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。     

神经网络辅助的组合导航系统仿真研究

针对高空长航时无人机(High Altitude and Long Endurance Unmanned Aerial Vehicle,HALEUAV)的特点,提出一种SINS/GPS/北斗/DVS组合导航系统总体方案,并建立其联邦滤波器模型。在分析常规联邦滤波局限性的基础上,研究了基于子系统精度变化的信息分配系数自适应修正算法,设计了神经网络辅助联邦滤波的改进算法。仿真结果表明,改进滤波算法改善了数值计算的稳定性及系统的容错性,有效提高了导航精度,系统可满足无人机的导航要求。     

基于SAR的组合导航系统仿真研究

针对地形辅助导航中SAR图像匹配高度通道不可观，及传统Kalman滤波器自适应性差的缺陷，提出引入GPS高度信息及自适应联邦Kalman滤波算法，设计基于自适应联邦滤波的SINS／GPS／TAN／SAR四组合导航系统。该方案能有效地提高系统的自适应性、导航精度和自主性。并且由于方位误差角是直接观测量，使得载体不需机动即可获得良好的惯导空中对准能力。同时，该方案还可以提供SAR系统所需的运动补偿信息，由此构成导舷设备与任务设备互补的双向信息融合系统。     

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。     

自适应联邦H∞滤波在水下组合导航系统中的应用

为了提高自主水下航行器组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和海底地形匹配作为水下航行器组合导航系统导航传感器,建立了水下航行器组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,提出了一种基于RBF神经网络进行联邦滤波信息分配的自适应联邦滤波信息融合方法并进行了计算机软件仿真试验,仿真实验结果表明:采用RBF神经网络进行信息分配系数的自适应调整的改进自适应联邦滤波器的水下航行器组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,满足高精度水下组合导航的要求.新型信息融合方法克服了传统滤波容易发散的缺点,有效地提高了水下航行器组合导航系统的容错性能和导航精度.     

主/被动雷达H∞滤波的最小方差数据融合算法

提出一种基于H∞滤波器的主被动雷达的最小方差数据融合算法。由于噪声方差在实际测量过程中是随时间变化的,甚至在有些干扰情况下是剧烈变化的。针对这一问题首先设计了一个H∞滤波器,该滤波器通过调节参数来增强其对外界干扰的鲁棒性,然后采用H∞滤波器分别对主被动雷达测量数据进行滤波,最后将滤波结果进行最小方差数据融合,较大的提高了融合算法对测量噪声干扰的适应性和鲁棒性。仿真结果表明,采用提出的算法所得到的滤波误差方差较小,且对外界大噪声具有很强的鲁棒性。     

基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测

针对无法建立精确数学模型的非线性动态系统,提出一种基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测模型.该模型通过改进LSSVM的结构风险形式得到无偏的LSSVM,并能够自适应的选择滑动时间窗的长度.在此基础上根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点设计了基于ChoIesky分解的学习算法提高了模型训练效率,实现了非线性系统的在线监测.通过系统输出预测误差的变化,利用Parzen核密度估计方法判断故障的程度.仿真结果表明该故障监测模型在系统正常工作的情况下,能够跟踪系统的动态变化趋势;在系统出现突变故障的情况下,能够快速检测系统故障;在系统出现缓变故障的前提下,能够对系统的故障进行预报.     

MPOS联邦实时组合算法

微小型位置姿态测量系统(micro position and orientation system, MPOS)是为成像载荷提供实时高精度运动补偿信息的关键装置，其测量精度严重制约成像精度的提升。针对MPOS集中滤波实时性差的问题，在基于双ARM (advanced reduced instruction set computing machines)硬件平台的基础上，采用联邦滤波实时组合算法对多组传感器数据进行最优信息融合。以微惯性测量单元为公共参考系统，双天线全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)和磁强计作为子系统提供量测信息，将各个子系统得到的局部误差协方差及状态估计值在主滤波器中进行信息融合得到最优估计值。通过动态实验验证了基于联邦滤波实时组合方法的MPOS,其位置、速度、航向角及水平姿态角精度可达0.6 m, 0.03 m/s, 0.15°,0.04°。     

基于联邦滤波算法的无人机集群分层协同导航

为了解决传统单主从式无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)相对导航结构因长机故障导致导航精度发散以及全连通协同导航算法计算量和通信负担较重的问题,提高集群导航稳定性以及导航信息的利用率,基于联邦滤波算法,提出了一种分层协同导航算法,并且根据导航精度将UAV集群分为长机层与僚机层,建立了UAV集...     

基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法

提出—种基于雷达/红外传感器神经网络融合的机动目标跟踪算法，利用神经网络的非线性逼近能力，将神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个非线性估计器，该算法可以对来自红外成像传感器的补充信息加以充分利用，进行机动检测，把计算负荷转移到神经网络，在改善跟踪性能的同时又保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果表明所提出的跟踪滤波算法在跟踪应用上优于—般的非线性估计算法，它最明显的优点就是减少了数字计算上的复杂性，提高了跟踪算法的快速性。     

Intelligent fault-tolerant algorithm with two-stage and feedback for integrated navigation federated filtering

In order to take full advantage of federated filter in fault-tolerant design of integrated navigation system, the limitation of fault detection algorithm for gradual changing fault detection and the poor fault tolerance of global optimal fusion algorithm are the key problems to deal with. Based on theoretical analysis of the influencing factors of federated filtering fault tolerance, global fault-tolerant fusion algorithm and information sharing algorithm are proposed based on fuzzy assessment. It achieves intelligent fault-tolerant structure with two-stage and feedback, including real-time fault detection in sub-filters, and fault-tolerant fusion and information sharing in main filter. The simulation results demonstrate that the algorithm can effectively improve fault-tolerant ability and ensure relatively high positioning precision of integrated navigation system when a subsystem having gradual changing fault.     

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.     

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...     

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。     

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。     

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.