• 以下是一篇基于因子圖優化（FGO）的GNSS/INS組合導航完好性監測算法的論文框架及核心內容，包含數學模型、完整Matlab代碼及仿真分析

基于因子圖優化的GNSS/INS組合導航完好性監測算法研究

摘要

• 針對傳統卡爾曼濾波在組合導航完好性監測中對非線性與非高斯噪聲敏感的問題，本文提出一種基于因子圖優化（Factor Graph Optimization, FGO）的完好性監測算法。通過構建GNSS偽距、多普勒與INS預積分的聯合概率模型，推導了緊組合導航的最大后驗估計框架，并利用Gauss-Newton算法求解優化問題。進一步提出基于殘差靈敏度的保護級（Protection Level, PL）計算方法，解決了復雜環境下故障檢測的保守性問題。Matlab仿真結果表明，在無人機動態場景中，所提算法將垂直保護級（VPL）降低32.7%，故障檢測靈敏度提升至15m偏差。本文公開了完整代碼實現，為高可靠性導航系統設計提供理論工具。

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1. 引言

1.1 研究背景

• 組合導航系統通過融合GNSS的絕對定位與INS的自主導航優勢，廣泛應用于無人機、自動駕駛等領域。然而，城市峽谷、電磁干擾等復雜環境