SINS/GPS故障检测：强跟踪Kalman滤波器的应用

"这篇论文是2002年发表在《清华大学学报(自然科学版)》上的一篇关于SINS/GPS组合导航系统的故障检测方法的研究。作者包括吴秋平、万德钧和高钟毓，其中高钟毓是通讯联系人。论文探讨了如何利用强跟踪Kalman滤波器来提升导航系统的性能，并提出了一种自适应调节的多重次优渐消因子的Kalman滤波器。通过仿真结果，展示了该滤波器在应对状态突变和缓变时的优秀跟踪能力，对提高导航精度和系统可靠性具有显著效果。" 在SINS（ Strapdown Inertial Navigation System，捷联式惯性导航系统）与GPS（Global Positioning System，全球定位系统）的组合导航系统中，确保导航精度和系统可靠性是至关重要的。传统的导航系统可能会因为各种因素如传感器故障、外界干扰等导致性能下降。因此，故障检测技术的研究是提升系统整体性能的关键。 论文中引入了强跟踪Kalman滤波器，这是一种能够有效处理非线性和动态变化问题的滤波算法。它能够实时地估计系统状态，即使在存在不确定性或异常的情况下也能提供精确的导航信息。对于SINS/GPS系统来说，这种滤波器可以实时监测和校正来自两个子系统的数据，确保导航数据的准确性和一致性。 作者进一步创新性地提出了一种自适应调节的多重次优渐消因子的Kalman滤波器。这种滤波器不仅能够快速响应状态的突变，而且在滤波过程达到稳定后，仍然能有效地跟踪状态的变化，无论是快速的突变还是缓慢的漂移。这大大提高了系统的导航精度，同时增强了系统的抗干扰能力和故障检测能力。 通过仿真分析，论文验证了提出的滤波器在实际应用中的有效性。在应对各种状态变化时，滤波器表现出强大的跟踪能力，这对于实际的工程应用，如航空、航海和车辆导航等领域，具有极大的价值。采用这种滤波技术，可以显著改善SINS/GPS组合导航系统的整体性能，使其更加稳定、可靠，满足实际需求。 关键词：捷联式惯性导航系统，全球定位系统，故障检测，强跟踪Kalman滤波器。这篇论文属于自然科学领域的研究，对理解和改进导航系统中的故障检测技术提供了深入的理论支持和实践指导。