[发明专利]一种基于时变量测噪声的鲁棒联邦滤波方法

说明书

技术领域

本发明公布了一种基于时变量测噪声的鲁棒联邦滤波方法，属于组合导航技术领域。

背景技术

随着航空航天技术的发展，对导航与制导系统的性能要求越来越高，组合导航系统已成为当前重要的导航系统方案。在导航多传感器信息融合领域，分散化滤波技术日益受到人们重视，Carlson 提出的分散化联邦滤波器由于设计的灵活性、计算量小、容错性能好等优点而受到国内外导航界的关注。在联邦滤波基本结构中，无重置结构由于各子滤波器独立进行滤波，因此容错性能好，但是由于没有全局最优估计的重置，导致局部估计精度不高；而有重置结构中子滤波器的精度由于重置的原因，其精度有所提高，但是其中任何一个子系统的故障，都会通过全局滤波的反馈重置而使得其他无故障的子系统局部滤波也受到影响，导致联邦滤波器整体的性能下降。因此，提高融合重置模式联邦滤波器的鲁棒性具有重要意义。

针对传统联邦滤波融合重置模式中子系统故障存在相互污染的缺陷，为提高联邦滤波的故障检测灵敏度和鲁棒性，国内外学者提出了许多改进方法，包括针对子滤波器估计的次优性对残差                                                故障检测算法灵敏度的影响进行故障检测算法的改进、为故障子滤波器分配较大或较小的信息分配系数等。经分析不难发现，现有的关于子系统故障条件下的信息分配系数选择问题还没有统一的结论，对于子系统故障条件下如何同时提高全局估计精度和降低故障污染的影响，还需要进行更深入的研究。

发明内容

在本发明所要解决的技术问题是联邦滤波器融合重置模式在子系统发生故障时的鲁棒性问题，提供一种基于时变量测噪声的鲁棒联邦滤波方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明基于时变量测噪声的鲁棒联邦滤波方法，包括以下步骤：

（1）通过建立惯性导航系统的误差状态量方程，得到对惯性导航系统误差状态量的数学描述，惯性导航系统惯导误差状态量定义为：

分别表示惯性导航系统误差状态量中的东向平台误差角状态量、北向平台误差角状态量和天向平台误差角状态量；分别表示惯性导航系统误差状态量中的东向速度误差状态量、北向速度误差状态量和天向速度误差状态量；分别表示惯性导航系统误差状态量中的纬度误差状态量、经度误差状态量和高度误差状态量；，分别表示惯性导航系统误差状态量中的X轴、Y轴、Z轴方向陀螺常值漂移误差状态量和X轴、Y轴、Z轴方向陀螺一阶马尔可夫漂移误差状态量；分别表示惯性导航系统误差状态量中的X轴、Y轴和Z轴方向加速度计零偏，上标T为转置；

（2）采用地理系下位置、速度、姿态线性化观测原理，根据各子系统不同工作特性，建立地理系下各子系统的量测方程。利用联邦滤波信息分配系数构造各子滤波器的时变量测噪声，使得量测噪声能够根据子系统故障程度进行动态调整；

（3）将步骤(2)所述的各子系统量测方程中的子系统误差状态量进行KF滤波，计算各子滤波器的残差故障检测量，并将子系统KF滤波结果送入联邦滤波器；

（4）定义各子滤波器的最优残差检测量，消除子滤波器估计次优性对残差故障检测算法灵敏度的影响。根据各子滤波器的最优残差检测量与残差-卡方故障检测门限值设计动态联邦滤波分配系数，使每个子滤波器根据各自故障程度的不同而得到不同的信息分配系数，即无故障的子滤波器分配更大的信息分配系数，而有故障的子滤波器分配更小的信息分配系数。根据该动态联邦滤波信息分配系数，建立系统的过程信息在各子滤波器之间的分配原则；

（5）联邦滤波器对步骤(3)中子系统送来的滤波结果进行数据融合，输出全局最优估计值，从而对惯性导航系统的导航误差进行修正。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明解决了联邦滤波器融合重置模式在子系统发生故障时的鲁棒性问题，构建了一种适用于多源信息融合组合导航系统的鲁棒联邦滤波方法，它具有以下优点：

(1) 根据每个子滤波器的故障程度动态地调节子系统的量测噪声，使得当子系统发生故障时，在该故障子滤波器的卡尔曼滤波过程中减小量测信息的使用权重，提高故障子滤波器的估计性能；

(2) 定义了联邦滤波子滤波器的最优残差检测量，消除了子滤波器估计的次优性对残差故障检测算法灵敏度的影响，提高故障检测算法的性能；