联邦滤波器容错信息分配方法研究

研究了子系统发生传感器故障时,信息分配系数对故障子系统和无故障子系统性能的影响.在此基础上,提出了根据各个子系统可能发生故障的概率进行信息分配的容错信息分配方法.根据该方法,可降低故障通过反馈重置对其他无故障子系统的污染程度,提高无故障子系统的容错性和备份能力,减少故障信息在重构联邦滤波器中的影响程度和持续时间,从而可使系统快速输出不含故障信息的融合结果.理论分析和实例仿真证明了所提出方法的正确性和有效性.

基于联邦滤波的多传感器主动容错估计方法

针对冗余传感器系统的容错问题,改进一种有反馈式联邦滤波的容错估计算法。通过残差法对硬故障进行检测,并隔离故障子系统的估计值。若全部子系统出现硬故障,取上一时刻的联邦滤波的最优值,通过系统状态方程计算得到系统状态量的预测值进行容错补偿。定义可信度因子,设计可信度单调性法则检测子系统软故障,并设计校正策略。大量仿真实验表明,改进后的反馈式联邦滤波的容错估计算法,可在保证系统估计精度的前提下,提高多传感器系统的容错性与鲁棒性。

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。