基于分时融合反馈的联邦滤波算法研究

传统联邦卡尔曼滤波算法的高容错性是以牺牲精度为代价的,为此提出了改进的联邦滤波算法,采用分时融合反馈的联邦滤波信息分配方式,在提高系统容错性的同时兼顾导航精度和实时性,而且无融合反馈阶段延长了故障反应时间,提高了系统对渐变故障的检测能力,取得较为理想的结果。

多传感器分层多级变结构组合导航信息融合方法

基于惯性/卫星(全球卫星定位系统(GPS)/北斗双星)/多普勒/星光组合导航系统,提出了一种用于组合导航系统的多传感器分层多级变结构部分优化故障检测、隔离与系统重构(FDIR)的信息融合模型和算法。给出了模型的构成,并讨论了分层多级融合顺序与部分融合对全局估计的影响及其优化。理论分析和仿真试验结果表明,分层多级部分优化融合模型融合后的综合性能优于联邦滤波基本融合模型。