基于完好性协作增强的无人机蜂群自愈融合导航关键技术研究

The new concept UAV drone swarm has broad application prospects, but the navigation fault-tolerant capacity of its individual member is poor in severe environment. The collaboration between swarm members and fusion of their navigation information could improve the redundancy for fault resilience. However, the classic navigation integrity augmentation algorithms, which are designed for an individual aircraft, could not meet the requirement of swarm-level and the member-level navigation integrity quality control. The lack of integrity augmentation theories and algorithms for multi-vehicle collaboration restricts the UAV drone swarm navigation system to obtain resilient capacity, which need to be researched urgently..In this project, the key technologies of resilient fusion navigation based on collaborative integrity augmentation for UAV drone swarm are investigated. The navigation integrity coefficients model for multi-vehicle collaboration will be established, and the collaborative integrity monitor algorithm for multi-route fault propagation will be researched; on these basis, resilient fusion algorithm based on integrity influence evaluation of measurements for UAV drone swarm will be researched. Then resilient navigation capacity will be obtained by utilizing the information potential within the UAV drone swarm, which is beneficial for enhancing the viability of the UAV drone swarm in complex and critical environment and expanding the autonomous integrity theory to multi-vehicle collaborative scenario.

新概念无人机蜂群具有巨大的应用潜力，但其单个成员在恶劣环境下独立导航时的容错能力薄弱。无人机蜂群大量成员间协作和信息融合，可为其导航系统的故障自愈创造有利的信息冗余条件。然而，传统针对单飞行器平台的导航系统完好性增强算法难以适应多平台协作中蜂群整体和其成员个体导航完好性质量控制的双重需求。缺少针对多平台协作条件的完好性增强理论和算法，是制约无人机蜂群导航自愈能力形成的瓶颈，亟待开展系统性研究。.本项目将围绕基于完好性协作增强的无人机蜂群自愈融合导航关键技术开展研究。将探索建立面向多平台协作的导航完好性指标模型，并提出适应故障多通路传播的完好性协作监测算法；在此基础上，将研究基于观测信息完好性影响预估的无人机蜂群导航自愈融合算法，从而通过挖掘无人机蜂群自有信息潜力形成自愈导航能力，有力提升无人机蜂群在未来复杂恶劣环境中的自主生存能力，推动导航系统自主完好性增强理论向多平台协作领域深入发展。

本项目以新概念无人机蜂群为背景，提出满足无人机蜂群导航系统受扰受损等条件的协作自愈融合导航方案和算法，为充分发挥集群智慧形成自愈导航能力提供理论方法基础，有力提升无人机蜂群在未来复杂恶劣环境中的自主生存能力，推动导航系统自主完好性理论向多平台协作领域的发展。.本项目开展了面向多平台协作的无人机蜂群导航完好性指标建模研究，围绕蜂群整体到其成员个体两层完好性指标间的导出建模等关键科学问题，提出了基于多平台相对视线和/或相对角度互观测的无人机蜂群协同导航建模方法、多平台协作的无人机蜂群导航云几何构型因子建模方法，实现了多平台协作下导航信息的跨平台融合；开展了适应故障多通路传播的导航完好性协作监测方法研究，围绕故障多通路传播条件下的辨识和定位问题等关键科学问题，提出了于多重循环迭代滑窗累积的复合故障自适应检测与辨识方法、基于层次滤波的协同导航多通路故障辨识与定位方法、无人机蜂群导航网络中协作信息筛选方法、基于异源伪距增广的无人机蜂群导航完好性增强水平预估方法，提高了无人机蜂群导航系统的完好性监测能力；开展了基于完好性增强水平预估的无人机蜂群导航协作自愈融合方法研究，围绕自愈重构决策阶段的观测信息完好性影响预估问题，提出了基于分层式结构的无人机蜂群导航协作动态重构方法、基于置信传播的无人机蜂群导航协作信息融合方法、基于故障影响水平评估的无人机蜂群导航信息自愈融合方法，提高了无人机蜂群导航系统的容错性能和协作重构效率；完成了无人机蜂群自愈融合导航仿真软件开发，并开展了基于完好性协作增强的自愈融合导航技术测试验证，为项目理论成果的工程化应用了提供有益参考。.本项目在研究过程中，共发表论文19篇（其中SCI论文9篇，EI论文7篇），申请国家发明专利14项、国际专利1项，获软件著作权1项，研究成果获2018年度国防科学技术发明二等奖，2019年度江苏省科学技术奖三等奖，圆满完成了项目的各项研究计划。

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