CN112179347B - 一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，应用于飞行器中，通过捷联惯导导航系统获取飞行器的系统状态向量；其中，系统状态向量包括在东北天导航坐标系下的速度矢量；根据速度矢量确定第一光谱红移值；通过红移导航系统获取的第二光谱红移值；根据第一光谱红移值和第二光谱红移值，确定光谱红移误差；通过光谱红移误差对系统状态向量依次进行状态预测和量测更新，得到第一系统状态信息；本发明降低了捷联惯导导航系统由于长期运行产生的误差，提高了导航系统的可靠性和自主性。

Description

一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法

技术领域

本发明属于飞行器导航技术领域，具体涉及到一种基于光谱红移误差观测方 程的组合导航方法。

背景技术

随着科学技术发展，提高导航技术的自主性与可靠性已成为导航领域学者和 工程技术人员研究中的重点。目前，常用导航方法主要有捷联式惯性导航系统 (SINS)，无线电导航、卫星导航(GNSS)以及天文导航(CNS)等。

SINS具有结构简单，自主性强，能够连续提供载体的位置、速度和姿态信 息，可以全天候使用等优点，但SINS输出的导航信息是经过积分得到的，导航 误差随时间积累，因而单一的SINS难以满足长时间高精度导航的要求。

无线电导航是指通过无线电信号传播进行目标定位和导航的手段。该方法具 有全天候能力，使用方便等优点。但无线电导航受地面台覆盖区域的限制，系统 工作与无线电波传播条件有关，容易受到人工干扰的影响，同时依赖地面站通讯 和人为操作，自主性低。

GNSS如GPS、北斗等以其高精度的特点，在军用和民用等领域已得到广泛 应用。但其信号易受干扰，在山区、隧道、地下室等信号接收环境较差的地方， 导航精度严重下降，甚至会因为接收不到卫星信号而导致无法进行导航和定位。

CNS具有导航误差不随时间积累，抗电磁干扰能力强等优点。但需要筛选大 量星体，导航稳定性受制于多种因素，且不能直接测速。

上述导航系统均具有不同的缺陷，难以实现长期导航的自主性和可靠性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，采用 光谱红移导航子系统辅助纠正了捷联惯导系统速度，提高了导航系统的可靠性和 自主性。

本发明采用以下技术方案：一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方 法，应用于飞行器中，包括以下步骤：

通过捷联惯导导航系统获取飞行器的系统状态向量；其中，系统状态向量包 括在东北天导航坐标系下的速度矢量；

根据速度矢量确定第一光谱红移值；

通过红移导航系统获取的第二光谱红移值；

根据第一光谱红移值和第二光谱红移值，确定光谱红移误差；

通过光谱红移误差对系统状态向量依次进行状态预测和量测更新，得到第一 系统状态信息。

进一步地，还包括：

通过天文导航系统获取飞行器的第二位置矢量，以及获取系统状态向量中的 第一位置矢量；

根据第一位置矢量和第二位置矢量，确定位置误差；

通过位置误差对系统状态向量进行状态预测和量测更新，得到第二系统状态 信息；

对第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波，生成最终系统状态 信息。

进一步地，对第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波之前还包 括：

基于卡方检验方法，以光谱红移误差和第一系统状态信息为输入值，确定第 一卡方检验统计量；

当第一卡方检验统计量小于等于第一阈值时，继续执行。

进一步地，当第一卡方检验统计量大于第一阈值时，将通过光谱红移误差对 系统状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第一系统状态信息，继续执 行。

进一步地，继续执行之后及对第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组 合滤波之前还包括：

基于序贯概率比检验方法，以光谱红移误差和第一系统状态信息为输入值， 确定第一序贯概率比统计量；

当序贯概率比统计量小于等于第二阈值时，继续执行。

进一步地，当第一序贯概率比统计量大于第二阈值时，将通过光谱红移对系 统状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第一系统状态信息，继续执行。

进一步地，对第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波之前还包 括：

基于卡方检验方法，以位置误差和第二系统状态信息为输入值，确定第二卡 方检验统计量；

当第二卡方检验统计量小于等于第一阈值时，继续执行。

进一步地，当第二卡方检验统计量大于第一阈值时，将通过位置误差对系统 状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第二系统状态信息。

进一步地，继续执行之后及对第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组 合滤波之前还包括：

基于序贯概率比检验方法，以位置误差和第二系统状态信息为输入值，确定 第二序贯概率比统计量；

当第二序贯概率比统计量小于等于第二阈值时，继续执行。

进一步地，当第二序贯概率比统计量大于第二阈值时，将通过位置误差对系 统状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第二系统状态信息，继续执行。

本发明的有益效果是：本发明通过捷联惯导系统导航系统获取飞行器的速度 矢量，并根据该速度矢量计算得到光谱红移值与红移导航系统获取的红移值，确 定红移误差，在通过红移误差对捷联惯导导航系统的系统状态向量进行状态预测 和更新，得到最终的系统状态信息，降低了捷联惯导导航系统由于长期运行产生 的误差，提高了导航系统的可靠性和自主性。

附图说明

图1为本发明实施例中的一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法对 应的组合导航系统流程图；

图2为本发明实施例中的红移导航原理图；

图3为本发明实施例中卡方检验与序贯概率比检验联合故障诊断方法流程 图；

图4为本发明实施例的仿真轨迹图；

图5为本发明实施例中联合故障诊断效果图；

图6为本发明实施例与其他导航方法误差对比效果图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明实施例公开了一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，应用 于飞行器中，该方法是一种容错捷联惯导/光谱红移/天文(SINS/SRS/CNS)组合 导航方法，如图1所示，具体包括以下步骤：

通过捷联惯导导航系统获取飞行器的系统状态向量；其中，系统状态向量包 括在东北天导航坐标系下的速度矢量；根据速度矢量确定第一光谱红移值；通过 红移导航系统获取的第二光谱红移值；根据第一光谱红移值和第二光谱红移值， 确定光谱红移误差；通过光谱红移误差对系统状态向量依次进行状态预测和量测 更新，得到第一系统状态信息，将该第一系统状态信息作为最终系统状态信息进 行输出。

本发明通过捷联惯导系统导航系统获取飞行器的速度矢量，并根据该速度矢 量计算得到光谱红移值与红移导航系统获取的红移值，确定红移误差，在通过红 移误差对捷联惯导导航系统的系统状态向量进行状态预测和更新，得到最终的系 统状态信息，降低了捷联惯导导航系统由于长期运行产生的误差，提高了导航系 统的可靠性和自主性。

在SINS/CNS/SRS组合导航系统中，捷联惯导系统是主导航系统，天文和光 谱红移导航系统作为辅助系统，提供红移误差观测值和位置观测值来校正捷联惯 导系统输出的导航状态信息的偏差。如果组合导航系统如果出现故障，还需通过 卡方检验和序贯概率比检验的联合故障诊断方法诊断故障以及隔离子系统，以保 持导航的可靠性。此外，SINS/CNS/SRS组合导航系统可以设置为闭环反馈系统。 在闭环系统中，在每次滤波周期结束后，滤波器估计所得的信息可直接用于继续 用于纠正SINS系统的漂移误差，从而得到更精确的导航解。

在本发明的另一实施例中，该方法还包括：

通过天文导航系统获取飞行器的第二位置矢量，以及获取系统状态向量中的 第一位置矢量；根据第一位置矢量和第二位置矢量，确定位置误差；通过位置误 差对系统状态向量进行状态预测和量测更新，得到第二系统状态信息；对第一系 统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波，生成最终系统状态信息。

在本实施例中，通过光谱红移导航系统输出的光谱红移观测量和天文导航系 统的位置观测量辅助纠正捷联惯导系统速度和位置误差，提高了组合导航系统的 自主性。

在上述的内容中，分为SINS/SRS测速导航子系统和SINS/CNS定位导航子 系统，每个子系统分别对应子滤波器进行滤波。

在SINS/SRS测速导航子系统中，红移导航的基本原理，如图2所示，Oxyz代 表惯性坐标系。A、B和C为三颗不共线恒星天体，F为目标飞行器。根据光谱 红移与光源和物体间的视向速度关系可知，原光谱静止频率、飞行器上观测的光 源频率以及飞行器在惯性系下速度满足以下关系：

式中，f表示飞行器上观测到的光谱频率、f₀表示原光谱频率，v_p为东北天 惯性坐标系下飞行器速度矢量，v表示光源的速度矢量，c表示真空中的光速，θ 表示东北天惯性坐标系中光源和飞行器视向之间连线与速度矢量的绝对夹角。

根据光谱红移原理与多普勒频移公式可知以下关系：

式中，z表示飞行器上实拍光谱中计算出的红移值。v_r＝(v_p-v)cosθ为视向速 率。

假设飞行器在同一时间可接收至少三个光源的光谱信息，可计算出每时刻三 条光谱相对于静止光谱的红移值z₁,z₂,z₃。已知以下运算关系：

其中，v₁,v₂,v₃分别表示三个参考天体在惯性坐标系中的速度矢量，可以通过 查询相关天体星历获取，u₁,u₂,u₃表示为惯性系中各天体指向飞行器位置矢量的 单位矢量，可由星敏感器测得，v_r1,v_r2,v_r3为飞行器到三个光源的视向速率。

可得：

由于式(7)中的方程为非线性方程，而标准kalman滤波方法只能处理线性 方程，同时状态方因此计算前则需要对观测方程进行线性化，具体如下：

根据式(7)，设基于惯导速度算出的红移值z_i,SINS为

其中，(v_Ix，v_Iy，v_Iz)为通过捷联惯导导航系统获得的惯性导航系下飞行器 的速度矢量，(v_ix，v_iy，v_iz)为惯性导航系下第i个观测天体的运行速度。(u_ix,u_iy,u_iz) 为惯性导航系下第i个天体指向飞行器位置矢量的单位矢量。

将z_i,SINS在速度真值矢量(v_x,v_y,v_z)处进行一阶泰勒展开为：

式中，z_i,true表示为飞行器相对于第i个参考天体的真实光谱红移值；(δv_Ix，δv_Iy，δv_Iz)表示SINS惯性坐标系下的速度误差；

为z_i,true相对于速 度分量v_k的偏导数，表示为：

已知红移量测值可表示为

z_i＝z_i,true+δz_i (8)

式中，δz_i为第i个红移值量测误差。

结合(10)和(11)可得

由于红移导航速度计算都是在惯性坐标系下完成，因此，建立量测方程前首 先需要进行坐标转换，转换公式如下

式中，

表示地心惯性系到地球坐标系的转换矩阵，

表示地球坐标系到 地理坐标系的转换矩阵，δv＝(δv_E,δv_N,δv_H)表示东北天坐标系下SINS的速度误差。

将式(13)代入式(12)即可获取导航系下的观测方程为：

进而得到了光谱红移误差。

在SINS/CNS定位导航子系统中，SINS/CNS定位导航子系统量测方程为 SINS系统输出的经纬度位置信息与CNS系统算出的经纬度信息的差值，具体如 下式所示：

式中，(λ_c,L_c)为天文导航系统输出的经纬度信息；(λ_SINS,L_SINS)为捷联惯导导 航系统输出的经纬度信息；V_c为天文测距量测噪声，H_p为量测矩阵，值为：

H_p＝[0_3×6 diag[1 1] 0_3×7] (13)

天文导航系统无法获取高度信息，为了防止SINS高度通道发散，引入气压 高度表测量高度信息，由气压高度表和SINS输出的高度之差作为量测量，得高 度差的量测方程为：

Z_h＝[h_SINS-h_H]＝H_hX(t)+V_h (14)

式中，h_s和h_H分别为惯导和气压高度表输出的高度信息，H_h为高度量测阵， V_h(t)为高度量测噪声阵。

在本发明实施例中，对第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波 之前还包括：

基于卡方检验方法，以光谱红移误差和第一系统状态信息为输入值，确定第 一卡方检验统计量；当第一卡方检验统计量小于等于第一阈值时，继续执行。

需要说明的是，当第一卡方检验统计量大于第一阈值时，将通过光谱红移误 差对系统状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第一系统状态信息，继续 执行。

进一步地，在上述的实施例的基础上，继续执行之后及对第一系统状态信息 和第二系统状态信息进行组合滤波之前还包括：

基于序贯概率比检验方法，以光谱红移误差和第一系统状态信息为输入值， 确定第一序贯概率比统计量；当序贯概率比统计量值小于等于第二阈值时，继续 执行。

当第一序贯概率比统计量大于第二阈值时，将通过光谱红移对系统状态向量 进行状态预测后的系统状态信息作为第一系统状态信息，继续执行。

另外，在本实施例中，对第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤 波之前还包括：

基于卡方检验方法，以位置误差和第二系统状态信息为输入值，确定第二卡 方检验统计量；当第二卡方检验统计量小于等于第一阈值时，继续执行。当第二 卡方检验统计量大于第一阈值时，将通过位置误差对系统状态向量进行状态预测 后的系统状态信息作为第二系统状态信息。

在本实施例中，继续执行之后及对第一系统状态信息和第二系统状态信息进 行组合滤波之前还包括：

基于序贯概率比检验方法，以位置误差和第二系统状态信息为输入值，确定 第二序贯概率比统计量；当第二序贯概率比统计量小于等于第二阈值时，继续执 行。当第二序贯概率比统计量大于第二阈值时，将通过位置误差对系统状态向量 进行状态预测后的系统状态信息作为第二系统状态信息，继续执行。

在本发明中的SINS/CNS/SRS组合导航系统，可通过光谱红移导航提供的红 移观测值以及天文导航提供的位置观测值，及时更新飞行器对应的光谱红移误差 信息和位置误差信息，及时纠正飞行中捷联惯导系统输出的状态误差值，保证导 航的准确性和自主性。同时采用了卡方检验和序贯概率比检验结合的联合故障诊 断方法，保证了故障诊断方法能够同时检测到导航时观测系统中可能出现的硬故 障和软故障，并及时隔离，保证了系统的可靠性。

在本发明实施例中，导航中传感器时常会出现故障从而导致量测系统并不稳 定，因此本发明采取了一种卡方检验与序贯概率比检验结合的联合故障诊断方法 进行故障的及时诊断与隔离，保证导航系统可靠性。

为提高导航容错性以及方便及时隔离故障传感器，在组合导航系统中首先采 用联邦卡尔曼滤波方法，即上述实施例中所提及的状态预测和量测更新方法，具 体步骤可表示如下：

1)状态预测：

首先，建立SINS/CNS/SRS组合导航系统状态方程。根据捷联惯导导航系统 误差模型，可得出组合导航系统状态方程为

式中，F(t)为系统矩阵，X(t)为系统状态向量，G(t)为系统噪声驱动阵，W(t)为 系统噪声矩阵。

X(t)具体为：

其中，(φ_E,φ_N,φ_H)表示东北天导航坐标系下平台失准角矢量；(δv_E,δv_N,δv_H)表示东 北天导航坐标系下速度误差矢量；(δL,δλ,δh)表示东北天导航坐标系下位置误差矢量；

和

分别表示东北天导航坐标系下陀螺随机漂移矢量以及加 速度计随机偏置矢量。

W(t)具体为：

式中，

分别表示东北天导航坐标系下陀螺仪的随机误差矢量。

表示表示东北天导航坐标系下加速度计漂移矢量。

对上述的状态方程进行离散，得出：

P_k/k-1＝FP_k-1F^T+Q (19)

式中，

表示状态量的一步预测；P_k/k-1表示状态量协方差阵的一步预测 阵。

2)子滤波器量测更新

P_i,k＝(I-K_i,kH_i)P_k/k-1 (22)

式中，K_i,k表示第i个子系统的滤波器中的增益阵，

和P_i,k分别表示第i个 子系统的滤波器下的状态估计和协方差阵估计。

另外，在本发明实施例中，对第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组 合滤波也可以成为信息融合，具体公式为：

式中，

和P_k分别表示表示主滤波器最终输出的状态量估计值和协方差阵 估计值。

在本发明实施例中，进行卡方检验与序贯概率比检验的方法可以是如下的方 法：

设考虑故障时的导航子系统量测方程可表示为：

Z_i,k＝H_iX_k+V_k+ρ(k) (25)

其中

式中，ρ(k)为值域非零的函数，用于表示系统中的未知故障。

根据Kalman滤波原理，导航子系统的新息和量测协方差阵可表示为：

在该式中，Z_i,k表示为公式(11)中的ΔZ、公式(12)中的Z_p和/或公式(14) 中的Z_h。

另外，基于Kalman滤波的卡方检验和序贯概率比检验都是利用子滤波器的 新息样本来检测是否存在故障。

在SINS/SRS/CNS组合导航系统中，传感器正常工作时，新息样本应服从一 个协方差不变的零均值高斯分布。当故障时新息的协方差阵则会增加基于此可假 设

其中：

根据卡方检验原理，可计算统计量为：

最后，可得基于卡方检验的硬故障判断函数为：

式中，

χ(m)²，ν_i(k)∈R^m，通过确定虚警率和查找卡方分布临界值表即 可求出阈值T_h(即为上述的第一阈值)。

卡方检验对突变的硬故障检测能力较强，但对缓慢增长故障并不敏感。因此 可以需采用序贯概率比检验方法进行缓慢软故障的检测。具体方法如下：

序贯概率比检验认为系统正常稳定时，存在μ＝μ₀＝0，而当系统出现未知故 障而波动时则μ＝μ₁≠μ₀。同时已知导航子系统在k时刻内的系统的新息序列为 {ν_i(j)|＝1,2,L,k}。则可得

两种情况下样本的联合概率密度表示为：

其中，

可根据两类假设的概率密度计算似然比为：

求对数后可得序贯概率比下统计量：

为了避免两检测阈值法导致检测时间过长的问题，只采用单阈值T_s，即上述 的第二阈值，具体为：

其中，P_f表示误警率，P_m表示漏警率。

最后可得基于序贯概率比的故障判断函数如下：

需要说明的是，基于卡方检验和序贯概率比检验的联合故障诊断方法原理图 则如图3所示，在联合故障诊断中：

1)卡方检验用于检测子系统的突变硬故障。如果卡方检验没有检测到故障， 则联合故障检测方法继续使用序贯概率比检验来确定是否存在缓慢变化的软故 障。

2)当采用卡方检验检测到故障时，由于新息值会明显变大。因此，在序贯 概率比检验中，则有必要去掉卡方检验检测到故障时的新息样本，保证序贯概率 比检验对软故障检测的灵敏度不受突变故障影响。

3)当卡方检验和序贯概率比检验任何一个检测到系统有故障时，则系统需 要被隔离。而当两种检测方法都未检测到故障时，则系统被认为正常且可以继续 加入联邦滤波进行信息融合。

验证实施例：

本实施例中，系统可及时通过SRS以及CNS求解飞行器姿态、速度和位置 信息，及时纠正SINS的误差；同时采用卡方检验及序贯概率比检验结合的联合 故障诊断方法及时诊断与隔离故障，保证导航系统的自主性与可靠性。

为了验证所提出方法的可行性与有效性，利用MATLAB仿真软件对本实施 例中方法进行仿真验证。设置仿真时间1200s，仿真轨迹如图4所示，传感器参 数如表1所示。仿真中设置不同形式的天文导航定位子系统中经纬度量测故障如 表2所示，可得联合故障诊断效果如图5所示。

表1传感器参数

表2天文定位导航子系统故障设置

从图5可以看出，该联合故障诊断方法能够很好地检测随机突变和缓慢增长 的混合故障。从故障检测结果可以看出，在(300s，320s)间，卡方检验的统计 量明显增大，且诊断结果值超出零，表示了卡方检验可对RH1中的随机突变故 障和缓慢增长混合故障检测起作用。在320s之后，当随机突变故障消失时，由 于卡方检验的统计量变小，卡方检验不再有效。而可看出，随着序贯概率比检验 统计量的积累增大，序贯概率比检验可以检测出缓慢增长故障。

在RH2故障中，随机突变和缓慢增长的混合故障出现在RH2故障的 (540s,580s)间。与RH1相似，卡方检验统计量会在随机突变出现的时刻增加， 从而使其可以检测出随机突变和缓慢增长的混合故障。而随着缓慢故障存在时间 增加，序贯概率比检验的统计量也越来越大，使得序贯概率比检验统计量也可以 在554s后的时刻里检测出混合故障。最后，580s后随着随机突变故障的结束， 卡方检验失效，序贯概率比检验成为主要的故障检测方法。

在RH3故障中，混合故障在最后出现。联合故障诊断方法中序贯概率比检 验首先检测出缓慢增长故障。而当混合故障发生时，增大的卡方检验统计使得卡 方检验也能够检测出故障。为进一步研究容错SINS/SRS/CNS组合导航系统的性 能，在表1的混合故障情况下，对比了基于联合故障诊断的容错SINS/SRS/CNS 组合导航方法、无容错的SINS/SRS/CNS组合导航方法和基于联合故障诊断的容 错SINS/CNS组合导航的性能。

三种导航系统在不同混合故障下的纬度和经度误差曲线如图6所示，图6可 以看出，基于联合故障诊断的容错SINS/SRS/CNS组合导航方法的纬度和经度误 差都很小。这是因为增强型SINS/SRS/CNS组合导航系统结合FDI(即联合故障 诊断方法)方法能够及时检测和隔离CNS的故障。

同时，在没有天文导航的高度经度和经度观测的情况下，利用SRS的速度观 测对捷联惯导系统的速度误差进行修正。因此，系统的纬度和经度发散也受到抑 制。而无容错的SINS/SRS/CNS组合导航方法，由于没有联合故障诊断方法及时 检测和隔离天文导航定位的经度和纬度观测故障，采用了错误经纬度观测来修正SINS的误差；基于联合故障诊断的容错SINS/CNS组合导航方法中，虽然系统采 用了联合故障诊断方法，但在没有CNS观测的情况下，缺乏SRS的观测来修正 SINS的速度误差，导致SINS的速度误差在CNS的故障时刻没有得到修正。

本发明的方法中，基于光谱红移原理公式和一阶泰勒展开原理，推导了光谱 红移误差值和东北天导航坐标系下惯导速度误差关系，并建立了基于光谱红移误 差的速度观测方程；设计了基于卡方检验和序贯概率比检验的联合故障诊断方 法，用于及时排除导航中的故障传感器，以获取精确可靠的导航信息。

Claims (7)

1.一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，其特征在于，应用于飞行器中，包括以下步骤：

通过捷联惯导导航系统获取飞行器的系统状态向量；其中，所述系统状态向量包括在东北天导航坐标系下的速度矢量；

根据所述速度矢量确定第一光谱红移值；

通过红移导航系统获取第二光谱红移值；

根据所述第一光谱红移值和第二光谱红移值，确定光谱红移误差；

通过所述光谱红移误差对所述系统状态向量依次进行状态预测和量测更新，得到第一系统状态信息；

通过天文导航系统获取飞行器的第二位置矢量，以及获取所述系统状态向量中的第一位置矢量；

根据所述第一位置矢量和第二位置矢量，确定位置误差；

通过所述位置误差对所述系统状态向量进行状态预测和量测更新，得到第二系统状态信息；

基于卡方检验方法，以所述光谱红移误差和第一系统状态信息为输入值，确定第一卡方检验统计量；

当所述第一卡方检验统计量小于等于第一阈值时，继续执行；

当所述第一卡方检验统计量大于所述第一阈值时，将通过所述光谱红移误差对所述系统状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第一系统状态信息，继续执行；

对所述第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波，生成最终系统状态信息。

2.如权利要求1所述的一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，其特征在于，所述继续执行之后及对所述第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波之前还包括：

基于序贯概率比检验方法，以所述光谱红移误差和第一系统状态信息为输入值，确定第一序贯概率比统计量；

当所述序贯概率比统计量小于等于第二阈值时，继续执行。

3.如权利要求2所述的一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，其特征在于，当所述第一序贯概率比统计量大于第二阈值时，将通过所述光谱红移对所述系统状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第一系统状态信息，继续执行。

4.如权利要求1-3任一所述的一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，其特征在于，对所述第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波之前还包括：

基于卡方检验方法，以所述位置误差和第二系统状态信息为输入值，确定第二卡方检验统计量；

当所述第二卡方检验统计量小于等于第一阈值时，继续执行。

5.如权利要求4所述的一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，其特征在于，当所述第二卡方检验统计量大于所述第一阈值时，将通过所述位置误差对所述系统状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第二系统状态信息。

6.如权利要求4所述的一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，其特征在于，所述继续执行之后及对所述第一系统状态信息和第二系统状态信息进行组合滤波之前还包括：

基于序贯概率比检验方法，以所述位置误差和第二系统状态信息为输入值，确定第二序贯概率比统计量；

当所述第二序贯概率比统计量小于等于第二阈值时，继续执行。

7.如权利要求6所述的一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，其特征在于，当所述第二序贯概率比统计量大于第二阈值时，将通过所述位置误差对所述系统状态向量进行状态预测后的系统状态信息作为第二系统状态信息，继续执行。

Images