卫星多故障探测和识别的独立分量分析法

发布时间：2019-06-21 11:27

【摘要】：鉴于独立分量对异常值具有较强的敏感性,提出了基于独立分量分析(ICA)的伪距多变量时间序列异常值探测算法,并且利用契比雪夫不等式给出了异常值探测的阈值,引入时间序列干预模型估计了潜在故障扰动的大小,根据3σ准则确定出故障星的位置。根据RAIM的实时性要求,采用滑动窗口的思想对上述批处理探测算法进行改造,本文提出了一种卫星多故障在线探测和识别的新算法,并给出了新RAIM算法的实施流程。利用5个iGMAS北斗监测站的民用观测数据对新算法进行验证,试验分析结果表明,新算法对于卫星多故障的实时处理具有较好的效果,且其故障正确探测率优于以往的RANCO方法。
[Abstract]:In view of the strong sensitivity of the independent component to the abnormal value, a pseudo-range multi-variable time series anomaly value detection algorithm based on the independent component analysis (ICA) is proposed, and the threshold value of the abnormal value detection is given by using the Chebyshev inequality. The time series intervention model is introduced to estimate the size of the potential fault disturbance, and the position of the fault star is determined according to the 3-time criterion. According to the real-time requirement of RAIM, the above-mentioned batch detection algorithm is modified by using the idea of sliding window. In this paper, a new algorithm for on-line detection and identification of satellite multi-fault is proposed, and the implementation process of the new RAIM algorithm is given. The new algorithm is verified by using the civil observation data of 5 iGMAS Beidou monitoring stations. The results show that the new algorithm has better effect on the real-time processing of multi-fault of the satellite, and the correct detection rate of the new algorithm is better than that of the conventional RANCO method.
【作者单位】： 中国天绘中心;信息工程大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金(41474009;41174005;41304031)~~
【分类号】：P228

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