基于新息自适应滤波的GNSSSINS故障检测与容错方法

《基于新息自适应滤波的GNSSSINS故障检测与容错方法》是一篇探讨如何在组合导航系统中实现故障检测与容错控制的学术论文。该论文聚焦于全球导航卫星系统（GNSS）与惯性导航系统（SINS）的融合应用，针对系统在复杂环境下可能出现的故障问题，提出了一种基于新息自适应滤波的方法，以提高系统的可靠性与鲁棒性。

在现代导航系统中，GNSS和SINS的组合被广泛应用于航空航天、无人驾驶、智能交通等领域。然而，由于环境干扰、传感器误差以及系统内部故障等因素，GNSS和SINS的联合导航系统可能会出现定位偏差甚至失效的情况。因此，如何在这些情况下及时检测出故障并进行有效的容错处理，成为研究的重点。

论文首先分析了GNSSSINS组合导航系统的结构和工作原理，指出其在实际应用中的潜在问题。传统方法通常依赖于固定参数的滤波算法，如卡尔曼滤波，但在面对非线性、时变和噪声不确定性的场景时，这类方法往往难以保持良好的性能。因此，作者提出了基于新息自适应滤波的改进方案。

新息自适应滤波是一种动态调整滤波器参数的技术，能够根据系统状态的变化自动调整权重，从而提升滤波精度。论文中详细介绍了新息的概念及其在故障检测中的作用，并设计了一种新的自适应滤波算法，用于实时监测GNSS和SINS之间的数据一致性。通过分析新息序列的统计特性，可以有效识别系统中的异常情况。

在故障检测方面，论文提出了一种基于新息方差的阈值判断方法。当新息方差超过设定的阈值时，系统认为出现了可能的故障，并启动相应的容错机制。这种方法不仅提高了检测的准确性，还减少了误报的可能性，使得系统能够在复杂环境中稳定运行。

容错控制部分，论文进一步探讨了在检测到故障后如何调整导航系统的输出，以确保定位精度不受影响。具体而言，作者设计了一种自适应加权策略，根据各个传感器的数据质量动态调整其在系统中的权重。这样可以在发生故障时，优先使用可靠的传感器数据，从而维持导航系统的整体性能。

为了验证所提出方法的有效性，论文进行了大量的仿真实验和实际测试。实验结果表明，相较于传统的固定参数滤波方法，基于新息自适应滤波的故障检测与容错方法在多个评价指标上均表现出更好的性能。特别是在高噪声或存在突发故障的场景下，该方法展现出更强的鲁棒性和稳定性。

此外，论文还讨论了该方法在不同应用场景下的适用性，例如在城市峡谷、多路径干扰严重的区域，或者在高动态飞行器中的应用。研究结果表明，该方法具有良好的泛化能力，能够适应多种复杂的导航环境。

综上所述，《基于新息自适应滤波的GNSSSINS故障检测与容错方法》是一篇具有较高理论价值和实际应用意义的研究论文。它为GNSSSINS组合导航系统的故障检测与容错控制提供了一个全新的思路，推动了导航技术的发展，也为未来智能导航系统的构建提供了重要的参考依据。