[发明专利]一种GNSS/INS紧组合导航系统的自适应容错方法

说明书

本公开是关于一种GNSS/INS紧组合导航系统的自适应容错方法。该方法在利用局部分量检测法检测并识别出故障维度后，判断故障维度对滤波精度的影响，利用长短期记忆神经网络构建观测值预测模型，得到长短期记忆神经网络预测值，并通过故障观测值对应的RDPOP值来判断是否需要调用长短期记忆神经网络预测值来替代故障观测值。该方法通过引入长短期记忆神经网络预测值，避免了GNSS/INS紧组合导航系统对故障观测进行处理会使整个系统定位精度下降的问题，同时确保了故障检测函数在长故障周期内的有效性，提高了GNSS/INS紧组合导航系统的完好性和可靠性。

技术领域

本公开涉及神经网络算法技术领域，尤其涉及一种GNSS/INS紧组合 导航系统的自适应容错方法。

背景技术

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)与惯 性导航系统(Inertial Navigation System，INS)具有良好的优势互补性， 两种导航系统的组合可以充分利用各子系统的信息实现信息融合与互补， 提高系统的整体导航精度和可靠性。

随着GNSS/INS组合导航系统的广泛应用，日趋复杂的使用环境使其 容错能力越来越受到重视。容错设计的核心是进行系统自监控，不仅要能 够快速检测出系统故障，还需要对故障进行识别，并采取有效的处理措施。 现有研究大多集中于如何快速检测出故障，对于故障处理方法的关注较少。 然而，对于故障处理是否恰当，会直接影响后续的故障检测能力以及系统 定位精度。

传统的容错方法适应能力不足，复杂环境下会导致定位精度下降，故 障检测失灵等问题。因此，提出一种能够避免由于故障观测处理带来的精 度下降，并且确保故障检测函数在长故障情况下的有效性的方法成为了亟 待解决的问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开 的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技 术的信息。

发明内容

本公开实施例的目的在于提供一种GNSS/INS紧组合导航系统的自适 应容错方法，以保证定位精度以及后续的故障检测性能，提高了GNSS/INS 紧组合系统的完好性和可靠性。

根据本公开实施例第一方面，提供一种GNSS/INS紧组合导航系统的 自适应容错方法，该方法包括以下步骤：

针对非线性环境，建立GNSS/INS紧组合导航模型，包括GNSS/INS 紧组合导航系统的状态方程和量测方程，其中，状态函数和量测函数均为 非线性函数；

采用局部分量故障检测法对所述GNSS/INS紧组合导航系统的故障存 在情况进行判断；

若判断出所述GNSS/INS紧组合导航系统不存在故障，则对当前观测 值进行LSTM预测模型训练，得到所述紧组合导航系统量测值的LSTM预 测值；

若判断出所述GNSS/INS紧组合导航系统存在故障，则该紧组合导航 系统进入故障容错阶段，该紧组合导航系统分别计算出各维度故障观测值 对应的RDPOP值，并将所述RDPOP值与对应的预设门限进行比较，最终 判断出是否需要调用所述LSTM预测值来替代该故障观测值；

若所述RDPOP值对系统定位精度影响较大，则利用所述LSTM预测 值对所述GNSS/INS紧组合导航系统的量测函数进行更新，得到更新后的 量测方程，并计算出下一时刻的导航参数输出；否则进行正常的故障隔离 操作；

根据所述导航参数输出，继续进行卡尔曼滤波迭代过程。

本公开的一示例性实施例中，在针对非线性环境，建立GNSS/INS紧 组合导航模型步骤中，所述GNSS/INS紧组合导航系统的状态方程和量测 方程分别包含：