[发明专利]一种多传感器信息融合的组合导航故障诊断方法

权利要求书

1.一种多传感器信息融合的组合导航故障诊断方法，该方法应用于安装在飞行器上的INS系统和GNSS传感器组合成的INS/GNSS松组合的导航系统中，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1：根据卡尔曼滤波理论，建立INS/GNSS松组合的导航系统的观测方程，根据观测方程得到当前时刻的偏差量；

步骤2：对INS系统中第i个IMU传感器采集到的数据进行预处理，生成第i个标准的IMU信息数据向量A_i，i＝1，2，...E，所述E为IMU传感器的总个数；计算每个信息数据向量与当前时刻的状态估计向量A^*的余弦相似度的值；

步骤3：在E个余弦相似度的值中选择余弦相似度最大的值所对应的标准的IMU信息数据向量A_s，S∈1，2，3...E，并基于GNSS传感器测量的数据，计算得到下一个时刻的状态估计向量；

步骤4：根据当前时刻的E个标准IMU信息数据向量与当前时刻的状态估计向量的残差，判断当前时刻IMU传感器是否故障；若故障，则根据故障特征值判断传感器的故障类型。

2.根据权利要求1所述的一种多传感器信息融合的组合导航故障诊断方法，其特征在于所述步骤1中根据观测方程得到当前时刻的偏差量的具体方法如下所示：

观测方程：δX＝KδY，其中δY为松组合系统的状态量的偏差量，为δX为松组合系统进行卡尔曼滤波时状态量的偏差量；

其中K＝(P_(-)H^T)(R+HP_(-)H^T)^-1；其中P_(-)为上一个时刻的协方差方程；

Φ＝I+Fδt_GNSS

Q_k＝GQG^Tδt_GNSS

P_t＝(1-KH)P

P＝ΦP_tΦ^T+Q_k

其中，I为单位矩阵，δt_GNSS为GNSS传感器数据更新的时间间隔；F为imu的状态估计转移矩阵；Q_k为当前时刻过程噪声引起的误差；P表示当前时刻的协方差方程，Q是系统过程噪声协方差阵；φ为松组合的导航系统的n×n维的状态转移矩阵；G为松组合的导航系统的n×n维的噪声驱动矩阵；H是m×n维测量矩阵，其中m为n维松组合的导航系统中可观测的维度的个数；T为空间置换；

根据观测方程和如下公式计算得到δX和δY：

δY＝HδX+V。

3.根据权利要求2所述的一种多传感器信息融合的组合导航故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3中计算得到下一个时刻的状态估计向量的具体方法为：

将向量A_s所对应的第S个IMU传感器认定为未发生故障的传感器，利用下述公式计算下一个时刻的状态估计向量

δA_gnss＝A_gnss-A^*

其中A_gnsss为GNSS测量的数据；若当前时刻GNSS没有更新则δA_gnss为0，若当前时刻GNSSS也进行了更新则A_gnsss为GNSS传感器更新时候测量到的数据。