一種無人飛艇高度傳感器信息融合方法

左穎輝++王月海

摘 要 為了提高無人飛艇自主垂直起飛和降落過程的高精度高度定位，本文提出了一種信息融合方法，即在機上安裝多個傳感器測量高度，根據飛行控制系統高度狀態方程，充分利用各傳感器的測量信息進行遞推平均濾波和Kalman濾波，最后提出了一種基于GNSS高度、氣壓高度和對地高度的信息融合方案，設計了相應的融合算法，從而進行修正。

【關鍵詞】無人飛艇 信息融合 測量高度 平均濾波

1 前言

無人飛艇是利用輕于空氣的氣體（如氦氣等）作為升力的飛行器，其基本原理是在軟式囊體內沖入氦氣，產生浮力以克服重力，同時通過控制飛艇的舵面和動力裝置實現飛艇控制飛行。無人飛艇在飛行動態情況下，GNSS/INS組合導航系統的高度估計值有較大誤差，不能直接使用，因此本文考慮使用多個傳感器測量無人飛艇高度，并進行數據融合，以降低高度測量誤差，提高無人飛艇的飛行安全性。

2 多傳感器氣壓高度采集模塊

高度信息可以由多種傳感器進行測量，各種傳感器的特點和適用場合不同。首先總結了GNSS接收機、氣壓高度計和超聲測距儀等常用高度傳感器的特點；然后針對氣壓高度計抗干擾能力弱的不足，對氣壓高度分別進行遞推平均濾波和卡爾曼濾波，并討論兩種濾波算法的特點；最后提出了一種基于GNSS高度、氣壓高度和對地高度的信息融合方案，設計了相應的融合算法。

本文設計的無人飛艇系統攜帶多種高度測量傳感器，包括GNSS接收機、氣壓高度計和超聲測距儀等。

3 氣壓高度的濾波算法

對氣壓高度來說，大氣壓力隨時間、地理位置、天氣和氣溫等因素變化，為了提高抗干擾能力，保證氣壓高度穩定性，需要對氣壓高度進行濾波。

本文使用Matlab對氣壓高度進行遞推平均濾波，取隊列長度n為10得到濾波前后的高度曲線如圖1所示。

Kalman濾波方法由匈牙利裔美國數學家R. E. Kalman在1960年提出，已經在控制等領域獲得了廣泛的應用。

本文使用Matlab對氣壓高度進行卡爾曼濾波，取過程噪聲的協方差Q值恒為0.01，測量噪聲的協方差R值恒為0.05，得到濾波前后的高度曲線如圖2所示。

為了減小滯后，提高靈敏度，在應用卡爾曼濾波算法時，對傳感器精度有較高要求。本文采用的氣壓高度計MS5611分辨率可達0.1m，精度較高，可以使用卡爾曼濾波算法進行濾波。

卡爾曼濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法，對于大部分的問題，它是最優、效率最高甚至是最有用的，因此本文選擇卡爾曼濾波算法對氣壓高度進行濾波。

4 高度信息融合方法

本文選擇卡爾曼濾波算法對氣壓高度進行濾波，并對GNSS高度、氣壓高度和對地高度進行信息融合，融合方案如圖3所示。

5 結論

（1）首先對抗干擾能力差的氣壓高度進行卡爾曼濾波，然后對GNSS高度、氣壓高度和對地高度進行信息融合；該方案利用軟件算法提高了高度信息的測量精度，可以編寫代碼實現后直接集成原有的代碼用于飛行控制系統，實現了不增加硬件成本，保證了系統的完整性。

（2）已利用實際試飛實驗數據驗證本文方法，結果表明該方法提高了系統高度信息獲取的準確度。

參考文獻

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作者單位

北方工業大學 北京市 100041