基于UKF改进算法的组合导航系统快速故障检测

"一种基于UKF改进算法的组合导航系统故障的检测方法" 本文研究了如何在组合导航系统中快速而准确地检测故障，特别是在残差χ2检验法的基础上，通过改进无迹卡尔曼滤波（UKF）算法来实现这一目标。组合导航系统通常结合全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS），以提供高精度的位置、速度和姿态信息。然而，由于各种因素，如传感器故障或环境干扰，系统可能会出现异常，因此故障检测和诊断对于保证导航系统的稳定性和可靠性至关重要。 传统的UKF算法在时间更新过程中会经历多个复杂的矩阵运算，这可能导致计算量大且效率较低。为了解决这个问题，作者提出了一种基于混合滤波思想的UKF改进算法。该算法在时间更新步骤中创新性地分为两个阶段：首先，利用线性方程组计算出状态的一步预测值，然后根据这些预测值构造Sigma点，而不是直接从原始状态进行预测。这种方法减少了计算复杂性，同时保持了对系统状态的良好估计。 在量测值的处理上，改进的UKF通过求取Sigma点的加权和来进行一步预测，这种策略有助于减少因非线性效应导致的误差积累。通过对含有故障的GPS/INS组合导航模型进行仿真实验，结果表明，改进后的算法能更快地检测到系统中的故障，从而提高了故障检测的速度和准确性。 此外，文章还强调了这种改进的UKF算法在实际工程应用中的重要意义，它不仅能够提升导航系统的稳定性，而且对于实时故障检测具有显著的优势。这对于依赖于精确导航信息的各种应用，如自动驾驶、航空航天、航海等领域，都具有深远的影响。 关键词：组合导航；故障检测；残差χ2检验；无迹卡尔曼滤波；混合滤波 这篇论文为提高组合导航系统故障检测的效率和准确性提供了一个有效的方法。通过改进的UKF算法，研究人员能够更快速地识别并处理系统中的故障，这对于确保导航系统的稳定运行和持续改进具有重要的理论和实践价值。