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摘要:
为了实现城市峡谷、电磁扰动等复杂场景下因子图优化导航的故障检测与自适应融合,提出了一种基于因子图优化的综合利用惯性导航系统和全球卫星导航系统原始伪距信息的故障检测与自适应隔离方法.首先,结合惯性导航信息与全球卫星定位原始伪距进行导航系统故障检测,实现故障卫星伪距信息和故障惯性信息的有效定位;而后,基于故障检测结果针对因子图框架下的故障因子节点进行自适应隔离或降权处理,减少故障量测对多源组合导航的影响;最后,在因子图框架下实现故障检测后的图优化,提升故障环境下组合导航结果的精度和鲁棒性.在与卡方检测方法、伪距检测方法两种算法对比的仿真和基于跑车公开数据集数据的试验结果表明,所提出的算法在存在卫星导航系统伪距量测异常或者惯性量测异常的情况下,能正常检测出故障量测并提升导航定位性能,导航水平位置与高度精度较基于卡方的故障检测与隔离方法提高了12%以上.
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文献信息
篇名 基于因子图导航的伪距故障检测与自适应隔离方法
来源期刊 中国惯性技术学报 学科 工学
关键词 故障检测 因子图 扰动环境 组合导航 卫星伪距
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 组合导航技术|Integrated Navigation Technology
研究方向 页码范围 65-73
页数 9页 分类号 TP277
字数 语种 中文
DOI 10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2022.01.010
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研究主题发展历程
节点文献
故障检测
因子图
扰动环境
组合导航
卫星伪距
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国惯性技术学报
双月刊
1005-6734
12-1222/O3
大16开
天津市邮政63分箱75分箱
1989
chi
出版文献量(篇)
2949
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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