基于多GPS数据融合的无人机导航技术研究(2)

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1 绪论导航是引导某一设备，依据指定航线从起始点运动到终点的方法或技术。无人机导航系统可以确定其经纬度与高度海拔等相关信息，以提供给自动驾驶仪实现对无人机的正确控制。在无人机导航系统中，数据融合技术是从单个或多个传感器中目标状态信息的采样值进行估计。由于系统中的各种传感器存在不同程度的测量误差, 使得无人机的飞行信息数据包含较强的干扰噪声,从而无法实现高精度的自主导航。

1.1 课题研究的背景及意义目前，GPS 导航是当前飞行器导航控制的主要方法，但是对于民用无人机的 GPS导航精度需求而言，依然存在着一些问题。主要反映在以下两方面[1]：（1）由于天气环境或是风力等外界因素的影响，单个GPS 传感器的测量偏差无法进行控制；（2）由于无人机自身成本价格的影响，无人机系统中的传感器精度并不是很高，传感器自身产生的噪声干扰，同样会影响到GPS的导航精度。基于以上问题，需要无人机导航技术实现高精度性及较低成本的导航定位，以此来更加有效的控制飞行器。而无人机系统为了实现精度较为准确的定位，需要由多种传感器协同工作实现目标，而这些传感器数据融合是使其技术完善的关键。多传感器信息融合作为新近崛起的一个前沿性的、前景十分广阔的研究领域，广泛地应用于多源信息的综合处理过程中[2]。通过描述多种类型传感器的各自的差异，能够全方面的获得目标的各种特征值的信息，扩展了无人机 GPS 定位系统在空间与时间上的涵盖范畴，提升了 GPS 传感器的准确度和可靠性并增加了系统的去除噪声的能力。同时多个传感器的使用，可以让其系统方案显得灵活。在价格成本方面，单个高精度的 GPS传感器的成本较高，适合军方使用，而多个精度相对较低的GPS传感器成本较为低廉，适合民用。本文考虑到多传感器数据融合算法在无人机导航定位的需求的基础上，采用多个 GPS接收数据进行融合的形式，弥补了单 GPS 传感器不足之处-优尔`文~论^文.网www.youerw.com，以期提高无人机导航中的位置控制精度。

1.2 无人机发展的国内外现状近年来，无人机使用用途十分广泛，在运输物品、视频拍摄、照片采集、通讯等领域中应用无人机带来了良好的经济效益和开发前景。此外，无人机在抗震救灾、勘探防护等方面也有着新的尝试。同时整个无人机的发展体系，在国内外环境的影响下，不仅是整个管理结构体系，还包括自主飞行的实现，将逐渐形成全球化的产业模式，加快推动着无人飞行器的技术完善，促进着经济全球化的实现。根据国外从事航空业研究的专家观点，目前全球无人机产业尚未成型，但随着国家与企业的需求量日益增加和管理体制的不断健全，全球人飞行控制器产业将日益成型。我国业内专家也认为国内的民用无人机市场的前景广阔，但短期内市场的销售比重不会很高，且市场的控制能力不足，由于国家对飞行领空的管理以及对无人飞行控制器的安全性与实用性等因素的影响，将经历一个曲折的发展过程。如今我国约有百户研制无人飞行控制器的单位，产品超过 60 多种，绝大多数是小型机。微型及其他类型的无人机较少，这片领域的技术难度高、需要的人才和资源投入较大。同样原军用无人机研制的军工产业集团、航空院校、科研院所等单位，将部分低端的无人机产品转入民用，利用已经掌握的成熟技术进一步开拓民用市场，开发满足市场要求的无人机类型。

1.3 导航技术中的数据融合随着科学技术的发展，飞行器可以采用不同种类的导航仪器，从原先的各传感器单独工作发展为多种传感器互相组合工作，不仅可以实现性能上互补，还可以提高系统总体的动态性能。导航系统中的处理数据方法也从一个传感器所采集的一种类型的数据，转变为多个传感器所采集的多种类型的数据[3]。随着对无人机导航技术的发展，从原先的军事领域到现今的民用领域，对飞行控制性能不断提高的要求，多传感器融合技术得到了极大的发展。多传感器数据融合技术在军事领域中体现为三个层次的数据处理，第一是位置与属性的融合，第二是敌我势态的评估，第三是敌军威胁度的分析[4]。而无人机导航系统中应用的数据融合技术属于第一个层次上的融合，它根据由状态方程与观测方程组成的系统模型，以及考虑相关传感器的噪声统计，将数据在状态空间中进行数据的滤波[5]。