趙靖，宋丹

1.中國交通通信信息中心，北京 100011

2.北京航空航天大學 衛(wèi)星導航與移動通信融合技術實驗室，北京 100191

近年來，無人機（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）在民用領域引起了廣泛重視，越來越多行業(yè)的用戶利用無人機執(zhí)行任務，如航拍、快遞運輸、電力巡檢、農藥消毒噴灑等［1-2］。飛行安全是無人機執(zhí)行任務的前提，影響飛行安全的因素有許多，如氣象條件、低空域交通條件以及無人機導航系統(tǒng)的完好性等。完好性監(jiān)測是抵御無人機導航系統(tǒng)安全風險的重要手段之一，通過檢測排除導航系統(tǒng)故障并評估完好性風險，防止發(fā)生危險誤導信息（Hazardous Misleading Information，HMI），達到規(guī)避導航系統(tǒng)安全風險的目的［3-4］。

無人機通常采用全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System，GNSS）和慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）組合導航［5］。在過去的30年，完好性的研究主要針對GNSS 展開，傳統(tǒng)的組合導航系統(tǒng)完好性監(jiān)測是在IMU 無故障假設的前提下開展的，即IMU 輔助的GNSS 接收機自主完好性監(jiān)測（Receiver Autonomous Integrity Monitoring，RAIM）［6］。但是，民用無人機配備的低成本IMU 也存在故障風險［7］。由于依賴地面基礎設施更少、起飛和降落條件更差、飛行空域內飛行器密度更高，民用UAV 對機載導航系統(tǒng)的完好性要求更為嚴格［8］。因此，民用無人機需開展兼顧IMU和GNSS 故障風險的完好性監(jiān)測。

近年來，已有研究者致力于解決該問題。Lee 于2018 年的美國導航學會（Institute of Navigation，ION）舉辦的GNSS+會議上首次提出無人機GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)完好性風險評估需同時顧及IMU和GNSS 故障可能性，給出了GNSS/IMU 完好性風險建模的粗略框架，并推導了IMU 故障模式下的保護級反演公式［9-10］。我國學者Liu等［11］也給出了GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)IMU 故障模式下的保護級反演公式，Lee采用的數(shù)據(jù)融合狀態(tài)方程為慣導參數(shù)方程，與Lee 的研究不同，Liu 采用的數(shù)據(jù)融合狀態(tài)方程為慣導誤差方程。Jiang等［12］在此基礎上設計了GNSS/INS/視覺組合導航系統(tǒng)的完好性風險分配樹，進而構建了多種故障模式下的保護級計算公式。然而，以上這些方法均處于初步探討階段，尚有諸多細節(jié)需要完善，如故障模式的劃分問題、完好性風險建模時各故障模式的概率計算問題以及GNSS 故障模式下的保護級反演問題等。

此外有一些方法實現(xiàn)了兼顧GNSS和INS故障風險的完好性監(jiān)測流程。如Meng和Hsu［13］將EKF 更新過程轉化為等價的加權最小二乘形式，基于解分離算法實現(xiàn)了對傳播和測量過程中所引發(fā)完好性風險的監(jiān)測。Wang等［14］設計了GNSS和多IMU 的緊耦合結構，并且通過相應的完好性監(jiān)測算法檢測GNSS和（或）IMU 中的故障以及計算保護級。這些研究在建立組合導航系統(tǒng)的完好性風險評估模型時雖然考慮了故障模式選取和保護級計算的問題，但缺乏嚴格的完好性風險評估推導。

本文在IMU 無冗余（即單個IMU）的假設下，提出了比較完備的兼顧GNSS和IMU 故障風險的GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)完好性風險方案：①根據(jù)不同故障檢測結果對完好性風險評估需要顧及的故障模式進行劃分，并設計完好性風險需求分配方案；② 提出不同故障結果對應的故障模式保護級反演模型。保護級反演模型利用濾波新息表達過去歷元故障偏差對定位誤差的影響，解決在故障起始歷元和故障偏差取值未知的前提下保護級反演難以實現(xiàn)的問題，形成對定位誤差合理包絡。

1 完好性風險模型

1.1 無人機GNSS/IMU 完好性監(jiān)測整體框架

設定無人機GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)中IMU和GNSS 采用緊耦合的組合方式，其自主完好性監(jiān)測框架如圖1 所示。

圖1 無人機GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)自主完好性監(jiān)測框架Fig.1 Autonomous integrity monitoring framework of UAV GNSS/IMU integrated navigation system

具體執(zhí)行過程如下：

1）數(shù)據(jù)融合前通過對各可見星觀測數(shù)據(jù)的一致性檢驗進行GNSS 的故障檢測與排除，仿真采用的GNSS 故障檢測排除算法為最小二乘殘差（Least Squares Residuals，LSR）算法。若檢測并識別出故障星，則將故障星的觀測數(shù)據(jù)剔除，把其余觀測數(shù)據(jù)輸入濾波器。

2）將IMU 導航信息和經故障檢測排除后的GNSS 觀測數(shù)據(jù)輸入濾波器，利用濾波新息對IMU 進行故障檢測。如果檢測到IMU 故障，則GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)退化為GNSS 導航系統(tǒng)，利用GNSS 單點定位算法解算載體的位置速度信息，組合導航系統(tǒng)完好性監(jiān)測退化為基于LSR 算法的GNSS 接收機自主完好性監(jiān)測（RAIM），對GNSS 進行完好性風險評估；如果未檢測到IMU 故障，則對GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)進行完好性風險評估。

3）采用反演保護級的方法完成完好性風險評估，即計算與完好性風險需求相對的定位誤差限值。如果檢測到IMU 故障，則組合導航系統(tǒng)的保護級退化為GNSS 的保護級；如果未檢測到IMU 故障，則利用濾波過程數(shù)據(jù)完成各故障模式的保護級反演，取其中的最大值作為組合導航系統(tǒng)的最終保護級。

4）根據(jù)輸出結果判別是否告警。如果保護級小于告警限值，則判定組合導航系統(tǒng)的完好性風險低于完好性風險需求，用戶可正常操作；反之，則判定完好性風險高于完好性風險需求，向用戶告警。

1.2 GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)故障模式

完好性風險等價于危險誤導信息（Hazardous Misleading Information，HMI）發(fā)生的概率，HMI 是指定位誤差超出其許用范圍的導航信息。因此，完好性風險可以定義為

式中：N 為完好性監(jiān)測的故障模式總數(shù)；Fi為第i 種故障模式；P(HMI，F(xiàn)i)為Fi產生的完好性風險；P(Fi)為Fi發(fā)生的先驗概率。

根據(jù)故障檢測結果的不同，進行完好性風險評估時需要考慮不同的故障模式?？梢詫Σ煌收蠙z測結果下評估完好性風險時需要考慮的故障模式進行劃分，如圖2 所示。

圖2 不同故障檢測結果下完好性風險評估時故障模式劃分Fig.2 Division of fault modes of integrity risk evaluation for different fault detection results

圖2中，以GNSS 故障檢測的結果為依據(jù)，將GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)完好性監(jiān)測需要考慮的故障模式首先大致劃分為3 類：①檢測出GNSS 故障并成功排除，記作GDE；② 檢測出GNSS 故障但未成功排除故障，記作；③未檢測出GNSS 故障，記作。以采用LSR 算法進行GNSS 故障檢測為例，檢測出GNSS 故障是指對所有可見衛(wèi)星的偽距觀測值進行一致性校驗時TSG≥TDG，TSG和TDG分別為GNSS 故障檢測的檢驗統(tǒng)計量和檢測閾值。成功排除GNSS故障是指在檢測出故障的前提下，利用巴爾達探測法排除故障衛(wèi)星，并在排除故障衛(wèi)星后，剩余可見衛(wèi)星的偽距觀測值能夠通過LSR 一致性檢驗，即滿足TS′G

通過上述分析，則有

當GNSS 故障檢測結果為GDE或時，組合導航系統(tǒng)進入IMU 故障檢測環(huán)節(jié)。如果檢測到IMU 故障，則記作GDEID，此時組合導航系統(tǒng)退化為GNSS 導航系統(tǒng)，完好性風險評估時只需考慮GNSS 故障。如果未檢測出IMU 故障，則記作或，完好性風險評估時需要考慮組合導 航系統(tǒng)無故障、GNSS 故障但IMU 無故障（包括GNSS 單星故障和多星故障GM）、GNSS 無故障 但IMU 故障以及GNSS和IMU 同時故障（GNSS 單星故障GSI）4 種故障可能。

1.3 第1/2類故障檢測結果對應完好性風險模型

式中：Psat為每顆衛(wèi)星先驗故障概率；K 為可見衛(wèi)星數(shù)量。Fi故障模式的完好性風險模型為

式中：ε0為水平定位誤差（Horizontal Position Error，HPE）或垂直定位誤差（Vertical Position Error，VPE）；對應? 為水平告警限（Horizontal Alert Limit，HAL）或垂直告警限（Vertical Alert Limit，VAL）。

式（5）的計算依賴于ε0的分布規(guī)律，當故障檢測結果為或時，組合導航系統(tǒng)退化為GNSS，采用最小二乘法僅利用當前歷元的GNSS 觀測數(shù)據(jù)解算載體的位置和速度。若故障檢測結果為GDEID，ε0的分布規(guī)律根據(jù)GNSS 故障檢測和排除后剩余的可見衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)計算；若故障檢測結果為，ε0的分布 規(guī)律根 據(jù)所有GNSS 可見衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù)計算。

圖3 5 種故障檢測結果分類Fig.3 Five kinds of fault detection results

圖4 GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)保護級反演方案Fig.4 Protection level calculation scheme of the GNSS/IMU integrated navigation system

式中：Fi代表、GS、GM、和GSI 5 種故障模式。在假設GNSS和IMU 故障相互獨立的條件下，每種故障模式的先驗概率為

式中：PIMU為每個IMU 先驗故障概率。

式（6）的計算同樣依賴于ε0的分布規(guī)律，需要通過分析不同故障模式下故障偏差在濾波過程中的傳播規(guī)律得到。若故障檢測結果為，送入濾波器的GNSS 觀測數(shù)據(jù)需要排除掉故障衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù)；若故障檢測結果為和，則送入濾波器的GNSS 觀測數(shù)據(jù)為所有可見衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù)。

完好性風險評估通常以反演保護級（Protection Level，PL）的方法實現(xiàn)。保護級是指與完好性風險需求相對應的位置誤差上限，記作Ireq。

2 完好性風險需求分配

采用保護級反演法評估各種故障模式的完好性風險。為各種故障模式分配完好性風險需求，首先根據(jù)一定規(guī)則將組合導航系統(tǒng)的總完好性風險需求分配到各種故障模式。由于目前針對無人機的完好性標準尚未制定，假設無人機組合導航系統(tǒng)的總完好性風險需求設定為Ireq=1×10-7，并將其平均分配到水平方向和垂直方向，即Ireq，V=Ireq，H=0.5×10-7。另設衛(wèi)星和IMU先驗故障概率分別為Psat=1×10-5和PIMU=1×10-3。然后以垂向為例，垂向保護級（Vertical Protection Level，VPL）表示為LVP，根據(jù)上述假設條件估算2 類故障檢測結果下各種故障模式的完好性風險進行，完成各種故障模式的完好性風險需求分配。

完好性風險需求的分配取決于故障模式發(fā)生的先驗概率。分配原則為：如果某種故障模式發(fā)生的先驗概率遠小于總完好性風險需求，則將該故障模式的完好性風險需求分配為其完好性風險的最大值，不再需要反演保護級；反之，則根據(jù)一定的規(guī)則為該種故障分配完好性風險需求（如平均分配），并以此為依據(jù)反演保護級。本文提到的“遠小于”界定為不超過總完好性風險需求的1/20。

2.1 第1 類故障檢測結果完好性風險需求分配

如圖3 所示，當故障檢測結果為GDEID和時，完好性風險評估考慮、GS和GM3 種故障模式。以可見衛(wèi)星數(shù)量K=10 為例，對各種故障模式的垂向完好性風險進行如下估算：

式中：EVP為垂向定位誤差；P(|EVP|≥≤1。

2）GS故障模式

將式（4）代入式（9）可 得P(HMI，GS)≤9.999 1×10-5，因此P(HMI，GS)可能大于垂向總完好性風險需求。

3）GM故障模式

將式（4）代入式（10）可 得P(HMI，GM)≤4.499 8×10-9，因此P(HMI，GM)始終小于垂向總完好性風險需求。

綜上所述，當K=10 且故障檢測結果為GDEID和時，需要為、GS和GM3 種故障 模式分配完好性風險需求。由于P(HMI，GM)≤4.499 8×10-9遠小于垂向總完好性風險需求，可以將GM故障模式的完好性風險需求直接分配為其完好性風險的最大值，即Ireq，V(GM)=4.499 8×10-9。這種分配方式有2 個特點：一是不需要反演GM故障模式的保護級；二是組合導航系統(tǒng)的GNSS 故障檢測算法可采用單星故障檢測算法，不需要采用多星故障檢測算法，從而降低完好性監(jiān)測計算量。

在為GM故障模式分配好完好性風險需求后，可將剩余完好性風險需求平均分配到和GS2 種故障模式，即

2.2 第2 類故障檢測結果完好性風險需求分配

將式（7）代入式（13）可 得P(HMI，GS)≤9.989 1×10-5，因此P(HMI，GS)可能大于垂向總完好性風險需求。

3）GM故障模式

將式（7）代入式（14）可 得P(HMI，GM)≤4.495 3×10-9，因 此P(HMI，GM)始終小于垂向總完好性風險需求。

5）GSI 故障模式

將式（7）代入式（16）可 得P(HMI，GSI)≤9.999 1×10-8，因此P(HMI，GSI)可能大于垂向總完好性風險需求。

綜上所述，根據(jù)第2.1 節(jié)中提出的完好性風險需求分配規(guī)則，為GM故障模式分配完好性風險需求Ireq，V(GM)=4.495 3×10-9，該故障模式不需反演保護級；為其余4 種故障模式分配完好性風險需求[ Ireq，V-Ireq，V(GM)]/4=1.137 6×10-9，并根據(jù)該完好性風險需求反演保護級。

3 保護級反演模型

當檢測結果為第1 類時，GNSS/IMU 組合導航系統(tǒng)退化為GNSS 導航系統(tǒng)，其保護級反演方法與RAIM 算法相同，和GS故障模式的保護級反演方法參見文獻［15］，GM故障模式的保護級反演方法參見文獻［16］。本節(jié)主要研究組合導航系統(tǒng)在GNSS 單星座條件下，故障檢測結果為第2 類時的保護級反演方法。由于保護級是與完好性風險需求相對應的定位誤差置信上限，因此保護級反演公式的獲取依賴于定位誤差分布規(guī)律的研究。

由于不涉及故障偏差的影響，在組合導航系統(tǒng)過程噪聲和觀測噪聲均為高斯噪聲的假設下，故障模式下的定位誤差服從均值為0，標準差為σq的高斯分布，其中σq為濾波估計協(xié)方差矩陣第q 行對角線元素的平方根［17］。

式中：q 為濾波器估計誤差的索引，可根據(jù)組合導航系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合狀態(tài)向量設定；為Pr(HMI)對應的正態(tài)分布雙側分位數(shù)，其中

3.3 GS故障模式保護級反演模型

式中：上標“′”表示被故障影響的參數(shù)；X 為狀態(tài)向量；Φk|k-1為第k-1 到第k 個歷元的狀態(tài)轉移矩陣；W 為過程噪聲向量；Z 為觀測向量；H 為線性觀測矩陣；μ 為觀測誤差向量；fk，GNSS為第k 個歷元的GNSS 故障偏差矢量［18］。

1）故障偏差在相鄰歷元濾波估計誤差之間的傳遞方程

由式（23）可知，在濾波估計誤差的傳遞過程中存在一個由過去歷元GNSS 故障引起的附加偏差項LkΔΦk|k-1和一個由當前歷元故障引起的附加偏差項。

2）濾波估計誤差的濾波新息表達

將式（20）和式（21）代式（24），可得濾波新息與濾波估計誤差之間的關系方程為

對比式（29）和文獻［19］可知，GS故障模式的相比故障模式額外增加了fk，GNSS偏差項。

根據(jù)式（29），GS故障模式的保護級為

由于顯示中包含fk，GNSS但fk，GNSS未知，因此無法得到確定的保護級。參照GNSS 單星故障模式的保護級計算方法，將(Bk+) fk，GNSS放大為最大特征斜率與最小可檢測偏差的乘積，其中特征斜率根據(jù)fk，GNSS對GNSS 故障檢測檢驗統(tǒng)計量和濾波估計的影響進行定義。

對于單星故障，假設第m 顆衛(wèi)星為故障衛(wèi)星，故障偏差為ξb，則fk，GNSS為僅第m 個元素非零的矢量。fk，GNSS在濾波估計第q維中引起的誤差為

令Tk=Bk+K′k，則式（31）可簡化為

式中：tqm為矩陣Tk第q行第m列的元素。

以采用經典LSR 算法進行GNSS 故障檢測為例，ξb對檢驗統(tǒng)計量的影響表現(xiàn)在非中心化分布參數(shù)上［20］。

式中：σm為第m 顆可見衛(wèi)星觀測噪聲標準差；smm為矩陣S 的第m 行對角線元素，則特征斜率可以定義為

3.4 GSI 故障模式保護級反演模型

假設GNSS 單星故障和IMU 故障均出現(xiàn)在第k 個歷元之前，即第k-1 個歷元的濾波估計已被故障影響，第k-1 到k 個歷元的狀態(tài)轉移矩陣也代入了受故障影響的參數(shù)，第k 個歷元的系統(tǒng)方程表示為

由于式（36）和式（20）相同，GSI 故障模式的保護級計算式與GS相同，只需將其中的替換為即：

3.5 組合導航系統(tǒng)的最終保護級

組合導航系統(tǒng)的最終保護級取各故障模式保護級的最大值，即

此外，第3.1～第3.4 節(jié)給出的保護級反演方法得到的保護級具體到東向、北向和垂向。由于告警限值通常分為水平和垂向，因此需要對東向和北向保護級進行合并處理，即

4 仿真實驗

4.1 仿真條件

仿真場景設計為測繪無人機低空飛行作業(yè)場景，仿真軌跡如圖5 所示。表1 列出了仿真場景參數(shù)，主要包括GNSS和IMU 的傳感器配置參數(shù)。對于民用無人機完好性需求，由于目前尚沒有無人機完好性需求的相關標準，考慮到無人機航路階段的高完好性需求，本節(jié)參照北美區(qū)域民航用戶垂直導航信標性能（Localizer Performance with Vertical Guidance，LPV）標準擬定無人機飛行作業(yè)階段的完好性需求如表2 所示。仿真過程中，采用階躍故障模擬故障偏差，其中GNSS 故障偏差添加于偽距觀測值，IMU 故障偏差添加于比力或角速度［20］。仿真中，狀態(tài)向量、狀態(tài)轉移矩陣以及觀測矩陣的設置參考文獻［21］。

表1 組合導航系統(tǒng)仿真場景參數(shù)Table 1 Simulation scenario parameters for integrated navigation system

表2 LPV 導航性能要求Table 2 Requirements of LPV navigation performance

圖5 飛行軌跡示意圖Fig.5 Flight trajectory

4.2 仿真結果

進行一次仿真實驗，在仿真過程中不加入GNSS和IMU 故障，圖6 記錄了故障模式下水平、垂向定位誤差和保護級，其中水平定位誤差EEP和ENP分別代表東向和北向定位誤差。

圖6 故障模式保護級Fig.6 PL of fault mode

進行1 次仿真實驗，在200～250 s 內為垂向加速度計加入20×10-4g 的常值故障偏差，圖7為故障模式下水平、垂向定位誤差和保護級。實驗采用基于濾波新息的IMU 軟故障檢測方法［22］，過程中水平和垂向檢驗統(tǒng)計量均未超過水平和垂向告警限，即未檢測出IMU 軟故障。

圖7 故障模式保護級Fig.7 Protection level of fault mode

分別進行2 次仿真實驗，在200～250 s 歷元為G19 分別注 入10σ0和20σ0的偽距 故障偏差，圖8和圖9 分別為2 次實驗中故障模式的水平、垂向定位誤差和保護級。如圖8和圖9 所示，故障模式下保護級為單側曲線，可對定位誤差形成包絡，其中垂向定位誤差取其絕對值。

圖8 故障模式保護級（故障偏差為10σ0）Fig.8 Protection level of fault mode（the fault bias is 10σ0）

圖9 故障模式保護級（故障偏差為20σ0）Fig.9 Protection level offault mode（the fault bias is 20σ0）

如圖8 所示，G19 號星注入10σ0的故障偏差后，由于采用經典LSR 算法無法100% 檢測出來，故障偏差仍會對定位誤差造成影響。圖8（a）和圖8（b）中北向和垂向保護級在注入故障偏差后出現(xiàn)的明顯抖動是由不同故障檢測結果造成的：未檢測到故障時，所有可見星的觀測數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)融合濾波器，max(Slope)值與未注入故障偏差時保持一致；檢測到故障時，除故障星以外的其它可見星觀測數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)融合濾波器，max()Slope值與未注入故障偏差時相比發(fā)生明顯變化，特別是max()Slope 明顯增大。

如圖9 所示，在為G19 注入20σ0的故障偏差后，采用經典LSR 算法可100%檢測故障偏差，因此故障偏差不會對定位誤差造成影響。圖9（a）和圖9（b）中水平和垂向保護級在注入故障偏差前后的突變是由于檢測并排除G19 號星造成的，在注入故障偏差后，除G19 以外的其他可見星觀測數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)融合濾波器，max()Slope值與未注入故障偏差時相比發(fā)生明顯變化。圖9（b）中0～750 s 的時段內，垂向保護級一直在緩慢增長，這是由于GNSS 可見星幾何構型的緩變，即VDOP 的緩增造成的。

對比圖8和圖9 可知，GS故障模式的保護級與的相比明顯趨于保守，這是由于當前歷元GNSS 故障偏差fk，GNSS未知，估算max()Slope造成的。

4.2.4 GSI 故障模式保護級

進行2 次仿真實驗，實驗中均在200～250 s歷元為垂向加速度和G19 號衛(wèi)星的偽距注入故障偏差，其中垂向加速度注入20×10-4g 的常值故障偏差，G19 號星分別注入10σ0和20σ0的偽距故障偏差，2 次實驗中G19 號星GSI 故障模式的水平和垂向定位誤差和保護級分別為圖10和圖11。如圖10和圖11 所示，GSI 故障模式下保護級為單側曲線，可對定位誤差形成包絡。通過對比可知，G19 號星偽距故障偏差為20σ0時組合導航系統(tǒng)的定位誤差明顯小于偽距故障偏差為10σ0的定位誤差，這是由于經典LSR 算法可對20σ0的故障偏差實現(xiàn)100%檢測。

圖10 GSI 故障模式保護級（G19 注入故障偏差10σ0）Fig.10 Protection level of GSI fault mode（G19 satellite is added the fault bias of 10σ0）

圖11 GSI 故障模式保護級（G19 注入故障偏差20σ0）Fig.11 Protection level of GSI fault mode（G19 satellite is added the fault bias of 20σ0）

4.2.5 組合導航系統(tǒng)最終保護級

進行1 次仿真實驗，在200～250 s 歷元為垂向加速度注入20×10-4g 的常值故障偏差，在500～550 s 歷元為G19 號衛(wèi)星的偽距注入10σ0故障偏差，分別采用經典LSR 算法和基于濾波新息的故障檢測方法檢測GNSS和IMU 故障，其中GNSS 故障檢測率未到達100%，IMU 故障檢測率為0。圖12 為組合導航系統(tǒng)水平和垂向定位誤差（取絕對值）和保護級。如圖12 所示，水平和垂向定位誤差在實驗過程中均未超過告警限值，故IMU 故障檢測結果是可靠的。此外，水平和垂向保護級分別對水平和垂向定位誤差起到明顯的包絡作用，尤其是在注入故障偏差階段，保護級可跟蹤定位誤差的變化趨勢。

圖12 組合導航系統(tǒng)最終保護級Fig.12 Final protection level of integrated navigation system

5 結論

本文設計了完整的民用無人機GNSS/IMU組合導航系統(tǒng)完好性風險評估方案。首先根據(jù)不同的故障檢測結果建立完好性風險模型，針對不同故障檢測結果下完好性風險需求設計在各個故障模式間的分配方案，將需要考慮的故障模式劃分為2類。然后針對2 類故障模式劃分方法分別建立完好性風險模型并制定完好性風險需求分配方案，并給出故障檢測結果為、和時組合導航系統(tǒng)各故障模式下的保護級反演方法。最終針對各故障模式求取保護級，取其中最大值為組合導航系統(tǒng)最終保護級。通過仿真實驗證明了保護級可跟蹤定位誤差的變化趨勢，對定位誤差形成較好包絡。