[发明专利]基于贝叶斯决策的故障识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及卫星导航技术领域，尤其涉及一种基于贝叶斯决策的故障识别方法及装置。

背景技术

为保证飞行安全，民用航空要求卫星导航系统满足完好性指标。完好性是在导航卫星出现故障时，即导航误差超过安全运行所允许的上限时，系统及时向用户提供告警的能力。接收机自主完好性监测方法(Receiver Autonomous Integrity Monitoring，简称RAIM)通过对接收机观测到的多个卫星的伪距进行一致性校验，能够快速且自主的检测和识别由卫星硬件、信号传播和接收机引起的故障，可满足民用航空从航路到非精密进近的完好性要求，已经成为航空导航接收机的必备功能。

现有的RAIM故障识别方法均基于伪距误差的极大似然估计，而没有考虑不同卫星观测的伪距误差对定位误差的影响。实际中，不同卫星的观测对定位结果的影响是不同的，这种影响在回归理论中称为“杠杆”。高杠杆观测比低杠杆观测量对位置估计具有更大的影响，因此高杠杆观测卫星故障时将产生更大的定位误差。因此现有的RAIM故障识别方法在高杠杆卫星观测故障时识别率会降低。

发明内容

本发明提供一种基于贝叶斯决策的故障识别方法及装置，以克服现有技术中RAIM故障识别方法在高杠杆卫星观测故障时识别率会降低的问题。

第一方面，本发明提供一种基于贝叶斯决策的故障识别方法，包括：

检测到卫星发生故障时，提取伪距残差矢量；

根据卫星本地观测矩阵将所述伪距残差矢量变换到奇偶空间中得到奇偶矢量，并获取所述奇偶矢量的概率密度函数；

根据故障偏差大小的概率密度函数以及所述奇偶矢量的概率密度函数，计算不同故障模式下的类条件概率密度函数；

根据所述不同故障模式下的类条件概率密度函数采用贝叶斯分类器进行故障识别；

将识别出的故障卫星剔除，获得剔除后的卫星本地观测矩阵，根据所述卫星本地观测矩阵获取用户的位置的定位结果。

可选地，所述根据卫星本地观测矩阵将所述伪距残差矢量变换到奇偶空间中得到奇偶矢量之前，包括：

对所述卫星本地观测矩阵H进行QR矩阵分解；分解后的所述卫星本地观测矩阵H=UR0=U1U2R0=U1R;]]>其中U₁为n×4维分解矩阵；U₂为n×(n-4)维分解矩阵；R为4×4维分解矩阵；0为(n-4)×4维零矩阵；n为可观测卫星数；

相应的，所述根据卫星本地观测矩阵将所述伪距残差矢量变换到奇偶空间中得到奇偶矢量，并获取所述奇偶矢量的概率密度函数，包括：

利用分解矩阵U₂，计算n-4维奇偶矢量其中，w为n×1维伪距残差矢量；

奇偶矢量的协方差为Cov(p)＝σ²I_n-4，奇偶矢量的期望值为其中，σ为观测矢量与观测噪声的标准差，I_n-4为n-4维单位矩阵，b_i为第i颗卫星的故障偏差大小，φ_i为故障发生的模式矢量，表示故障发生在第i颗卫星上(i＝1,2,...n)，记为，