基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合导航

GPS/SINS组合导航系统的观测模型直接关系着导航系统的精度。提出了一种基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合观测模型。分析了采用双差伪距和采用双差伪距/伪距率两种观测模型对组合导航输出参数精度的影响。实测数据结果表明,采用双差伪距和采用双差伪距/伪距率作为观测值均能实现组合导航系统的收敛。引入双差伪距率观测值明显改善了系统的可观测性,不仅提高了组合导航中速度和姿态角的估计精度,也加快了速度误差和姿态角误差估计的收敛速度。     

双源组合导航系统关键算法研究

针对基于伪距、伪距率的北斗/捷联惯导组合导航系统开展了前期的理论研究,介绍了卫星/惯导组合导航系统中松组合、紧组合和超紧组合的基本原理,并建立了以伪距、伪距率为观测量的北斗/捷联惯导组合导航系统的状态方程和量测方程,设计了卡尔曼滤波参数,仿真验证了基于伪距、伪距率的组合导航系统能够有效的抑制捷联惯导系统的位置和速度误差随时间发散的特性,取得了良好的效果。仿真结果显示,北斗/捷联惯导组合导航系统失准角误差优于0.03°,东方向和北方向的位置误差和速度误差分别优于10m和1m/s。     

基于GPS软件接收机的SINS／GPS紧组合系统仿真

为了系统验证SINS／GPS紧组合系统的性能,基于GPS软件接收机,进行了仿真系统构建。仿真系统由轨迹发生器、GPS中频信号模拟器、IMU信号模拟器、GPS软件接收机、SINS导航解算模块、组合滤波算法和导航性能分析模块等部分构成,其中详细设计了GPS软件接收机中的捕获和跟踪算法、SINS解算以及基于伪距和伪距率的组合滤波算法。仿真结果表明：紧组合导航系统收敛性较好,能够一定程度上抑制惯导系统误差的积累,有较好的导航性能。设计的该系统满足紧组合导航系统性能验证的需要,也为后续的超紧组合研究奠定了良好的基础。     

GNSS/INS紧组合最大熵卡尔曼滤波算法

针对实际环境中量测噪声易被野值污染而呈现非高斯分布,进而导致传统卡尔曼滤波(KF)算法性能降低的问题,提出了最大熵卡尔曼滤波(MCKF)算法. 该算法基于最大熵准则(MCC)和M估计的思想推导得到. 与KF相比,所提算法能够给异常量测值分配较小的权重以减轻其对于状态估计的影响,与基于Huber函数的卡尔曼滤波(HKF)算法相比,其能够更有效地利用量测信息,因此所提算法相比于KF和HKF而言更加鲁棒. 在全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)的紧组合模式下进行车载实测实验,由于GNSS的伪距与伪距率等原始量测信息质量不佳,因此KF和HKF的性能均受到影响,而所提MCKF算法能够有效地抑制异常量测值的影响,能够更快地收敛且得到更高的估计精度.      

双导航定位系统伪距单点定位方法与精度分析

为了研究北斗卫星导航系统与全球定位系统伪距单点定位的差异,详细介绍了北斗系统、全球定位系统单伪距单点定位以及双系统联合伪距单点定位的解算模型,并分别编写了北斗系统、全球定位系统单系统和组合后双系统联合伪距单点定位程序。以辽宁连续运行参考站和广西连续运行参考站的数据为实验数据,计算并分析了双系统与单系统相比较的结果。结果表明:在辽宁站上北斗系统定位精度要次于全球定位系统定位精度,在广西站上北斗系统定位精度和全球定位系统定位精度相当。双系统单点定位精度要优于北斗系统单系统定位精度。     

北斗卫星导航系统伪距多径分析与仿真

卫星导航系统中伪距测量是否精确直接决定了导航接收机的定位精度.针对卫星导航系统中的伪距测量问题,介绍了伪距测量的原理,分析了伪距测量误差主要取决于钟差、电离层、对流层及多径传播效应引起的误差等,并重点针对多径效应进行分析;针对伪距测量中的多径误差,在定性给出伪距多径效应的基础上,重点对测码伪距多径误差进行了理论分析,建立了信号多径传播效应模型,通过相干超前减滞后鉴别器输出函数给出了测码伪距多径误差的表征方法;最后对测码伪距多径误差进行了仿真分析,分析了多径延时及多径幅度比对多径误差的影响,为伪距测量分析提供依据.     

双导航定位系统伪距单点定位数据处理方法与精度分析

首先介绍北斗卫星导航系统、全球定位系统及其组合系统伪距单点定位的数学模型和定位处理方法,分别进行了单系统及组合系统伪距单点定位的数据处理实验。实验结果表明,目前的北斗系统伪距单点定位的精度稍逊于全球定位系统,北斗系统及全球定位系统构成组合系统伪距单点定位的精度高于北斗系统的精度,低于全球定位系统。北斗系统伪距单点定位在X、Y、Z方向的精度分别1.60m、4.15m、6.45m,全球定位系统伪距单点定位在X、Y、Z方向的精度分别为1.28m、2.50m和3.6 5m,北斗系统/全球定位系统组合系统伪距单点定位在X、Y、Z方向的精度分别为1.45m、3.15m和4.90m。     

异步联邦UKF的GNSS／SINS／摄影定位组合导航算法仿真

在飞行器进近过程中,为了提高组合系统的导航精度,针对传统联邦滤波器对非线性系统模型易导致滤波发散问题.分析了两种导航方式的优缺点,提出了基于卫星导航／惯性导航／摄影测量(GNSS／SINS／Photogrammetry)的组合导航联邦滤波算法,并推导了系统误差模型.该算法取长补短利用联邦无迹卡尔曼滤波器将GNSS定位和摄影定位、定姿精度高的优势对SINS进行在线误差估计.针对多传感器非等间隔数据采样问题,采用时间与量测更新分离的异步非等间隔联邦滤波算法进行信息融合,并对滤波器结构进行改进以减少算法复杂度.仿真实验证明基于联邦UKF的组合导航系统较传统联邦滤波算法位姿精度有明显的提高,且系统鲁棒性也有一定的增强.      

基于多观测量组合的北斗系统伪距方差自适应估计方法

北斗卫星导航系统是我国自主研发的卫星导航系统,具有地球静止轨道、倾斜地球同步轨道及中圆轨道三种卫星的混合星座,同时播发B1、B2和B3三个频点观测值,传统确定观测值向量权矩阵的方法已无法满足北斗卫星导航系统定位的需求,需要探索研究确定北斗卫星导航系统观测值向量方差-协方差矩阵的新方法,以合理使用北斗卫星导航系统观测量,提高系统服务性能。为此,提出了一种基于伪距和相位线性组合的北斗卫星导航系统伪距方差实时自适应估计方法:首先,基于北斗卫星导航系统载波相位和伪距观测值,利用观测值线性组合,构造伪距方差统计量模型;其次,充分考虑北斗卫星导航系统卫星星座特点和多路径影响,引入渐消因子,分别统计伪距均值和方差;最后,基于伪距方差统计值,构造观测值向量权矩阵。新方法克服了传统确定方差-协方差矩阵方法的局限性,能够较真实地反映北斗卫星导航系统伪距观测值向量的随机特性,可有效提高伪距单点定位精度和载波相位模糊度固定效率。北斗卫星导航系统用户机实测数据计算结果表明,基于伪距方差自适应估计的北斗卫星导航系统单点定位精度可提高约3m,模糊度成功固定时间缩短至18个历元。     

双卫星导航系统相位平滑伪距在车载定位中的应用

多卫星导航系统组合伪距差分定位可有效提升低成本车载单频设备精度。首先对伪距差分定位原理和数学模型进行阐述和推导,提出了一种适用于单频的窗口化相位平滑伪距定位技术。针对单卫星导航系统在遮挡等环境下观测卫星少,卫星结构不稳定的情况,在统一多系统的时空基准基础上,选取一颗共同参考星,进行伪距差分定位。使用一组实测的多卫星导航系统单频卫星数据进行实验论证,结果表明:车载多卫星导航系统相位平滑伪距平面精度优于0.2m,高程优于0.7m,对亚米级北斗系统高精度应用具有实际工程应用意义。     

非完整约束的OD/SINS自适应组合导航方法

在地面车载组合导航GNSS/OD/SINS中,全球导航卫星系统（GNSS）信号容易受到环境的干扰甚至发生中断,将非完整性约束（NHC）应用于里程计（OD）/捷联惯性导航系统（SINS）组合,可以有效抑制GNSS信号中断期间组合导航系统的误差发散。通常NHC的噪声设定基于固定的经验值,然而在实际运动过程中,车辆运行轨迹复杂多变,其运动状态不能完全满足NHC前提假设,经验给定的噪声无法准确反映车辆实际运动情况。为此,本文分析了NHC噪声与车辆运动状态的关系,构建了一种基于车辆运动状态的NHC噪声自适应方法。通过所选场景的实测数据验证表明：采用噪声自适应的NHC/OD/SINS组合导航结果相比于固定噪声的NHC/OD/SINS组合,在GNSS信号中断110 s、车辆连续转弯的情况下,最大水平位置误差减小了68.4%;在GNSS信号中断74 s、车辆直线行驶的情况下,最大水平位置误差减小了87.3%;能较好地抑制GNSS中断期间组合导航系统的误差发散。     

State transformation extended Kalman filter for GPS/SINS tightly coupled integration

Extended Kalman filter (EKF) is a widely used estimator for integrated navigation systems, and it works well in general situations. However, in adverse conditions such as partially observable environments and highly dynamic maneuvers, the performance of the traditional EKF-based strap-down inertial navigation system (SINS)/GPS integrated navigation system is easily to be affected by the dynamic changes of the specific force, thus leading to the problem of error covariance inconsistency. Though the inconsistency problem can be overcome to some extent if the system matrix, the states and the error covariance matrix are propagated as fast as possible in the SINS calculation rate, the problem cannot be fully solved. State transformation extended Kalman filter (ST-EKF) mechanization, with a new converted velocity error model for the SINS, is proposed, which can also be used to solve the inconsistency problem. In the ST-EKF, the specific force vector in the system error model is replaced by the nearly constant gravity vector for local navigation. Since the propagation and the updating of the ST-EKF can be executed simultaneously in the updating interval, the computation cost is greatly reduced compared with the traditional EKF. Experiments for the GPS/SINS tightly coupled navigation, including linear vibration Monte Carlo test and an unmanned aerial vehicle flight test, are implemented to evaluate the performance of the proposed ST-EKF. The results show that the proposed ST-EKF has superior performance to the traditional EKF, especially in partially observable situations.     

改进Sage-Husa算法在飞机组合导航中的应用

针对机载组合导航系统,考虑不同飞行阶段的气压高度,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,以提高组合导航系统定位精度. 该算法通过引入气压高度,实时计算并修正滤波异常判定的调节因子,以满足飞机不同飞行阶段的滤波需求. 通过捷联式惯性导航系统(SINS)、全球卫星导航系统(GNSS)定位误差特性仿真、卡尔曼滤波组合算法仿真、以及改进的Sage-Husa自适应滤波算法仿真,并对相关结果进行比较验证. 仿真结果表明,改进Sage-Husa自适应滤波可以提高滤波的自适应性,降低组合导航系统定位误差,取得较好的效果.      

改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法

GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。     

高轨飞行器精确导航的载波相位时间差分/捷联惯导紧组合算法

提出了基于载波相位时间差分与捷联惯导紧组合的方法对高轨飞行器进行自主导航,其中捷联惯导主要在飞行器进行轨道机动时使用,分析了载波相位观测方程中的误差因素,通过SRUKF建立了组合导航非线性滤波模型,研究了周跳检测与修复策略。研究表明,提出的导航方法避免了整周模糊度的求解和周跳的影响,因而可使导航系统具有高精度和高可靠性...     

基于矢量跟踪的GNSS／SINS相干深组合系统研究

为满足组合导航系统在高动态环境下的性能要求,设计基于矢量跟踪的GNSS／SINS相干深组合导航方法。利用矢量跟踪环路将所有可视卫星的跟踪和导航解算融为一体,增强通道间的辅助;高动态对载波跟踪影响更大,在通道预滤波中将码环载波环分别用独立的滤波器处理,组合滤波中采用通道间差分降低滤波状态维数,提高计算效率。引入惯导的加速度辅助本地信号参数预测,较精确地测量卫星视线方向的加速度,减小接收机在高动态时段的剩余动态,提高本地信号参数的预测精度。基于矢量跟踪软件接收机搭建相干深组合仿真系统,实验表明该方法在高动态等环境下能提高信号跟踪性能,改善系统的精度、可靠性。      

基于多尺度预处理的GPS/SINS组合导航系统

基于多尺度分析的思想,以离散小波变换为工具,利用小波对惯性元件输出的信息进行并行阈值消噪以削弱惯性元件误差对SINS及组合系统性能的影响;然后,对GPS输出的信息进行并行多尺度预处理,并结合传统的Kalman滤波方法,对系统进行综合滤波;将上述方法引入到GPS/SINS组合导航系统中,利用实测数据进行验证,并给出了基于不同方法的大量实验曲线。实验结果表明,该方法可以有效削弱惯性元件以及GPS误差对系统的影响,提高了GPS/SINS组合导航系的精度和可靠性。     

Performance of GPS and GPS/SINS navigation in the CE-5T1 skip re-entry mission

A CE-5T1 spacecraft completed a high-speed skip re-entry to the earth after a circumlunar flight on October 31, 2014. In addition to the strapdown inertial navigation system (SINS), a lightweight GPS receiver with rapid acquisition was developed as a navigation sensor in the re-entry capsule. The GPS receiver effectively solved the poor accuracy problem of long-term navigation using only the SINS. In contrast to ground users and low-earth-orbit spacecraft, numerous factors, including high altitude and kinetic characteristics in high-speed skip re-entry, are important for GPS positioning feasibility and were presented in accordance with the flight data. GPS solutions started at nearly 4900 km orbital altitude during the phases of re-entry process. These solutions were combined by an inertial measurement unit in a loosely coupled integrated navigation method and SINS navigation initialization. A simplified GPS/SINS navigation filter for limited resources was effectively developed and implemented on board for spacecraft application. Flight data estimation analyses, including trajectory, attitude, position distribution of GPS satellite, and navigation accuracy, were presented. The estimated accuracy of position was better than 42 m, and the accuracy of velocity was better than 0.1 m/s.     

一种SINS/GPS深组合导航系统技术问题分析

为了满足高动态用户及强干扰条件下的应用需求,提出了一种基于卫星信号矢量跟踪的SINS/GPS深组合导航方法,设计了基于FPGA硬件平台的实施方案。利用组合卡尔曼滤波器反馈回路取代了传统接收机中独立、并行的跟踪环路,能够同时完成所有可视卫星信号的跟踪和导航信息处理;通过矢量跟踪算法对所有可视卫星信号进行集中处理,能够增强跟踪通道对信号载噪比变化的适应能力,从而提高接收机在强干扰或信号中断条件下的跟踪性能;根据SINS导航参数和星历信息推测GPS伪码相位和多普勒频移等参数,用以辅助卫星信号的捕获和跟踪,能够大大缩短接收机的搜索捕获时间,并增强接收机在高动态条件下的跟踪性能。基于矢量跟踪的深组合方法不仅在GPS信号短暂中断期间,能够保证系统的导航精度和可靠性,而且在强干扰环境中能够维持较好的伪码相位和载波频率跟踪性能。