系统容错技术在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程水下导航的可靠性和精度,采用了捷联惯性导航系统、多普勒速度声纳、地形匹配模块和TCM2电子磁罗经构成组合导航系统.采用容错联邦卡尔曼滤波对水下航行器组合导航系统进行信息融合、故障诊断与系统重构,在设计联邦滤波算法基础上,结合组合导航信息融合方案,详细分析了故障检测方法,给出了水下航行器容错联邦滤波结构和故障检测算法,进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.仿真结果表明:联邦滤波方法对系统故障能够及时检测并且有效隔离了故障传感器,对系统进行了重构,提高了系统的导航精度和可靠性.     

INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航算法

针对空中加油近距对接阶段GNSS信号易受遮挡丢失的问题,考虑引入Vision导航系统,提出一种INS/GNSS/Vision组合的高精度容错相对导航系统,为空中加油近距对接任务提供高精度的双机相对导航信息。该系统采用联邦滤波器结构融合导航传感器信息,利用滑动窗口构建时变量测噪声的容错滤波结构,并基于子滤波器协方差的奇异值分块计算信息分配系数。仿真结果表明,所设计的容错导航系统与单独的INS/GNSS和INS/Vision系统相比,相对位置、速度和姿态的估计精度都有所提高;同时在GNSS出现软故障时,系统可以提供稳定、可靠的相对导航信息,有效提高了INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航系统的导航精度、鲁棒性和容错性,相对位置精度较基于常规故障隔离联邦滤波算法提高70%以上,满足了空中加油对接导航需求。     

水下无源组合导航系统智能容错方法设计

为提高自主水下航行器的导航精度,比较目前 AUV 常用的水下导航方式,将捷联式惯性导航系统与地球物理导航系统相结合构成水下无源组合导航系统.采用容错联邦卡尔曼滤波对各子系统信息进行故障诊断、系统重构和融合.针对传统的2c检验法不能确定故障具体原因,而仅能判断量测信息是否有效的缺陷,提出利用神经网络辅助2c检验法进行故障诊断.通过对水下组合导航系统算法进行仿真分析,结果表明该算法能够快速、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.     

广义联邦滤波器的全局最优性

基于分散化滤波算法和信息分配原理,建立了广义联邦滤波器设计理论。证明了联邦滤波器当其主滤波器和局部滤波器的维数都相同时,其全局滤波和集中卡尔曼滤波等价,是最优的;同时提出当主滤波器维数和局部滤波器维数不相同时,达到全局滤波最优的解析补偿方法,其附加计算量小,并可作为一种性能指标用于子系统的软故障检测。在组合导航系统中运用此方法对非公共状态信息进行补偿,仿真结果验证了该方法的有效性。     

联邦滤波器信息分配系数的优选算法

针对Carlson方法的局限性，提出一种联邦滤波器信息分配系数的优选算法，提高局部滤波器的精度和故障检测灵敏度，并证明其并不影响联邦滤波的全局最优性。以双SINS/GPS组合导航系统为实例，通过仿真验证了该方法的正确性和可行性，同时回答了“对‘联邦滤波器理论研究’一的商榷”所提出的三个问题。     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

INS/双星/GPS联邦最小二乘滤波容错结构研究

采用联邦最小二乘滤波信息融合的方法对INS／双星／GPS组合导航系统进行了研究，并将联邦卡尔曼滤波的四种典型容错结构应用到联邦最小二乘滤波中，对四种结构的容错性能进行了仿真研究。仿真结果表明：联邦最小二乘滤波能有效提高INS／双星／GPS组合导航系统的精度及容错能力。     

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。本文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。     

INS/GNSS/VO组合导航系统复合型异常检测与容错算法

INS/GNSS/VO导航系统的异常输出常由外部扰动引起,表现为幅值较小的突变信号或者增长速率较慢的斜坡信号。为了增强异常检测算法的检测能力,提高组合导航系统在外部干扰情况下的导航精度,提出一种INS/GNSS/VO组合导航系统复合型异常检测与容错算法。在非全局融合阶段使用状态卡方检测法对量测信息进行异常检测与隔离;在全局融合阶段,构建检测统计量的归一化阈值比,作为量测噪声方差阵的权重系数,对子滤波器进行加权量测更新。街道场景中的离线测试结果表明,所提算法的导航误差均值与标准差相对于其他的异常检测与容错算法分别减小了9.6%与2.7%,提高了组合导航系统的异常检测能力和容错性能。     

联邦滤波理论在组合导航系统设计中的应用

为了解决导航信息大量冗余情况下组合导航系统计算量过大及故障数据互相污染的问题，本文探讨了具有容错结构的无复位联邦滤波器的设计方法，包括公共参考系统的选定及信息的合理分配原则，并对集中滤波器和联邦滤波器作了对比仿真计算。仿真结果表明：融合周期为滤波周期的１０倍时，联邦滤波精度与集中滤波精度几乎相同。