提升组合导航系统可靠性：基于证据推理的联合故障检测策略

本文主要探讨了一种创新的故障检测方法，名为"基于证据推理的联合故障检测"，针对组合导航系统中存在的问题，尤其是卡方故障检测在处理软故障时性能较差且可能引发滤波器发散的情况。该方法的核心思想是将组合导航中的各个子滤波器视为独立的"证据"，通过这些子滤波器的状态和协方差信息来构建一个联合故障检测函数。 具体来说，首先，方法将每个子滤波器的状态估计和其误差协方差作为输入，这些信息反映了子滤波器对系统状态的判断能力和不确定性。然后，利用这些信息来构建联合故障检测函数，这种函数能够综合考虑所有子滤波器的观测结果，形成对系统健康状况的整体评估。接下来，通过分析联合故障检测函数的概率分布，可以计算出每个子滤波器的基本置信度，这一步骤类似于D-S证据推理中的置信分配，它衡量了每个证据的可信程度。 在融合阶段，遵循Dempster-Shafer(D-S)证据融合规则，将多个子滤波器的置信指派进行整合，形成最终的故障检测决策。D-S规则是一种处理不确定信息的有效方式，它允许在存在不完全信息的情况下做出决策，避免了单个证据可能的片面性。 通过仿真研究，该方法显示出显著的优势：对于硬故障，其检测性能与传统的卡方故障检测相当，但在处理软故障时，由于能更好地处理噪声和不确定性，其性能明显优于卡方检测。这意味着该方法能够提高组合导航系统的可靠性和精度，尤其是在复杂的环境条件下，如存在大量噪声或部分信息缺失时。 因此，"基于证据推理的联合故障检测"方法为解决组合导航系统中的故障检测问题提供了一个有效且鲁棒的解决方案，对于提升导航系统的整体性能具有实际应用价值。