基于單類支持向量機(jī)的組合導(dǎo)航容錯(cuò)算法

孫傳波, 王 虹, 楊 然, 余國才

(南京理工大學(xué),南京 210000)

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,逐漸成熟的組合導(dǎo)航定位技術(shù)在眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。不斷提高整體導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和性能,是組合導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展的重要目標(biāo)。以SINS/GNSS/BA組合導(dǎo)航系統(tǒng)為例,當(dāng)GNSS系統(tǒng)受到外部干擾輸出異常數(shù)據(jù),經(jīng)過時(shí)間更新和數(shù)據(jù)融合后,整個(gè)系統(tǒng)的精度都會受到影響,因此對組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測和判斷的重要性不言而喻。

目前較為主流的故障檢測方法包括基于解析模型的檢測方法、基于小波變換的檢測方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測方法。卡方檢測法屬于典型的基于解析模型的檢測方法,文獻(xiàn)[1]采用卡方檢測法實(shí)時(shí)判決測量值的有效性,進(jìn)行故障隔離,但是實(shí)際應(yīng)用中很難獲取準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的系統(tǒng)模型和量測模型;文獻(xiàn)[2]基于小波模極大值原理設(shè)計(jì)檢測算法,提高了系統(tǒng)的可靠性,但在大尺度條件下可能出現(xiàn)延遲;文獻(xiàn)[3]將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與組合導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合,提出了新型自適應(yīng)濾波算法,但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線訓(xùn)練會影響系統(tǒng)工作的實(shí)時(shí)性;文獻(xiàn)[4]使用主元分析法對異常點(diǎn)進(jìn)行檢測,但是對原始數(shù)據(jù)要求高并難以處理非線性問題。以上常用的故障檢測方法都有著各自的局限性[5],在捷聯(lián)慣導(dǎo)應(yīng)用背景下,本文以多源組合導(dǎo)航系統(tǒng)為平臺,對導(dǎo)航容錯(cuò)算法進(jìn)行研究,采用基于單類支持向量機(jī)(One-Class Support Vector Machine,OCSVM)的容錯(cuò)算法,對系統(tǒng)故障的敏感性更高,處理非線性問題效果更好,提高了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定性。……