王 巍

(中國(guó)航天科技集團(tuán)有限公司，北京 100048)

0 引 言

面向新一代國(guó)家綜合定位導(dǎo)航授時(shí)(Positio-ning, navigation and timing, PNT)體系應(yīng)用終端技術(shù)發(fā)展的重大需求,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)以北斗導(dǎo)航為基石、以慣性導(dǎo)航為支撐,綜合利用地磁、圖像、氣壓、無(wú)線電傳感器等測(cè)量設(shè)備,通過(guò)多源信息自主感知、有機(jī)融合、智能決策、綜合評(píng)估,可以確定姿態(tài)、速度和位置等時(shí)空信息,是國(guó)家綜合PNT體系中面向定位導(dǎo)航授時(shí)服務(wù)等終端應(yīng)用的關(guān)鍵核心技術(shù)。當(dāng)前,多源自主導(dǎo)航已成為國(guó)家綜合PNT體系下應(yīng)用終端發(fā)展的重要技術(shù)方向[1-4]。

現(xiàn)有導(dǎo)航系統(tǒng)存在衛(wèi)星導(dǎo)航(GNSS)信號(hào)易受干擾/壓制/欺騙、導(dǎo)航系統(tǒng)分析與容錯(cuò)能力較差、體系化程度較低等問(wèn)題,制約了多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展。隨著各類(lèi)運(yùn)動(dòng)體和運(yùn)載體的導(dǎo)航任務(wù)日益復(fù)雜,對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)的精度、彈性、安全性和可靠性等方面提出了更高要求。為此,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了深入研究。在多源信息自主感知方面,文獻(xiàn)[5]提出了多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)觀測(cè)能力的降維表征和解析量化方法,以觀測(cè)能力的表征、判定和量化為突破口,解決了運(yùn)算規(guī)模大、存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)高和難以在軌應(yīng)用等瓶頸問(wèn)題,突破了基于航天器可觀測(cè)性理論的多源融合自主導(dǎo)航技術(shù)。在基于能力分析的系統(tǒng)資源配置設(shè)計(jì)方面,部分學(xué)者主要從提升故障檢測(cè)能力的角度優(yōu)化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[6-8],較少?gòu)男畔⒃磧?yōu)選、抗擾能力增強(qiáng)等方面對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

在導(dǎo)航信息智能決策方面,面向復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)決策面臨實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性與可信性等復(fù)合約束[15],決策效果直接影響多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)性能,因此,多源導(dǎo)航系統(tǒng)融入運(yùn)載體動(dòng)力學(xué)特征,在大幅提升導(dǎo)航精度與抗干擾性的同時(shí),還能為導(dǎo)航系統(tǒng)智能決策提供可信性判定依據(jù)。文獻(xiàn)[16-19]將載體動(dòng)力學(xué)模型(VDM)集成到導(dǎo)航系統(tǒng)中,可改善導(dǎo)航精度,特別是提升GNSS拒止條件下的慣性導(dǎo)航精度。這樣,VDM對(duì)載體狀態(tài)估計(jì)就無(wú)需依賴外部條件,具有較強(qiáng)的自主性和適用性,但仍存在復(fù)雜環(huán)境載荷對(duì)載體動(dòng)力學(xué)特性的干擾性影響。

在導(dǎo)航系統(tǒng)綜合評(píng)估方面,文獻(xiàn)[20]研究了基于MEMS技術(shù)并集成GPS慣性測(cè)量裝置的車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)方法。文獻(xiàn)[21]從導(dǎo)航指標(biāo)及可靠性、維修性、經(jīng)濟(jì)性等通用性指標(biāo)角度,建立捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(SINS)多級(jí)指標(biāo)體系,并利用層次分析法進(jìn)行了綜合評(píng)估。為解決捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程中指標(biāo)繁多、評(píng)估不確定性等問(wèn)題,文獻(xiàn)[22]建立了以精度、穩(wěn)定性及可靠性等通用指標(biāo)為主的三級(jí)指標(biāo)體系。當(dāng)前導(dǎo)航系統(tǒng)性能評(píng)估方法已初步實(shí)現(xiàn)不同導(dǎo)航方式的優(yōu)劣評(píng)價(jià),但缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、通用化的頂層指標(biāo)牽引,特別是在多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展上,國(guó)內(nèi)目前尚未形成完整的標(biāo)準(zhǔn)體系,因此亟需構(gòu)建一套具有針對(duì)性的通用指標(biāo)支持體系。

總之,在時(shí)空與運(yùn)動(dòng)信息獲取、感知、融合、決策和評(píng)估等關(guān)鍵環(huán)節(jié)上,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)尚未完全建立標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、智能化的方法理論體系,導(dǎo)致難以指導(dǎo)多源異構(gòu)導(dǎo)航信息感知融合、導(dǎo)航信息智能決策、導(dǎo)航系統(tǒng)綜合評(píng)估。在技術(shù)攻關(guān)層面,一系列關(guān)鍵技術(shù)的邊界條件還不十分清晰,包括硬件層面是否可接入,軟件層面是否可融合,系統(tǒng)層面是否可檢測(cè),出現(xiàn)故障或者場(chǎng)景切換等是否可重構(gòu),重構(gòu)后是否可自愈,信號(hào)處理及信息解算結(jié)果是否可信,綜合導(dǎo)航結(jié)果是否完備等等。在終端應(yīng)用層面,缺乏具有智能性的一體化、通用化導(dǎo)航技術(shù)體系研究。現(xiàn)有自主導(dǎo)航技術(shù)一般主要應(yīng)用于“特定終端、單一場(chǎng)景”,難以結(jié)合不同載體、不同任務(wù)、不同場(chǎng)景,以最小成本、最低代價(jià)實(shí)現(xiàn)即插即入、無(wú)縫銜接、無(wú)感切換、可信完備的自主導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用。

為構(gòu)建多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的通用的表征、判定、量化和評(píng)估的方法理論體系,本文在現(xiàn)有多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,從載體動(dòng)力學(xué)機(jī)理、任務(wù)需求和應(yīng)用場(chǎng)景等維度出發(fā),提出并闡述了多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的可檢測(cè)性[4,23]、可重構(gòu)性[4,24]、可信性[4,25]、完備性[4,26]等基本特性的概念及其內(nèi)在邏輯關(guān)系,并結(jié)合多種信號(hào)、信息、數(shù)據(jù)和技術(shù)資源,系統(tǒng)性地研究多源自主導(dǎo)航的方法體系和理論框架,旨在為推動(dòng)中國(guó)智能多源自主導(dǎo)航技術(shù)體系構(gòu)建提供參考。

1 多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)基本特性的概念及功用

多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)需要對(duì)多種導(dǎo)航信息源(包括衛(wèi)星、慣性、地磁、圖像、氣壓、無(wú)線電等)進(jìn)行匹配感知、有機(jī)融合、可信決策和綜合評(píng)估,同時(shí),考慮到不同載體/終端動(dòng)力學(xué)特征的差異性(如無(wú)人機(jī)、無(wú)人車(chē)、無(wú)人艇等)較大,以及任務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜性(如作業(yè)環(huán)境陌生、不確定等)較高,現(xiàn)有多源導(dǎo)航系統(tǒng)感知健壯性和彈性尚不強(qiáng)、隨機(jī)性與不確定性較大、環(huán)境適應(yīng)性還較弱,難以滿足多源自主導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用需求。因此,本文通過(guò)對(duì)多源信息自主感知的“可檢測(cè)性”、多源信息有機(jī)融合的“可重構(gòu)性”、導(dǎo)航信息智能決策的“可信性”、導(dǎo)航系統(tǒng)綜合評(píng)估的“完備性”等基本特性研究,探索構(gòu)建通用的感知框架和多源異構(gòu)融合模型,并通過(guò)調(diào)控導(dǎo)航系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)序參數(shù)域、揭示狀態(tài)空間突變演化機(jī)理、健全多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)化模式等方式,讓多源導(dǎo)航信息之間兼容匹配,實(shí)現(xiàn)跨域、跨場(chǎng)景之間的無(wú)縫銜接和無(wú)感切換[4]。多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)基本特性關(guān)系如圖1所示。

圖1 多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)基本特性的關(guān)系Fig.1 Basic characteristics of multi-source autonomous navigation system

1)可檢測(cè)性:基于系統(tǒng)內(nèi)嵌的硬件設(shè)備上電自檢、時(shí)空協(xié)同、原始數(shù)據(jù)采集、歸一化數(shù)據(jù)輸出等前提條件,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的可檢測(cè)性是指邊界條件下描述系統(tǒng)故障檢測(cè)、分離與辨識(shí)能力的內(nèi)在屬性,用于衡量多類(lèi)異構(gòu)導(dǎo)航信息源的匹配、干擾與故障檢測(cè)、識(shí)別準(zhǔn)確程度、計(jì)算效率或者辨識(shí)故障的能力。其中,可檢測(cè)度是其度量指標(biāo),從檢測(cè)覆蓋率(局部/系統(tǒng)可檢測(cè))、檢測(cè)準(zhǔn)確率(準(zhǔn)確性)、檢測(cè)實(shí)時(shí)率(快速性)、檢測(cè)平穩(wěn)率(穩(wěn)定性)等4個(gè)層面,衡量多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的檢測(cè)能力,在多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)信息源切換過(guò)程中,定性和定量地表征硬件可接入性和信號(hào)可融合性、故障診斷能力、攻擊監(jiān)測(cè)能力和干擾檢測(cè)能力。

“可檢測(cè)性”的功用主要體現(xiàn)在為多源自主導(dǎo)航系提供建模表征、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與可檢測(cè)性評(píng)估方法和指標(biāo),通過(guò)刻畫(huà)多源導(dǎo)航傳感器間的可融合度、時(shí)空匹配性等性質(zhì),判斷系統(tǒng)在感知干擾、故障和攻擊檢測(cè)等方面的能力強(qiáng)弱,分析可檢測(cè)性邊界并給出可檢測(cè)性的量化表達(dá)結(jié)果,從而實(shí)現(xiàn)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)可檢測(cè)性的全面評(píng)估,突破“特定終端、單一場(chǎng)景”的孤島化感知模式的藩籬,形成貫穿用戶終端“面”的完整感知體系。

2)可重構(gòu)性:基于多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的有限邊界條件(包括資源配置和運(yùn)行條件等),可重構(gòu)性是指在保證運(yùn)行順暢的有限時(shí)間內(nèi),通過(guò)自主改變系統(tǒng)構(gòu)型或控制算法等方式,恢復(fù)全部或者部分既定功能的特性和能力?？芍貥?gòu)度是可重構(gòu)性的常見(jiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo),并從重構(gòu)覆蓋率(局部/系統(tǒng)可重構(gòu))、系統(tǒng)恢復(fù)程度(恢復(fù)性)、資源約束性(重構(gòu)能耗)、重構(gòu)費(fèi)效程度(重構(gòu)模塊)等4個(gè)層面,衡量多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的重構(gòu)能力,且可根據(jù)任務(wù)需要實(shí)時(shí)調(diào)整權(quán)重。

“可重構(gòu)性”的功用主要體現(xiàn)在為多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)提供信息融合中的多源異質(zhì)異構(gòu)干擾的補(bǔ)償與抑制,促進(jìn)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)中的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)與靜態(tài)可靠性信息融合,以及信息融合機(jī)制等的可重構(gòu)性度量與動(dòng)態(tài)優(yōu)化,在自主導(dǎo)航系統(tǒng)能力不匹配、傳感器單元失效、任務(wù)場(chǎng)域切換條件下,實(shí)現(xiàn)信息融合機(jī)制/算法的智能重構(gòu)優(yōu)化,完成自主導(dǎo)航模式可匹配性分析、能力/功能退化條件下局部信息可整合性分析、載荷資源安全高效分配策略設(shè)計(jì),解決可重構(gòu)性實(shí)時(shí)評(píng)估、任務(wù)/能力一致性分析、在線智能重構(gòu)規(guī)劃等問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)信息融合算法不同態(tài)勢(shì)和場(chǎng)域下的無(wú)縫銜接,提高自主導(dǎo)航系統(tǒng)與信息融合算法的能力匹配性、功能完整性和場(chǎng)景通用性。

3)可信性:基于多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的有限邊界條件,可信性是指描述多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)功能及結(jié)果可信的內(nèi)在屬性,用于衡量多種信息源經(jīng)過(guò)干擾及故障檢測(cè)、故障識(shí)別、故障排除、系統(tǒng)重構(gòu)后解算結(jié)果可信的能力。多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)在可信性方面,主要目標(biāo)是提高隨時(shí)隨地可用的安全彈性可信能力?？尚哦仁瞧涠攘恐笜?biāo),并從可信覆蓋率(局部/系統(tǒng)可信)、穩(wěn)定度、可靠度、能觀度等4個(gè)層面,衡量多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)果的可信能力。

“可信性”的功用主要體現(xiàn)在為基于載體動(dòng)力學(xué)特性的導(dǎo)航信息決策提供可信性自主判定,融合載體動(dòng)力學(xué)信息的導(dǎo)航方式無(wú)感自主切換,以及基于多源觀測(cè)信息的載體運(yùn)動(dòng)特性知識(shí)的動(dòng)態(tài)更迭優(yōu)化。在可能的干擾、故障和環(huán)境變化等變量因素影響下,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)決策支撐信息通常呈現(xiàn)出時(shí)空不完備性,容易出現(xiàn)載體動(dòng)力學(xué)特征以及環(huán)境特性難以被充分認(rèn)知、基于載體和環(huán)境特性的決策操作不易成熟等問(wèn)題。因此,需要整合提升過(guò)程決策經(jīng)驗(yàn),確保信息認(rèn)證接入的可信性與完備性,以及決策行為動(dòng)態(tài)迭代優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航系統(tǒng)的智能決策等。

4)完備性:基于多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的有限邊界條件,完備性是指描述多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)既定功能的特性及能力是否完備的內(nèi)在屬性,用于評(píng)估系統(tǒng)在干擾及故障檢測(cè)、故障識(shí)別、故障排除、系統(tǒng)重構(gòu)、可信計(jì)算、動(dòng)態(tài)迭代等環(huán)節(jié)后自主導(dǎo)航功能是否完備的能力。具體而言,可評(píng)估多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)提供給用戶的導(dǎo)航信息具備滿足其要求的可檢測(cè)性、可重構(gòu)性和可信性等基本特性,從而為用戶帶來(lái)無(wú)縫銜接和無(wú)感切換的使用效果。

“完備性”的功用主要體現(xiàn)在3個(gè)方面。首先,完備性作為頂層指標(biāo)可牽引出一套自上而下的用于評(píng)估多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)性能的多層指標(biāo)體系,并推動(dòng)形成相關(guān)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn);其次,完備性作為頂層指標(biāo)可有效綜合各層指標(biāo)評(píng)估結(jié)果,并建立多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)評(píng)估模型,該模型能夠整合定性指標(biāo)與定量指標(biāo)等多維信息,直觀顯現(xiàn)系統(tǒng)完備程度,有助于導(dǎo)航系統(tǒng)自身和用戶判斷當(dāng)前導(dǎo)航結(jié)果是否可信完備;最后,完備性作為頂層指標(biāo),可根據(jù)其實(shí)時(shí)評(píng)估結(jié)果,進(jìn)行多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的全回路動(dòng)態(tài)迭代優(yōu)化,即結(jié)合載體動(dòng)力學(xué)、任務(wù)場(chǎng)景及工作環(huán)境等,將頂層的完備性指標(biāo)要求按需分配給各級(jí)指標(biāo),并將其作為指標(biāo)閾值,當(dāng)?shù)讓涌闪炕笜?biāo)不滿足要求時(shí),有針對(duì)性地對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)改進(jìn)修正。

2 多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)基本特性分析

2.1 可檢測(cè)性分析

多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)涉及來(lái)自異構(gòu)傳感器的多源信息,由此產(chǎn)生多種模式的感知方式。由于不同載體/終端的差異性和任務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜性,往往會(huì)給現(xiàn)有的導(dǎo)航系統(tǒng)帶來(lái)多物理場(chǎng)異構(gòu)信息獲取和匹配干擾故障檢測(cè)及運(yùn)動(dòng)信息反演等問(wèn)題。因此,需要構(gòu)建通用的感知框架,讓多源導(dǎo)航信息之間兼容匹配,實(shí)現(xiàn)跨域、多場(chǎng)無(wú)感切換;建立融合先驗(yàn)知識(shí)的智能感知模型,實(shí)現(xiàn)未知環(huán)境的自適應(yīng)學(xué)習(xí);建立內(nèi)嵌數(shù)理機(jī)理的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)表征方法和分析范式,提升自主導(dǎo)航系統(tǒng)的可檢測(cè)性等,是多源自主導(dǎo)航技術(shù)體系構(gòu)建的重要技術(shù)方向。多源信息自主感知的“可檢測(cè)性”構(gòu)建如圖2所示。

圖2 多源信息自主感知的“可檢測(cè)性”構(gòu)建基本框圖Fig.2 Basic block diagram of “detectability” for multi-source information autonomous perception

為獲取載體所需的導(dǎo)航信息,首先需要了解多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)中各種傳感器的感知機(jī)理,根據(jù)不同的感知機(jī)理,獲得運(yùn)動(dòng)信息之間的特征流型和拓?fù)浔碚麝P(guān)系,分析運(yùn)動(dòng)信息和環(huán)境信息之間的影響機(jī)制,進(jìn)而搭建多源運(yùn)動(dòng)信息多模式導(dǎo)航模型。其次,在分析干擾、故障、攻擊溯源的基礎(chǔ)上,建立外源干擾、內(nèi)生故障與用戶終端之間的深耦合交互模型,明確載體狀態(tài)與風(fēng)險(xiǎn)因素之間的耦合關(guān)系。第三,在載體不確定性分析與量化表征的基礎(chǔ)上,將風(fēng)險(xiǎn)因素通過(guò)不同的作用通道納入導(dǎo)航模型中,建立載體風(fēng)險(xiǎn)交互系統(tǒng)模型。最后,結(jié)合多種任務(wù)場(chǎng)景,利用內(nèi)生故障影響與導(dǎo)航信號(hào)間的強(qiáng)相關(guān)性,在檢測(cè)能力降級(jí)量化基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)具有誘導(dǎo)控制信號(hào),在不改變外源干擾對(duì)自主導(dǎo)航系統(tǒng)影響的情況下,有效增強(qiáng)內(nèi)生故障信號(hào)的特征信息?；谏铖詈夏Ｐ秃痛_定時(shí)間觀測(cè)器理論實(shí)現(xiàn)外源干擾與內(nèi)生故障間的解耦分離,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定位、隔離和估計(jì),形成具備較強(qiáng)魯棒性和較高準(zhǔn)確度的異常情況快速精細(xì)診斷和預(yù)測(cè)方案,提升風(fēng)險(xiǎn)因素影響下的故障分辨率。采用因果模型、輸入輸出模型、非線性模型以及抽象層次法、多信號(hào)流圖方法、統(tǒng)計(jì)特征相似度度量方法,對(duì)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)開(kāi)展匹配檢測(cè)、干擾檢測(cè)、攻擊檢測(cè)。

多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)可檢測(cè)性的度量指標(biāo)為可檢測(cè)度Dt(Detectability),從覆蓋率、準(zhǔn)確率、實(shí)時(shí)率、可用率等4個(gè)層面,衡量多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的檢測(cè)能力,具體如下:

(1)

2.2 可重構(gòu)性分析

為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下多源信息有機(jī)融合的自主導(dǎo)航服務(wù),需要信息融合方法具備自主抗擾容錯(cuò)與重構(gòu)優(yōu)化能力。傳統(tǒng)的基于最小二乘和卡爾曼濾波的自主導(dǎo)航信息融合方法受限于單一高斯型隨機(jī)噪聲等預(yù)定條件,在含有多源干擾阻礙與不確定性因素的復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景下,難以實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)、跨場(chǎng)域條件下的無(wú)縫融合與動(dòng)態(tài)重構(gòu)。為克服卡爾曼濾波的高斯局限性,需要基于任務(wù)場(chǎng)景、運(yùn)動(dòng)環(huán)境以及載體動(dòng)力學(xué)特征,利用動(dòng)態(tài)故障檢測(cè)與靜態(tài)可靠性分析結(jié)果,對(duì)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合算法可重構(gòu)性進(jìn)行定量刻畫(huà),提高自主導(dǎo)航系統(tǒng)環(huán)境的自適應(yīng)和功能自重構(gòu)能力。多源信息有機(jī)融合的“可重構(gòu)性”構(gòu)建如圖3所示。

圖3 多源信息有機(jī)融合的“可重構(gòu)性”構(gòu)建基本框圖Fig.3 Basic block diagram of “reconfigurability ” for multi-source information organic fusion

多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)由多種導(dǎo)航傳感器模塊構(gòu)成,首先需要將多源導(dǎo)航信息轉(zhuǎn)換為相同的形式、參照、描述,歸一化處理后對(duì)多傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)多傳感器時(shí)空配準(zhǔn)與時(shí)敏決策。其次,針對(duì)傳統(tǒng)卡爾曼濾波僅能處理單一高斯噪聲的局限性,考慮實(shí)際組合導(dǎo)航系統(tǒng)所含有的多物理來(lái)源(內(nèi)部、外部、建模)、多數(shù)學(xué)模型類(lèi)型(動(dòng)態(tài)型、隨機(jī)型、范數(shù)型)、多通道(加性、乘性、隱性)干擾及不確定性,實(shí)現(xiàn)基于干擾學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)的抗干擾信息融合。第三,針對(duì)自主導(dǎo)航系統(tǒng)多源傳感器失效和故障引起可靠性下降、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加等問(wèn)題,針對(duì)性提出基于動(dòng)靜混合可靠性度量的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法。具體地,基于信息熵與統(tǒng)計(jì)信息集合的不確定性度量,提出傳感器單元失效與故障情形下自主導(dǎo)航系統(tǒng)的靜態(tài)可靠性量化方法;基于實(shí)時(shí)可靠性度量與態(tài)勢(shì)/干擾模式預(yù)測(cè)結(jié)果,提出自主導(dǎo)航系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法,提高自主導(dǎo)航系統(tǒng)在復(fù)雜惡劣環(huán)境下的快速風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)能力。最后,結(jié)合任務(wù)環(huán)境特征、載體運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)和傳感器出廠參數(shù),分析傳感單元出現(xiàn)故障或失效的先驗(yàn)概率,從而建立起多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的靜態(tài)可靠性模型。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合故障信號(hào)、干擾信號(hào)與不確定性的量化表征,提出基于干擾實(shí)時(shí)補(bǔ)償或抑制的抗干擾故障檢測(cè)方案,設(shè)計(jì)具有通用形式的正則最小二乘故障估計(jì)方法如下:

導(dǎo)航系統(tǒng)的觀測(cè)方程

y=Hx+v

(2)

式中:x為待估計(jì)狀態(tài)向量;y為測(cè)量信息向量,v為未知向量,則估計(jì)x需要解決如下優(yōu)化問(wèn)題:

(3)

式中:W,Σ為權(quán)重矩陣。通過(guò)計(jì)算可得:

（3）框架或剛架結(jié)構(gòu)的類(lèi)型：當(dāng)框架或剛架用于計(jì)算時(shí)，如果需要進(jìn)行抗震設(shè)計(jì)，結(jié)構(gòu)類(lèi)型參數(shù)可以定義為：燈罩工廠根據(jù)“低延性，高度靈活”的性能設(shè)計(jì)，2倍的抗震力。在當(dāng)前鋼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范的彈性設(shè)計(jì)階段，塑料耗能區(qū)外的板的寬厚比可以通過(guò)板的厚度與厚度比減小，從而節(jié)省鋼消費(fèi)。

(4)

當(dāng)Σ-1→0則有正則最小二乘解:

(5)

基于類(lèi)似的思路,當(dāng)導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),根據(jù)測(cè)量信息y(0), …,y(k), …,y(N),可通過(guò)最小化

s.t.x(k+1)=A(k)x(k)+E(k)f(k)

y(k)=C(k)x(k)+F(k)f(k)

(6)

式(6)中:W1(k)=(F(k)FT(k))-1,W2(k)∈Rn×n為對(duì)稱權(quán)重矩陣, rank(W2(k))=n。

2.3 可信性分析

多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)中信息流動(dòng)頻繁、信息形式多樣、信息來(lái)源冗雜、載體特征各異、運(yùn)行場(chǎng)景復(fù)雜,因此,在實(shí)際應(yīng)用中,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)決策面臨實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性與可信性等復(fù)合約束。面向復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景,尤其在危險(xiǎn)、極端、特殊、惡劣等環(huán)境下,為保證多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)綜合性能,基于載體的導(dǎo)航信息源的接入、切換、調(diào)度等構(gòu)成多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)決策操作的基本內(nèi)容,其效果直接影響多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)性能。然而,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)決策行為復(fù)雜,在載體動(dòng)力學(xué)、環(huán)境影響作用下,傳統(tǒng)的決策方法難以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用需求。本文面向多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)決策需求,從載體動(dòng)力學(xué)特征學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)、更新著手,重點(diǎn)量化接入多導(dǎo)航信號(hào)源的可信度,可確保信號(hào)通路與導(dǎo)航性能的無(wú)縫銜接、無(wú)感切換。導(dǎo)航信息智能決策的“可信性”構(gòu)建如圖4所示。

首先,面向無(wú)人機(jī)、無(wú)人車(chē)和無(wú)人艇等典型載體,多源導(dǎo)航過(guò)程中經(jīng)常面臨干擾、故障等不利因素,隨著場(chǎng)景切換,環(huán)境與載體動(dòng)力學(xué)特性也可能會(huì)發(fā)生突變。因此,結(jié)合域隨機(jī)化思想,運(yùn)用深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),通過(guò)動(dòng)力學(xué)模型動(dòng)態(tài)更新迭代,構(gòu)建具有高度環(huán)境自適應(yīng)能力的智能動(dòng)力學(xué)通用框架,可以實(shí)現(xiàn)載體運(yùn)動(dòng)特性智能預(yù)估,為導(dǎo)航信息源的接入以及決策可信性判定提供潛在依據(jù)。其次,考慮復(fù)雜場(chǎng)景與任務(wù)下導(dǎo)航信息源的切換與調(diào)度操作等約束條件,一是需要建立不同載體導(dǎo)航信息智能決策的可信性模型,分析導(dǎo)航系統(tǒng)失效概率;二是需要基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建導(dǎo)航信息決策可信性的量化準(zhǔn)則與指標(biāo)體系,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工況、場(chǎng)景轉(zhuǎn)換下的不同載體導(dǎo)航信息的可信判定;三是需要基于導(dǎo)航?jīng)Q策集、嵌入的基準(zhǔn)決策邏輯,梳理載體、環(huán)境、任務(wù)等多方面決策影響因素,形成決策知識(shí),動(dòng)態(tài)擴(kuò)充決策行為案例集,確定案例集核心數(shù)據(jù)庫(kù)邊界。最后,基于決策行為核心數(shù)據(jù)庫(kù)與邊界,分析評(píng)估可信評(píng)價(jià)與無(wú)感切換行為,并指導(dǎo)可信評(píng)價(jià)與切換優(yōu)化迭代;同時(shí),面向泛化性,實(shí)現(xiàn)決策行為庫(kù)與邊界的動(dòng)態(tài)遷移,最終形成核心數(shù)據(jù)庫(kù)小回路動(dòng)態(tài)迭代優(yōu)化以及可信決策行為大回路的動(dòng)態(tài)迭代優(yōu)化。

考慮到上述載體系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,求解時(shí)間長(zhǎng)、以及動(dòng)力學(xué)特性分析成本高等問(wèn)題,本文采用內(nèi)嵌物理知識(shí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINN)對(duì)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行快速解算。具體路徑為建立用于模型解算的輕量級(jí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),選取合適的初始化條件設(shè)置初始參數(shù);根據(jù)高精度動(dòng)力學(xué)模型中用于描述物理系統(tǒng)的偏微分方程組,構(gòu)建由初始條件、邊界條件、以及采樣區(qū)域中選定點(diǎn)處偏微分方程的殘差項(xiàng)組成的損失函數(shù)項(xiàng),即:

Lall(θ,λ)=Lx0(θ,λ)+Lxb(θ,λ)+

LF(θ,λ)+Lx(θ,λ)

(7)

式中:θ與λ分別為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)力學(xué)模型的內(nèi)部參數(shù);Lx0表示初始條件殘差;Lxb表示邊界條件殘差;LF為偏微分方程殘差;Lx是數(shù)據(jù)殘差。

結(jié)合上述損失函數(shù),利用無(wú)約束優(yōu)化方法中的梯度下降迭代法,對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進(jìn)行訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練達(dá)到需求精度的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,可用于對(duì)物理系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行快速解算。

2.4 完備性分析

面向典型任務(wù)場(chǎng)景、運(yùn)動(dòng)環(huán)境和運(yùn)動(dòng)載體,導(dǎo)航系統(tǒng)綜合評(píng)估的“完備性”主要涉及完備性理論的指標(biāo)體系構(gòu)建和建模表征、指標(biāo)間歸一化處理和組合權(quán)重動(dòng)態(tài)分配、指標(biāo)綜合的完備性度量與全回路動(dòng)態(tài)迭代優(yōu)化等3個(gè)部分。通過(guò)完備性分析,自主導(dǎo)航結(jié)果可以在故障檢測(cè)、故障識(shí)別、故障排除、系統(tǒng)重構(gòu)、可信決策等環(huán)節(jié)后實(shí)現(xiàn)綜合實(shí)時(shí)度量,從而輔助優(yōu)化多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)檢測(cè)、重構(gòu)、可信決策并判斷當(dāng)前導(dǎo)航系統(tǒng)是否完備可用。導(dǎo)航系統(tǒng)綜合評(píng)估的“完備性”構(gòu)建如圖5所示。

圖5 導(dǎo)航系統(tǒng)綜合評(píng)估的“完備性”構(gòu)建基本框圖Fig.5 Basic block diagram of “completeness” for navigation system comprehensive evaluation

單一指標(biāo)難以實(shí)現(xiàn)對(duì)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的全面評(píng)估,因此,需要構(gòu)建一套全面、準(zhǔn)確的指標(biāo)體系對(duì)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)完備性加以評(píng)估。而指標(biāo)體系的建立需遵循科學(xué)性、完整性、一致性原則,以及簡(jiǎn)捷性、可測(cè)性、可比性等原則,運(yùn)用多種方法建模表征和計(jì)算評(píng)估系統(tǒng)底層的可量化單項(xiàng)指標(biāo),并結(jié)合導(dǎo)航系統(tǒng)中定性指標(biāo)與定量指標(biāo)等多維度關(guān)聯(lián)特征,采用信息熵與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等方法分析多源信息定性指標(biāo)與定量指標(biāo)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。從上述指標(biāo)體系的要求出發(fā),完備性指標(biāo)體系是由若干個(gè)反映多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)果完備性特征的、相對(duì)獨(dú)立又相互聯(lián)系的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的有機(jī)整體。值得注意的是,對(duì)于多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)來(lái)說(shuō),其底層可量化指標(biāo)間很可能具有不可公度性,為在同一維度上評(píng)估整體性能帶來(lái)了挑戰(zhàn)。因此,歸一化方法是多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)完備性評(píng)估中必不可少的操作。此外,綜合評(píng)估作為多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)完備性度量的主體部分,評(píng)估方法的選擇將直接影響完備性度量結(jié)果的合理性,通?？筛鶕?jù)指標(biāo)和指標(biāo)體系的特點(diǎn)選擇現(xiàn)有的評(píng)估方法或重新建立新的評(píng)估方法,其與歸一化方法、權(quán)重分配方法三者共同決定評(píng)估結(jié)果合理性和精確性。由于多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)面向不同任務(wù)、場(chǎng)景和載體,傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要依靠主觀經(jīng)驗(yàn)對(duì)激勵(lì)函數(shù)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置的方法難以滿足完備性度量的動(dòng)態(tài)性需求,這就要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值能夠根據(jù)任務(wù)、場(chǎng)景、載體的變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。因此,有必要研究智能完備性度量方法,將模糊評(píng)價(jià)結(jié)果和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者有機(jī)結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)取長(zhǎng)補(bǔ)短的效果,提高完備性度量結(jié)果的準(zhǔn)確性和置信度。

考慮二級(jí)指標(biāo)層(完備覆蓋率、可檢測(cè)度、可重構(gòu)度、可信度、其它指標(biāo)參數(shù))到一級(jí)指標(biāo)層(完備性)的綜合評(píng)估,可由下式進(jìn)行綜合:

(8)

式中:ki為與完備性相關(guān)的完備覆蓋率參數(shù);Dti為第i個(gè)完備模式的可檢測(cè)度;Ri為第i個(gè)完備模式的可重構(gòu)度;Dpi為第i個(gè)完備模式的可信度;ωi,1,ωi,2,ωi,3分別為對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重系數(shù);Zbi=[Zbi,4,Zbi,5,…]T為第i個(gè)完備模式的其它指標(biāo)度量值,包括但不限于面向不同任務(wù)、場(chǎng)景和載體的歸一化的姿態(tài)、速度、位置等性能指標(biāo);ωi=[ωi,4,ωi,5,…]為對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重系數(shù);Nf為完備模式的總數(shù)。

3 多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)基本特性之間的邏輯關(guān)系

多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的可檢測(cè)性是在時(shí)空信息獲取與傳感層面,探索工程應(yīng)用中力熱電磁光等多物理場(chǎng)條件下運(yùn)載體時(shí)空信息感知機(jī)理,研究多源時(shí)空信息獲取與反演方法,通過(guò)刻畫(huà)系統(tǒng)時(shí)空信息匹配檢測(cè)、干擾分離與辨識(shí)能力的內(nèi)在屬性,具備多物理場(chǎng)異構(gòu)時(shí)空信息源的匹配、干擾與故障檢測(cè)、識(shí)別準(zhǔn)確程度、計(jì)算效率或者辨識(shí)故障的能力,即“可檢測(cè)能力”。多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的可重構(gòu)性是在多源時(shí)空信息融合層面,針對(duì)不同載體的多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)資源配置和運(yùn)行約束等有限邊界條件,提出具有強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力的智能信息融合和干擾濾波方法,突破系統(tǒng)信息流的自主重構(gòu)和拓?fù)渖杉夹g(shù),針對(duì)干擾拒止等環(huán)境,在保證運(yùn)行順暢的有限時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自愈或可接受的降級(jí)性能的能力,即“可重構(gòu)能力”。多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的可信性是在導(dǎo)航信息智能決策層面,針對(duì)不同傳感機(jī)制和組合模式,研究基于多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)等多約束條件下的能力邊界量化方法,通過(guò)描述多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)果可信度的內(nèi)在屬性,提出具有環(huán)境適應(yīng)性和交互能力的時(shí)空信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,使其在干擾和故障影響下具備干擾檢測(cè)、故障識(shí)別、故障排除、系統(tǒng)重構(gòu)的能力,從而保證系統(tǒng)解算結(jié)果的可信,即“可信能力”。多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的完備性是在導(dǎo)航系統(tǒng)綜合評(píng)估層面,通過(guò)構(gòu)建多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)在構(gòu)型、物質(zhì)和能量約束下時(shí)空信息感知的評(píng)估方法,刻畫(huà)針對(duì)不同環(huán)境和任務(wù)的多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)時(shí)空信息感知的完備屬性。在典型干擾拒止等環(huán)境下,具備評(píng)估系統(tǒng)在故障檢測(cè)、系統(tǒng)重構(gòu)、可信計(jì)算、動(dòng)態(tài)迭代等環(huán)節(jié)后自主導(dǎo)航結(jié)果是否完備的能力,即“完備能力”。多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)基本特性邏輯關(guān)系如圖6所示。

圖6 多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)基本特性的邏輯關(guān)系Fig.6 Logical relations among the basic characteristics of multi-source autonomous navigation system

本文嘗試系統(tǒng)性地描述和解釋多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)硬件層面是否可接入、軟件層面是否可融合、系統(tǒng)層面是否可檢測(cè)、出現(xiàn)故障或者場(chǎng)景切換等是否可重構(gòu)、重構(gòu)后是否可恢復(fù)、信號(hào)處理及信息解算結(jié)果是否可信、最終PNT綜合是否完備等。同時(shí),當(dāng)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)“不可檢測(cè)”時(shí),通過(guò)因果溯源、演化學(xué)習(xí)、極小集優(yōu)化等方式,建立后驗(yàn)知識(shí)感知矩陣,排除未知環(huán)境不利因素,強(qiáng)化系統(tǒng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力;當(dāng)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)“不可重構(gòu)”時(shí),通過(guò)指標(biāo)迭代、狀態(tài)降維、動(dòng)態(tài)適配等方式,重新整合信息融合中多源異質(zhì)異構(gòu)補(bǔ)償抑制要素,優(yōu)化系統(tǒng)動(dòng)態(tài)重構(gòu)機(jī)制;當(dāng)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)“不可信”時(shí),通過(guò)動(dòng)態(tài)切換、知識(shí)推理、場(chǎng)景遷移等方式,重新量化信號(hào)源可信度,確保信號(hào)通路與導(dǎo)航性能的無(wú)縫銜接、無(wú)感切換;當(dāng)多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)“不完備”時(shí),結(jié)合任務(wù)、載體、場(chǎng)景等,聚焦多源導(dǎo)航系統(tǒng)宏觀結(jié)構(gòu)特征與全局性演化特征等多維度關(guān)聯(lián)特征,構(gòu)建局部性特征與全局性動(dòng)態(tài)相互結(jié)合的體系框架,滿足用戶多種需求。

4 結(jié)論與展望

面向多種載體、應(yīng)用場(chǎng)景、導(dǎo)航信息源等,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)面臨著復(fù)雜且關(guān)鍵的系統(tǒng)級(jí)信息處理決策任務(wù),包括多約束條件下不同傳感機(jī)制和組合模式的可信邊界量化與決策,系統(tǒng)在感知、融合、決策、動(dòng)態(tài)迭代后導(dǎo)航的完備程度評(píng)估等問(wèn)題。本文提出并研究了多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的可檢測(cè)性、可重構(gòu)性、可信性、完備性等基本特性及其內(nèi)在邏輯關(guān)系,初步闡述了多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的技術(shù)方法體系,為多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)體系構(gòu)建提供參考。

未來(lái)研究中,在充分考慮限制因素、資源配置、運(yùn)行條件等邊界約束條件后,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)的既定功能可以從可檢測(cè)性、可重構(gòu)性、可信性、完備性等4個(gè)方面加以表征和衡量,從而定性和定量結(jié)合地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)“硬故障”與“軟故障”異常判斷、重構(gòu)切換與動(dòng)態(tài)迭代,確保系統(tǒng)容錯(cuò)性能和PNT服務(wù)的可信完備輸出。隨著多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)功能密度和“算力”處理能力的不斷增強(qiáng),整個(gè)導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流、信息流和能量流將顯著增加,可檢測(cè)可重構(gòu)等冗余信息、容錯(cuò)能力將進(jìn)一步提高,因此,多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)需要加強(qiáng)與人工智能等技術(shù)的深度融合,從復(fù)雜性與多尺度視角探索智能多源自主導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù),推動(dòng)構(gòu)建彈性、動(dòng)態(tài)、穩(wěn)健與可信的智能多源自主導(dǎo)航模型與方法體系,有力支撐國(guó)家綜合PNT體系可持續(xù)發(fā)展和先進(jìn)自主導(dǎo)航技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用。