INS/GNSS紧组合导航系统故障探测与隔离的改进研究

在INS/GNSS紧组合中,GNSS伪距和伪距率信息的可靠性检验是系统容错设计的关键。目前的思路都是基于整个系统的,对组合卡尔曼滤波的新息进行χ~2检验,无法确定故障发生位置。本文尝试在运用GNSS观测信息之前加入故障探测与隔离模块,采用将w-检测法与χ~2检验法结合的故障识别算法。相比于单纯的χ~2检验法,该方法能进行故障星的定位,选择可靠的伪距、伪距率组合,有效保证后续滤波结果的可靠。经实测数据仿真验证,该算法能有效识别故障星,选出正确的伪距、伪距率组合进行组合导航。     

基于融合状态递推的非线性联邦滤波器故障检测算法

传统的联邦滤波器故障检测算法一般是针对线性系统模型提出的,现在非线性条件下对算法进行推广,推导了针对非线性模型的状态χ~2故障检测算法,并对其进行改进,提出一种基于融合状态递推的新型联邦滤波故障检测算法。该算法利用联邦滤波器的全局最优融合状态通过状态递推器获得融合状态递推,再由各子系统通过非线性滤波得到的状态估计与融合状态递推之间的残差构造检验量,进行故障检测。由于全局最优融合状态的精度要高于局部滤波值,故相比于传统联邦故障检测法,该算法的检测灵敏度更高;最后设计了一组仿真实验,验证了该检测算法的有效性。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

捷联惯导系统级余度技术研究(上)

为提高捷联惯导系统(SINS)长时间工作的导航精度，分析了SINS的姿态角、飞行速度和定位三类基本误差，以及系统误差的表示方法。给出了SINS与全球卫星定位系统(GPS)、多普勒导航系统(DNS)组合导航系统的状态方程和误差分析，在给定条件下进行了仿真试验。在此基础上，采用残差X^2和状态X^2检验法，对SINS／GPS，SINS／DNS组合系统中子系统故障检测与隔离的原理和方法进行了研究，并用残差x。检验法对容错组合导航系统进行了仿真。结果表明，采用SINS／GPS，SINS／DNS组合系统可提高导航精度，用残差X^2检验法可判定发生故障的子系统并进行隔离。     

基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断

将基于双状态传播器的状态χ2检验法(SCST)结合Fuzzy ARTMAP神经网络应用于GPS/INS紧组合导航系统故障的诊断和参数识别。首先,采用双状态传播器的状态χ2检验法对组合导航系统进行故障检测,得到故障的特征模式,并给出了双状态传播器重置时间间隔选择的充分条件;然后,利用Fuzzy ARTMAP神经网络结合特定的飞行器机动对故障模式进行分类,给出了一种新的分类方法;对于飞行器按照不同轨迹进行飞行的情况,也可有效的识别故障源。最后将分类的结果送入另一个Fuzzy ARTMAP神经网络进行故障参数的估计。仿真结果表明,针对组合导航系统中陀螺、加速度计、GPS信号的一度故障,此方法能有效进行检测和隔离,并能准确估计出故障发生时间和故障幅值。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。     

基于北斗双星定位辅助的SAR/INS组合导航系统研究

由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间，而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时，因此，SAR／INS／北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题，采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此，本文在分析SAR／INS／北斗组合导航系统工作过程的基础上，结合卡尔曼滤波的具体原理，设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案，并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法，从而可以有效处理SAR／INS／北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行，该方案对SAR／INS／北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。     

一种补偿t-OPT噪声的冗余捷联惯组故障检测方法

为提高基于等价空间原理的故障检测方法在冗余捷联惯组故障检测中的适用性和鲁棒性，提出了一种补偿噪声的t检验最优奇偶向量法(t-OPT)。该方法在最优奇偶向量法(OPT)的基础上引入t检验构造了新的故障检测函数，使用卡尔曼滤波算法补偿了t-OPT方法中故障检测函数的随机噪声，使检测方法在奇偶残差统计特性未知、存在噪声干扰和故障幅值较小的情况下，仍可以实现对故障器件的准确定位。仿真结果表明：该方法可以检测到冗余捷联惯组中低故障幅值的常值漂移，有效降低了常值漂移故障检测的虚警率以及线性漂移故障的检测时延。     

偏振光/地磁/GPS/SINS组合导航方法

为了提高微小型飞行器导航系统姿态测量性能，提出偏振光／地磁／GPS，SINS组合导航方法。推导了三维空间中应用偏振光／地磁辅助测姿原理，并证明了系统具有完全能观性，指出了观测结构具有退化现象和退化条件。采用联邦卡尔曼滤波方法实现了组合导航算法，利用Madab仿真方式对单独使用偏振光和同时使用偏振光／地磁辅助的组合导航系统的测姿修正效果和能观度改善效果进行了检验和比较。结果表明偏振光／地磁／GPS／STNS组合对测姿的修正能力优于单独使用偏振光辅助的情况。由此可以得出该方法能够改善导航系统能观性和精度的结论。     

基于全局估计的联邦卡尔曼滤波信息同步方法

组合导航系统一般采用联邦卡尔曼滤波作为基本的状态估计方法。由于各导航子系统的观测周期一般不相同 ,因而存在导航系统的观测时刻与滤波器的滤波时刻不一致的问题。本文提出了一种应用全局估计量与不同步观测量共同进行时间更新 ,以获取同步观测信息的方法 ,并应用仿真运算证明了该方法的有效性     

基于联邦UKF算法的月球探测器自主组合导航

研究了月球探测器在地一月转移轨道阶段的自主导航方法，提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点，将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合，设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真，和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明，所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km，速度估计精度约为0．01m／s，并且具有良好的鲁棒性和容错性能。     

多星座组合导航系统自主完好性监测方法研究

提出一种“VGC BIT”的方法分析多故障情况下多星座组合导航系统的自主完好性监测性能。该方法基于现有GPS观测数据构建“准现实”的GPS/Galileo组合导航环境,可有效实现对多故障情况下GPS/Galileo组合系统完好性监测性能的分析。应用该方法计算GPS/Galileo组合导航系统中同时存在1~4个故障时的故障检测(FD)和排除(FDE)可用率。计算结果表明,在北京和上海两地,即使出现分布情况最坏的4个故障星,航路阶段FD和FDE的可用性仍大于99%。     

多传感器分层多级变结构组合导航信息融合方法

基于惯性/卫星(全球卫星定位系统(GPS)/北斗双星)/多普勒/星光组合导航系统,提出了一种用于组合导航系统的多传感器分层多级变结构部分优化故障检测、隔离与系统重构(FDIR)的信息融合模型和算法。给出了模型的构成,并讨论了分层多级融合顺序与部分融合对全局估计的影响及其优化。理论分析和仿真试验结果表明,分层多级部分优化融合模型融合后的综合性能优于联邦滤波基本融合模型。     

多传感器信息融合技术在SINS／GPS／TAN组合导航系统中的应用

阐述了多传感器信息融合理论应用于组合导航系统的一般原理和方法。建立了SINS／GPS／TAN组合导航系统的联邦滤波模型，其中SINS／GPS子滤波器的状态变量为24维，SINS／TAN子滤波器的状态变量为23维，公共状态为18维。对组合导航系统的联邦滤波进行了仿真研究，仿真结果表明，基于信息融合的联邦滤波算法不仅解决了“维数灾难”问题，而且滤波精度相当高。可以满足导航制导系统的需要。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

基于抗差估计改进的GNSS/INS组合导航完好性监测方法

在卫星/惯性(GNSS/INS)组合导航系统中,针对基于残差检测的完好性监测算法对于缓变误差检测效果不佳,以及自主完好性监测外推(AIME)法存在检测时延的缺陷,提出了一种基于抗差估计改进的完好性监测方法.该方法在AIME法的基础上,通过定义标准化残差,引入三段权函数抗差估计对AIME法进行改进,并设计了一种调节准则,...     

基于故障因子函数的鲁棒联邦滤波算法研究

针对联邦滤波器子系统传感器故障，提出了一种基于状态递推器的滑动残差检验法，并在故障检测函数的基础上，定义了故障因子函数，用于联邦滤波器的信息分配。根据新的算法，联邦滤波器的信息分配系数可根据故障因子函数进行自动调整，以减少故障通过全局重置对其他无故障子系统的污染程度，从而减少了故障信息的影响程度和持续时间，提高了故障隔离后联邦滤波器的快速恢复能力。仿真结果表明该算法是有效的。     

INS/GPS/TERCOM组合制导系统中的

提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS/TERCOM系统优化结构,并对INS/GPS/TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究,将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较.结果表明,系统无故障情况下三种方法精度相同;而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法.     

INS／GPS／TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究

提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS／GPS／TERCOM系统优化结构，并对INS／GPS／TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究，将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较。结果表明，系统无故障情况下三种方法精度相同；而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法。     

基于分时融合反馈的联邦滤波算法研究

传统联邦卡尔曼滤波算法的高容错性是以牺牲精度为代价的,为此提出了改进的联邦滤波算法,采用分时融合反馈的联邦滤波信息分配方式,在提高系统容错性的同时兼顾导航精度和实时性,而且无融合反馈阶段延长了故障反应时间,提高了系统对渐变故障的检测能力,取得较为理想的结果.