基于Kalman滤波和奇偶矢量法的优化RAIM算法

针对传统RAIM算法很难检测微小伪距偏差的问题,可以通过对多个历元的统计检验量进行归一化处理,增大统计检验量的非中心化参数,提高对微小故障的检测率.Kalman新息检测法可以对卫星的故障进行独立检测,具有运算量小、在少星情况时仍能进行故障检测和识别的优点,但是对微小伪距偏差不敏感.针对两种方法的优点提出了基于Kalman滤波和奇偶矢量法的综合RAIM算法.仿真结果表明,该方法不仅可以提高对微小伪距偏差的检测率,同时减少了对可见卫星数的要求,验证了该算法应用于接收机自主完好性检测的可行性和正确性.     

卫星自主完好性监视算法研究

民用航空对导航系统的完好性具有严格的要求。随着卫星导航系统在飞机上的广泛应用,GPS接收机自主完好性监视越来越受重视。针对GPS接收机自主完好性监视算法进行了研究。在对RAIM 判定原则及流程、基于最小二乘的故障检测算法和完好性要求下的可用性判断研究的基础上,通过仿真对所研究的算法进行相关的分析,结果表明,作为目前一种仅依靠接收机自身获取定位观测量进行监控的方法,RAIM算法在一定程度上增强了定位结果的可信性,满足了自主完好性监视的要求。     

卫星自主完好性监视算法研究

民用航空对导航系统的完好性具有严格的要求。随着卫星导航系统在飞机上的广泛应用,GPS接收机自主完好性监视越来越受重视。针对GPS接收机自主完好性监视算法进行了研究。在对RAIM判定原则及流程、基于最小二乘的故障检测算法和完好性要求下的可用性判断研究的基础上,通过仿真对所研究的算法进行相关的分析,结果表明,作为目前一种仅依靠接收机自身获取定位观测量进行监控的方法, RAIM算法在一定程度上增强了定位结果的可信性,满足了自主完好性监视的要求。     

基于奇异值分解的接收机自主完好性监测算法

基于最小二乘法残差的接收机自主完好性监测（receiver autonomous integrity monitoring，RAIM）算法本质是一种基于伪距残差矢量的一致性监测算法，但由于残差矢量中各分量具有一定的关联性，掩饰了某些重要的不一致性信息。为了消除这种关联性，提出了一种基于奇异值分解的接收机自主完好性监测方法。在方法中利用奇异值分解对伪距观测矩阵中的观测系数矩阵进行分解，获得奇异值空间矢量和奇异值空间矩阵。基于奇异值空间矢量构造能够直接反映故障卫星偏差信息的检验统计量，从而可以简便地进行粗差监测，更好地满足完好性监测需求。鉴于实际中完好性故障包含运控系统故障、导航系统故障、信号传播异常以及地面接收处理故障等多类因素，以脉冲型和阶跃型两种故障方式进行基于奇异值分解的RAIM故障检测与识别，并开展仿真分析研究。结果表明，提出的方法能够正确检测、识别故障卫星，在特定参数下能够达到很好的故障识别率，即当误警概率设置为1×10-5/h、引入阶跃故障误差为25 m时，算法能够实现98.8%的故障识别率。     

残差检测法和状态多步外推法的GI-RAIM性能比较

针对GI-RAIM（GPS Inertial RAIM）惯导辅助GPS接收机自主完好性监测,本文引入了检测时间延迟和检测函数均值偏离度作为评估性能的概念;对比分析了当GPS发生慢变故障（SGE）时,残差检验法和状态多步外推法的故障检测性能。仿真结果表明,状态多步外推法对于慢变故障的检测性能更优越。     

接收机自主完好性监测技术研究

对卫星接收机完好性监测技术进行了简单的介绍,以最小二乘法对接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)的基本公式进行了详细的推导和分析,以奇偶矢量法在实际工程应用中验证了RAIM算法的正确性和可行性。在此基础上,提出一种新的故障卫星排除算法－均方根（Root Mean Square,RMS）比较法,工程验证了算法的有效性,具有较强工程应用价值。     

时-集综合的接收机自主完好性监测方法研究

提出了将时域处理和集合统计综合实现接收机自主完好性监测的方法。对卡尔曼滤波的新息检测方法进行了数学建模,分析了其优点和缺陷,并将其与基于瞬时(Snapshot)集合冗余一致性检测的RAIM的方法进行综合,称之为时-集综合的接收机自主完好性监测(TimeandSetCombinedReceiverIntegrityAutonomousMonitoring,TSC-RAIM)。计算机仿真结果表明,该方法不仅可以减少对可见星数目的要求,弥补SnapshotRAIM对多故障不敏感的缺陷,同时提高了故障检测的概率。     

双卫星故障条件下的RAIM可用性研究

现有的关于接收机自主完好性监测（RAIM）算法大部分是基于单颗卫星故障的假设,但随着GPS技术的发展,多颗卫星发生故障的可能性已不能再被忽视,特别是两颗卫星同时发生故障的情况。本研究基于对水平定位误差保护级（HPL）的分析,从一颗卫星故障的可用性出发,推导出两颗卫星故障时的可用性。率先给出了在两颗卫星故障的情况下,天津区域内RAIM算法的可用性。仿真结果表明：两颗卫星故障的可用性低于单颗卫星故障的可用性。     

基于惯性辅助的北斗接收机完好性监测方法研究

针对传统卫星导航接收机在卫星数小于5颗及卫星星座构型不佳的情况下无法实现卫星故障识别与隔离的问题,结合卫星导航接收机在弹上的实际应用情况,利用惯导的辅助数据设计了一种基于多级Kalman滤波的北斗接收机完好性监测方案,给出了卫星导航接收机的RAIM滤波器结构与故障检测和隔离方法,并对其可用性进行了推导。该方案经过仿真分析及实验测试,结果表明在4颗可见星的条件下,可有效检测并隔离单星阶跃、慢速漂移、慢速随机等北斗卫星伪距和伪距率故障,从而使北斗接收机能够提供连续、精确的导航定位功能。     

GNSS用户端自主完好性监测研究综述

随着全球卫星导航系统的快速发展,对航空安全提出了挑战,完好性监测问题愈发凸显,用户端自主完好性监测(RAIM)是研究的重点之一。针对RAIM问题,首先介绍了所需导航性能的4个重要参数:精度、完好性、可用性和连续性。从单卫星故障下的RAIM、多卫星故障下的RAIM、高斯噪声下的RAIM 3个方面,综述了国内外相关的重要研究,主要涉及了3个层次内容:算法、计算保护限值和可用性,并指出了目前研究存在的不足。其次介绍了近期研究的新趋势与取得的成果。最后,展望了未来的研究方向。     

高超声速飞行器组合导航鲁棒滤波算法

高超声速飞行器由于其飞行环境的影响,使得GPS和星敏感器的量测噪声表现出非高斯特性。针对常规基于Kalman滤波的组合导航在非高斯噪声下性能下降的问题,提出了基于鲁棒滤波的高超声速飞行器组合导航算法。方法在惯性／GPS／＆异步量测建模的基础上,通过随机去耦将量测更新转化为线性回归问题,并基于M估计获得状态量最优估计。仿真结果表明,方法对非高斯噪声具有更好的鲁棒性,有效提高了高超声速飞行器组合导航系统的性能。     

气压高度表辅助下GPS接收机自备完善性监测可用性研究

 对我国范围内飞机非精密进场及终端航行时全球定位导航系统（ＧＰＳ）接收机自备完善性监测（ＲＡＩＭ）的可用性进行了研究，分析了气压高度表辅助和故障偏置大小对ＧＰＳＲＡＩＭ可用性的影响。结果表明：气压高度表与ＧＰＳ组合是提高ＲＡＩＭ可用性的有效措施；过大或过小的偏置误差将产生较小的漏警概率，而中等大小的故障偏置则产生较大的漏警概率     

基于双状态卡方故障检测的组合导航系统

故障检验与隔离是利用联邦滤波实现组合导航系统安全可靠运行的关键技术。针对常规残差卡方检验法对于慢变故障检验效果差,以及状态卡方检验受到初值误差、系统噪声和建模误差影响导致子系统被频繁隔离的问题,提出一种改进的SINS/GPS/ADS/DVL组合导航系统故障检验算法。该算法采用2个状态推进器交替地对滤波数据进行重置,避免状态递推器被未检测出来的故障污染。实验结果表明,改进的算法能够有效提高故障检验的灵敏度,增强组合导航系统的可靠性。     

JIDS/SINS/GPS组合导航系统两级故障检测结构设计

针对传统组合导航系统故障检测方法不能同时准确检测突变故障及缓变故障的不足,提出了一种两级故障检测结构。这种结构采用联邦滤波器结合了残差χ2检测法易于检测突变故障和状态χ2检测法易于检测缓变故障的优势,在JIDS/SINS/GPS组合导航系统中得到了成功应用。仿真表明,这种方法对突变故障和缓变故障都达到了较好的检测效果。此外,此方法没有改变联邦滤波器原有结构,检测准确度高,计算量小,是一种便于工程实现的检测方法。     

有色噪声作用下的机载INS/GPS组合导航方法

针对机载导航过程中有色噪声模型系数难以精确获取的问题,提出了一种基于滤波残差处理有色噪声的方法,并将其应用到INS/GPS组合导航系统中。首先分析了有色状态噪声和有色量测噪声对状态参数估值的影响,接着分别将状态残差和量测残差作为有色状态噪声和有色量测噪声的样本观测值,通过滤波所得的多个历元的残差序列获取拟合模型参数,然后计算有色噪声的预报值并将其进行补偿,从而得到有色噪声修正后的组合导航模型。最后设计了转台试验验证提出的有色噪声作用下的INS/GPS组合导航方法,结果表明该方法能有效地减小有色噪声对组合系统的影响,且当GPS暂时失效时,能显著提高系统的导航精度。     

基于嵌入式平台的MEMS/GPS 组合导航系统实现研究

主要研究基于PC104平台的MEMS/GPS组合导航系统硬件实现方法.首先设计了对MTi-30 MEMS器件与GPS接收机的数据采集软件,基于统计分析方法分析建立了传感器的误差模型参数,构建了MEMS/GPS组合算法模型,基于MEMS惯性器件和GPS接收机实测数据确定了Kalman滤波器的系统噪声阵及量测噪声阵模型参数;然后利用实际测量数据进行了MEMS/GPS组合系统导航性能仿真;最后基于PC 104嵌入式平台,构建了MEMS/GPS组合导航系统原理样机,分别在静态和动态情况下完成MEMS/GPS组合导航算法实时测试,导航结果验证了硬件平台及导航算法的正确性.