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      GNSS/INS緊組合的新息優(yōu)化抗差估計(jì)欺騙檢測(cè)算法

      2022-07-06 08:23:14呂志偉周玟龍周舒涵艾宏巖
      關(guān)鍵詞:新息抗差檢測(cè)時(shí)間

      柯 曄,呂志偉,周玟龍,鄧 旭,周舒涵,艾宏巖

      (1. 戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué),鄭州 450000;2. 31618部隊(duì),福州 350000;3. 31700部隊(duì),遼陽(yáng) 111000)

      全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System, GNSS)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Inertial Navigation System, INS)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)具有兩者互補(bǔ)誤差特性,GNSS具有能夠在全球范圍內(nèi)提供全天候連續(xù)性的位置、速度和時(shí)間(Position, Velocity & Time, PVT)服務(wù)的優(yōu)點(diǎn)[1],而INS具有獨(dú)立自主,連續(xù)工作,提供短期抗干擾能力等優(yōu)點(diǎn),兩者組合增加了系統(tǒng)的冗余度和可靠性。然而,由于GNSS信號(hào)功率低和結(jié)構(gòu)公開的特點(diǎn),使得GNSS服務(wù)易受欺騙干擾的影響,欺騙干擾是指干擾源產(chǎn)生與真實(shí)信號(hào)高度相似的欺騙信號(hào)或轉(zhuǎn)發(fā)真實(shí)信號(hào)欺騙目標(biāo)接收機(jī),迫使其生成錯(cuò)誤和可能危險(xiǎn)的信息[2,3]。在GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中,若GNSS模塊鎖定欺騙信號(hào)并輸出錯(cuò)誤的信息,然后影響濾波更新階段狀態(tài)的誤差估計(jì)值,而解算錯(cuò)誤的導(dǎo)航數(shù)據(jù)。同時(shí)錯(cuò)誤的狀態(tài)誤差估計(jì)值通過信息融合反饋至INS,最終影響GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)[4]。因此,有必要進(jìn)行實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確的欺騙檢測(cè),以保證組合導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性。

      GNSS/INS緊組合欺騙檢測(cè)方法主要是基于卡爾曼濾波新息向量作為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量[4],具有成本低、效率高和計(jì)算量小等優(yōu)點(diǎn),是一種應(yīng)用廣泛的假設(shè)檢驗(yàn)方法。該方法可分成“快照法”和“連續(xù)法”[5],“快照法”是以當(dāng)前時(shí)刻的新息向量構(gòu)成檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,對(duì)階躍式欺騙干擾較為敏感;“連續(xù)法”是將一段時(shí)間內(nèi)的新息向量構(gòu)成檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,對(duì)斜坡式欺騙干擾較為敏感。然而,GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)欺騙干擾檢測(cè)存在的難點(diǎn)是組合導(dǎo)航閉環(huán)校正機(jī)制[6]和緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙檢測(cè)的時(shí)延問題。

      針對(duì)組合導(dǎo)航閉環(huán)校正機(jī)制問題,ZHANG Chuang等[7]提出了基于抗差估計(jì)和“檢測(cè)窗口”的改進(jìn)檢測(cè)算法,其核心思想是選擇兩個(gè)合適的閾值計(jì)算權(quán)重因子,并自適應(yīng)調(diào)整測(cè)量噪聲協(xié)方差矩陣,降低受欺騙干擾測(cè)量值的權(quán)重,從而自適應(yīng)調(diào)整增益矩陣,在單路通道受到0.5 m/s斜坡式干擾時(shí),改進(jìn)的算法比傳統(tǒng)算法的檢測(cè)時(shí)長(zhǎng)縮短了10 s,漏檢率降低了9%。張超等[4]提出了新息速率抗差估計(jì)檢測(cè)算法,該算法能夠有效地抑制欺騙干擾對(duì)狀態(tài)向量的影響,提高了數(shù)據(jù)使用率和算法可靠性,在單路通道0.1 m/s的緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾漏檢率和虛警率維持在4%以內(nèi)。但這兩種算法對(duì)緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾,尤其是小于0.1 m/s斜率的欺騙干擾,其檢測(cè)時(shí)間過長(zhǎng)甚至檢測(cè)不敏感。

      針對(duì)緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙檢測(cè)時(shí)延問題,Bhatti等[8]提出了采用卡爾曼濾波實(shí)時(shí)估計(jì)新息速率的方法來檢測(cè)GNSS測(cè)量值是否存在異常,該方法有效提升了檢測(cè)時(shí)間,但受組合導(dǎo)航閉環(huán)校正影響,其余正常通道的新息速率也受到影響,在單路通道受到0.1 m/s的欺騙干擾時(shí),檢測(cè)時(shí)間為110 s,同時(shí)該方法設(shè)計(jì)了兩層濾波器機(jī)制,增加了實(shí)際操作的復(fù)雜度。許睿等[9]提出了MEDLL的欺騙信號(hào)檢測(cè)方法,能夠成功檢測(cè)并識(shí)別出2 m/s的斜坡式欺騙,但其斜坡斜率較大,很難適用于0.1 m/s的緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾。近五年,部分學(xué)者研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10]、支持向量機(jī)[11]等欺騙檢測(cè)算法,但計(jì)算復(fù)雜、兼容性弱且成本較高。

      為解決上述欺騙檢測(cè)的難點(diǎn),本文首先構(gòu)建了GNSS/INS緊組合測(cè)量層面欺騙干擾模型,然后針對(duì)斜坡式欺騙檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)甚至檢測(cè)不敏感等問題,提出了一種基于GNSS/INS緊組合的新息優(yōu)化欺騙檢測(cè)算法,新算法對(duì)緩慢增長(zhǎng)的斜坡式新息檢測(cè)量進(jìn)行了優(yōu)化,結(jié)合抗差估計(jì)自適應(yīng)調(diào)整增益矩陣并合理選擇“檢測(cè)窗口”,進(jìn)一步提高了緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾的檢測(cè)效率和檢測(cè)性能。最后通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了所提出算法的合理性和可行性。

      1 欺騙干擾仿真模型

      本文從測(cè)量層面建立GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)欺騙干擾仿真,可實(shí)施性較強(qiáng),能有效避免復(fù)雜的信號(hào)層面仿真。假設(shè)第i顆衛(wèi)星在時(shí)間t內(nèi)的真實(shí)偽距測(cè)量值(t)模型為:

      其中,c是光速,τ(i)是信號(hào)傳播時(shí)延,δtr和δt(i)是接收機(jī)鐘差和衛(wèi)星鐘差。假設(shè)?τ是由欺騙器在目標(biāo)接收機(jī)引入的附加信號(hào)時(shí)延,那么得到欺騙偽距測(cè)量值L和真實(shí)偽距測(cè)量值L的關(guān)系就相當(dāng)于相差一個(gè)偽距附加值s(t),此時(shí)的測(cè)量層面的s(t)等效于信號(hào)層面的c?τ。由此,推導(dǎo)測(cè)量層面的欺騙干擾模型為:

      其中,tLock是欺騙信號(hào)鎖定目標(biāo)接收機(jī)跟蹤環(huán)路的時(shí)刻,a(t-tLock)+b是欺騙干擾的偽距附加值,a(t)是斜率,b是欺騙偽距與真實(shí)偽距的偽距偏差。當(dāng)a≠0,b=0時(shí),代表階躍式欺騙;當(dāng)a=0,b≠0時(shí),代表斜坡式欺騙。

      2 基于GNSS/INS緊組合的抗差估計(jì)新息欺騙檢測(cè)算法

      GNSS/INS緊組合的新息抗差估計(jì)欺騙檢測(cè)算法,是將卡爾曼濾波估計(jì)得到的新息向量作為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量來判斷是否存在欺騙干擾。設(shè)在k時(shí)刻,無(wú)欺騙新息向量rk是觀測(cè)向量Zk與計(jì)算得到的預(yù)測(cè)觀測(cè)量的差值,其對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣Vk是由觀測(cè)矩陣Hk,測(cè)量狀態(tài)向量協(xié)方差與觀測(cè)噪聲Rk之和,具體表達(dá)式如下:

      當(dāng)k時(shí)刻有欺騙時(shí),觀測(cè)向量為:

      則k+1時(shí)刻欺騙新息為:

      由此可得,當(dāng)k時(shí)刻有欺騙干擾時(shí),會(huì)影響k+1時(shí)刻的新息向量,即k+1時(shí)刻的新息向量減少了Hk+1Φk K kΔZk,使得前后時(shí)刻的測(cè)量存在相關(guān)性。

      2.1 快照法

      “快照法”是一種系統(tǒng)級(jí)方法,它不能識(shí)別錯(cuò)誤測(cè)量,但能及時(shí)識(shí)別和隔離欺騙干擾影響的測(cè)量值。定義k時(shí)刻新息向量的第i個(gè)測(cè)量值(i=1…n,n為可見衛(wèi)星的通道)和對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣,在k時(shí)刻的歸一化的新息值ωi為:

      如果接收到的第i路通道是真實(shí)信號(hào),那么新息向量的第i個(gè)測(cè)量值不存在欺騙干擾,則原假設(shè)為H0:ωi~N(0,1),ωi服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布;否則備擇假設(shè)為H1:ωi~N(δ,1),δ為非中心參數(shù),此時(shí)ωi服從非中心正態(tài)分布。在理想情況下,設(shè)有n路通道,全局虛警率為Pfa[12],使得當(dāng)原假設(shè)成立時(shí),則對(duì)應(yīng)的第i個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的虛警率為α0[9]:

      根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)原理,判斷是否存在欺騙干擾的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)為:

      2.2 連續(xù)法

      “連續(xù)法”是代表一段時(shí)間內(nèi)的新息向量構(gòu)成檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,可用于單個(gè)測(cè)量值的檢測(cè),構(gòu)成平均歸一化新息,其中,一段時(shí)間內(nèi)就構(gòu)成了“檢測(cè)窗口”。若測(cè)量值受欺騙,則所對(duì)應(yīng)測(cè)量值檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可以反應(yīng)這段時(shí)間內(nèi)測(cè)量值誤差的累積,直到超過閾值,表明存在欺騙干擾。定義檢測(cè)窗口為L(zhǎng),從k-L+1時(shí)刻到k時(shí)刻的第i個(gè)測(cè)量值的平均歸一化新息[13]表達(dá)式如下:

      同樣的,“連續(xù)法”在判斷是否存在欺騙干擾的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)與“快照法”類似,只不過檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量變?yōu)榱?。但這兩種方法有局限性,當(dāng)其中一個(gè)通道受到欺騙干擾影響時(shí),閉環(huán)校正機(jī)制會(huì)影響其他通道偏離正常新息值,從而發(fā)生漏檢或虛警的情況。

      2.3 基于新息抗差估計(jì)的連續(xù)法

      針對(duì)2.2節(jié)所述方法的局限性,引入了抗差估計(jì)法,使用IGG-3等價(jià)權(quán)函數(shù)[14],計(jì)算等價(jià)權(quán)wi,三段函數(shù)表示如下:

      當(dāng)發(fā)生斜坡式欺騙干擾時(shí),若檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量介于Td1和Td2之間,將調(diào)整歸一化新息權(quán)重小于1,這意味著該新息測(cè)量值在卡爾曼濾波器測(cè)量更新中的權(quán)重會(huì)降低,而濾波器精度會(huì)提高,反過來又會(huì)提高下一次的欺騙檢測(cè)性能。綜上所述,引入抗差估計(jì)等價(jià)權(quán)函數(shù),能夠有效地抑制因受到欺騙干擾的衛(wèi)星道通影響正常通道偏離新息值,達(dá)到了削弱欺騙干擾的影響,提高了欺騙檢測(cè)的效率。

      3 基于GNSS/INS緊組合的新息優(yōu)化抗差估計(jì)欺騙檢測(cè)算法

      針對(duì)上述情況,對(duì)于組合導(dǎo)航系統(tǒng)的GNSS測(cè)量發(fā)生了緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾,例如,小于0.1 m/s的斜率的欺騙干擾,傳統(tǒng)檢測(cè)方法不理想。提出了一種基于GNSS/INS緊組合的新息優(yōu)化欺騙檢測(cè)算法,新算法能夠有效解決緩慢增長(zhǎng)的斜坡式的檢測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)甚至檢測(cè)不敏感問題,達(dá)到縮短檢測(cè)時(shí)間和提升檢測(cè)性能的效果。

      假設(shè)在第i次測(cè)量中出現(xiàn)斜坡式欺騙干擾,其在滑動(dòng)窗口中的實(shí)際幅值從A1增加到A2,而歸一化幅值則從a1增加到a2,且歸一化幅值的斜率保持不變。改進(jìn)的歸一化平均新息的推導(dǎo)過程,首先從“快照法”進(jìn)行推導(dǎo),而后過渡到改進(jìn)的歸一化平均新息“連續(xù)法”,具體推導(dǎo)如下:

      如果a1?a2≥0且L較大時(shí),則:

      也就是說,在大多數(shù)情況下,如果L足夠大時(shí),例如L≥10,改進(jìn)的“連續(xù)法”在處理斜坡式欺騙干擾時(shí)具有較好的檢測(cè)性能。同時(shí),隨著“檢測(cè)窗口”有效長(zhǎng)度L的增加,“連續(xù)法”處理斜坡式的能力也隨之增加,而該方法的計(jì)算效率將降低。有效長(zhǎng)度L僅指包含受欺騙干擾的測(cè)量值的窗口長(zhǎng)度,即在一段時(shí)間內(nèi),不包含受欺騙干擾的測(cè)量長(zhǎng)度可以被稱為“浪費(fèi)長(zhǎng)度”,這對(duì)檢測(cè)性能是有負(fù)面影響的。因此,“檢測(cè)窗口”不應(yīng)過長(zhǎng),要按照實(shí)際情況合理地選擇有效長(zhǎng)度L。

      由此,判斷是否存在斜坡式欺騙干擾的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)為:

      綜上所述,基于GNSS/INS緊組合的新息優(yōu)化欺騙檢測(cè)算法流程圖如圖1所示。具體的步驟如下:

      圖1 新算法的欺騙檢測(cè)流程圖Fig.1 Spoofing detection flow chart of the new algorithm

      1)歸一化新息優(yōu)化?;贕NSS/INS緊組合的新息算法,并優(yōu)化每個(gè)測(cè)量的歸一化新息。

      3)濾波器測(cè)量更新。在所有局部測(cè)試完成后,計(jì)算等價(jià)權(quán)矩陣,然后進(jìn)行濾波器測(cè)量更新。

      4)k時(shí)刻欺騙檢測(cè)過程完成,在k+1時(shí)刻返回步驟1)。

      4 結(jié)果與討論

      4.1 仿真條件

      4.2 仿真結(jié)果與分析

      (1)試驗(yàn)1

      對(duì)第二組實(shí)驗(yàn)的通道1分別施加0.5 m/s,0.2 m/s和0.1 m/s的斜坡式偽距偏差值,斜坡式欺騙仿真結(jié)果如圖4所示,由數(shù)據(jù)表明:圖4(a)是M1仿真結(jié)果圖,顯示了通道1對(duì)0.5 m/s和0.2 m/s的斜坡式欺騙的檢測(cè)時(shí)間分別為44 s和135 s,而對(duì)0.1 m/s的斜坡式欺騙檢測(cè)無(wú)效。圖4(b)是M2仿真結(jié)果圖,顯示了通道1對(duì)0.5 m/s,0.2 m/s和0.1 m/s的斜坡式欺騙的檢測(cè)時(shí)間分別為20 s,50 s和100 s,可知,M2的檢測(cè)時(shí)間比M1分別縮短了16 s,85 s和100 s,平均縮短了67 s,由此得出M2在處理斜坡式欺騙時(shí)具有較好的檢測(cè)效率和檢測(cè)性能。

      圖4 M1與M2的斜坡式欺騙檢測(cè)Fig.4 Ramp spoofing detection of M1 and M2

      結(jié)合圖3和4數(shù)據(jù)得出:在道通1受到階躍式欺騙時(shí),M2比M1檢測(cè)時(shí)間平均延長(zhǎng)了10 s,但M2檢測(cè)性能更優(yōu);在通道1受到斜坡式欺騙時(shí),M2比M1檢測(cè)時(shí)間分別縮短了54.5%,63%和100%,平均縮短了72.5%,且M2檢測(cè)性能更優(yōu)。故,M2的檢測(cè)效率和檢測(cè)性能相對(duì)M1更優(yōu)。

      (2)試驗(yàn)2

      設(shè)置通道1受到0.1 m/s的斜坡式偽距偏差值的欺騙干擾,對(duì)比M2與M3的檢測(cè)能力,驗(yàn)證抗差估計(jì)能夠抑制正常通道因欺騙干擾而偏離正常值的效果。

      對(duì)通道1施加0.1 m/s的斜坡式欺騙偽距偏差,M2與M3的斜坡式欺騙檢測(cè)仿真結(jié)果如圖5所示,由數(shù)據(jù)表明:圖5(a)是M2仿真結(jié)果圖,顯示了通道1的檢測(cè)時(shí)間為100 s,但通道3、4和5均受到了不同程序的欺騙干擾影響,導(dǎo)致其新息偏離正常值;其中通道4超過了閾值Td2,出現(xiàn)了虛警情況。圖5(b)是M3仿真結(jié)果圖,顯示了通道1檢測(cè)時(shí)間為100 s,而且其余通道的新息值沒有發(fā)生偏離,證明抗差估計(jì)有效削弱了欺騙干擾引起其他道通的影響。但M3方法具有局限性,可以看出檢測(cè)時(shí)間并沒有發(fā)生縮短。

      圖5 M2與M3的斜坡式欺騙檢測(cè)Fig.5 Ramp spoofing detection of M2 and M3

      為了進(jìn)一步說明M3的優(yōu)勢(shì),表3顯示了試驗(yàn)2的100次循環(huán)的蒙特卡羅仿真情況。其中,“*”表示受欺騙干擾通道,后面不再贅述。

      結(jié)合圖5和表3數(shù)據(jù)表明:1)通道1受到斜坡式0.1 m/s欺騙時(shí),M3比M2的檢測(cè)時(shí)間均為100 s。2)對(duì)于漏檢率,M2與M3均為0。對(duì)于虛警率,M2的通道3、4和5分別為2%、96%和0,而M3對(duì)應(yīng)分別為0%、6%和0,M3比M2的虛警率降低了2%、90%和0。由此,驗(yàn)證了M3的抗差估計(jì)效果,能夠很好地削弱新息偏離正常值的效果。

      表3 試驗(yàn)2蒙特卡羅仿真結(jié)果Tab.3 Monte Carlo simulation results of test 2

      (3)試驗(yàn)3

      針對(duì)試驗(yàn)2中M3對(duì)較小的斜坡式欺騙檢測(cè)的局限性,特別是對(duì)于小于0.1 m/s的斜率欺騙檢測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)問題,對(duì)試驗(yàn)3設(shè)置了兩組試驗(yàn),比較M3與M4的檢測(cè)能力。

      第一組試驗(yàn)對(duì)通道1施加0.1 m/s的斜坡式偽距偏差值,M3和M4的斜坡式欺騙檢測(cè)分別如圖5(b)和6所示,由數(shù)據(jù)表明:圖5(b)是M3仿真結(jié)果圖,顯示了通道1的檢測(cè)時(shí)間為100 s,其余通道正常。圖6是M4仿真結(jié)果圖,顯示了通道1檢測(cè)時(shí)間為70 s,M4相對(duì)M3的檢測(cè)時(shí)間縮短了30 s。

      圖6 M3與M4的斜坡式欺騙檢測(cè)Fig.6 Ramp spoofing detection of M3 and M4

      第二組試驗(yàn)對(duì)通道6施加0.1 m/s的斜坡式偽距偏差值,圖7是通道6受欺騙時(shí)M3與M4的欺騙檢測(cè)對(duì)比圖,其中數(shù)據(jù)表明:M3檢測(cè)時(shí)間為110 s,而M4檢測(cè)時(shí)間為60 s,M4相對(duì)M3的檢測(cè)時(shí)間縮短了50 s。兩組試驗(yàn)表明,在處理緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙檢測(cè)時(shí),M4的檢測(cè)算法優(yōu)于M3。

      圖7 通道6受欺騙時(shí)M3與M4的欺騙檢測(cè)對(duì)比Fig.7 Comparison of M3 and M4 spoofing detection when channel 6 is spoofed

      為了更好說明M4優(yōu)于M3,表4顯示了實(shí)驗(yàn)3的100次循環(huán)的蒙特卡羅仿真情況。

      表4 試驗(yàn)3蒙特卡羅仿真結(jié)果Tab.4 Monte Carlo simulation results of test 3

      結(jié)合圖5(b)、6和7和表4數(shù)據(jù)表明:1)對(duì)通道1施加0.1 m/s的斜坡式欺騙時(shí),M4比M3的檢測(cè)時(shí)間縮短了30%;對(duì)應(yīng)通道6,檢測(cè)時(shí)間縮短了45.5%。結(jié)合通道1和6,M4比M3檢測(cè)時(shí)間平均縮短了37.8%。2)對(duì)于漏檢率,M3和M4均為0%。對(duì)于虛警率,M3的3路通道分別為8%、6%和0;M4對(duì)應(yīng)通道分別為2%、0和0,M4對(duì)比M3的虛警率分別降低了6%、6%和0,平均降低了4%。由此可驗(yàn)證在處理緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾時(shí),M4能夠縮短檢測(cè)時(shí)間和提升檢測(cè)性能。

      (4)試驗(yàn)4

      設(shè)置通道1、2和3同時(shí)受到0.1 m/s斜坡式的偽距偏差時(shí),對(duì)比M3、M4的3路通道檢測(cè)情況。

      由圖8所示是3路通道受斜坡式M3、M4的欺騙檢測(cè)對(duì)比圖,其中數(shù)據(jù)表明:圖8(a)顯示通道2檢測(cè)時(shí)間100 s,而通道1和3檢測(cè)無(wú)效,出現(xiàn)漏檢情況。圖8(b)顯示多通道欺騙檢測(cè)正常,通道1、2和3的檢測(cè)時(shí)間分別為90 s、70 s和100 s。

      圖8 多路通道受欺騙時(shí)M3與M4的欺騙檢測(cè)對(duì)比Fig.8 Comparison of M3 and M4 spoofing detection when multiple channels are spoofed

      為了更好說明多通道欺騙檢測(cè)算法M4優(yōu)于M3,表5顯示了試驗(yàn)4的100次循環(huán)的蒙特卡羅仿真情況。

      表5 試驗(yàn)4蒙特卡羅仿真結(jié)果Tab.5 Monte Carlo simulation results of test 4

      結(jié)合圖8和表5數(shù)據(jù)表明:1)對(duì)通道1、2和3同時(shí)施加0.1 m/s的斜坡式欺騙時(shí),通道2中M4比M3的檢測(cè)時(shí)間縮短了30%;通道1和3中M4檢測(cè)有效,而M3檢測(cè)無(wú)效。2)對(duì)于漏檢率,M3的通道1、2和3分別為42%、47%和51%;M4的對(duì)應(yīng)通道分別為0、0和0,M4對(duì)比M3的漏檢率分別降低了42%、47%和51%,平均降低了46.7%。對(duì)于虛警率,M3的通道4和5分別為75%和27%;M4對(duì)應(yīng)通道分別為42%和23%,M4對(duì)比M3的虛警率分別降低了33%和4%,平均降低了18.5%。由此可知,在處理多通道緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾時(shí),M4能夠縮短檢測(cè)時(shí)間和提升檢測(cè)性能。

      5 結(jié) 論

      基于GNSS/INS緊組合的新息抗差估計(jì)欺騙檢測(cè)算法是一種常用欺騙干擾檢測(cè)算法,能夠很好地削弱組合導(dǎo)航閉環(huán)校正機(jī)制對(duì)正常新息值的影響,但對(duì)緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾檢測(cè)時(shí)間過長(zhǎng),甚至檢測(cè)不敏感。本文提出了一種基于GNSS/INS緊組合的新息優(yōu)化抗差估計(jì)欺騙檢測(cè)算法,新算法通過調(diào)整偽距參數(shù),優(yōu)化了新息檢測(cè)量,進(jìn)一步提高了緩慢增長(zhǎng)式欺騙干擾的檢測(cè)處理能力。仿真結(jié)果表明,在檢測(cè)單通道緩慢增長(zhǎng)的欺騙干擾時(shí),新算法檢測(cè)時(shí)間平均縮短了37.8%,漏檢率為0,虛警率平均維持在0.7%以內(nèi);在檢測(cè)多通道時(shí),新算法檢測(cè)時(shí)間平均縮短了30%,漏檢率平均降低了46.7%,虛警率平均降低了18.5%。與傳統(tǒng)算法相比,新算法在檢測(cè)緩慢增長(zhǎng)的斜坡式欺騙干擾時(shí),具有檢測(cè)快、漏檢率和虛警率低的優(yōu)勢(shì),在民用和軍用無(wú)人機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義。

      未來工作展望:1)在導(dǎo)航系統(tǒng)的完好性檢測(cè)級(jí)別保護(hù)水平上,通過改變虛警率,研究檢測(cè)概率的變化。2)增加實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行驗(yàn)證。3)對(duì)多路通道欺騙檢測(cè)算法的優(yōu)化和識(shí)別算法的研究。

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