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卫星导航拒止下飞行器集群协同定位方法、设备及产品 

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申请/专利权人:济南大学

摘要:本发明公开的卫星导航拒止下飞行器集群协同定位方法、设备及产品,涉及飞行器集群协同导航领域。本发明在飞行器集群进入卫星拒止区域时,所有飞行器相互交换并共享自身的坐标信息,整个飞行器集群对坐标信息进行统计整合到统一坐标系,各个飞行器将自身坐标系转换至统一坐标系。借助相互共享的坐标信息得到参考飞行器与辅助飞行器的相对距离,并建立参考飞行器与辅助飞行器之间的相对距离模型,以解算得到辅助飞行器的实时坐标,通过实时坐标联立得到辅助飞行器的飞行轨迹后,采用改进的序列二次规划算法和无迹卡尔曼滤波算法对飞行轨迹进行优化,能够减小测算的飞行轨迹误差,进而能够提供精确、可靠地飞行器集群协同导航服务。

主权项:1.一种卫星导航拒止下飞行器集群协同定位方法,其特征在于,所述方法包括:对进入卫星拒止区域内飞行器集群中所有飞行器的坐标信息进行统计并将统计后的坐标信息整合到统一坐标系中,且每一飞行器将自身的坐标系转换至所述统一坐标系中;所述坐标信息包括:经度、纬度和高度;进入卫星拒止区域内的飞行器集群包括参考飞行器和辅助飞行器;所述辅助飞行器为待定位飞行器;基于统一坐标系中的坐标信息确定参考飞行器与辅助飞行器间的相对距离;基于所述相对距离建立参考飞行器与辅助飞行器之间的相对距离模型;将统一坐标系中辅助飞行器随时间变化的坐标作为所述相对距离模型的变量,确定辅助飞行器的实时坐标;联立所述辅助飞行器的实时坐标得到辅助飞行器的飞行轨迹;利用坐标变换公式,将辅助飞行器的飞行轨迹中的坐标实时转换为辅助飞行器的经度、纬度和高度;采用滤波算法对辅助飞行器的飞行轨迹进行优化,得到优化后的辅助飞行器飞行轨迹;所述滤波算法包括改进的序列二次规划算法和无迹卡尔曼滤波算法;所述改进的序列二次规划算法是指基于卫星导航拒止下飞行器集群协同定位问题构建的序列二次规划算法;其中,改进的序列二次规划算法的实现过程包括:步骤1:初始化算法,给定初始值,将辅助飞行器的经度、纬度、高度数据分别导入初始值得到,,,分别计算,设置第次迭代的拉格朗日乘子向量为,设置k=0;k代表算法迭代次数;步骤2:当没有找到使目标函数取得最小值的参数值时,也就是结果不收敛时,执行以下步骤3至步骤9;步骤3:构建二次规划问题和;步骤4:增加创新定义约束;代入经纬度与高度数据,,得到:; ; ;步骤5:将数据,,,,,,,,带入到步骤3和步骤4,并计算;步骤6:找到步骤3和步骤1里面的变量增量向的解,以及相关的拉格朗日乘子;代表迭代次后的拉格朗日乘子;步骤7:设置=+,并且增加1;代表迭代次后的数据;步骤8:结果收敛时,结束循环,否则返回步骤2;步骤9:分别返回数据和拉格朗日乘子向量,并将数据和拉格朗日乘子向量作为迭代完成后的经纬度、高度数据以及迭代完成后的拉格朗日乘子;计算出的的数据是优化后的经度、纬度和高度数据、和;式中,表示线性约束条件的系数矩阵,为Hessian矩阵的近似,为梯度的近似;和分别为等式和不等式约束函数,和分别为等式和不等式约束的雅可比矩阵;和分别为经度的等式和不等式约束函数,和分别为经度的等式和不等式约束的雅可比矩阵;和分别为纬度的等式和不等式约束函数,和分别为纬度的等式和不等式约束的雅可比矩阵;和分别为高度的等式和不等式约束函数,和分别为高度的等式和不等式约束的雅可比矩阵。

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