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来源：职称驿站所属分类：车辆论文 发布时间：2012-07-30浏览：189次
摘要：本文首先简要介绍几种适用于无人机的导航系统及其实现原理，然后根据各种导航系统的优缺点，阐述近年来已成功应用或正在广泛研究的组合导航方法，最后对无人机导航技术的发展趋势进行分析与预测。
关键词：无人机；导航系统；组合导航；综述
引言
无人机导航是指无人机在飞行过程中确定其位置和方向的方法或过程，涉及数学、力学、光学、电子学、自动控制及计算机等多个学科[1]。
导航系统的性能直接关系到航行任务的完成[2]，因为无人机只能依靠飞行控制系统来实现自动飞行，而飞行控制系统的反馈输入来自于导航信号，即机载计算机对于当前位置和（或）速度的估计，如图1所示。
图1无人机航迹跟踪工作方式示意图
虽然时至今日已有多种类型的无人机导航技术被研发和使用，但是在应用中需要根据实际需要选择最适合的导航技术。有时单一的导航技术不能满足性能指标的要求，此时需要借助于组合导航技术，将两种或两种以上的导航技术结合起来实现优势互补以提高导航系统的综合性能。
本文将首先简要介绍可应用于无人机的几种导航技术：惯性导航、卫星导航、多普勒导航、天文导航、地磁导航；然后列举出已被应用或理论上可行的组合导航方法；最后根据近年来对导航技术的研究成果分析和预测未来无人机导航技术的发展趋势。
2无人机导航技术的实现原理
2.1 惯性导航
惯性导航系统基本工作原理是以牛顿力学定律为基础，利用陀螺仪建立空间坐标基准（导航坐标系），利用加速度计测量载体的运动加速度，将运动加速度转换到导航坐标系，经过两次积分运算，最终确定出载体的位置和速度等运动参数。
根据惯性器件在机体上的不同安装方式，惯性导航系统可分为平台式惯性导航系统（GINS）和捷联式惯性导航系统（SINS）[3]。前者将惯性器件安装在惯性平台的台体上；后者将惯性器件直接安装在机体上。
GINS能隔离载体的角运动和角振动，工作环境较好，但是结构复杂，体积质量大，价格昂贵。而SINS的惯性器件直接承受载体的振动和冲击，工作环境恶劣，会降低测量精度。但是随着惯性器件和电子计算机技术的发展，SINS已经成为惯性导航系统的主要发展方向[4]，目前绝大多数安装惯性导航系统的无人机使用SINS。
惯性导航系统不依赖任何外界信息，也不向外界辐射能量，具有短时精度高、运动信息全面、隐蔽性好、不易受干扰等一系列优点，能不依赖于外界信息实现自主导航，但最大的缺点是定位误差随时间积累，导航经度依赖于惯性传感器本身的经度。因此普遍将惯性导航系统作为无人机的主导航系统，再辅以其他方式的导航系统或额外的误差修正信息（如地形、景物等）来提高导航精度[5]。
2.2卫星导航
卫星导航系统的工作原理是：用户接收机接收星座卫星发射的导航信号，测定卫星到接收机的传播时间延迟或卫星载波信号的相位在传播路径中变化的周数，解算出接收机到卫星之间的距离，从而确定接收机的位置。
广泛应用于无人机的卫星导航系统是GPS（GlobalPositioningSystem）[6]。GPS由美国政府于20世纪70年代开始进行研制，于1994年全部建成。GPS具有全球、全天候提供高精度的位置和速度信息、精度高、工作可靠、接收机体积小、价格低等特点，因此特别适合小型无人机的应用[5]。为了进一步提高导航精度可以采用差分GPS导航（DGPS）以消除公共误差，有位置差分、伪距差分和相位差分三种技术[7]。
目前绝大多数无人机安装了GPS接收机。GPS虽然有很多优点，但是对于机动性较高的无人机会产生“周跳”现象，导航精度急剧下降。此外GPS导航完全依赖于外界，易受干扰，且采样频率低，这对于军用无人机而言是致命的弱点。
2.3多普勒导航
多普勒导航的工作原理是多普勒效应：安装于无人机的多普勒雷达在三到四个方向的很窄范围内不断向地面发出无线电波，利用无人机和地面相对运动产生的多普勒效应，测出不同方向的多普勒频率，从而计算出无人机地速和偏流角。
多普勒导航系统无需地面站，测速精度高，抗干扰能力强，但是隐蔽性差，性能依赖于反射面的形状，因此不适合工作在水面或沙漠上空工作的无人机安装使用[5]。此外导航精度受天线姿态影响，误差随飞行距离的增加而不断累积，因此通常用于组合式导航系统中。
2.4天文导航
天文导航利用天体敏感器测得天体的矢量方向，再通过其他手段获得地平信息，构成载体高度角，根据几何关系获取载体的位置。
天文导航属于被动式导航的一种，工作安全、隐蔽，抗干扰能力强，可靠性高且成本低廉[8]。但是在大气层内工作的无人机可能会因无法准确敏感地平而导致导航失败[9]
在国内尚未将天文导航普遍应用于无人机，但是随着人们对GPS导航缺陷的认识不断加深，天文导航将逐渐成为高空长航时无人机的首选导航系统[10]。
2.5地磁导航
地磁导航的工作原理为：在地球近地空间内任意一点的地磁矢量都不同于其他地点的矢量，且该地点的经纬度存在一一对应的关系，因此理论上只要确定该点的地磁场矢量即可实现全球定位。
地磁导航具有无源、无辐射、隐蔽性强，不受干扰、全天时、全天候、全地域、能耗低的优良特征，但是需要存储大量的地磁数据[11]，且导航精度易受其他机载设备和无人机飞行的动态性的干扰。地磁导航在国内外都还是一个新兴技术，目前尚未成功应用于无人机。
3组合导航
组合导航的意义在于实现不同导航系统之间的优势互补，提高导航精度，同时满足特定工作环境的需要。不同导航系统之间需要通过数据融合才能协同工作，为此必须应用最优估计算法对可能存在较大误差的数据进行校正，目前最常用的是卡尔曼滤波算法[12]。以GPS/INS组合导航为例，可以使用GPS和INS输出的位置、速度的差值作为量测值，经综合卡尔曼滤波估计INS的误差，然后对INS进行校正[13]。
20世纪60年代，卡尔曼滤波理论成功地解决了美国阿波罗登月中的多导航传感器组合导航难题，引起了工程界的重视。之后国内外研究界掀起了研究最优估计方法的热潮，相继出现了许多先进的滤波方法，如适用于非线性系统的扩展卡尔曼滤波[14]、适用于噪声非高斯的粒子滤波[15]、适用于未知信号模型的自适应滤波[16]等。
3.1惯性/卫星组合导航
两种导航方式的优势互补明显：卫星导航定位准确，但不提供姿态信息，数据更新频率低，导航工作依赖于外界环境，而惯性导航可以自主导航，数据更新频率高，提供姿态信息，但定位误差随系统运行时间而增加[17]。利用卡尔曼滤波方法可以大大提高导航精度，经纬度导航误差不超过5米[18]。另外，INS/GPS组合可以实现一体化，把GPS接收机放入惯导部件中，以进一步减少系统的体积、质量和成本，便于实现惯导和GPS同步，减小非同步误差。GPS/INS组合导航是目前无人机的主流导航方式[19]，已成功应用于美国全球鹰、捕食者等高空长航时无人机。
3.2惯性/天文组合导航
由于惯性/卫星组合导航系统依赖于外界信号输入，易受到干扰，因此惯性/天文组合导航是军用无人机除惯性/卫星导航之外的首选。这一导航方式是完全自主的，且姿态精度高，可以有效修正陀螺漂移误差，是新一代高空无人机导航技术的一个重要发展方向[20]。
3.3惯性/地形辅助组合导航
对于低空无人机而言通常可以利用地面高度或地面景物作为参照物修正惯性导航误差，这也就是惯性/地形辅助组合导航方法的原理。严格来说惯性/地形辅助组合导航并不属于组合导航，因为地形辅助导航无法独立工作。地形辅助导航分为地形匹配与景象匹配两种，前者将一段时间内的地形标高和预先存储的数字地图进行相关性分析得出无人机的轨迹；后者通过机载摄像设备获取飞行路径中的景象，然后将其与预存的数字景象进行相关比较以确定无人机的位置。
近年来学者们对景象匹配中的视觉导航方法进行了深入的研究[21][22][23]，由于视觉导航方法有自主、廉价、可靠等特点，且设备占用空间小[24]，因此应用MEMS技术的惯性/视觉组合导航方式非常适合于需要跟踪特定目标的小型无人机。
3.4其他
除上述所列的发展较为成熟的组合导航方法外，还有很多已被应用或理论上可行的组合导航方法。已被应用的有[25]：惯性/天文/卫星组合导航、卫星/视觉组合导航、多普勒/卫星组合导航[26]等。理论上可行的有：惯性/地磁组合导航、天文/地磁组合导航[27]、惯性/卫星/视觉组合导航[28]等。
4无人机导航技术的发展趋势
根据目前各国无人机的研究情况可知无人机导航技术有以下几点发展趋势：
1）更高的精度：有限的导航精度始终是制约导航技术发展的主要因素[29]，例如天文导航是航空界发展时间最长的一种导航方式，有很多优点，但是直到现在也未能成为无人机的主流导航技术，其原因在于天文导航精度受大气环境影响大，不能保证导航系统的精度[30]。这一难题同样制约着地磁导航、偏振光导航等新技术的应用。
2）更先进的数据融合算法：如果在短期内无法提高导航系统经度，就需要更好地发挥组合导航的优势，即采用更先进的数据融合算法来提高导航精度。目前学者正在研究的新型数据融合方法有：多种滤波算法的综合应用[31][32]、交互式多模型算法（IMM）[33]、引入人工神经网络算法的卡尔曼滤波[34]、基于小波变换的自适应滤波技术[35]等。
3）小型化：目前已经研制出光纤惯导、激光惯导、微固态惯性仪表等多种惯导系统。随着现代MEMS技术的发展，各大科研机构也在加紧硅微陀螺和硅加速度计的研制工作[36]，其成本低、功耗低、体积小及质量轻的特点很适于战术应用。
结束语
本文首先简要介绍了几种可应用于无人机的导航方法，每种导航方法都有各自的优点和缺点，在实际应用中必须加以斟酌选用。为了弥补单一导航方式的不足，利用以卡尔曼滤波为主流的数据融合技术可以实现组合导航，提高导航精度。不同导航方法之间组合方式的选择需要视具体情况而定。无人机的导航技术是一个多学科交叉的课题，如何更进一步提高精度、改进数据融合算法和简化系统结构是未来无人机导航技术的主要研究方向。
参考文献
[24]黄显林,姜肖楠等.自主视觉导航方法综述[J].吉林大学学报,2010,28(2):158-165.
[25]<<世界无人机大全>>编写组.世界无人机大全[M].北京：航空工业出版社，2004.
[26]段晓东,袁信,田忠元.DPS/DNS组合导航系统研究[J].南京航空航天大学学报,1996,28(1):66-73.
[27]刘睿,王长虹等.利用地磁/星光观测角度的飞行器自主导航方法[J].红外与激光工程,2011,40(2):223-[29]牛强军.美军机载导航设备及其发展[J].西安航空技术高等专科学校学报，2011，29(5):3-7.
[30]何炬.国外天文导航技术发展综述[J].舰船科学技术,2005,27(5):91-96.
[31]宫晓琳,房建成.模型预测滤波在机载SAR运动补偿POS系统中的应用[J].航空学报，2008,29(1):102-108.
[33]赵琳,王小旭等.组合的导航系统非线性滤波算法综述[J].中国惯性技术学报,2009,17(1):46-52.
[35]刘建娟,徐晓苏,刘锡祥.基于小波变换的自适应滤波技术在组合导航系统中的应用[J].中国惯性技术学报,2005,13(5):34-38.
[36]李荣冰等．基于MEMS技术的微型惯性导航系统的发展现状[J]．中国惯性技术学报，2004,6(12):91-93.
《无人机导航系统综述》
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文章名称： 无人机导航系统综述
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