传感器数据融合的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及对来自传感器的测量结果进行合并的领域，更具体地涉及对飞行器的 飞行参数进行估计。
【背景技术】
[0002] 飞行器配备有大量的传感器，从而使得测量飞行器的飞行参数（速度、姿势、位 置、高度等）成为可能，并且更一般地使得测量飞行器在每个时刻的状态成为可能。
[0003] 这些飞行参数然后由航空电子系统，特别地由自动驾驶系统、飞行计算机（飞行 控制计算机系统）、飞行器控制与指导系统（飞行指导系统）、飞行器的最关键系统来使用。
[0004] 由于这些系统的重要性，传感器是冗余的，即，多个传感器提供同一个参数的测量 结果。这些不同的测量结果然后通过测量结果合并方法被处理以提供参数的最合理的可能 估计。参数的估计例如是分别由不同传感器提供的多个测量结果的平均值或中间值。参数 的估计也被称为"合并值"，或"估计值"。
[0005] 为了改善对参数的估计，测量结果合并方法一般包括搜索传感器之一的可能异 常，以避免考虑由表现异常的传感器提供的异常测量结果。
[0006] 例如，已知以下测量结果合并方法，该测量结果合并方法在每个时刻包括以下步 骤：
[0007] 计算由不同的传感器提供的测量结果的中间值；
[0008] 关于以所述中间值为中心的预定宽度的公差带来布置由传感器提供的测量结 果；
[0009] 排除位于该公差带外的测量结果；
[0010] 根据剩余的测量结果估计参数的值。
[0011] 关于公差带布置测量结果的步骤实现了对传感器之一的可能异常进行搜索，该异 常通过异常测量结果的提供来揭露。
[0012] 这样的测量结果合并方法的一个缺点是：该方法不能可靠地确定虚警（false alarm)概率，g卩，尽管传感器没有表现出任何这样的异常，但仍认为传感器表现异常的概 率。
[0013] 本发明的一个目的是提出用于合并传感器测量结果的方法，更特别地用于估计飞 行器的飞行参数，使得可以可靠地确定虚警概率的方法。
【发明内容】
[0014] 此目的通过以下方法来实现：根据分别由多个传感器提供的参数具体为飞行器的 飞行参数的测量结果来合并该参数的测量结果。
[0015] 根据本发明的方法包括以下步骤及子步骤：
[0016] 1)搜索称为感兴趣传感器的至少两个传感器之一的可能异常，包括以下子步骤：
[0017] la)针对每个感兴趣传感器，计算所谓的检测离差，所述检测离差与由该感兴趣传 感器提供的测量结果和根据由其他感兴趣传感器提供的测量结果而计算的参数的估计之 间的差的绝对值成比例；
[0018] lb)将每个检测离差与对应的预定阈值进行比较；
[0019] lc)基于比较结果，利用所确定的总的虚警概率来确定感兴趣传感器之一是否存 在异常；以及
[0020] 2)合并由感兴趣传感器提供的测量结果以提供参数的被称为最终估计的估计。
[0021] 每个感兴趣传感器在没有异常的情况下与该感兴趣传感器所提供的测量结果的 总误差的正态律特性相关联。该正态律被标记为N(yi;〇 其中〇i是标准离差，y 1是 平均数。
[0022] yi标记由感兴趣传感器i提供的测量结果，并且^标记根据由其他感兴趣传感 器（即排除感兴趣传感器i)提供的测量结果而计算的参数的估计。
[0023] 与感兴趣传感器i有关的检测离差被标记为1\，并且根据本发明，应用以下：
【主权项】
1. 一种根据分别由多个传感器（Ci，C2，C3，C4)提供的参数（X)特别是飞行器的飞行参 数的测量结果（yi，72, 73,y4)来合并所述参数的测量结果的方法，其特征在于所述方法包括 W下步骤及子步骤： 1) 捜索被称为感兴趣传感器的至少两个传感器之一的可能异常，包括W下子步骤： la)针对每个感兴趣传感器（Ci;C2;C3;C4)，计算（3〇1;3〇2;3〇3;3〇4)所谓的检测离 差化;T2;T3;T4)，所述检测离差化;T2;T3;T4)与由所述感兴趣传感器提供的测量结 果打1巧2巧3巧4)和根据由其他感兴趣传感器提供的测量结果而计算的所述参数的估计 (￡：!; ；C：2; AC4)之间的差的绝对值成比例； 化）将每个检测离差与对应的预定阔值（Tdi;Td2;Td3;Td4)进行比较（31i;3l2;3l3;314); lc) 基于所述比较的结果，使用确定的总的虚警概率（Pm)来确定（32)感兴趣传感器 之一存在或不存在异常；W及 2) 合并（33)由感兴趣传感器提供的测量结果W提供所述参数的被称为最终估计的估 计(f)?
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，捜索两个感兴趣传感器（Ci;C2;C3;C4)之 一的可能异常W及合并由所述两个感兴趣传感器提供的测量结果，W提供所述参数的被称 为最终估计的估计（f)。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，捜索可能异常实现捜索至少=个感兴趣 传感器（Ci;C2;C3;C4)之一的可能异常，并且当确定所述感兴趣传感器之一存在异常时还 包括W下子步骤： ld)识别表现异常的感兴趣传感器，所述测量结果合并步骤实现对由W下提供的测量 结果的合并： 在确定出所述感兴趣传感器之一无异常的情形下，所述感兴趣传感器（Ci，C2,C3,C4); 在确定出一个感兴趣传感器存在异常的情形下，除了表现异常的感兴趣传感器W外的 感兴趣传感器。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述测量结果合并步骤提供所述参数的 估计（《），所述参数的估计（棄）根据由W下提供的参数的测量结果而计算： 在预定时间期间的每个测量时刻确定出一个感兴趣传感器存在异常的情形下，除了表 现异常的感兴趣传感器W外的感兴趣传感器（Ci，C3，C4) 及 在其他情形下，所述感兴趣传感器。
5. 根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，针对每个感兴趣传感器 (Ci;C2;C3;C4)，所述检测离差化;T2;T3;T4)与所述差的绝对值除W中屯、正态律的标准离 差（〇")的结果成比例，所述中屯、正态律表征在感兴趣传感器无异常的情况下由所述感兴 趣传感器提供的测量结果打1巧2巧3巧4)与由其他感兴趣传感器提供的测量结果所计算的 所述参数的估计?^2; ^3; ^4)之间的差。
6. 根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，针对每个检测离差，根据期 望虚警概率来确定所述预定阔值（Tdi;Td2;Td3;TM)，所述期望虚警概率与W下概率对应；尽 管感兴趣传感器之一的异常不存在，但是根据所述检测离差仍确定所述异常存在的概率。
7. 根据权利要求3至6中任一项所述的方法，其特征在于，识别表现异常的感兴趣传感 器的步骤包括： Idi)针对每个感兴趣传感器（Ci;C2;C3;C4)，由除所关注的感兴趣传感器W外的其 他感兴趣传感器提供的所述参数的测量结果来计算（4〇1;4〇2;4〇3;4〇4)所述参数的估计 (*二1; *二2; -Y:3;X-4); 啤）针对每个适当计算的估计，计算（41i;4l2;4l3;4l4;)残余值（1'冲2江3;0，所述 残余值（ri;r2;r3;r4)取决于由所述其他感兴趣传感器提供的测量结果柄，73,y4;yi，73， y4;y1，y]，y4;y1，Y2,Y3)与所述估计（X-2;X-3;X-4 )之间的距离拟及 leg捜索（42)最小残余值，与所述最小残余值相关联的被排除的感兴趣传感器是表现 异常的感兴趣传感器。
8. 根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述参数的每个估计 (CTi;jCz; ^3; ^4)是分别由感兴趣传感器提供的测量结果的加权平均。
9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述参数的每个估计 (交；'Cl;-<三；xCa;C：4)是分别由感兴趣传感器提供的测量结果的加权平均， 由感兴趣传感器提供的每个测量结果打1巧2巧3巧4)通过正态律的方差的倒数来加权，所 述正态律表征在所述感兴趣传感器无异常的情况下与所述感兴趣传感器有关的总的测量 结果误差。
10. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述参数的最终估计（f)是分别由感 兴趣传感器提供的测量结果的加权平均，由感兴趣传感器提供的每个测量结果（yi;y2;y3; 74)通过W下系数来加权；所述系数使得由用于计算所述最终估计的感兴趣传感器的异常 而引入的关于所述最终估计的最大误差的值最小化。
11. 根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，通过将被考虑用于提供所 述最终估计)的感兴趣传感器认作新的感兴趣传感器来实现捜索可能异常的新步骤。
12. 根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，通过将被考虑用于提供所 述最终估计（￡)的感兴趣传感器W及先前被识别为表现异常的至少一个感兴趣传感器 认作新的感兴趣传感器来实现捜索可能异常的新步骤。
13. 根据权利要求8至12中任一项所述的方法，其特征在于，计算所述最终估计的准确 度误差（RP。）包括W下步骤： 确定正态律，所述正态律表征在被考虑用于所述最终估计的感兴趣传感器无异常的情 况下与所述最终估计相关联的总的测量结果误差； 设置W下概率（丫）的值；与所述最终估计（X)相关联的总的测量误差的绝对值大 于要确定的阔值的概率； 从所述概率（丫）的值推导出被称为所述最终估计的准确度误差（RP。）的、所述阔值的 值。
14. 根据权利要求8至13中任一项所述的方法，其特征在于，针对每个感兴趣传感器： 设置错误检测概率任")，所述错误检测概率（P"3)共用于所有感兴趣传感器，并且与W 下概率对应；尽管感兴趣传感器之一存在异常，但是仍确定所关注的感兴趣传感器不存在 该异常的概率；W及 从错误检测概率任》)推出最小可检测偏差化。1。1;13。1。2;13。1。3;13。1。4)的值，所述最小可检 巧咖差化。1。1;13。1。2;13。1。3;13。1。4)与由所述感兴趣传感器的异常引入到由所述感兴趣传感器 提供的测量结果中的最小偏差对应，并且使得能够使用所设置的错误检测概率（P"3)来确 定感兴趣传感器之一存在异常。
15. 根据权利要求14所述的方法，其特征在于，计算所述最终估计（PRi)的完整度误差 包括W下步骤： 针对用于计算所述最终估计（f)的每个感兴趣传感器，计算与因所述感兴趣传感器 的故障而被引入到所述最终估计中的误差化Ii;6l2;6l3;6l4)成比例的指标，所述故障通 过与所述最小可检测偏差对应的偏差来表征； 确定化2)被称为所述最终估计的完整度误差（RPi)的最大指标。
【专利摘要】公开一种传感器数据融合的方法。本发明涉及根据分别由多个传感器(C1，C2，C3，C4)提供的参数特别是飞行器的飞行参数的测量结果(y1，y2，y3，y4)来合并参数的测量结果的方法。该方法包括步骤：针对每个传感器(C1；C2；C3；C4)，计算离差(T1；T2；T3；T4)，离差(T1；T2；T3；T4)与由该传感器提供的测量结果(y1；y2；y3；y4)与根据由其他传感器提供的测量结果而计算的参数的估计之间差的绝对值成比例；将每个离差与对应的阈值(Td1；Td2；Td3；Td4)进行比较；基于该比较，使用所确定总的虚警概率来确定传感器之一是否存在异常；合并测量结果以提供参数的最终估计()。
【IPC分类】G01C23-00
【公开号】CN104848873
【申请号】CN201510086861
【发明人】阿兰·吉列特, 艾哈迈德·塔哈·扎里贾比里
【申请人】空中客车运营简化股份公司
【公开日】2015年8月19日
【申请日】2015年2月17日
【公告号】US20150233730