CN106601032B - 一种基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法，属于航空电子系统领域，为使飞行员相信合成视景系统能够提供精确的外部景象，要求具有一定的完整性监视与告警能力。本发明公开的方法，实时检测机载地形数据库与下视传感器测量的实际地形数据的一致度，当二者偏差超过设定阈值时，向飞行员发出告警信息。具体包括：机载地形数据库采样算法、传感器测量数据合成地形算法、多路径检测算法和统计学检验算法。所述方法能同时检测地形数据的水平误差与垂直误差，且检测精度不受飞机姿态影响，检测精度高，实时性好，对飞行安全有着重要意义。

Description

一种基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法

技术领域

本发明属于航空电子系统领域，具体涉及合成视景系统中，一种基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法。

背景技术

为了使飞行员相信合成视景系统(SVS)能够提供精确的外部景象，没有危险误导信息，系统要求具有一定的完整性监视与告警能力。如果完整性检测发现机载地形数据库与实际地形不匹配，显示系统便会向飞行员发出告警，提示合成视景不可靠且不能使用，以减少对飞行员提供危害误导性的地形信息。

地形完整性检测的目的是实时检测机载地形数据库与下视传感器测量的实际地形数据的一致度，而非机载地形数据库的正确性。其关键技术，一是机载地形数据库采样模型的建立，模型应当最大限度接近雷达测高计测量特性，以保证检测精度，二是如何同时检验垂直误差和水平转移误差，三是减小告警时间，及时向飞行员发出告警信息，保障飞行安全。

发明内容

本发明的目的在于解决合成视景系统中现有地形完整性检测方法的不足，提出了一种基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法。

本发明的基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法，包括以下几个步骤：

步骤一：机载地形数据库采样；

步骤二：计算合成地形高度；

步骤三：计算统计检验量；

步骤四：多路径检测；

步骤五：假设检验，若机载地形数据库与下视传感器测量的实际地形数据的不一致度超出设定阈值，则向飞行员发出告警信息。

本发明的优点在于：

(1)现有机载地形数据库采样算法中，采样模型大多假设雷达测高计测量的是飞机正下方的铅垂高度，这种限制造成了飞机在俯仰和滚转姿态时的采样误差，且这种误差易出现在飞机起飞和着陆等对地形完整性要求高的情况下。本发明中提出的采样模型，克服了这种限制，无论飞机处于何种姿态，均保持高精度的地形完整性检测；

(2)本发明中，在对机载地形数据库采样时，使用了相交检测和双线性差值，在保证采样精度的同时，最大限度提高了效率；

(3)现有地形完整性检测大多使用单路径检测，仅能检测地形数据库中垂直误差，特别是当地势平坦时，无法检测到地形数据库中水平转移误差，本发明所使用的多路径检测提供了一种检测地形数据库中水平误差的方法，同时检测垂直误差和水平误差，提高了地形完整性检测能力。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是机载地形数据库采样模型示意图；

图3是合成地形测量示意图；

图4是合成视景系统地形完整性检测事件树。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明的基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法，通过多路径检测和统计学算法，实时检测机载地形数据库与下视传感器测量的实际地形数据的一致度，当二者偏差超过设定阈值时，向飞行员发出告警信息。

本发明的一种基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤一：机载地形数据库采样。

如图2所示，在合成视景系统中，以雷达测高计安装位置为原点，在包含雷达测高计波束范围内，沿雷达测高计天线方向发出射线，与地形进行相交检测，取与飞机距离最近点，作为与雷达测高计测量值相比较的采样点，并采用双线性插值方法计算采样点高度值h_DEM(lat_DGPS(t_i),lon_DGPS(t_i))，进而得到地形数据库地形轮廓。

其中，沿雷达测高计天线方向发出射线，以及选取距离飞机最近采样点，而非飞机铅垂方向采样点，目的是使采样模型更接近雷达测高计测量特性。计算采样点高度值，除双线性插值算法外，还可选择最邻近插值法和三次卷积插值法，但最邻近插值法精度低，三次卷积插值法计算量过大，为同时满足实时性和精度的要求，本发明选择双线性插值。

步骤二：计算合成地形高度。

如图3所示，合成地形轮廓是海平面以上的地面高度:

h_synth(t_i)＝h_DGPS(t_i)-(h_radalt(t_i)+h_antenna)

其中，h_DGPS是有DGPS提供的飞机在海平面以上的高度值；h_antenna是GPS天线顶端与雷达测高计天线低端的高度差；h_radalt是雷达测高计的测量值。

步骤三：计算统计检验量。

(1)将雷达测高计测量合成地形轮廓与地形数据库采样地形轮廓的绝对误差p(t_i)定义为：

p(t_i)＝h_SYNT(t_i)-h_DEM(lat_DGPS,lon_DGPS)

其中，h_DEM(lat_DGPS,lon_DGPS)是地形数据库中地形高度，h_SYNT(t_i)是地形的合成高度。

(2)对绝对误差p(t_i)进行卡尔曼滤波，减小传感器和数字高程模型(DigitalElevation Model，简称DEM)数据中的额定噪声并估算传感器和DEM的偏差，具体步骤如下：

1)初始化预测值和误差方差

其中，按照假定系统模型为0，的取值范围为((15)²,(20)²)；

计算卡尔曼滤波器增益：

其中,K_k是卡尔曼滤波增益，是上一状态的误差方差，H_k是单位域变换矩阵，R_k是误差方差的测量值，为常数；

2)更新采样值的估计值：

其中,是t_k时刻的估计值，是上一状态估计值，z_k是在t_k时刻的测量值；

3)计算估计值的误差方差

其中，P_k是估计值的误差方差；

4)计算预测值

其中，是t_k+1时刻的预测值，Φ_k为单位状态转移矩阵，是t_k+1时刻的预测误差方差，Q_k是系统噪声方差，称为滤波器的调谐参数，为常量；

5)返回2)，重复以上过程，至系统运行结束。

(3)定义统计检验量：

其中，T是统计检验量，P是误差方差的估计值，N是采样点的个数，是经过卡尔曼滤波后的绝对误差。

步骤四：多路径检测。

(1)模拟水平DEM转移误差，将飞行路径进行水平偏移，得到多条飞行路径，根据步骤三中方法，计算多路径统计检验量：

其中，T(m,n)是统计检验量；

lat_DGPS＝lat_DGPS(t_i)+lat_off_m m∈(1,M)；

lon_DGPS＝lon_DGPS(t_i)+lon_off_n n∈(1,N)。

(2)计算1中统计检验量T，拥有最小T值的偏移路径，被认为是飞机在地形数据库的当前水平位置，被定义为：

其中，min()函数返回估计位置，是统计量T的最小值。

定义T_V(t_i)＝T_min为垂直误差检验量。T_min是检验量最小值。

(3)将估计位置定义为为地形数据库估计位置lon_DBP和lat_DBP；真实位置定义为lon_true和lat_true，计算两者之间的水平误差：

p_H＝dist([lon_DBP,lat_DBP],[lon_true,lat_true])

其中，dist()返回空间中两点的距离；lon_true,lat_true为DGPS的测量位置。

(4)计算水平误差统计检验量。

其中σ_p为标准偏差。

步骤五：进行假设检验，事件树如图4所示。若机载地形数据库与下视传感器测量的实际地形数据的不一致度超出设定阈值，则向飞行员发出告警信息。

(1)提出两个相互对立的假设：

原假设H₀：系统工作在额定状态或未发现运行错误；

其中，服从均值为0，标准差为σ_p的正态分布；

备择假设H₁：系统运行发现错误；

其中，服从均值为μ_B，标准差为σ_p的正态分布。

(2)根据合成视景系统作为辅助、关键要素、战术要素三种不同应用，对遗漏告警概率设定三个安全阈值确定错误告警P_FFD，遗漏告警P_MD的概率，针对三种应用对安全等级的不同要求，遗漏告警概率分别设定为：小于10^-3，10^-4～10^-7,10^-6～10^-9，其中

P_FFD＝P(检测到错误|H₀)·P(H₀)

P_MD＝P(未检测到错误|H₁)·P(H₁)

经实际飞行实验，取合适垂直误差检验量和水平误差检验量的检验阈值T_VD和T_HD值，满足P_FFD和P_MD要求即可。

(3)对垂直误差检验量和水平误差检验量分别进行检验并做出决策，若小于步骤三、步骤四中的垂直检验阈值T和水平检验阈值T_H，则接受H₀，反之，则拒绝H₀。

(4)当拒绝H₀时，合成视景系统向飞行员发出告警信息，当接收H₀时，则表示系统运行正常。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法，包括以下步骤：

步骤一：机载地形数据库采样；

在合成视景系统中，以雷达测高计安装位置为原点，在雷达测高计波束范围内，沿雷达测高计天线方向发出射线，与地形进行相交检测，取与飞机距离最近点，作为与雷达测高计测量值相比较的采样点，计算采样点高度值h_DEM(lat_DGPS(t_i),lon_DGPS(t_i))，其中，lat_DGPS(t_i)表示t_i时刻纬度测量值，lon_DGPS(t_i)表示t_i时刻经度测量值；

步骤二：计算合成地形高度；

合成地形轮廓是海平面以上的地面高度:

h_synth(t_i)＝h_DGPS(t_i)-(h_radalt(t_i)+h_antenna)

其中，h_DGPS为飞机在海平面以上的高度值；h_antenna是GPS天线顶端与雷达测高计天线低端的高度差；h_radalt是雷达测高计的测量值；

步骤三：计算垂直统计检验量；

(1)获取雷达测高计测量合成地形轮廓与地形数据库采样地形轮廓的绝对误差p(t_i)：

p(t_i)＝h_SYNT(t_i)-h_DEM(lat_DGPS,lon_DGPS)

其中，h_DEM(lat_DGPS,lon_DGPS)是地形数据库中地形高度，h_SYNT(t_i)是地形的合成高度；

(2)对绝对误差p(t_i)进行卡尔曼滤波；

(3)获取垂直统计检验量：

其中，T是垂直统计检验量，P是误差方差的估计值，N是采样点的个数，是经过卡尔曼滤波后的绝对误差；

步骤四：多路径检测；

(1)模拟水平DEM转移误差，将飞行路径进行水平偏移，得到多条飞行路径，计算多路径统计检验量：

其中，T(m,n)是统计检验量；M、N分别表示纬度、经度偏移量最大值；

lat_DGPS＝lat_DGPS(t_i)+lat_off_m m∈(1,M)；

lon_DGPS＝lon_DGPS(t_i)+lon_off_n n∈(1,N)；

(2)设最小T值的偏移路径为飞机在地形数据库的当前水平位置：

其中，min()函数返回估计位置，是统计量T的最小值；

(3)估计位置的纬度、经度即为地形数据库估计位置的纬度和经度，分别定义为lon_DBP和lat_DBP；真实位置的经度、纬度分别为lon_true和lat_true，计算两者之间的水平误差：

p_H＝dist([lon_DBP,lat_DBP],[lon_true,lat_true])

其中，dist()返回空间中两点的距离；

(4)计算水平误差统计检验量；

其中：σ_p为标准偏差；

步骤五：进行假设检验，若机载地形数据库与下视传感器测量的实际地形数据的不一致度超出设定阈值，则向飞行员发出告警信息；

(1)提出两个相互对立的假设：

原假设H₀：合成视景系统工作在额定状态或未发现运行错误；

其中，服从均值为0，标准差为σ_p的正态分布；

备择假设H₁：合成视景系统运行发现错误；

其中，服从均值为μ_B，标准差为σ_p的正态分布；

(2)确定合成视景系统的错误告警P_FFD，遗漏告警P_MD的概率：

P_FFD＝P(检测到错误|H₀)·P(H₀)

P_MD＝P(未检测到错误|H₁)·P(H₁)

(3)对垂直误差检验量和水平误差检验量分别进行检验并做出决策，若小于步骤三、步骤四中的垂直检验量和水平检验量，则接受H₀，反之，则拒绝H₀；

(4)当拒绝H₀时，合成视景系统向飞行员发出告警信息，当接收H₀时，则表示合成视景系统运行正常。

2.根据权利要求1所述的一种基于下视传感器的多路径地形完整性检测方法，所述的步骤三中(2)具体为：

1)初始化预测值和误差方差 按照假定系统模型为0，的取值范围为((15)²,(20)²)；

计算卡尔曼滤波器增益：

其中，K_k是卡尔曼滤波增益，是上一状态的误差方差，H_k是单位域变换矩阵，R_k是误差方差的测量值；

2)更新采样值的估计值：

其中,是t_k时刻的估计值，是上一状态估计值，z_k是在t_k时刻的测量值；

3)计算估计值的误差方差

其中，P_k是估计值的误差方差；

4)计算预测值

其中，是t_k+1时刻的预测值，Φ_k为单位状态转移矩阵，是t_k+1时刻的预测误差方差，Q_k是系统噪声方差，称为滤波器的调谐参数；

5)返回步骤2)，直至结束。