[发明专利]惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法有效

专利信息
申请号: 201210111157.2 申请日: 2012-04-17
公开(公告)号: CN102654407A 公开(公告)日: 2012-09-05
发明(设计)人: 钟丽娜;刘建业;李荣冰;王融;曾庆化;谢非;杭义军 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G01C25/00 分类号: G01C25/00;G01S19/42
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 许方
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 惯性 卫星 组合 导航系统 故障 检测 装置 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法,属于卫星定位导航的技术领域。

背景技术

惯性卫星紧组合导航系统是将惯性导航与卫星导航相结合,采用卫星原始观测信息伪距、伪距率作为观测量的导航系统。相比于松组合,紧组合系统具有较好的精度及动态性能,并且在可见卫星少于4颗的情况下,也能在较短的时间内正常工作。

但由于紧组合系统组合程度较深,其精度及可靠性受到卫星原始观测信息伪距、伪距率质量的影响程度较大。伪距、伪距率容易受到如下因素影响而产生故障:

(1)太空中摄动因素、卫星轨道误差、电离层、对流层及空间信号传输畸变等因素影响;

(2)卫星导航系统的软、硬件随机故障;

(3)人为干扰,特别是敌意干扰,会带来较大误差。

同时,随着各国对卫星导航系统的重视程度和投入力度不断加大,在轨导航卫星数目也在不断增加,多通道接收机输出的原始测量信息同时发生故障的概率也随之增加。因此,为保证紧组合导航系统的可靠性及精确性,使系统在故障条件下仍能正常运行,需要检测并有效识别多卫星信息发生故障的情况,对故障及时进行排除、处理,并对系统进行重构。

目前应用于组合导航系统中卫星信息故障检测的算法普遍采用接收机自主完好性监测(RAIM)算法,该算法的基本原理是利用观测量冗余信息的一致性检验来测量观测量偏差情况,并找出故障卫星。常用RAIM算法是基于当前历元观测量的“快照”法,包括最小二乘残差法、奇偶空间法以及距离比较法、解的最大间隔法等,其中前三种方法本质上是等价的。以上算法能够实现在一定虚警率、误警率下系统发生故障的检测,但不能进行故障识别或只能识别单星故障。随着在轨导航卫星数的增多,单星故障识别已经无法满足导航需求,尤其在涉及生命安全等关键应用场合。

多故障识别算法包括n-2法、OWAS法、假设检验法、最优奇偶矢量法等进行观测量子集检验得到,但上述算法的实施对可见卫星数要求在6颗以上;并且以上算法都假设所有观测量一直具有相同的噪声统计特性,而实际上在发生故障以后,非故障观测信息也会受到污染而导致噪声水平加大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述背景技术的不足,提供了惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置及检测方法。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案:

惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置包括:观测量测量单元、惯导辅助单元、卫星故障评价单元、测量信息筛选单元、卡尔曼滤波器,其中:

       所述观测量测量单元的第一输入端与惯性导航装置的输出端连接,观测量测量单元的第二输入端与GPS接收机的第一输出端连接,观测量测量单元的第三输入端与GPS接收机的第二输出端连接,观测量测量单元的第一输出端与惯导辅助单元的输入端连接,观测量测量单元的第二输出端与测量信息筛选单元的第一输入端连接;

       所述惯导辅助单元的输出端与卫星故障评价单元的输入端连接,所述卫星故障评价单元的输出端与测量信息筛选单元的第二输入端连接;

所述卡尔曼滤波器的第一输入端与测量信息筛选单元的输出端连接,卡尔曼滤波器的第二输入端与惯性导航装置的输出端连接,卡尔曼滤波器的输出端与惯性导航装置的反馈输入端、GPS接收机的反馈输入端连接。

所述惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测装置中,观测量测量单元包括:惯导等效伪距测量单元和加法器,其中:

所述惯性导航装置的输出端、GPS接收机的输出端分别与惯导等效伪距测量单元的两个输入端连接;

所述惯导等效伪距测量单元的输出端、GPS接收机的输出端分别与加法器的两个输入端连接,所述惯导辅助单元的输入端、测量信息筛选单元的输入端分别与加法器的输出端连接。

惯性卫星紧组合导航系统的多故障检测方法,包括如下步骤:

步骤1,确定惯性卫星紧组合导航系统的观测量矩阵;

步骤2,建立故障检测的检验统计量:构造奇偶空间矩阵并确定观测方程表达式,将观测误差矩阵投影到奇偶空间矩阵得到奇偶矢量,再根据显著性校验原理建立检验统计量;

步骤3,检测识别惯性卫星紧组合导航系统的故障,具体包括如下步骤:

步骤3-1,对n颗可见卫星进行子集划分,以每5颗可见卫星为一个子集,共有                                                个子集;

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