【摘 要】
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高空长航时太阳能无人机滞空时间长、工作环境复杂,需要导航系统拥有很高的精度,并具备很强的冗余容错能力。单一的导航系统难以满足无人机超长航时飞行的需求,需要研制多传感器组合导航系统;并要求在子系统发生故障时能够快速检测出来,从而保障导航系统的精度。针对上述背景,本文设计了一种惯导/天文/卫星组合导航系统的故障检测与重构算法,主要研究内容如下:（1）针对惯导/天文组合导航子系统的精度受安装误差角影响而
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高空长航时太阳能无人机滞空时间长、工作环境复杂,需要导航系统拥有很高的精度,并具备很强的冗余容错能力。单一的导航系统难以满足无人机超长航时飞行的需求,需要研制多传感器组合导航系统;并要求在子系统发生故障时能够快速检测出来,从而保障导航系统的精度。针对上述背景,本文设计了一种惯导/天文/卫星组合导航系统的故障检测与重构算法,主要研究内容如下:（1）针对惯导/天文组合导航子系统的精度受安装误差角影响而下降的问题,在建立模型时考虑两者的安装误差角,将常规的15维状态量扩充到18维状态量,得到惯导/天文导航子系统的模型,采用扩展卡尔曼滤波算法进行仿真对比实验,结果表明改进模型的精度高于常规模型。（2）针对星敏感器白天观星易受太阳光影响的问题,建立了基于星光矢量的单星和双星惯导/天文导航子系统模型,使用星敏感器原始测量值更新量测值,采用扩展卡尔曼滤波算法进行仿真实验,结果表明观星数目小于3时惯导/天文导航子系统仍然能够正常工作。（3）针对组合导航系统中传感器可能发生故障的问题,设计了一种改进的SPRT故障检测算法,通过设置置零操作和窗口,避免了常规SPRT算法故障检测滞后问题。仿真结果表明,该算法对缓变和突变故障均有良好的检测效果。（4）设计了基于故障概率信息的权重因子分配的自适应滤波算法,通过将故障检测算法的阈值模糊化得到各子系统的故障概率,根据故障概率实时改变其权重因子,使用各子系统权重因子进行全局融合得到最优估计;仿真结果表明,该算法有效减少了故障对系统的影响,提高了组合导航系统的容错能力。
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