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重力辅助导航中的匹配及故障诊断算法
| 论文题名： | 重力辅助导航中的匹配及故障诊断算法 |
| 关键词： | 重力辅助导航;故障诊断算法;匹配算法 |
| 摘要： | 重力辅助导航系统是在惯导系统的基础上利用重力传感器进行辅助导航的组合导航系统，是一种利用地球重力场特征来获取载体位置信息的导航技术。该系统由于具有真正无源的特性，正越来越受到人们的重视。本文围绕重力辅助导航中的匹配及故障诊断算法开展相关研究，其研究工作和创新成果如下： 提出了一种在重力辅助导航跟踪模式下的相关极值重力匹配算法，该算法运用重力匹配约束条件有效地剔除了大量的干扰数据，大大减少了计算量，通过算法仿真试验，验证了该算法在重力辅助导航跟踪模式下，能较好地抑制重力数据的误差影响，大幅度地提高重力匹配的速度，提高导航系统的精度。 运用联邦滤波算法对重力辅助导航进行了研究，并对联邦滤波固定和动态信息分配方法进行了分析和总结。通过仿真试验和理论推导，证明了信息分配与全局滤波估计最优性以及与故障对系统的影响等之间的关系。 提出了一种自适应重力辅助导航故障诊断算法，该算法将判断予系统滤波的收敛性作为故障诊断模块的功能，将全局滤波信息和子系统信息作为FDI模块的输入，使FDI模块独立于联邦滤波循环之外，利于故障子系统的隔离和重置，通过仿真试验证明了其算法的有效性。 通过运用归一化标准差方法选择重力相关系数表征数字重力场，并基于重力相关系数的统计分析，发现数字重力场的一些内在特征，利用这些内在特性提出了一个重力匹配阈值，通过重力辅助导航系统的仿真试验，验证了该阈值的有效性。 通过重力场特征曲线拐点与重力匹配区域的联系，运用拐点选择机制和拐点扩充机制对重力场特征曲线拐点进行选择和扩充，建立了一种基于重力场特征曲线拐点的重力辅助导航故障诊断算法，该算法能有效抑制重力故障数据对组合导航系统的污染。 通过量纲分析和谐原理和π定理给出重力场各特征参数的基本量纲式，运用SPSS软件的回归分析和logistic回归对重力场特征参数进行分析。得出回归函数和logistic回归函数关系式。通过仿真试验，验证了两种回归函数关系式的有效性。 本文的研究成果对于提高重力辅助导航系统的精度和容错性，具有重要的理论意义和工程参考价值。 |
| 作者： | 夏冰 |
| 专业： | 精密仪器与机械 |
| 导师： | 蔡体菁 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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