基于记忆融合模式的多无人机分散式协同导航方法

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28440

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基于记忆融合模式的多无人机分散式协同导航方法

周泽波¹(), 张泽亮¹, 彭鑫², 李滚¹, 陶洋², 王亮权², 罗鑫¹

^1.电子科技大学航空宇航学院，成都　611731
^2.中国空气动力研究与发展中心，绵阳　621000

收稿日期:2022-12-29 修回日期:2023-03-23 接受日期:2023-07-03 出版日期:2023-10-25 发布日期:2023-06-06
通讯作者: 周泽波 E-mail:klinsmann.zhou@uestc.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(42074038);中国空气动力研究与发展中心旋翼空气动力学重点实验室研究开放课题资助(2104RAL202102-1)

Multi-UAV decentralized cooperative navigation method based on memory-fusion

Zebo ZHOU¹(), Zeliang ZHANG¹, Xin PENG², Gun LI¹, Yang TAO², Liangquan WANG², Xin LUO¹

^1.School of Aeronautics and Astronautic，University of Electronic Science and Technology of China，Chengdu 　611731，China
^2.China Aerodynamics Research and Development Center，Mianyang 　621000，China

Received:2022-12-29 Revised:2023-03-23 Accepted:2023-07-03 Online:2023-10-25 Published:2023-06-06
Contact: Zebo ZHOU E-mail:klinsmann.zhou@uestc.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(42074038);Research Open Subject Grant for the High Speed Aerodynamic Institute, China Aerodynamic Research and Development Center(2104RAL202102-1)

摘要/Abstract

摘要：

针对多无人机协同交互过程中存在的通信时滞问题，提出基于记忆-融合的多无人机分散式协同导航算法。在无人机惯性和全球卫星导航系统（GNSS）紧组合导航框架基础上，建立含时滞影响的系统状态向量，并对系统状态误差及其方差进行推导，进一步构建关于各无人机状态的最优估计模型，并基于状态误差方差最小准则对状态进行最优估计。建立了基于机间相对测量的多无人机分散式协同导航算法，提出了基于记忆融合模式的时滞处理方法。在GNSS可获取及拒止环境下进行多无人机协同导航仿真与实验测试，结果表明，所提出的基于记忆-融合的分散式协同导航算法能有效补偿通信时滞造成的精度损失，有效提高定位精度。

关键词: 协同导航, 通信时滞, 超宽带, 卡尔曼滤波, GNSS拒止

Abstract:

To address the communication delay problem during cooperative interaction of multiple Unmanned Aerial Vehicles （UAVs）， a memory-fusion based multi-UAV decentralized cooperative navigation algorithm is proposed. On the basis of the UAV inertial and Global Navigation Satellite System （GNSS） tightly combined navigation framework， the system state vector considering the effect of communication delay is established， and the system state error and its variance are derived. Then the optimal estimation model about the state of each UAV is constructed.， and the optimal state is estimated based on the criterion of minimum variance of the state error. A decentralized cooperative navigation algorithm for multiple UAVs is established based on inter-aircraft relative measurements， and a time delay processing method is proposed based on the memory fusion model. The results show that the proposed algorithm can effectively compensate for the loss of accuracy caused by communication delay and improve the positioning accuracy.

Key words: cooperative navigation, communication delay, ultra-wideband, Kalman filtering, GNSS rejection

中图分类号:

V249.31

周泽波, 张泽亮, 彭鑫, 李滚, 陶洋, 王亮权, 罗鑫. 基于记忆融合模式的多无人机分散式协同导航方法[J]. 航空学报, 2023, 44(20): 628440-628440.

Zebo ZHOU, Zeliang ZHANG, Xin PENG, Gun LI, Yang TAO, Liangquan WANG, Xin LUO. Multi-UAV decentralized cooperative navigation method based on memory-fusion[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2023, 44(20): 628440-628440.

图/表 17

图1

图2

图3

图4

图5

算法	俯仰角/（°）	滚转角/（°）	偏航角/（°）	$v E / (m ⋅ s - 1)$	$v N / (m ⋅ s - 1)$	$v U / (m ⋅ s - 1)$	$λ / m$	$L / m$	$h / m$
NDCN	5.02	2.41	2.27	22.90	23.40	8.40	457.4	1 222	346.5
DEKF	0.56	0.86	1.38	5.76	6.61	6.87	188.4	179.1	263.9
MDCN	0.53	0.41	1.19	2.97	3.94	3.19	140.4	127.1	117.4

图6

表2

处于GNSS可获得环境下无人机1的RMSE（仿真实验）

算法	俯仰角/（°）	滚转角/（°）	偏航角/（°）	$v E / (m ⋅ s - 1)$	$v N / (m ⋅ s - 1)$	$v U / (m ⋅ s - 1)$	$λ / m$	$L / m$	$h / m$
NDCN	0.77	0.39	1.53	0.11	0.18	0.08	1.00	7.96	0.40
DEKF	0.39	0.35	1.09	0.10	0.10	0.07	0.33	0.38	0.37
MDCN	0.36	0.35	0.99	0.11	0.12	0.07	0.28	0.29	0.36

表2

图7

图8

图9

图10

图11

表3

处于GNSS拒止环境下无人机1的RMSE（实测飞行试验）

算法	俯仰角/（°）	滚转角/（°）	偏航角/（°）	$v E / (m ⋅ s - 1)$	$v N / (m ⋅ s - 1)$	$v U / (m ⋅ s - 1)$	$λ / m$	$L / m$	$h / m$
NDCN	1.13	0.77	11.97	2.95	5.80	1.34	136.2	178.7	68.8
DEKF	1.08	0.93	9.54	1.49	3.53	2.23	78.3	85.4	109.7
MDCN	0.99	0.95	9.11	1.33	2.76	0.95	72.3	60.2	45.8

表3

图12

表4

处于GNSS可获取环境下无人机1的RMSE（实测飞行试验）

算法	俯仰角/（°）	滚转角/（°）	偏航角/（°）	$v E / (m ⋅ s - 1)$	$v N / (m ⋅ s - 1)$	$v U / (m ⋅ s - 1)$	$λ / m$	$L / m$	$h / m$
NDCN	0.40	0.38	2.10	0.055	0.049	0.060	0.68	0.59	0.46
DEKF	0.39	0.37	1.69	0.040	0.038	0.035	0.59	0.51	0.30
MDCN	0.39	0.34	1.48	0.027	0.025	0.024	0.51	0.43	0.28

表4

参考文献 21

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Multi-UAV decentralized cooperative navigation method based on memory-fusion

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