多普勒平滑伪距在GPS/INS紧耦合导航中的应用

针对GPS/INS紧耦合导航中GPS伪距观测值精度较低的问题,提出了一种多普勒平滑伪距在GPS/INS紧耦合导航的应用算法。首先给出了GPS/INS紧耦合导航详细的动力学模型和观测模型,在载波相位平滑伪距的基础上推导了多普勒平滑伪距的具体算法和方差-协方差计算公式,并引入遗传算法对平滑因子进行最优估计;然后利用实测数据验证了新算法的有效性。结果表明,平滑算法能够有效提高伪距观测值的精度,从而提高组合导航的定位精度,相对于载波相位平滑伪距,多普勒平滑伪距的精度略有提高,而且多普勒平滑伪距不受周跳的影响,算法的效率更高。与此同时,伪距观测值精度的提高使其与伪距率观测值精度相当,增强了滤波系统的稳定性。     

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。     

城市环境下多系统实时PPP/MEMS INS紧组合模型构建与性能分析

以GNSS和INS为代表的传感器提供的高精度实时位置是自动驾驶、智能交通等领域的重要基础。为提升GNSS和MEMS INS在城市环境下的实时定位性能,本文利用IGS播发的实时精密轨道和钟差改正数,构建了多系统实时PPP/MEMS INS紧组合模型,分析和评估了多系统实时PPP与PPP/MEMS INS紧组合的性能,并与事后精密产品获得的结果进行对比。试验结果表明,在GNSS短时中断期间,多系统PPP/MEMS INS紧组合可以实现连续可靠定位;水平和高程分量的定位精度分别可达0.374和0.339 m,但与事后精密产品相比仍有差距,点位定位精度相差约为0.15 m。PPP/INS紧组合的测速及定姿精度主要取决于INS,测速精度约为1 cm/s,与使用IGS事后产品得到的结果相比,无明显差异;航向角的可观测性较弱,静止期间航向角误差明显增加。     

GPS/INS紧耦合系统提高GPS失锁后解算精度的方法

在GPS/INS辅助航空摄影测量作业过程中,如果GPS失锁时间过长将会影响到整个机载POS数据后处理精度,从而影响制图效果。文章旨在研究解决传统基于位置、速度组合的松耦合导航系统在GPS失锁情况下后处理精度不高的问题,提出基于伪距、伪距率的紧耦合导航系统:在保证外符合精度前提下,后处理后的位置内符合精度达到0.05m、航向角内符合精度约为0.005deg,各项指标均满足国外GPS/INS辅助航空摄影测量系统解算精度要求。研究结果可以为解决相关问题提供参考。     

一种新的利用历元间位置变化量约束的GNSS导航算法

目前常用相位或多普勒观测值平滑伪距的方式提高全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的导航性能。然而在城市环境下,GNSS观测信号中断严重,且行人等载体运动具有很大随机性,常规的相位平滑伪距或者常速度/常加速度导航算法效果有限。因此,提出了一种基于历元间载体位置变化量约束的单机GNSS导航算法,该算法利用历元间相位差分观测值计算高精度历元间位置变化量,并以此描述载体的运动,构建滤波模型的状态方程,同时利用伪距观测值构建观测方程,采用扩展卡尔曼滤波实时估计载体的位置。实验使用低成本的单频u-blox接收机实测数据,结合该算法进行导航解算。结果表明,静态情况下,导航结果的平面精度优于0.56 m;在动态情况下,平面精度优于1.0 m。在使用基站播发的GNSS差分改正数后,导航平面精度、垂向精度分别提高约49%、46%。该算法性能可靠,即使前后历元仅有4颗卫星连续观测,仍能够提供连续、平滑的实时定位结果,为用户提供更优的导航体验。     

GNSS PPP/INS紧组合定位测速性能分析

针对动态高精度定位测速的问题,该文对卫星导航与惯性导航系统的数学模型进行研究,采用扩展卡尔曼滤波的处理方法,实现了GNSS PPP/INS紧组合的定位测速算法。利用实测数据验证本文实现的紧组合算法,并对BDS、GPS与GPS+BDS单频、双频观测值与INS紧组合的定位性能进行分析。结果表明:GNSS PPP/INS紧组合定位测速精度在动态开阔环境下优于PPP定位测速精度,对定位结果有1%～70%不同程度的改善,对测速结果则有一个量级的提升,平面测速精度在1(cm·s~(-1))左右,高程测速精度达到亚厘米级。     

基于伪距和多普勒观测值的DGPS/INS紧组合导航算法研究

GPS/INS组合导航具备数据更新率高、抗干扰、能够提供包括姿态在内的全部导航信息等优点,因此在测绘领域得到了广泛应用。但是目前国内GPS/INS组合导航研究主要集中在单GPS接收机与INS的组合模式,针对此问题,本文研究基于伪距和多普勒观测值的DGPS/INS紧组合导航算法,给出组合导航扩展卡尔曼滤波的状态方程和量测方程。实测数据解算表明,该组合模式下的导航精度得到显著提高。     

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...     

利用SLR和GPS双频相位平滑伪距资料测定导航卫星钟差

采用2002年10月的SLR和伪距实测数据计算GPS 35卫星的钟差,为了验证计算结果的精度,将本文计算的卫星钟差与IGS精密钟差进行了比较.结果表明,采用经过载波相位平滑伪距资料,可以明显提高综合利用SLR和伪距资料直接测定导航卫星的精度;综合利用SLR和GPS双频相位平滑伪距资料测定导航卫星钟差精度优于0.3 ns(1σ),测定的导航卫星钟差与实际钟差不存在系统差.     

基于非组合精密单点定位的区域电离层建模

电离层是地球空间的重要组成部分,电离层延迟是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)数据处理的重要误差源,电离层的影响主要表现为地面站接收到的卫星载波和伪距信号的附加时延效应,最大可达几十米,精确的电离层模型可以有效提高GNSS单频数据处理的精度。利用GNSS观测值研究电离层,一般采用无几何距离组合的码和相位观测值,使用相位平滑伪距方法得到平滑电离层观测值,但是该方法容易受到伪距多路径和观测噪声的影响,导致电离层估计不准确。因此,先基于非组合精密单点定位(precise point positioning,PPP)提取电离层,利用国际GNSS服务的轨道、钟差等产品,有效减少待估参数个数,提高电离层延迟的估计精度;再使用纬度差和太阳时角差的多项式拟合进行区域电离层建模。利用某省连续运行参考站系统数据提取了天顶方向总电子含量信息进行建模,与PPP解算结果进行比较,在测站天顶方向上的模型值和解算值差异较小(除个别卫星外),可达到2 TECU左右。     

Android智能手机GNSS定位性能分析

随着全球卫星导航系统(GNSS)的发展和移动通信技术的进步,用户对位置服务(LBS)提出了更高的要求. 本文采用市面上常见的两部Android智能手机采集GNSS数据,对Android智能手机伪距单点定位(SPP)和单频精密单点定位(PPP)算法进行研究,分析了在不同条件下智能手机的SPP、单频PPP定位性能. 结果表明:在使用多普勒平滑伪距和信噪比随机模型的基础上,Android智能手机GPS单系统的SPP定位精度可达3 m,GPS、Galileo、GLONASS、北斗卫星导航系统(BDS)四系统定位精度可达亚米级. 在单频PPP静态定位中,在GPS单系统下,定位精度仅能达到米级,且收敛时间较长;在GPS、Galileo、GLONASS、BDS四系统下,定位精度可达亚米级,且平面方向可在40 min内收敛. 在单频PPP动态定位中,手机的定位精度仅能达到米级.      

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.      

Helmert方差分量估计在GPS/GLONASS/BDS/Galileo组合精密单点定位权比确定中的应用CSCD

多星座组合定位可以提升导航定位性能,但不同星座观测量组合时需要考虑合适的随机模型.传统方法是根据经验直接设定各系统的等价权重,但会导致随机模型确定不精确,从而影响组合系统的性能提升.将Helmert方差分量估计方法应用于GPS/GLONASS/BDS/Galileo组合精密单点定位(PPP)中,以自适应确定各系统间权比.采用国际GNSS服务(IGS)MGEX(Multi-GNSS Experiment)观测网的10个测站一周的观测数据进行静态和仿动态试验.结果表明:采用Helmert方差分量估计定权方法可显著提高GPS/GLONASS/BDS/Galileo组合PPP的收敛速度,与等权定权方案比较,静态模式下平均提高52%,仿动态模式下平均提高64%.因定位精度主要由载波相位观测值精度和误差修正水平决定,在静态和仿动态测试中Helmert方差分量估计方法对定位精度没有明显改善.     

BDS-3/GNSS非组合精密单点定位

北斗三号卫星导航系统（BeiDou-3 navigation satellite system,BDS-3）全球组网工作全面建成,标志着BDS-3迈入全球定位、导航和授时服务的新时代。为了全面比较BDS-3系统与其余全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）非组合精密单点定位（precise point positioning,PPP）性能,重点分析不同分析中心BDS-3精密轨道和钟差产品的一致性、BDS-3/GNSS卫星可用性、BDS-3/GNSS单系统及多系统融合PPP定位性能。结果表明,基于5个分析中心的精密轨道和钟差产品,BDS-3静态PPP三维均方根误差约为2.31~4.00 cm,其单系统收敛时间明显慢于其余GNSS系统,GPS系统的加入对BDS-3/GNSS双系统融合PPP改善效果最为明显,且四系统融合能够有效地缩短收敛时间,并提高动态PPP定位精度。随着BDS-3系统的发展以及轨道和钟差产品的进一步完善,BDS-3同样具备其余GNSS系统提供优质导航定位服务的潜力。     

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。     

BeiDou、Galileo、GLONASS、GPS多系统融合精密单点

随着中国BeiDou系统与欧盟Galileo系统的出现以及俄罗斯GLONASS系统的恢复完善,过去单一的GPS导航卫星系统时代已经逐步过渡为多系统并存且相互兼容的全球性卫星导航系统(multi-constellation global navigation satellite systems,multi-GNSS)时代,多系统GNSS融合精密定位将成为未来GNSS精密定位技术的发展趋势。本文采用GPS、GLONASS、BeiDou、Galileo 4大卫星导航定位系统融合的精密单点定位(precise point positioning,PPP)实测数据,初步研究并分析了4系统融合PPP的定位性能。试验结果表明:在单系统观测几何构型不理想的区域,多系统融合能显著提高PPP的定位精度和收敛速度。4大系统融合的PPP收敛速度相对于单GNSS可提高30%~50%,定位精度可提高10%~30%,特别是对高程方向的贡献更为明显。此外,在卫星截止高度角大于30°的观测环境下,单系统由于可见卫星数不足导致无法连续定位,而多系统融合仍然可以获得PPP定位结果,尤其是水平方向具有较高的定位精度。这对于山区、城市以及遮挡严重的区域具有非常重要的应用价值。     

PPP/PPP-RTK新进展与北斗/GNSS PPP定位性能比较

首先简要回顾了精密单点定位（PPP）技术在最近几年的发展现状,重点总结了高采样率钟差实时快速估计、多系统组合PPP模糊度固定、多频GNSS PPP模型及其模糊度固定、PPP快速初始化、PPP-RTK等若干热点方向的最新研究进展。在此基础上,利用目前四大卫星导航系统（GPS、GLONASS、Galileo、北斗）最新的实际观测数据,全面比较分析了各系统及多系统组合PPP定位性能,重点给出了北斗二号+北斗三号PPP浮点解和固定解的定位精度、收敛时间和首次固定时间。结果表明：我国北斗导航卫星系统已经可以实现与其他导航卫星系统基本相当的PPP定位性能。北斗二号+北斗三号组合PPP的收敛时间/首次固定时间20~30 min;静态解的东、北、天方向定位精度在毫米到厘米级;动态解水平方向约5 cm,高程方向约7 cm;多系统组合可显著提高PPP定位精度、收敛时间和首次固定时间：固定解定位精度比浮点解在东、北、天方向分别提升了14.8%、12.0%和12.8%;相比单GPS,多系统组合PPP浮点解的收敛时间和固定解首次固定时间分别缩短了36.5%和40.4%。     

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。     

A wavelet-extreme learning machine for low-cost INS/GPS navigation system in high-speed applications

The combined navigation system consisting of both global positioning system (GPS) and inertial navigation system (INS) results in reliable, accurate, and continuous navigation capability when compared to either a GPS or an INS stand-alone system. To improve the overall performance of low-cost micro-electro-mechanical systems (MEMS)-based INS/GPS by considering a high level of stochastic noise on low-cost MEMS-based inertial sensors, a highly complex problems with noisy real data, a high-speed vehicle, and GPS signal outage during our experiments, we suggest two approaches at different steps: (1) improving the signal-to-noise ratio of the inertial sensor measurements and attenuating high-frequency noise using the discrete wavelet transform technique before data fusion while preserving important information like the vehicle motion information and (2) enhancing the positioning accuracy and speed by an extreme learning machine (ELM) which has the characteristics of quick learning speed and impressive generalization performance. We present a single-hidden layer feedforward neural network which is employed to optimize the estimation accuracy and speed by minimizing the error, especially in the high-speed vehicle and real-time implementation applications. To validate the performance of our proposed method, the results are compared with an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and an extended Kalman filter (EKF) method. The achieved accuracies are discussed. The results suggest a promising and superior prospect for ELM in the field of positioning for low-cost MEMS-based inertial sensors in the absence of GPS signal, as it outperforms ANFIS and EKF by approximately 50 and 70%, respectively.     

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. 利用自主研制的GN310低成本嵌入式系统采集路测数据. 结果表明:相对于传统算法,水平定位精度提升了39.7%;另外在半实物仿真下,水平定位误差保持在3 m以内,表明该容错方法能够有效地处理ODO、INS故障和GNSS软硬故障.