区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

基于置信度加权的组合导航数据融合算法

 针对联邦滤波融合算法中由于模型量测噪声统计特性未能被准确描述导致其子滤波器误差变大，进而导致联邦滤波估计出现偏差的问题，为了改进联邦滤波融合方法，将模糊自适应卡尔曼滤波方法和置信度加权方法与联邦滤波融合方法相结合，应用于组合导航系统。该方法首先将模糊自适应卡尔曼滤波方法应用于各子滤波器，使其能够跟踪真实量测噪声统计特性。然后通过模糊方法计算得到各子滤波器的置信度，进而得到联邦滤波器的置信度，再由得到的置信度对各子滤波器及联邦滤波器输出进行加权，得到最终的全局输出。对车载组合导航系统的仿真结果表明，这种算法对量测噪声具有较强的自适应性，能够抑制置信度低的子滤波器在融合系统中所占的权重，提高联邦滤波融合算法的精度，是一种可行的车载组合导航数据融合算法。     

基于改进联邦Kalman滤波的组合校准方法研究

联邦滤波器广泛应用于多传感器信息融合领域,联邦滤波中的信息分配原则影响滤波精度.针对联邦Kalman滤波器进行改进,采用基于估计协方差阵奇异值动态确定信息分配系数.对子滤波器进行重置时,采用新的重置方法,保证了子滤波器误差协方差阵的对称性,确保Kalman滤波器的一致收敛稳定性.新的联邦滤波算法允许每个状态分量拥有不同的动态信息分配因子,从而改进了联邦滤波信息融合的精度.设计了SINS/GPS/电子罗盘组合导航系统,仿真结果说明,与传统联邦滤波算法相比,改进的联邦滤波器估计精度得到了提高,可以更好地对SINS误差进行校准,提高系统的精度.     

基于联邦滤波的SINS/GNSS/OD/高度计多源组合导航算法研究

针对城市情况下车载导航时单一导航源易受干扰的问题,提出了一种基于自适应联邦Kalman滤波的多源组合导航算法.该模型具有两级结构,由子滤波器进行各信息源局部估计后,通过主滤波器进行最优融合估计.融合具有不同工作特点的导航传感器的输出信息组成多源信息组合导航系统,从而提高了导航系统的精度和鲁棒性,且通过故障诊断算法实时检测并隔离故障信息源.给出了联邦滤波算法设计,并进行了实际车载实验.实验结果表明,该算法能够提高导航系统的稳定性及精度.     

一种联邦卡尔曼滤波渐变型故障容错方法

具有良好的容错性是组合导航系统的基本要求。组合导航系统易于完成突变型故障的检测与容错,对渐变型故障的检测与容错则较为困难。文中以联邦卡尔曼滤波为组合导航系统状态估计方法,针对渐变型故障,提出了观测品质的概念及其模糊评估方法,应用观测品质进行了导航系统的渐变型故障检测,利用观测品质构成局部滤波器估计均方误差阵的修正矩阵,设计了组合导航系统智能自适应渐变型故障容错方法并完成了仿真运算。     

再论联邦滤波在组合导航中的应用可行性

在联邦滤波算法中，针对子滤波器存在私有状态从而导致全局状态信息融合估计为次优估计的问题，通过一个简单的3维状态、2维量测系统的数值仿真以及速度+姿态传递对准组合导航仿真，验证了联邦滤波的次优估计结果误差太大，难以满足实际系统的高精度滤波需求。联邦滤波估计的次优程度没有经过严格证明，且难以证明，因而存在应用风险。对于以精度为主要性能指标的组合导航系统，不建议采用联邦滤波算法，否则其精度损失不足以弥补其带来的计算量降低和容错性提高的优势。     

容错多传感器组合导航系统发展综述

对容错组合导航系统的基本理论、联邦滤波器的设计方法、特点进行了分析；指出联邦滤波器在时间和空间上为组合导航系统的容错设计提供了条件；同时对组合导航系统故障诊断、故障隔离和系统重构方法进行了研究。     

基于矢量化检测联邦滤波的INS/BDS/地磁组合导航容错方法

组合导航能够将多种类型的导航信息进行结合,实现优势互补,因此成为了目前导航应用领域的主要发展方向。然而,导航信息的增多势必会引入更多的风险源,从而降低导航系统的可靠性。基于联邦滤波的容错方法是目前抑制故障信息影响的主要解决手段,但是现有的故障容错方法普遍采用统一的检测机制,没有根据各个导航子系统的误差传播特性针对性地构建故障检测模型,因此会引起较高的误警率与漏检率。针对上述问题,提出了基于矢量化检测联邦滤波的INS/BDS/地磁组合导航容错方法。通过构建面向INS/BDS/地磁不同导航信息的故障检测函数,能够实现更加准确的矢量化信息分配,从而可以有效避免可用导航信息的损失以及故障导航信息对整体系统的影响。仿真结果表明,提出的方法可以有效隔离不同类型的故障信息,并减小其对无故障导航信息及整体系统的影响,从而提高了组合导航的精度和可靠性。     

基于三级滤波的民用飞机组合导航融合算法研究

高精度导航系统是民用飞机必备的机载航电设备。针对民用飞机导航传感器冗余配置特点,设计了一种基于三级滤波的组合导航融合算法。首先根据民用飞机传感器配置特点设计三级滤波架构,然后通过第一级卡尔曼滤波器的局部估计、第二级联邦滤波器的全局估计和第三级全局滤波器的最优全局估计,最终实现导航参数的最优全局估计。最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置、速度和姿态估计精度,能够满足民用飞机导航系统的高精度测量要求。     

基于三级滤波的民用飞机组合导航融合算法研究

高精度导航系统是民用飞机必备的机载航电设备。针对民用飞机导航传感器冗余配置特点,设计了一种基于三级滤波的组合导航融合算法。首先根据民用飞机传感器配置特点设计三级滤波架构,然后通过第一级卡尔曼滤波器的局部估计、第二级联邦滤波器的全局估计和第三级全局滤波器的最优全局估计,最终实现导航参数的最优全局估计。最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置、速度和姿态估计精度,能够满足民用飞机导航系统的高精度测量要求。     

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。     

SINS/BDS紧组合系统中自适应 两阶段扩展卡尔曼滤波

在实际应用中，以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统，存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况，传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法无法有效解决这一问题，从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在线估计量测噪声的自适应两阶段EKF（ATEKF）方法，该方法使用经过紧组合修正后的SINS输出的位置，并结合星历数据中提供的卫星位置求解GDOP。在此基础上，利用GDOP值以及新息，实现了紧组合导航系统的量测噪声方差阵（Rk）的在线实时估计，从而达到自适应滤波的效果，改善导航精度。     

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。     

Model-based robust estimation and fault detection for MEMS-INS/GPS integrated navigation systems

In micro-electro-mechanical system based inertial navigation system（MEMS-INS）/global position system（GPS） integrated navigation systems, there exist unknown disturbances and abnormal measurements. In order to obtain high estimation accuracy and enhance detection sensitivity to faults in measurements, this paper deals with the problem of model-based robust estimation（RE） and fault detection（FD）. A filter gain matrix and a post-filter are designed to obtain a RE and FD algorithm with current measurements, which is different from most of the existing priori filters using measurements in one-step delay. With the designed filter gain matrix, the H-infinity norm of the transfer function from noise inputs to estimation error outputs is limited within a certain range; with the designed post-filter, the residual signal is robust to disturbances but sensitive to faults. Therefore, the algorithm can guarantee small estimation errors in the presence of disturbances and have high sensitivity to faults. The proposed method is evaluated in an integrated navigation system, and the simulation results show that it is more effective in position estimation and fault signal detection than priori RE and FD algorithms.     

组合导航系统中一种基于特征值分解的自适应信息融合滤波算法

基于分散滤波理论的联合滤波算法,可以有效地降低组合导航系统的计算负担,并且增强系统的容错性能。给出了一种联合滤波算法中信息分配系数的自适应计算方法,能够使联合系统根据导航过程中各传感器的信息质量的变化合理地反馈全局信息。仿真结果表明,该算法可以有效地降低由于导航子系统降级带来的滤波误差。     

惯性辅助的北斗导航故障自适应方法研究

北斗导航系统完好性是指北斗导航系统不能用于导航服务或导航精度超出给定范围时,具备及时发现故障并通知用户的能力.针对北斗导航完好性检测问题,为改善北斗导航定位系统的精度、连续性、完好性和可用性,研究了基于惯性辅助的北斗导航故障检测方法,设计了北斗导航系统的量测修正与故障检测实现方案,构建了基于新息正交性的自适应滤波北斗/SINS紧组合导航架构,根据滑动窗口内新息动态变化特性修正系统量测噪声方差,在北斗导航信号受到较大干扰、发生异常的情况下,对品质较差的卫星测量信号进行识别,并对检测超出一定阈值的突变卫星信号实现故障隔离,从而提高系统适应能力,增强北斗/SINS紧组合导航系统容错性.构建了北斗/SINS组合导航系统仿真验证模型,结果表明,基于惯性辅助的北斗导航方法能够有效检测出卫星信号故障,提高了系统的适应性和定位精度.