基于自适应噪声方差的卫星定位故障检测法

摘要

不同观测环境的实际观测噪声可能存在较大差别,因此,固定的噪声方差矩阵可能使基于卡尔曼滤波故障检测法的故障检测效果下降。对此,提出自适应噪声方差的卫星定位故障检测算法,利用滑动窗内的历史新息实时估计观测噪声方差矩阵,在此基础上构建故障检测量与识别量对故障进行检测与识别,利用不含故障的新息更新状态向量并解算出定位结果。实验结果表明:所提算法在静态模式下,可100%检测和识别的最小单阶跃故障为3 m,对持续时间为100 s、斜坡故障增长速率为0.2 m/s的斜坡故障识别比率为51.4%,可100%检测和识别的最小多故障为4 m;在动态模式下,可100%检测和识别的最小单阶跃故障为10 m,对持续时间为200 s、斜坡故障增长速率为0.2 m/s的斜坡故障识别比率为66.25%,可100%检测和识别的最小多故障为12 m。所提算法性能优于基于最小二乘和卡尔曼滤波的故障检测法。