||2---(4)]]>其中：表示第j个地标在ECEF坐标系下的坐标；根据位置差法的误差，获得的误差为：δdij2=2<piE-pjE,δpiE-δpjE>---(5)]]>其中和分别表示对地标i和地标j位置的估计误差；假设地标定位误差服从独立高斯分布其中为地标定位误差的方差，则误差也服从高斯分布，且均值为方差为σδdij22=4Σα=x,y,z(αiE-αjE)2σ(δαiE-δαjE)22=8dij2σg2;]]>两个地标视线夹角的余弦值c_ij的误差为：δcij=<pjC||piC||||pjC||-cijpiC||piC||2,δpiC>+<piC||piC||||pjC||-cijpjC||pjC||2,δpjC>---(6)]]>其中和表示地标i和地标j在相机坐标系C中的坐标，和对应其误差变量；假设地标检测误差服从独立高斯分布其中为地标检测误差的方差，则误差δc_ij同样服从高斯分布，其均值归一化方差为：J(piC,pjC,cij)=σδcij2σm2]]>                                                                (7)=-(||piC||2+1||piC||4+||pjC||2+1||pjC||4)cij2+2||piC||||pjC||(1||piC||2+1||pjC||2)cij+||p2C||2+||pjC||2-2||piC||2||pjC||2]]>s.t.cos(cos-11||piC||+cos-11||pjC||)<cij<cos(cos-11||piC||-cos-11||pjC||),||piC||≥1---(8)]]>其中约束条件(8)保证地标i和对标j均在图像内；视觉伪距误差δm与c_ij和的关系可得：1m2-c12m11m1-c12m2001m3-c23m21m2-c23m31m3-c31m101m1-c31m3δm=δc12δc23δc31+δd1222m1m2δd2322m2m3δd3122m3m1---(9)]]>上述方程可记为Tδm＝δc+δd通过求解上述方程，可通过最小二乘法求得视觉伪距误差δm＝(T^TT)^-1T^T(δc+δd)；由于在给定地标估计位置时，误差项δd是确定值，因此视觉伪距误差的互相关矩阵E[·]为均值算子，从而获得视觉伪距误差估计；步骤二：采用进近阶段高空相对较好的卫星信号对视觉观测量进行标定，进一步抑制视觉观测量误差；具体为：a)采用RAIM算法对卫星信号数据进行验证，对卫星信号质量进行判断，如果RAIM可用且卫星完好时，则进行视觉误差标定，进入步骤b)，否则，说明卫星信号出现完好性问题，因此，需要视觉辅助进行完好性检测，转到步骤三；b)根据完好的卫星信号计算接收机准确的位置，利用地标先验信息计算接收机与地标之间的距离，从而获得准确的视觉伪距及余弦值，并与利用式(1)、式(2)中的视觉伪距矢量m和余弦值c_ij作差得到视觉伪距误差δm和余弦值误差δc_ij，将上述参数带入到式(9)中；以为未知参数求解方程(9)，得到距离平方偏差然后用纠正步骤一中地标距离平方参数c)在进近着陆阶段，采用纠正后的地标距离平方参数代入(3)中，通过求解式(1)、式(2)来获得标定后的视觉伪距；步骤三：将被标定后的视觉伪距与卫星观测信息进行组合，对RAIM可用性进行判断；若不可用时，输出不可用告警，结束；否者，采用视觉辅助RAIM方法，获得检测统计量；当检测统计量大于门限值时，认为存在故障，并进行报警，执行步骤四；否则，执行步骤五；具体为：a)建立卫星非线性观测方程：Gπ=ρπ-||pπE-pcE||-Cb=0---(10)]]>其中：ρ_π是第π颗可见卫星伪距，是该卫星在ECEF坐标系下的位置，C_b是接收机钟差；b)通过对(10)线性化，获得N_s颗卫星线性观测模型方程：Z＝Hx+ε+b_j         (11)其中Z是N_s×1伪距残差矢量，H是N_s×4观测矩阵，x是状态误差矢量，包括三维位置[Δx，Δy，Δz]，和接收机钟差ΔC_b，ε是不确定独立高斯分布，方差矩阵为为观测伪距方差；卫星故障模型b_j＝be_j，其中j是故障卫星，e_j是的第j个标准基底矢量，b为故障大小；c)对权重矩阵进行奇异值分解，得到：其中是视觉伪距误差互相关矩阵，奇异值分解为其中Λ为对角矩阵，其对角元素为的奇异值的开方值，U为对应奇异值分解的酉矩阵；d)将被标定后的视觉伪距与卫星观测信息进行组合，即将(1)-(2)和(11)-(12)进行组合，获得加权视觉/卫星组合扩展方程：其中：∂Fij∂x=2[(1-mjmi)cij(x-xi)+(1-mimj)cij(x-xj)],]]>∂Gπ∂x=xπ-xρπ-Cb;]]>其中为变量在卫星方程上的扩展形式，为微分算子，x，y，z分别代表接收机在ECEF坐标系下的三个方向，x_i代表地标i在ECEF坐标系下一个方向的坐标，为大小为4×N_s的全1矩阵；e)采用加权最小二乘估计用户位置信息：x~((H‾)TW‾(H‾))-1(H‾)TW‾z‾---(14)]]>其中鲁棒估计加权矩阵有：fi=1|w~i|≤k0k0|w~i|(k1-|w~i|k2-k0)k0<|w~i|≤k10|w~i|>k1---(15)]]>其中，为第i个视觉/卫星组合导航残差，其中k₀＝2σ_p和k₁＝6σ_p；f)计算残差矢量：ϵ~=[I-H‾((H‾)TW‾H‾)-1(H‾)TW‾]z‾=Sz‾---(16)]]>g)通过计算HPL值进行可用性判断：HPL=maxi{Slopei×DT}---(17)]]>其中：Slope_i为第i颗卫星的特征斜率，D_T为该航路对应的RAIM阈值；若HPL大于门限时，即判断为不可用时，输出不可用报警，结束，否者，转至h)h)利用残差矢量计算检测统计量，获得基于鲁棒估计的加权RAIM的检测统计量：DS=||ϵ~/σp||2---(18)]]>i)通过给定虚警率p_FA，由下公式计算RAIM阈值：DT=argDTpFA=12(NS-1)/2σNS-1Γ((NS-1)/2)∫DT∞xNS-32e-x2σ2dx---(19)]]>其中：e自然常数，为伽马分布，e为自然常数；j)将检测统计量D_S与RAIM阈值D_T进行比较，如果D_S≥D_T，即视觉辅助RAIM告警，检测到故障，转至步骤四，进行故障检测；否则，说明无卫星故障，不进行告警，转至步骤五；步骤四：对存在故障星的情况进行故障识别，从而确定并排除故障卫星；对步骤三中，检测到的故障，通过采用极大似然法进行故障识别与排除，故障排除后，返回步骤三，继续进行故障检测，直到不再出现故障卫星；步骤五：采用排除过故障卫星后的卫星数据与视觉观测量进行融合，获得最终的组合定位结果。