[发明专利]基于证据推理的激光惯组最优测试时机确定方法

权利要求书

1.基于证据推理的激光惯组最优测试时机确定方法，其特征在于，该方法如下：

(1)脉冲数据预处理：对原始获取的激光惯组的原始累计脉冲量进行差分得到脉冲增量；

(2)蒙特卡罗仿真：利用蒙特卡罗算法对脉冲增量进行仿真，并引入随机噪声，代入导航方程，获得对应的静态导航误差为输出；

(3)基于ER模型的导航模型构建：以脉冲增量为输入，并利用ER模型进行多源信息融合，以静态导航误差为输出，建立输入与输出关系的非线性模型；

(4)基于维纳过程的最优测试时机确定：基于(3)中得到的静态导航误差，利用维纳过程进行预测，结合专家知识确定导航误差阈值，得到激光惯组的最优测试时机；

其具体过程为：

(1)维纳过程：

设随机过程{X(t)，t≥0}的状态空间是E＝(-∞，+∞)，若满足：

a.X(t)是平稳独立增量过程；

b.X(s+t)-X(s)～N(0，c²t)，即任一增量服从N(0，c²t)的正态分布；

则称X(t)是维纳过程；

(2)参数估计：

标准维纳过程的表达形式如下：

y＝aλ+tβσ+(t) (12)

其中，a为性能退化初值；λ为一次项系数，σ为漂移系数，β(t)为标准Brown运动；由于存在未知参数a、λ及σ，需要进行参数估计，采用极大似然法，估计结果如下：

其中，y_i，t_i表示观测值与对应的观测时刻，i＝1，2，3，...n；

得到a＝-583.33，λ＝7.3839，σ＝1.1878；即

Y＝-583.33+7.3839t+1.1878β(t)，t＝1，2，.....80 (16)；

(3)激光惯组最优测试时机确定：

为了确定激光惯组的最优测试时机，通过专家知识可知，静态导航误差可以反映出激光惯组的故障状态；当静态导航误差达到不同的阈值时，可以反映出激光惯组的性能状态；因此利用维纳过程对输出的导航误差进行预测，设置不同的阈值Y₁，Y₂，当导航误差达到不同阈值时给出不同的测试频率f₁，f₂，从而确定惯组的最优测试时机。

2.根据权利要求1所述基于证据推理的激光惯组最优测试时机确定方法，其特征在于，所述脉冲数据预处理过程还包括剔除差分得到的脉冲增量的异常值；利用蒙特卡罗算法对剔除了异常值的脉冲增量进行仿真。

3.根据权利要求2所述基于证据推理的激光惯组最优测试时机确定方法，其特征在于，利用蒙特卡罗算法对剔除了异常值的脉冲增量转化为模拟量，引入随机噪声，代入导航方程，获得对应的静态导航误差为输出。

4.根据权利要求3所述基于证据推理的激光惯组最优测试时机确定方法，其特征在于，所述基于ER模型的导航模型构建的具体过程为：

以陀螺仪三个轴方向的累计脉冲量分别为X_W，Y_W，Z_W，加速度计三个轴方向的累计脉冲量X_A，Y_A，Z_A，中间层指标陀螺仪为W，加速度计为A构建指标体系；利用ER模型，将W与A进行融合，最终得到输出导航误差Y，并进行参数优化。