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摘要
基于卫星导航系统的定位技术已成为我国下一代列车运行控制系统中自主定位的重要方式。卫星信号在传播过程中易受到环境多源噪声的影响而导致定位解算性能下降，需要对潜在发生的故障进行检测以保证定位性能。针对一致性假设检验中观测新息不再服从先验高斯分布问题，提出一种基于局部离群因子的卫星定位故障检测方法。首先，基于正常运行环境中的滤波新息构建历史数据集，采用核密度估计方法获取检验阈值。在此基础上，根据特定的邻域值计算当前时刻观测新息的局部离群因子，通过度量其与历史数据集中邻域数据之间的局部密度进而判别是否发生故障。最后，采用西部铁路实测数据对所提算法进行实验验证。研究结果表明，在不同偏差阶跃故障和不同速率斜坡故障场景下，所提出方法的故障检测性能优于滤波新息故障检测和自主完好性监测外推法。在15 m阶跃故障场景中，所提出的算法故障检测率分别提高了100%和62%，故障期间水平位置均方根误差降低了36.1%和18.5%。在0.5 m/s斜坡故障场景中，故障检测时延分别缩短了20 s和11 s，故障检测率提高了40%和20%，水平位置均方根误差降低了28.6%和9%。基于局部离群因子的故障检测方法具有高检测、低时延的显著优势，打破了先验特定分布假设对于故障检测性能的约束，有效提高了定位系统的定位精度和可靠性。
- 出版日期2023
- 单位电子信息工程学院; 北京交通大学
