1.3.2 导航传感器管理策略研究现状

传感器管理策略表现为各类导航传感器的完好性监控及其使用优先级。完好性监控是指管理模块对各类导航传感器进行工作状态自检测，若检测到故障，则根据故障检测结果对相应的传感器进行故障诊断并对故障信号进行告警和故障处理。关于完好性监控的研究，Lawrence等人在1994年通过对飞机导航系统进行仿真，比较了卡尔曼滤波算法和联邦滤波算法两种估计方法的导航性能，通过仿真验证结果得到了联邦滤波算法在保证误差状态估计精度的同时，在故障的识别能力上有着明显的优势。2002年，Progri设置了伪卫星故障检测的框架，计算冗余的伪卫星与当前全球定位系统（GPS）使用的差分载波相位提供可观察的测量值，进一步减少了CAT III着陆局部增强系统受到差分全球定位系统（DGPS）故障的威胁。2007年，Duan分析了多传感器系统的容错性能，在研究现有方法的基础上，提出了基于专家系统的信息共享系数法。理论分析和仿真结果表明，该方法能有效地提高无故障子系统的容错性能，降低整个系统的计算量。Edelmayer利用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）算法估计状态值，研究了联邦滤波算法在非线性系统估计中的应用。仿真结果表明，通过适当选择协方差阵，能够有效地提高传感器的容错能力。2008年。Zhao为了克服噪声统计特性未知时联邦滤波算法不稳定甚至发散的缺点，提出了一种自适应联邦滤波算法，利用子系统理论残差和实际残差的比值，构造了自适应调整因子，对子系统的测量噪声方差阵进行在线调整，实现了联邦滤波算法的自适应估计。2009年，Zhou等人在SINS-GPS-DVL组合的背景下，提出了采用无迹卡尔曼滤波算法，采用模糊逻辑去修正测量噪声，从而进一步提高联邦滤波算法的自适应能力和容错能力。2010年，Beheshti等人提出了一种估计软故障和硬故障均方差的新方法，这种自适应方法在均方差上提供了概率置信界限。仿真结果表明，该方法不仅可以对任意给定阈值下的最小均方差进行准确的估计，而且可以对任意噪声数据进行最小均方差的搜索和最优阈值的确定。2014年，Zong采用了以联邦滤波算法为基础的故障诊断方法，通过对比测量值和估计值的一致性，构造检测函数并把它与阈值比较，进而判断故障是否发生，并在SINS-CNS-GPS组合导航滤波算法中运用，得到了较好的故障诊断效果。2017年，Bao采用测量一致性的方法，对ADS-INS-GPS组合导航滤波算法进行了容错仿真验证，得到了较好的结果。2017年，Al-Sharman提出了采用多源信息融合的方式对传感器测量信息进行融合和故障检测，超过故障阈值时进行报警。

综上所述，国内外在导航传感器管理策略方面的研究结果较为丰富。在配置传感器时，可按照组合滤波结果精度或借鉴其他民用飞机的导航传感器管理策略，确定导航设备组合的优先级和转换逻辑。因此，导航传感器管理策略的研究重点是这类传感器的完好性监控，尽管在以联邦滤波算法为框架的故障诊断方法上已有较多研究，但没有考虑其中子滤波算法的次优性，同时对不同类型故障的监测方法没有明确区分。因此，对基于联邦滤波算法的信息融合框架下的导航传感器管理策略的研究是十分必要的。