虚拟卫星法在 GNSS / INS组合导航中的应用

在 GNSS / INS车载组合导航系统中,GNSS信号易受遮挡或干扰而失锁,造成组合导航精度有所降低.针对这种情况,将虚拟卫星法应用于 GNSS / INS组合导航系统中.通过增加虚拟卫星,构造虚拟观测量,将实测观测量、虚拟观测量用于组合导航 Kalman滤波器解算.试验结果表明,此方法能够有效地提高系统的可观测性和导航精度.     

因子图框架下里程计辅助GNSS/INS组合导航算法

在复杂观测环境下,GNSS/INS组合导航系统的GNSS信号易受干扰从而导致INS独立导航精度迅速下降。针对上述问题,本文基于因子图的里程计辅助GNSS/INS组合导航算法,利用里程计观测信息结合非完整性约束构建航向速度约束方程,同时采用能多次线性化计算和多次迭代的因子图优化方法进行参数估计。实际车载试验解算结果表明,在GNSS信号良好时,基于因子图方法比滤波方法具有更快的收敛时间,收敛速度提高了近10倍;在GNSS信号发生中断时,添加里程计辅助后组合导航系统在东向和北向分别提升了83%和89%。与传统的滤波融合手段相比,本文采用因子图优化后在东向和北向的定位精度分别有63%、70%的改善。     

车载移动测量中定位定姿系统误差校正与补偿研究

讨论了全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)/里程计(odometer,ODO)/惯性导航系统(inertial navigation system,INS)组合定位定姿中误差校正与ODO/INS组合导航两个方面的问题。针对里程计刻度因子和安装误差角的校正,在不改变原GNSS/INS滤波器的基础上,设计了GNSS/INS与INS/ODO两级卡尔曼滤波器级联结构,将INS导航误差与里程计刻度因子误差、安装误差角分别列入两个滤波器的系统状态中,在GNSS连续观测和固定模糊度条件下,利用里程计和惯导里程增量之差作为INS/ODO卡尔曼滤波器的外部观测,对误差进行校正。另一方面,使用校正过的里程计和安装误差角,在GNSS失锁条件下对INS进行观测和修正。跑车实验结果表明,本文算法可以有效校正里程计刻度因子和定位定姿(positioning and orientaton system,POS)安装误差角,同时大幅提高GNSS失锁条件下的定位精度,配合平滑卡尔曼滤波器,可将城市移动测量两分钟GNSS失锁条件下的定位误差控制在0.5m以内。     

露天矿区里程计辅助的GPS/INS车辆导航算法研究

由于INS误差容易快速积累,所以在GPS/INS组合导航过程中依赖于GPS信号的稳定性,露天矿区GPS信号容易发生中断或遮挡,引起INS误差的快速增长,降低导航精度。在GPS/INS组合导航的基础上,提出了露天矿区里程计辅助的组合导航算法,修正了GPS信号中断过程中导航参数误差。介绍了里程计速度和位置的解算方法和传统的GPS/INS组合导航的动力学模型及观测模型,给出了里程计辅助GPS/INS组合导航算法的结构图,描述了里程计辅助的GPS/INS组合导航算法的详细过程,通过车载验证了算法的有效性。实验结果表明:GPS信号缺失的情况下,GPS/INS组合导航的误差快速积累,导航精度较低;通过引入里程计辅助组合导航,可以及时修正GPS信号中断阶段的导航参数误差,加入的里程计辅助的GPS/INS组合导航误差在NED三个方向的最大值分别为11.336 m、8.056 m和19.782 m,比无里程计辅助的误差(在NED三个方向的最大值分别为40.324m、38.776m和79.693m)有较大提高,数据解算满足导航要求。     

基于软件接收机的GNSS/INS深组合导航算法研究

深组合导航系统将导航参数估计与GNSS卫星信号跟踪融合在一起,将相关器的输出I/Q信息作为GNSS/INS组合导航kalman滤波器的观测量,提高系统的导航精度、抗干扰性和动态性能。利用GNSS软件接收机方便处理基带信号的优势进行深组合导航算法研究,推导了深组合kalman滤波器的观测方程。仿真结果表明:在高动态条件下,深组合导航系统的导航精度明显优于紧组合导航系统的导航精度,位置误差稳定在2m范围内,速度误差稳定在0.04m/s内。     

GNSS/INS组合导航系统定位精度分析

GNSS/INS组合导航系统近年来得到了快速发展,应用领域越来越广泛。组合导航的定位精度是一个重要的研究方向,本文将应用于航空遥感领域的高精度GNSS/INS组合导航系统放置在地面平台上,采集试验数据,通过与NRTK定位结果比较,对组合导航系统定位精度进行分析,得出GNSS/INS组合导航系统的定位精度可达到厘米级的试验结论。     

附加约束条件对GNSS/INS组合导航结果的影响分析

针对车载全球导航卫星系统/惯性导航系统（global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS）组合导航中卫星信号中断,惯性导航系统单独导航误差积累较大的问题,提出了附加载体运动条件约束的卡尔曼（Kalman）滤波解算方法。通过利用载体固有的运动约束,包括近似高程约束、近似速度约束和近似姿态约束,减少载体自由度和模型参数;通过引入新的观测类型,增加观测冗余,可以加强Kalman滤波解,提高在GNSS信号中断时组合导航系统的定位精度,实现无缝导航。     

一种城市环境下GNSS/MEMS IMU车载实时精密定位方法

针对城市环境下全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)信号严重遮挡和微机械惯性测量单元(micro-electro-mechanical system inertial measurement unit,MEMS IMU)误差快速累积导致GNSS/惯性导航系统(inertial navigation system,INS)组合定位精度下降的问题,提出了一种GNSS载波相位实时动态差分(real time kinematic,RTK)+载波相位时间差分(time-differenced carrier phase,TDCP)/INS实时精密定位方法。在观测条件良好时,采用固定模糊度的RTK与INS紧组合;当信号严重遮挡RTK解算失败但TDCP解算成功时,使用TDCP观测值与INS紧组合;若TDCP解算失败,采用INS推算导航。在武汉大学校园及周边开展车载实验,结果表明,在除了隧道等密闭环境以外的城市道路上,多系统GNSS的TDCP解算成功率接近90%。在RTK解算失败的连续时间小于45 s的复杂环境下,TDCP/INS组合定位的平...     

基于预积分的IMU/ODO外参估计

里程计通常被用于辅助车载GNSS/INS组合导航系统,以解决当遇到高楼、密林、隧道等信号干扰和遮蔽严重情景时导致精度下降的问题,而里程计辅助需要获取准确的里程计杆臂和安装角。鉴于此,本文提出了一种基于预积分的IMU/ODO外参估计算法,使用由里程计观测和GNSS/INS组合导航解算得到的一段时间内的里程增量差异构建代价函数,通过非线性优化器进行标定参数求解。仿真与实际测试均表明了本文标定方法的有效性,里程计观测在经过标定外参补偿后,可为车载GNSS/INS组合导航系统提供厘米级的精度辅助。     

INS辅助的实时动态GNSS单频周跳探测

采用全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）模糊度固定解可提高GNSS/惯性导航系统（inertial navigation system，INS）组合导航定位精度，而在复杂环境下，单频GNSS难以实现完善的实时动态周跳探测，影响GNSS模糊度保持。研究了星间单差与站星双差的INS辅助GNSS单频周跳探测检验量，重点分析检验量的误差特性。分析得出检验量误差主要与INS增量误差有关，受接收机至待检星与参考星之间星地矢量夹角的影响。提出了选取两颗参考星并优选探测检验量的方法，降低方位角因素的影响，提高周跳探测性能。周跳探测的阈值在滑动窗口内估计，对INS误差被GNSS误差淹没的部分进行抑制，充分反映INS误差影响，阈值估计具有较强的自适应性。     

GPS/INS紧组合的INS辅助周跳探测与修复

建立了GPS/INS紧组合定位模型,改正惯性器件误差及电离层折射误差,对不同组合观测量的误差影响进行了分析,构造不同观测值组合,提出了基于惯性信息辅助的GPS周跳自适应探测方法,分析了INS定位误差对周跳探测的影响,给出了周跳探测误报率及修复成功率评价指标,提出了一种周跳检测阈值自适应确定方法。利用实测组合导航试验数据验证本文的算法,文中模拟了不同的单历元多周跳及信号失锁条件,结果表明,在GPS信号完全失锁20 s内,该方法能准确检测和修复所有周跳,中断时间的延长降低了周跳修复的成功率;GPS信号部分失锁时,在模拟的90 s中断时段内仍能修复所有周跳;模拟了170历元的5 s间隔密集周跳,周跳探测成功率为100%,正确修复率为99.41%。     

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。     

神经网络辅助的GPS/INS组合导航故障检测算法

针对GPS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在故障的情形,提出一种神经网络辅助的组合导航故障检测算法。该算法克服了基于模型的故障检测算法受模型误差影响的局限性;能够自动地对观测信息进行故障的检测、定位和剔除;能够基于故障检测后可靠的观测信息进一步调整动力学模型信息对导航解的贡献;能够在GPS失锁时,较好地进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明该算法能够很好地从模型误差中分离出观测信息含有的故障信息,降低了故障检测算法存在的虚警率,避免故障信息对导航解的影响;且GPS失锁时,神经网络的预报输出在一定程度上能够进一步提高导航解的精度。     

超宽带与惯性导航组合的室内导航定位

针对室内环境下缺少GNSS信号,且超宽带(UWB)定位精度受非视距误差影响明显的问题,该文提出了基于UWB/INS组合的室内导航定位方法。该方法利用惯性导航系统(INS)推算的位置和速度信息与UWB解算的位置和速度信息的差值作为量测信息,按先验阈值鉴别并剔除非视距误差,通过扩展卡尔曼滤波进行室内导航定位。实验结果表明,该方法能有效抑制非视距误差的影响,大幅提升导航定位精度,稳定性更高,可靠性更强,适用于较高精度的室内导航定位。     

RTK/INS紧组合算法在卫星数不足情况下的性能分析

设计了一套基于集中式卡尔曼滤波的实时动态定位（real-time kinematic,RTK）/惯性导航系统（inertial navigation system,INS）紧组合算法,通过实测车载数据对比分析了3颗可用卫星时的固定解和浮点解在位置漂移误差水平和模糊度恢复时间上的差异,验证了该算法在卫星较少情况下的良好性能。该算法在即使观测卫星不足4颗时使用固定解或浮点解进行滤波更新,提高了组合导航在复杂环境下的位置精度,并加快了模糊度恢复过程。实验结果表明,使用中等精度的惯导,在可见卫星数为3颗时,失锁30 s时的水平位置漂移误差为0.3 m;失锁60 s内,平均1~2 s就能可靠地恢复整周模糊度。在位置漂移误差与模糊度恢复方面,固定解和浮点解在GNSS信号短期部分失锁时的差异并不显著,但同时都明显优于信号完全失锁情形。     

抗差估计在RTK／INS紧组合中的应用研究

针对动态环境下GNSS／INS导航定位结果常受粗差影响的问题,提出了一种基于抗差卡尔曼滤波的GPS／BDS双系统RTK／INS紧组合导航定位算法,根据方差膨胀模型,建立抗差卡尔曼算法,得到GNSS／INS紧组合抗差解,并通过两个不同区域的实测车载实验进行了算法验证. 实验结果表明:本方法相较于传统方法，在N、E、D三个方向的导航精度分别提高1.4～4.6 cm,0.7～9 cm,1.5～2 cm,模糊度固定成功率提高10.3％～25.6％,导航精度及可靠性得到显著提高,对动态环境下车载或自动驾驶等应用具有一定的理论参考和实用价值.      

超紧组合中不同精度IMU对GNSS信号跟踪性能的提升

详细推导了惯性测量单元(IMU)精度与全球导航卫星系统(GNSS)接收机信号跟踪环路误差之间的数学模型,分析了IMU辅助的高动态载波跟踪环路误差精度,比较了不同精度IMU辅助GNSS信号捕获性能,证明了分析推导的正确性和合理性,指出了惯性卫星超紧组合导航系统对IMU的精度要求。     

INS/GNSS/ODO嵌入式系统的容错技术研究

车载低成本嵌入式组合导航系统的可靠性容易受到多种传感器故障和环境的影响,基于全球卫星导航系统(GNSS)状态的惯性导航系统(INS)/GNSS/里程计(ODO)抗差组合导航算法,提出了一种两级故障检测处理方法.其中,第一级检测使用了基于解析冗余的残差卡方检验法,第二级检测使用了改进的双状态传播卡方检验算法.利用自主研制...     

GNSS/INS组合导航系统初始对准及其故障修复研究

正全球卫星导航系统可在无遮蔽环境中为用户提供高精度、低频率的导航定位服务,但在复杂环境中,GNSS信号易被遮挡或干扰。惯性导航系统经过初始化后,能够独立自主提供高频率、连续的位置、速度和姿态信息。通过二者合理结合,能够在遮蔽或半遮蔽环境中为用户提供连续且可靠的导航解。本文重点研究了GNSS/INS组合导航系统初始化及其故障修复方法,内容包括高精度惯导快速自对准技术、大失准角故障处理、磁力计辅助MEMS IMU抗差自适应姿态融合、神经网络辅助GNSS/INS组合导航系统故障识别与修复和惯导辅助BDS三频周跳探测与修复技术等,主要研究成果如下:     

超宽带/GNSS/SINS融合定位模型与方法研究EI北大核心CSCD

全球卫星导航系统(GNSS)与捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)的组合可在室外环境或卫星信号短暂失锁的条件下提供连续、可靠的定位服务。但针对室内或弱GNSS信号区域,组合系统的服务受限;超宽带(ultra-wideband,UWB)系统以其可提供厘米级的理论测距精度且布设方便的优势,可为该区域提供有效的测距信息。论文以车载试验平台为依托,分别就UWB/SINS、GNSS/SINS和UWB/GNSS/SINS 3类室内外定位模型及相应的模型参数估计方法展开研究,主要研究成果如下。