简介：针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明：该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。

简介：针对非合作航天器的相对导航问题,提出了一种利用点云矩形面特征测量非合作航天器位姿的方法。首先从点云数据中提取矩形面;然后根据矩形面点云数据计算出点云分布矩阵,通过特征值分解求出相对位置和姿态,并解决了因矩形面对称而产生的多解问题;最后设计了卡尔曼滤波器,确定目标星与追踪星的相对位置参数以及目标星的姿态、角速度。仿真结果表明：相对位置的估计精度优于0.005m,目标星姿态精度优于0.1°,验证了该方法的有效性。

简介：在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波（STUKFMMAE）算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~（-4）,且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。