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Cubature Kalman filter with closed-loop covariance feedback control for integrated INS/GNSS navigation

Chinese Journal of Aeronautics 2023年第5期36卷 363-376页

作者： Bingbing GAO gaoge hu Lei ZHANG Yongmin ZHONG Xinhe Zhu Research&Development Institute of Northwestern Polytechnical University in Shenzhen Shenzhen 518057China School of Automation Northwestern Polytechnical UniversityXi’an 710072China Aviation Industry Corporation of China(AVIC) Xi’an Aeronautic Computing Technique Research Institute(ACTRI)Xi’an 710068China School of Engineering RMIT UniversityBundooraVIC 3083Australia

Cubature Kalman Filter(CKF)offers a promising solution to handle the data fusion of integrated nonlinear INS/GNSS(Inertial Navigation System/Global Navigation Satellite System)navigation.However,its accuracy is degraded by inaccurate kinematic noise statistics which originate from disturbances of system dynamics.This paper develops a method of closed-loop feedback covariance control to address the above problem of CKF.In this method,the posterior state and its covariance are fed back to the filtering process to constitute a closed-loop structure for CKF covariance propagation.Subsequently,based on the maximum likelihood principle,a control scheme of the prior state covariance is established by using the feedback state and covariance within an estimation window and further adopting a proportional coefficient to amplify the feedback terms in recent time steps for the full use of new information to reflect actual system characteristics.Since it does not directly use kinematic noise covariance,the proposed method can effectively avoid the adverse impact of inaccurate kinematic noise statistics on filtering solutions.Further,it can also guarantee the prior state covariance to be positive semi-definite without involving extra measures.The efficacy of the proposed method is validated by simulations and experiments for integrated INS/GNSS navigation.

关键词： Covariance control Inertial navigation system Kalman filter Maximum likelihood Proportional coefficient

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Mahalanobis distance-based fading cubature Kalman filter with augmented mechanism for hypersonic vehicle INS/CNS autonomous integration

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Chinese Journal of Aeronautics 2022年第5期35卷 114-128页

作者： Bingbing GAO Wenmin LI gaoge hu Yongmin ZHONG Xinhe Zhu School of Automation Northwestern Polytechnical UniversityXi’an 710072China School of Engineering RMIT UniversityBundooraVIC 3083Australia

Inertial Navigation System/Celestial Navigation System(INS/CNS)integration,especially for the tightly-coupled mode,provides a promising autonomous tactics for Hypersonic Vehicle(HV)in military demands.However,INS/CNS integration is a challenging research task due to its special characteristics such as strong nonlinearity,non-additive noise and dynamic complexity.This paper presents a novel nonlinear filtering method for INS/CNS integration by adopting the emerging Cubature Kalman Filter(CKF)to handle the strong INS error model nonlinearity caused by HV's high dynamics.It combines the state-augmentation technique into the nonlinear CKF to decrease the negative effect of non-additive noise in inertial measurements.Subsequently,a technique for the detection of dynamic model uncertainty is developed,and the augmented CKF is modified with fading memory to tackle dynamic model uncertainty by rigorously deriving the fading factor via the theory of Mahalanobis distance without artificial empiricism.Simulation results and comparison analysis prove that the proposed method can effectively curb the adverse impacts of non-additive noise and dynamic model uncertainty for inertial measurements,leading to improved performance for HV navigation with tightly-coupled INS/CNS integration.

关键词： Autonomous integration Fading factor Hypersonic vehicle Inertial navigation systems Kalman filters Mahalanobis distance

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Tightly coupled INS/CNS/spectral redshift integrated navigation system with the aid of redshift error measurement

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中国科学:技术科学英文版 2023年第9期66卷 2597-2610页

作者： GAO GuangLe GAO SheSheng hu gaoge ZHONG YongMin PENG Xu School of Automation Northwestern Polytechnical UniversityXi’an 710072China Research&Development Institute of Northwestern Polytechnical University in Shenzhen Shenzhen 518057China School of Engineering RMIT University in MelbourneVIC 3000Australia

The integration of an inertial navigation system(INS) and a celestial navigation system(CNS) has the superiority of high autonomy. However, its reliability and accuracy are permanently impaired under poor observation conditions. To address this issue, the present paper proposes a tightly coupled INS/CNS/spectral redshift(SRS) integration framework based on the spectral redshift error measurement. In the proposed method, a spectral redshift error measurement equation is investigated and embedded in the traditional tightly coupled INS/CNS integrated navigation system to achieve better anti-interference under complicated circumstances. Subsequently, the inaccurate redshift estimation from the low signal-to-noise ratio spectrum is considered in the integrated system, and an improved chi-square test-based covariance estimation method is incorporated in the federated Kalman filter, allowing to deal with measurement outliers caused by the inaccurate redshift estimation but not influencing the effect of other correct redshift measurements in suppressing the error of the navigation parameter on the filtering solution. Simulations and comprehensive analyses demonstrate that the proposed tightly coupled INS/CNS/SRS integrated navigation system can effectively handle outliers and outages under hostile observation conditions, resulting in improved performance.

关键词： INS/CNS integrated navigation spectral redshift navigation spectral redshift error measurement equation inaccurate spectral redshift fault-tolerance

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渐消SPRT在SINS/CNS/SRS导航系统软故障诊断中的应用

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中国惯性技术学报 2020年第6期28卷 834-840页

作者：高广乐高社生彭旭胡高歌西北工业大学自动化学院西安710072 西北工业大学深圳研究院深圳518057 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司南京211106

为提高导航系统的可靠性,实时的故障诊断与隔离十分必要。序贯概率比检验(SPRT)对传感器中缓慢增长的软故障具有较高的灵敏度,但该方法却存在故障检测延迟甚至无法检测故障结束的缺陷,造成故障的漏警和误警。对SPRT在故障检测中存在的... 详细信息

为提高导航系统的可靠性,实时的故障诊断与隔离十分必要。序贯概率比检验(SPRT)对传感器中缓慢增长的软故障具有较高的灵敏度,但该方法却存在故障检测延迟甚至无法检测故障结束的缺陷,造成故障的漏警和误警。对SPRT在故障检测中存在的缺陷进行了分析并提出了一种渐消SPRT方法。渐消SPRT方法通过引入渐消因子,降低了历史信息对故障时刻统计量变化率与统计量的影响,进一步增强SPRT对故障的灵敏度,从而实现降低故障检测延迟并避免SPRT无法检测故障结束的问题。最后基于捷联惯导/天文/光谱红移(SINS/CNS/SRS)组合导航系统,进行了导航系统实施故障诊断仿真验证。仿真结果表明相比于SPRT,渐消SPRT能够检测到缓变故障的结束并将故障开始时刻的检测延迟降低了41%,极大地提高了SINS/CNS/SRS组合导航系统的实时估计精度与可靠性。在实时导航系统中,渐消SPRT能够起到良好的软故障检测与隔离作用,保证了系统的稳定性。

关键词：故障检测序贯概率比检验渐消因子光谱红移导航组合导航

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弹载斜视SAR高分辨率成像算法研究

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弹箭与制导学报 2013年第3期33卷 33-37,44页

作者：胡秀华胡高歌赵岩高社生西北工业大学自动化学院西安710072

针对弹载SINS/SAR组合导航系统中,导弹机动性会影响SAR成像质量的问题,提出了一种新的Burg-Chirp Scaling-Dechirp成像算法。文中构造改进的相位补偿因子,补偿距离徙动造成的影响,采用Dechirp技术对部分孔径数据进行方位聚焦处理,优化... 详细信息

针对弹载SINS/SAR组合导航系统中,导弹机动性会影响SAR成像质量的问题,提出了一种新的Burg-Chirp Scaling-Dechirp成像算法。文中构造改进的相位补偿因子,补偿距离徙动造成的影响,采用Dechirp技术对部分孔径数据进行方位聚焦处理,优化算法结构;同时,建立回波信号观测数据的自回归模型,对图像的二维频谱进行外推,弥补经典CS成像算法空间分辨率受限的不足。将新的算法与CS算法进行仿真比较,结果表明,新的成像算法能有效改善点目标成像质量,提高SAR的成像质量。

关键词：弹载斜视SAR Chirp Scaling算法高分辨率成像算法

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基于平面约束人工势场的无人机航迹规划算法

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航空科学技术 2023年第8期34卷 68-76页

作者：高璕张磊胡高歌杨子江高兵兵西北工业大学陕西西安710072 西北工业大学深圳研究院广东深圳518057 航空工业西安航空计算技术研究所陕西西安710065

航迹规划是实现无人机自主导航飞行的关键。针对人工势场法应用于无人机航迹规划时出现的规划失败、实用性不强的问题,本文提出一种基于平面约束人工势场的航迹规划算法。首先,利用约束平面切割障碍物,简化了障碍物的分布。其次,构建航... 详细信息

航迹规划是实现无人机自主导航飞行的关键。针对人工势场法应用于无人机航迹规划时出现的规划失败、实用性不强的问题,本文提出一种基于平面约束人工势场的航迹规划算法。首先,利用约束平面切割障碍物,简化了障碍物的分布。其次,构建航迹的可行性约束条件,并建立了基于约束平面的人工势场法。最后,综合并改进了一种额外控制力法和常用的改进势场函数。仿真验证表明,该算法克服了传统人工势场法未考虑无人机物理性能限制、易陷入局部最小值以及目标不可达的问题,同时提高了航迹规划质量。通过本文研究,人工势场法的不足得到了改善,有利于人工势场法在无人机航迹规划领域的应用与发展。

关键词：无人机航迹规划人工势场法避障额外控制力法

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一种基于粗糙集证据理论深度融合的局部冲突快速合成方法

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兵工学报 2019年第12期40卷 2560-2569页

作者：倪龙强张丽华姚新涛胡高歌刘鹏辉西北机电工程研究所陕西咸阳712099 西北工业大学自动化学院陕西西安710072

传统证据理论在进行多焦元属性融合时可能产生组合爆炸,当待合成证据体冲突时容易导致一票否决。针对以上两个问题,通过将待合成证据体转换为知识信息系统,应用粗糙集理论对多源信息进行规则约简,得到约简后的知识规则信息系统,计算出... 详细信息

传统证据理论在进行多焦元属性融合时可能产生组合爆炸,当待合成证据体冲突时容易导致一票否决。针对以上两个问题,通过将待合成证据体转换为知识信息系统,应用粗糙集理论对多源信息进行规则约简,得到约简后的知识规则信息系统,计算出信息系统对每条证据体的支持度;在证据合成中,基于规则信息系统引入证据体支持度、焦元可信度、焦元一致性等因素来表示证据体之间的局部冲突,在此基础上给出冲突证据合成规则。通过测试算例对所提方法进行了测试验证,结果表明:该方法具有较快的收敛速度,计算时间消耗能够得到大幅度降低,在冲突证据合成中具有较强的鲁棒性。

关键词：粗糙集证据理论数据融合数据挖掘冲突证据合成信息系统

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具有协方差反馈控制的无人机INS/GNSS组合自适应CKF算法

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无人系统技术 2021年第5期4卷 71-79页

作者：李文敏刘明威高兵兵胡高歌西北工业大学自动化学院西安710072

为提高无人机INS/GNSS组合导航对过程噪声方差的自适应能力,提出了一种具有先验状态协方差反馈控制的自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法。在该算法中,首先将系统后验状态和误差协方差信息反馈至滤波过程中,构成CKF协方差传播的闭环结构;然... 详细信息

为提高无人机INS/GNSS组合导航对过程噪声方差的自适应能力,提出了一种具有先验状态协方差反馈控制的自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法。在该算法中,首先将系统后验状态和误差协方差信息反馈至滤波过程中,构成CKF协方差传播的闭环结构;然后,基于极大似然准则,利用估计窗口内的反馈状态和误差协方差信息,建立了一种先验状态协方差在线反馈控制策略。提出的方法在调整过程中能够保证先验状态协方差的正定性,克服了传统噪声统计估计方法需要对负定结果进行额外修正的缺陷,从而有效抑制了过程噪声方差不确定性对滤波解的影响,提高了CKF用于无人机INS/GNSS组合导航解算时的自适应能力。通过无人机INS/GNSS组合导航仿真实验验证了提出算法的有效性。

关键词：无人机导航 INS/GNSS组合容积卡尔曼滤波协方差反馈自适应滤波极大似然准则

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大鼠PAH中六种血清学标志物的检测

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检验医学与临床 2016年第A2期13卷 3-6页

作者：胡童谣高戈张照奇魏丹石婷罗沙阳吴翔霍治中南大学湘雅医学院医学检验系湖南长沙410013 中南大学湘雅医院乳腺科湖南长沙410008 海南省中医院检验科海南海口570100 中南大学基础医学院免疫学系湖南长沙410013

目的在血清学中寻找到合适的标志物，从而找到最适的指标应用于肺动脉高压的早期临床诊断。方法60只大鼠随机分为对照组（n=12）和模型组（n=48），实验组采用野百合碱（MCT）制备大鼠的肺动脉高压模型，对照组注射等量生理盐水。使用EL... 详细信息

目的在血清学中寻找到合适的标志物，从而找到最适的指标应用于肺动脉高压的早期临床诊断。方法60只大鼠随机分为对照组（n=12）和模型组（n=48），实验组采用野百合碱（MCT）制备大鼠的肺动脉高压模型，对照组注射等量生理盐水。使用ELISA法测定实验性大鼠PAH模型血清中NF-KB、TNF-a、COX-2、PGE2、MMP-1、iNOS的浓度。结果各项观察指标均证明此次野百合碱大鼠模型造模成功。NF-κB、TNF-a、COX-2、PGE2、MMP-1、iNOS的浓度在第2、4、6周相比对照组均有统计学意义（P〈0．05），结合B超得到实验中的第2、4、6周均处于PAH发展过程的早期。在实验中经过对比可发现，NF-κB、TNF—α、PGE2、iNOS这4中在早期所具有的特异性最为明显。结论说明大鼠PAH模型中NF—κB、TNFa、PGE2、iNOS这4种生物标志物可反映PAH早期的病理变化，对早期PAH的研究有重要价值。

关键词：肺动脉高压早期诊断血清学标志物

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