典型文献
基于滑窗自适应的故障估计与补偿及其在组合导航系统中的应用
文献摘要：
针对以往方法对缓变故障存在较大的故障检测延时,从而降低导航系统可靠性的问题,实时的故障估计及补偿十分必要.将故障动力学建模为随机过程,提出了一种基于不准确状态和测量噪声协方差矩阵自适应学习的滑动窗口变分自适应卡尔曼滤波器.它由前向卡尔曼滤波、后向卡尔曼平滑和噪声协方差矩阵的在线估计组成.通过对滑动窗口状态向量的平滑后验分布进行逼近,利用变分贝叶斯方法将噪声协方差矩阵的后验分布解析更新为逆Wishart分布,避免了不动点迭代,获得了良好的计算效率.最后,基于捷联惯导/卫星(SINS/GPS)组合导航系统,进行了导航系统的故障估计及补偿的仿真验证.仿真结果表明,在不需要了解量测噪声和故障系数矩阵的情况下,该方法能够较好地估计出目标故障信号,然后利用估计出来的故障值对导航系统进行补偿,极大地提高了SINS/GPS组合导航系统的实时估计精度与可靠性.
文献关键词：
故障估计;未知故障系数矩阵;未知量测噪声矩阵;卡尔曼平滑;变分贝叶斯
中图分类号：
作者姓名：
罗治斌;刘永峰;宋欣
作者机构：
中国西南电子技术研究所,成都 610036;空军装备部成都局业务处,成都 610036;哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]罗治斌;刘永峰;宋欣-.基于滑窗自适应的故障估计与补偿及其在组合导航系统中的应用)[J].无人系统技术,2022(04):63-74
A类：
未知故障系数矩阵,未知量测噪声矩阵
B类：
滑窗,故障估计,组合导航系统,变故,故障检测,延时,系统可靠性,故障动力学建模,随机过程,测量噪声,协方差矩阵,自适应学习,滑动窗口,自适应卡尔曼滤波,卡尔曼滤波器,卡尔曼平滑,在线估计,状态向量,后验分布,逼近,变分贝叶斯方法,Wishart,不动点迭代,计算效率,捷联惯导,SINS,GPS,仿真验证,故障信号,极大地提高,实时估计,估计精度
AB值：
0.276515
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