● 摘要
本文主要研究了多传感器组合导航系统信息融合的算法以及故障诊断与隔离的方法。研究了基于卡尔曼滤波的组合导航技术。详细介绍了卡尔曼滤波方法和联邦滤波方法的原理。并基于联邦滤波器设计了融合捷联式惯性导航系统(SINS)、全球定位系统(GPS)和全球导航系统(GLONASS)的组合导航系统，并对该系统进行了仿真实验研究。研究了两种改进的增益融合算法，详细介绍了最优和次优的两种增益融合算法的原理。并应用在具体的多传感器组合导航系统中，在这两种算法中，通过运用各个局部滤波器的增益阵和局部估计来获取全局的估计和方差阵。与传统算法相比较，增益融合算法的信息传输量比较小并且不需计算方差阵的逆，这样就大大减少了计算量，使这种算法显得更高效一些。最后通过分别与联邦滤波算法的对比仿真试验表明，运用增益融合算法得到的仿真结果能够符合系统的要求。对多传感器组合导航系统的故障检测技术进行了研究，介绍了两种组合导航系统常用的故障诊断方法：状态 检验法和残差 检验法，并将残差 检验法分别与次优增益融合算法和联邦滤波算法相结合，研究了用于多传感器组合导航系统的故障诊断方法，最后通过仿真实验验证了上述方法的有效性。