《電子技術應用》
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進UKF的組合導航算法
2019年電子技術應用第4期
于 耕1,，方鴻濤2
1.沈陽航空航天大學 民用航空學院,，遼寧 沈陽110136,；2.沈陽航空航天大學 電子信息工程學院,，遼寧 沈陽110136
摘要： 針對在進近著陸的過程中，儀表著陸系統(tǒng)（ILS）易受到外界環(huán)境及空域的干擾,，導致導航精度降低的問題,，提出一種利用慣性導航系統(tǒng)（INS）與GBAS著陸系統(tǒng)（GLS）進行改進的組合導航算法，將組合導航系統(tǒng)輸出位置信息之間的差值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進的無跡卡爾曼濾波器（UKF）的量測值,，通過最優(yōu)加權的方法得到系統(tǒng)的全局最優(yōu)估計值,。相比于傳統(tǒng)的聯(lián)邦濾波算法，該算法能有效降低測量噪聲,，減小飛機進近著陸時的誤差,，提高導航精度。
中圖分類號： V249.3,；TP183
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.190068
中文引用格式： 于耕,，方鴻濤. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進UKF的組合導航算法[J].電子技術應用，2019,，45(4)：29-33.
英文引用格式： Yu Geng，F(xiàn)ang Hongtao. Improved UKF integrated navigation algorithm based on BP neural network[J]. Application of Electronic Technique,，2019,，45(4)：29-33.
Improved UKF integrated navigation algorithm based on BP neural network
Yu Geng1，F(xiàn)ang Hongtao2
1.School of Civil Aviation,，Shenyang Aerospace University,，Shenyang 110136，China,； 2.School of Electronic Information Engineering,，Shenyang Aerospace University，Shenyang 110136,，China
Abstract： In the process of approaching the landing, the instrument landing system(ILS) is vulnerable to the external environment and airspace, resulting in the problem of reduced navigation accuracy. This paper proposes an inertial navigation system(INS) and GBAS landing system(GLS). The improved combined navigation algorithm uses the difference between the output position information of the integrated navigation system as the measured value of the improved unscented Kalman filter(UKF) of the BP neural network, and obtains the global optimality estimated value of the system through the optimal weighting method. Compared with the traditional federated filtering algorithm, the proposed algorithm can effectively reduce the measurement noise, reduce the error when the aircraft approaches the landing, and improve the navigation accuracy.
Key words : ILS,；GLS；INS,；federated Kalman filtering,；back propagation neural network

0 引言

    在我國現(xiàn)階段,，飛機精密進近與著陸引導的過程中應用最廣泛的保護措施為儀表著陸系統(tǒng)（Instrument Landing System，ILS）,，該系統(tǒng)能保證在惡劣環(huán)境中進行進近和著陸工作的飛行器的安全,，但也存在作用距離有限、易受地形遮擋影響等缺點,。慣性導航系統(tǒng)（Inertial Navigation System,，INS）又存在誤差隨著時間的增加而慢慢累積這一劣勢。而目前國內(nèi)GBAS著陸系統(tǒng)（GBAS Landing System,，GLS）正處在不斷完善的過程中,，GBAS能提供水平、垂直偏差引導等進近服務,，同時還具備Ⅱ,、Ⅲ類精密進近、機場場面滑行引導等功能[1],。

    現(xiàn)有的導航系統(tǒng)出現(xiàn)誤差的原因之一,，就是由于現(xiàn)實環(huán)境中被觀測目標的運動具有不確定性，使得傳統(tǒng)的非線性濾波算法難以得到較好的濾波精度,。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡（Back Propagation Neural Network）具有實現(xiàn)任意的從m維輸入到n維輸出的非線性映射能力[2],，因此可以利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對傳統(tǒng)的濾波算法進行修正，進而提高其濾波精度,。

    根據(jù)上述的分析,，本文提出一種組合導航算法，將INS分別與ILS和GLS相結(jié)合,，利用其輸出位置信息之間的差值作為量測值,，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進的無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter，UKF）修正濾波誤差,，修正后將其補償?shù)経KF的濾波的估計值上作為新的狀態(tài)值輸出,，通過最優(yōu)加權的方法得到系統(tǒng)的全局最優(yōu)估計值，從而減小誤差,，提高進近著陸引導的精度,。

1 進近著陸系統(tǒng)誤差模型

1.1 ILS

    ILS系統(tǒng)能夠在環(huán)境條件惡劣的情況下提供正確的進近著陸引導信息[3]。ILS系統(tǒng)包括3個分系統(tǒng)：下滑信標（Glide Slope,，GS）,、航向信標（Localizer，LOC）和指點信標（Marker Beacon,，MB）,。

    ILS輻射場是一個由90 Hz和150 Hz音頻信號調(diào)制的載波，進場飛機通過比較兩個音頻信號的調(diào)制度差(DDM)得到航向信息及下滑信息。下滑道信息如圖1所示,。

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    ILS的系統(tǒng)誤差模型如下：

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1.2 INS

    INS系統(tǒng)是使用加速度計,、陀螺儀等慣性敏感器（Inertial Sensors）來測量載體的線運動和角運動，通過積分來計算載體的運動狀態(tài)[4-5],。INS的誤差模型如下：

    INS的姿態(tài)誤差模型為：

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    INS的位置誤差模型為：

    rgzn1-gs4.gif

式中：L,、λ、h分別為緯,、經(jīng),、高度；vx,、vy,、vz分別為導航坐標系中的東、北,、天向速度,。

1.3 GLS

    GLS是一種基于GBAS的進近引導及著陸系統(tǒng)。其優(yōu)點在于可以實現(xiàn)多跑道覆蓋,，多類型航空器混合運行,，運行效率高、成本低等,。GLS在進近過程中通過VHF數(shù)據(jù)廣播電臺便可靈活確定飛行器的航路航跡[6],。

    GLS系統(tǒng)工作時，地面參考接收機的誤差(σpr-gnd(θ))利用偽距（Pseudo Range,，PR）進行校正[7],。其表達式為：

    rgzn1-gs5.gif

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的聯(lián)邦濾波算法

2.1 聯(lián)邦濾波器

    聯(lián)邦濾波器（Federated Filter）由1個全局濾波器和n個局部濾波器構成，具有計算量小,、容錯性好等優(yōu)點[8],，各個局部濾波器將各自的最優(yōu)估計輸送到全局濾波器中，在全局濾波器內(nèi)進行估計信息合成,，從而得到全局最優(yōu)估計[9],。其結(jié)構圖如圖2所示。

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2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡包含1個輸入層,、n個隱含層、1個輸出層三層結(jié)構,，如圖3所示,。輸入信息通過神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練，最終達到系統(tǒng)輸出信息與期望輸出信息盡可能接近的目的,。

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    BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法如下[10-11],。假設三層神經(jīng)網(wǎng)絡，則傳遞函數(shù)f(x)為：

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2.3 組合系統(tǒng)數(shù)學模型

2.3.1 系統(tǒng)狀態(tài)方程

    由于處于進近著陸階段，系統(tǒng)可忽略加速度計零偏,、陀螺儀角速率偏移的干擾,，則INS系統(tǒng)狀態(tài)變量為：

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2.3.2 子系統(tǒng)量測方程

    將ILS/INS組合導航系統(tǒng)、GLS/INS組合導航系統(tǒng)輸出位置信息之間的差值[12-13]作為各自局部濾波器的量測值,，則兩個局部濾波器的量測方程為：

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2.4 分布式局部UKF濾波最優(yōu)估計

    每個濾波器使用UKF濾波算法更新狀態(tài)[14],。

2.4.1 初始狀態(tài)的統(tǒng)計特性

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2.4.2 狀態(tài)預測估計和狀態(tài)預測方差

    計算變換后的sigma點： 

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2.4.3 預測量測和方差

    利用狀態(tài)預測值和協(xié)方差的結(jié)果，按照上一個步驟中確定的采樣策略,，通過量測函數(shù)h(·)計算出變換后的sigma點：  

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    rgzn1-gs29-30.gif

2.4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡修正

    將式(29)變換為：

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    在本文使用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡中,，網(wǎng)絡的最大迭代次數(shù)設為500，學習率為0.01,，隱含層選取一層,，系統(tǒng)訓練采用L-M算法[15]，trainlm型訓練函數(shù),。

2.5 全局濾波最優(yōu)估計

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3 仿真結(jié)果與分析

3.1 數(shù)據(jù)處理

    本文采用某航空公司的波音737-800型飛機的部分試驗數(shù)據(jù),。在該試驗中，飛機由深圳飛往武夷山03號跑道,，其下降前的初始高度為6 000 m,，初始位置的經(jīng)緯度為117.990°、27.278°,，下滑角為5°,。飛機的ILS進近航圖如圖5所示。

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3.2 仿真結(jié)果分析

    圖6,、圖7為采用EKF,、UKF及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進UKF的融合方法所得到的位置誤差的均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）曲線,，由此可以看出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進的UKF的RMSE值比EKF和UKF的都要小,，意味著經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進后UKF濾波算法可以得到更精確的導航精度。

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4 結(jié)論

    由于在著陸過程中,，ILS易受到自身缺陷及外界各種因素的干擾,，導致著陸結(jié)果存在誤差，進而影響飛機著陸時的安全,。本文提出一種組合導航算法,，將INS分別與ILS和GLS相結(jié)合，利用其輸出位置信息之間的差值作為量測值,，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進的UKF修正濾波誤差,，修正后將其補償?shù)経KF的濾波的估計值上作為新的狀態(tài)值輸出，通過最優(yōu)加權的方法得到系統(tǒng)的全局最優(yōu)估計值,，從而減小誤差,，提高進近著陸引導的精度。

參考文獻

[1] 張光明.航空新技術系列報道[N].中國民航報，2012-07-18(004).

[2] 王莉娜,，楊劍,，孟慶強.消除局域分解端部效應的BP神經(jīng)網(wǎng)絡閉合方法[J].電子技術應用，2017,，43(5)：127-130,，133.

[3] ICAO，International standards and recommended practices,，aeronautical telecommunications,，annex 10 to the convention on international civil aviation，volume 1：radio navigation aids[S].Sixth Edition,，2006.

[4] PETROVSKA O,，SHIKOSKA U R.Aircraft precision landing using integrated GPS/INS system[J].Transport Problems，2013,，8：17-25.

[5] Xian Zhiwen,，Hu Xiaoping，Lian Junxiang.Robust innovation based adaptive kalman filter for INS/GPS land navigation[C].2013 Chinese Automation Congress.IEEE,，2013：374-379.

[6] 陳明強,，張光明.GBAS在終端區(qū)的應用[J].中國民航飛行學院學報，2011,，22（6）：22-25.

[7] SC-159,，DO-245A，minimum aviation system performance standards for the local area augmentation system(LAAS)[S].RTCA,，2004.

[8] 彭霞,，張彥軍，崔平遠.聯(lián)邦卡爾曼濾波器與集中式濾波器的等價性[J].青島科技大學學報,，2005,，26(2)：169-172.

[9] 錢華明，丁凱雷,，艷敏.聯(lián)邦濾波器及其在船舶組合導航中的應用[J].船舶工程,，2007，29（3）：18-21.

[10] 董長虹.Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡與應用(第2版)[M].北京：國防工業(yè)出版社,，2007.

[11] 陳鑫鑫,，張復春，郝雁中.神經(jīng)網(wǎng)絡輔助的GPS/INS組合導航濾波算法研究[J].電子技術應用,，2015,，41(5)：84-87.

[12] 李艷華，房建成,，賈志凱.INS/CNS/GPS組合導航系統(tǒng)仿真研究[J].中國慣性技術學報，2002，10(6)：6-11.

[13] 李四海,，辛格,，付強文.基于INS/ILS/RA組合導航的自動著陸系統(tǒng)[J].中國慣性技術學報，2012,，20(3)：311-314.

[14] 萬榮榮,，李志宇，徐義華.基于卡爾曼濾波的高穩(wěn)定度測溫系統(tǒng)設計[J].電子測量技術,，2012,，35(4)：29-41.

[15] 王元章，吳春華,，周笛青,，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的光伏陣列故障診斷研究[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2013,，41(16)：108-114.



作者信息:

于  耕1,，方鴻濤2

（1.沈陽航空航天大學 民用航空學院，遼寧 沈陽110136,；2.沈陽航空航天大學 電子信息工程學院,，遼寧 沈陽110136）

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