顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航方法EI北大核心CSCD

为解决不同GNSS间信号差异引起的多GNSS RTK/INS紧组合导航应用中卫星系统间模糊度固定失败的问题,本文提出顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航方法,以进一步发挥多GNSS在复杂环境下的互补性和灵活性。本文推导了顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航观测方程,给出了综合利用抗差估计方法和粒子群优化的ISB/IFB参数估计方法。试验结果表明,顾及ISB/IFB参数可以在一定程度上提高卫星系统间模糊度固定成功率;结合抗差估计方法提高卡尔曼状态估计浮点解精度,可显著提高多GNSS RTK/INS紧组合导航系统在复杂环境下的系统间模糊度固定成功率与导航精度。     

基于抗差EKF的GNSS/INS紧组合算法研究

提出了GNSS/INS紧组合导航的抗差EKF算法,采用21状态GNSS/INS紧组合状态方程,根据多余观测分量及预测残差统计构造抗差等价增益矩阵,建立抗差EKF算法,通过迭代给出GNSS/INS组合导航的抗差解,并开发GNSS/INS紧组合导航模拟平台,通过对观测值加入单粗差、多粗差及缓慢增长三类误差,测试本文算法对不同粗差的抑制能力。分析表明,抗差EKF可以将三类粗差抑制在相应观测值的残差中,达到削弱其对状态参数估计的影响。本文算例证明,抗差EKF算法可将导航解的误差精度从dm级提高为cm级甚至mm级,导航精度及可靠性得到明显提高。     

抗差方差分量估计在GPS/GLONASS组合导航中的应用

运用GPS/GLONASS组合导航时,由于卫星系统的测距精度不同,需要在组合解算中采用方差分量估计进行合理定权和平差计算。但是,当GPS和GLONASS观测值中含有粗差时,若采用最小二乘方差分量估计则无法抵抗粗差的影响,从而降低平差结果的精度和可靠性。为了提高GPS/GLONASS组合解算的抗差性,本文引入了基于IGGⅢ等价权函数的抗差估计方法,经过对GPS/GLONASS实测数据的计算和分析,证明这是一种可行的和有效的方法。     

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。     

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.     

基于IGGⅢ权函数的平面点云抗差估计

三维激光扫描技术在建筑物表面测量中已经得到越来越多的应用,针对平面点云中的小粗差在抗差估计中难以剔除的问题,将IGGⅢ权函数与加权总体最小二乘法相结合,提出了IGGⅢ权函数抗差估计方法。分别采用验后方差估计法、Huber权函数抗差估计法、IGGⅢ权函数抗差估计法对两组点云进行平面拟合计算。结果表明,通过对IGGⅢ权函数抗差估计模型中K0、K1的设置,可以有效地将点云进行分层定权处理,与验后方差估计法相比,通过多次迭代过程,有效降低淘汰段的小粗差对点云平面拟合的影响。与Huber权函数抗差估计法相比,IGGⅢ权函数抗差估计法对可疑段的过大误差进行降权处理,使其平面拟合精度更高。     

结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法

针对GNSS/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异常的情形,结合自适应滤波算法和神经网络算法,提出了两种GNSS/INS抗差自适应组合导航解算方案,根据观测信息和动力学模型信息异常情况,给出了4种GNSS/INS抗差自适应滤波算法。利用实测数据进行了验证,结果表明,4种抗差自适应滤波算法在观测信息不足的情况下,不但能够抑制动力学模型扰动异常对导航解的影响,而且能够较好地抑制异常观测信息对导航解的影响。     

抗差自适应无迹Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用

全球定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)进行组合导航是实现自动驾驶的一种重要组合方式.针对动力学模型本身的非线性特点以及实际环境下存在观测粗差和系统状态异常的情况,提出将无迹Kalman(Unscented Kalman Filter,UKF)滤波方法与抗差自适应方法相结合,根据GNSS/INS组合模型的特点,通过边际无迹转换(Marginalised Unscented Transformation,MUT)的思想降低提出导航方法的计算量.实验结果表明,提出方法能够提高观测时段非同时存在观测异常与动态异常下导航定位的精度,验证了方法的有效性与可行性.     

抗差EKF滤波在GNSS/INS组合导航中的应用

GNSS/INS组合导航中,姿态解算和比力转换精度是影响精度的关键因素,且GNSS观测数据存在粗差,易对组合导航系统产生影响,针对以上问题,本文设计了一种顾及姿态解算精度的组合导航抗差算法,利用罗德里格斯公式进行姿态更新和比力转换,通过引入抗差估计理论,利用观测值和预测值的差值构造抗差因子,重新设计观测量噪声矩阵.一组跑车实验验证,抗差估计可以减弱粗差对组合导航系统的影响,提高在干扰环境下的导航性能.     

GNSS/INS组合导航在航空摄影中的应用研究

主要研究了GNSS/INS组合导航在航空摄影中的应用.介绍了GNSS/INS组合导航的优点和应用理论,在此基础上,主要研究偏心分量、偏心角的测定,预处理POS数据,GNSS/INS数据联合处理,检校场空三解计算与EO文件的输出等整个GNSS/INS导航在航空摄影的应用,从中体现出该导航应用于航空摄影的优越性.     

组合Baarda数据探测法与ESD检验法探测伪距粗差的新方法

在采用GNSS技术进行卫星导航定位过程中,伪距观测值粗差会污染定位观测模型,造成定位精度下降。本文提出了一种融合Baarda数据探测法和ESD检验法两种方法进行组合探测伪距观测值粗差的新方法,实验证明,该方法可以有效控制伪距粗差的影响,保障伪距单点定位的精度和可靠性。     

CNS+GNSS+INS船载高精度实时定位定姿算法改进研究

天文导航（CNS）、卫星导航（GNSS）和惯性导航（INS）3种系统组合可提供高精度的定位定姿结果。实际工程中因INS长时间误差累积，以及系统硬件传输存在不可忽略的时间延迟，导致INS提供给CNS的预报粗姿态误差较大，恶劣海况下难以保障快速搜星，造成天文导航可靠性下降、姿态测量精度较低的问题。为此，本文提出了一种CNS+GNSS+INS高精度信息融合实时定位定姿框架，引入了等角速度外推措施，有效地解决了惯导信息延迟问题。通过高精度转台模拟恶劣海况下载体大角速度摇摆，验证了本文提出的改进算法的有效性。试验结果表明，该算法架构简单，性能可靠，显著提高了恶劣环境下星敏感器的快速、准确搜星能力，保障了三组合姿态测量的精度和可用性。     

城市复杂场景下GNSS定位的因子图优化方法及其抗差性能分析

北斗/全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）在开阔环境下可以提供连续可靠的高精度导航定位服务,但是在城市复杂场景下,GNSS多路径与非视距信号严重、粗差与周跳发生频繁,导航定位能力仍然存在不足。相较于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)方法,因子图优化能够充分利用历史观测,通过窗口内历元间约束与冗余观测信息共同抑制异常数据影响。构建了基于滑动窗口因子图优化的GNSS定位模型,通过验后残差迭代分析进行粗差探测,并从最小可探测误差、粗差探测成功率、定位精度提升等方面深入分析因子图优化与EKF的抗差性能。以城市复杂场景数据进行处理验证,结果表明,因子图优化的最小可探测误差减小了11.92%～32.56%,粗差探测成功率提升了3.84%～10.47%,GNSS定位精度提升了11.29%～25.99%。总体而言,对于城市复杂场景下的GNSS导航定位应用,因子图优化具备更好的抗差性能和定位精度,有望取代现有基于单历元观测值的EKF模型。     

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.      

基于粗时段导航与RAIM算法的A-GNSS室内定位

针对GNSS接收机在室内环境中面临的强烈的信号衰减、非视距传播和互相关效应的问题,提出了一种基于粗时段导航和RAIM算法解决A-GNSS室内定位问题的方法,并利用BDS数据验证了该方法的可靠性。结果表明,粗时段导航算法能够提供连续可靠的定位结果,应用于微弱信号环境;基于组合FDE的RAIM算法能够增加定位结果可用率,解决室内卫星信号存在的非视距传播和互相关效应的问题。基于粗时段导航与RAIM算法的A-GNSS定位技术能够应用于室内定位,仿真定位结果水平方向RMS在10 m以内。     

GNSS／INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论的拓展

对GNSS/INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论进行了系统而深入的研究。针对GNSS/INS组合导航实际应用中存在的随机模型不精确、GNSS观测条件不佳、INS误差累积迅速等问题,引入Allan方差、ARMA模型、载波相位平滑伪距、伪距差分求解速度、自适应滤波、误差模型修正等算法,对其进行改进并进一步提高了导航精度和可靠性。     

一种基于加表零偏稳定性的GNSS/SINS组合导航异常探测方法

在地面车载组合导航中,全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的观测值容易受地面复杂环境的干扰,导致其定位结果出现异常,严重影响GNSS/捷联惯性导航系统（strap-down inertial navigation system,SINS）组合的滤波解算。从惯导系统误差特性的角度,研究了一种基于加表零偏稳定性的组合导航异常探测新方法。该方法从加表零偏解算的异常来发现GNSS位置、速度等观测值中的粗差,并采取剔除和降权的抗差方法抵御粗差影响。通过一组车载数据的分析表明,观测粗差对加表零偏解算的影响十分显著,以此为判别条件能够准确地发现观测粗差。采用该方法后,位置误差、速度误差和姿态误差的均方根分别减小了70.8%、87.9%和77.7%,显著提高了组合导航的解算精度和鲁棒性,为组合导航数据的抗差处理提供了一种新思路。     

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。     

粗差检测与抗差估计相结合的方法在动态相对定位中的应用

分析了粗差对GPS动态相对定位的影响,给出了相应的影响函数和抗差估计方法。建议采用粗差探测与抗差估计相结合的方法来处理GPS动态定位中的粗差问题。抗差估计中的等价权分别采用了IGG3方案和双因子等价权函数,对两种方案的效果进行比较和分析,并利用实测数据对所提方法的实际效果进行了检验。结果表明,基于粗差探测和抗差估计相结合的粗差处理方法可有效控制和抵御粗差的影响;分别采用IGG3方案和双因子等价权函数的定位结果差异较小。     

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。