基于改进联邦滤波的故障隔离与系统重构

为解决故障隔离与系统重构(FIR)问题提出了改进的联邦滤波算法。采用带有备份主系统的联邦滤波结构,避免了由于主系统故障而引发灾难性后果,并针对这一结构提出了分级联邦滤波FIR策略,保证在任何一个子系统故障的情况下的滤波连续性和滤波结构完整,并提高了后续故障的检测能力。在融合算法上提出了分时融合反馈的联邦滤波信息分配方式,大大降低全局被污染的可能性,并提高了系统对渐变故障的检测能力。将该算法应用于多传感器组合导航系统中,仿真结果表明在任何一个子系统故障情况下,滤波器都能提供连续、准确的导航信息。     

多源信息融合的组合导航自适应联邦滤波算法

全球卫星导航系统、捷联惯导、里程计、零速更新等多源信息的融合为地面移动测量系统提供了精确的位置和姿态参考信息。针对进行多源信息融合时,由于数学模型偏差和观测值粗差的影响,传统的联邦滤波不能有效隔离故障子系统的影响的问题,提出了利用验前新息计算联邦滤波的信息分配系数,基于联邦滤波和自适应滤波的等效性和抗差滤波原理,实现实时调整信息分配系数的自适应联邦滤波算法。通过一组车载数据的分析表明,自适应联邦滤波算法相对于传统联邦滤波算法,能有效地抵御观测值粗差和数学模型偏差的影响,显著提高了组合导航系统的精度和可靠性。     

Practical integrated navigation fault detection algorithm based on sequential hypothesis testing

In detecting system fault algorithms,the false alarm rate and undectect rate generated by residual Chi-square test can affect the stability of filters.The paper proposes a fault detection algorithm based on sequential residual Chi-square test and applies to fault detection of an integrated navigation system.The simulation result shows that the algorithm can accurately detect the fault information of global positioning system(GPS),eliminate the influence of false alarm and missed detection on filter,and enhance fault tolerance of integrated navigation systems.     

Fault tolerant navigation method for satellite based on information fusion and unscented Kalman filter

An effective autonomous navigation system for the integration of star sensor, infrared horizon sensor, magnetometer, radar altimeter and ultraviolet sensor is developed. The requirements of the integrated navigation system manager make optimum use of the various navigation sensors and allow rapid fault detection, isolation and recovery. The normal full fusion feedback method of federated unscented Kalman filter (UKF) cannot meet the needs of it. So a no-reset feedback federated Kalman filter architecture is developed and used in the autonomous navigation system. The minimal skew sigma points are chosen to improve the calculation speed. Simulation results are presented to demonstrate the advantages of the algorithm. These advantages include improved failure detection and correction, improved computational efficiency, and reliability. Additionally, its’ accuracy is higher than that of the full fusion feedback method.     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

空间飞行器分布式通用组合导航仿真平台方案研究

在研制空间飞行器导航系统的过程中,搭建导航仿真平台能够有效地节约成本并缩短研发周期.在模块化、通用化和标准化设计原则的指导下,利用多台计算机和相应的数据总线开发了空间飞行器分布式通用组合导航仿真平台.在空间飞行器导航系统特性分析的基础上,提出了捷联惯性导航系统、GPS、脉冲星导航系统、磁强计和星敏感器组合导航方案,设计了仿真平台的结构,论述了仿真平台的硬件设计、软件开发和算法,并探讨了仿真平台的扩展性能.试验表明该仿真平台能够逼真地模拟空间飞行器导航系统,并为设计者提供有益的建议.     

GPS/VISNAV integrated relative navigation and attitude determination system for ultra-close spacecraft formation flying

For the improvement of accuracy and better faulttolerant performance, a global position system (GPS)/vision navigation (VISNAV) integrated relative navigation and attitude determination approach is presented for ultra-close spacecraft formation flying. Onboard GPS and VISNAV system are adopted and a federal Kalman filter architecture is used for the total navigation system design. Simulation results indicate that the integrated system can provide a total improvement of relative navigation and attitude estimation performance in accuracy and fault-tolerance.     

基于神经网络的假设检验故障诊断算法研究

传统的χ2检验法通过比较先验信息与量测信息进行故障检测,当先验信息所依赖的模型出现错误时将无法进行有效的故障检测和故障隔离。提出利用神经网络的方法结合χ2检验法进行故障诊断,训练神经网络来跟踪系统模型,则正确的先验信息保存在训练好的神经网络中,系统模型输出与网络模型输出之差作为故障诊断的依据。针对INS/GPS组合导航系统进行算法仿真,该算法能够快速、准确地判断系统故障源,通过故障隔离和系统重构,使系统在故障情况下依然保持正常工作。     

基于矩阵摄动理论的联邦滤波信息分配方法

针对软故障条件下系统估计精度和容错性问题,将矩阵摄动理论引入联邦滤波器,提出并证明了"全局污染上界定理"。在此基础上,提出一种引入权衡因子的自适应信息分配策略,能够根据具体应用场合灵活调整局部滤波精度和容错性,尤其适合于软故障情况下改善无故障子滤波器的抗污染能力。最后通过SINS/GPS/ADS组合导航仿真证明该方法的有效性和可行性。     

SAR/INS/TAN组合导航系统中的滤波算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段。在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形辅助导航系统(TAN)各自特点的基础上,提出了SAR/INS/TAN组合导航系统的组合滤波方案并建立了相应的组合导航系统数学模型。同时,针对图像匹配和TAN所固有的非等间隔量测输出滞后的特点,研究了一种多传感器信息融合的卡尔曼滤波算法,以有效解决此类非等间隔量测滞后的问题。仿真分析可见,该组合滤波算法能大大提高导航精度,是一种行之有效的方法。     

卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。     

基于故障概率的联邦滤波鲁棒信息分配方法

考虑到故障隔离后故障信息的影响一般需要一段时间才能够消除,研究了当某个子系统发生传感器故障时,其他具有不同信息分配系数的无故障子系统的鲁棒性问题.基于理论分析提出了一种鲁棒信息分配思想,并指出了该思想应当满足的信息分配系数关系.然后给出了一个信息分配系数的专家自适应调整方法,即基于子系统在不同环境下可能发生的故障概率,建立相应的调整规则进行信息分配.从概率的角度,根据这种方法可使其他无故障子滤波器具有较强的抗干扰能力,从而使重构的联邦滤渡器快速输出不含故障信息的融合结果.理论分析和仿真说明该方法是可行的.     

基于惯性传感器网络的分布式导航方法

通常的惯性导航冗余配置及其信息融合技术,是基于相同的系统状态模型,不适合分布式惯性传感器网络的应用。针对该问题,给出了一种基于惯性传感器网络的分布式导航方法,将多个惯性测量单元配置在载体不同部位,不仅能提供冗余的导航信息,还能提供局部运动测量。在惯性网络结构分析基础上,建立了惯性网络动态测量模型,采用最大似然估计和信息滤波法,设计了分布式惯性测量融合与导航状态融合的分阶段信息融合算法,通过仿真进行了验证。结果表明,所提方法充分利用了其他节点的惯性传感器信息和同类导航状态信息,可以提高整个惯性传感器网络的估计性能和故障容错能力,在提高低性能节点导航精度的同时实现对高性能节点的自动对准。     

基于互补滤波器的MEMS/GPS/地磁组合导航系统

针对低成本、高性能、高可靠性导航系统的迫切需求,设计并实现了一种基于互补滤波器的微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/全球定位系统(global positioning system, GPS)/地磁组合导航系统。通过精确地器件标定,提高了MEMS陀螺仪、加速度计输出数据的准确性;根据MEMS惯性导航系统解算的姿态角、速度、位置结果,结合GPS及地磁的输出,设计了组合导航系统;依据载体的运动状态,设计了自适应调整截止频率的互补滤波器数据融合方法,实现了组合导航系统的定姿定位;最后,对组合导航系统进行静态、动态测试试验,实际测试结果表明,组合导航系统能够达到较高的导航精度。     

Pulsar/CNS integrated navigation based on federated UKF

In order to improve the autonomous navigation capability of satellite, a pulsar/CNS (celestial navigation system) integrated navigation method based on federated unscented Kalman filter (UKF) is proposed. The celestial navigation is a mature and stable navigation method. However, its position determination performance is not satisfied due to the low accuracy of horizon sensor. Single pulsar navigation is a new navigation method, which can provide highly accurate range measurements. The major drawback of single pulsar navigation is that the system is completely unobservable. As two methods are complementary to each other, the federated UKF is used here for fusing the navigation data from single pulsar navigation and CNS. Compared to the traditional celestial navigation method and single pulsar navigation, the integrated navigation method can provide better navigation performance. The simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the navigation method.     

基于因子图的车载INS/GNSS/OD组合导航算法

针对车载多传感器组合导航系统中传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延的问题,提出了基于因子图的INS/GNSS/OD组合导航算法。采用因子图方法对惯性导航系统(inertial navigation system,INS)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、里程计(odometer,OD)进行建模,构建了INS/GNSS/OD组合导航系统因子图模型。采用变量消除算法将因子图转化为贝叶斯网络,并通过贝叶斯树的形式实现增量推理,确保了因子图算法的实时性。仿真结果表明,当传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延时,基于因子图的组合导航算法能够连续稳定地输出高精度的导航结果,满足了车载INS/GNSS/OD系统的要求。因子图算法具有很强的鲁棒性和灵活性,在处理多传感器信息融合问题中具有较大优势。     

船舶组合导航自适应迭代粒子滤波方法及应用

针对多传感器观测信息较多、粒子采样效率较低的问题,提出了一种自适应迭代粒子滤波(adaptive iterated particle filter, AIPF)算法并应用于船舶全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统。首先通过粒子滤波自身迭代进行其重要性密度函数的更新。其次,采用自适应退火参数的模拟退火算法,使当前量测量能够快速进入到采样过程,进而大大提高了采样效率。最后,进行了仿真对比计算以及实船试验,结果表明,AIPF算法不仅可以提供精度较高的导航精度,而且增强了滤波性能。     

两种基于RAIM的多模卫星故障诊断与重构方法

基于接收机自主完善性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)算法,研究了两种针对全球定位系统/全球导航卫星系统(global position system/global navigation satellite system, GPS/GLONASS)多模卫星的故障检测与诊断方法,并提出了一种在无法进行最小二乘解算情况下的故障快速重构方法,即用前面时刻解算的正确结果来快速预测当前时刻的导航定位信息。应用多模卫星接收机真实数据的验证结果表明,两种方法均能正确诊断出故障卫星,且能对故障进行有效重构。同时,在对两种方法的优缺点进行对比分析的基础上,指出具体应用何种方法要根据实际应用环境而定。     

三段判别域与最小二乘拟合的抗差滤波算法

组合导航系统卫星信号在传播过程中容易受到干扰导致卫星导航观测值出现故障。对于此问题, 提出一种基于最小二乘拟合原理的抗差滤波算法, 根据检测量的分布状态将故障分为三段判别域, 分别为无故障、偏差和超差的情况。无故障时不做处理, 出现偏差时对观测值进行降权处理, 对于超差情况, 用前几个时刻的观测值组成的拟合函数进行一个时刻的外延, 代替当前时刻的故障观测值。仿真结果表明, 三段判别域相对于两段判别域多了对偏差情况的处理, 提高了导航精度。连续时间内发生超差情况时, 相比于使用降权法, 基于最小二乘拟合的抗差滤波算法导航精度更高, 稳定性更好。     

基于磁强计/太阳敏感器的自主导航方法

地磁场矢量是关于卫星位置的函数,利用星载三轴磁强计测量地磁场矢量,并且引入国际地磁场参考模型标准值,即可确定卫星的位置和速度。由于地磁场模型存在不确定性和长期变化性,所以单一使用磁强计自主导航精度有限。提出一种基于三轴磁强计与太阳敏感器相结合的自主导航方法,将太阳敏感器输出的高精度矢量信息与地磁场信息相结合,设计在太阳光照区和太阳阴影区两种情况下基于信息融合的组合导航原理及滤波算法并进行数值仿真,通过对仿真结果进行分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用。