改进抗差自适应EKF算法在GNSS/INS组合导航中的应用

在车载GNSS/INS组合导航中,抗差自适应滤波以其具有控制动力学异常和观测异常的能力成为实现综合PNT的关键技术之一。然而,不合适的决策算法和抗差因子会导致滤波进一步劣化。针对该问题,提出一种双窗口Sage-Husa抗差算法和一种改进的异常新息占比决策方法。采用松组合结构,利用异常新息占比决策对组合过程中出现的模型异常作出判断,针对观测模型异常和动态模型异常分别采用对应的抗差或自适应滤波。利用武汉市城区林荫道、街区多遮挡环境下动态实测数据进行分析。实验结果表明,该方案在复杂多遮挡环境下东、北、天3个方向上位置精度分别提升35.78%、38.94%、66.00%,位置均方根误差达到0.70 m、0.69 m、1.16 m。     

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.      

LM优化算法的IMU阵列在线校准

针对IMU阵列的输出存在确定性误差的问题,提出一种基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)优化算法的在线校准方式。该方法无需任何外部参考设备,通过手动转动和静置IMU阵列校准加速度计和陀螺仪的确定性误差。首先利用多个位置的静态数据校准加速度计,然后利用校准后的加速度计及位置间的转动数据校准陀螺仪。仿真实验显示,校准结果与理论接近。3组车载实验结果显示,校准后动态导航精度平均提升19.1%,表明该校准方法能有效校准误差参数并提高导航精度。     

复杂环境磁转向检测HDE辅助的RTK+IEZ行人定位方法

针对复杂环境下传统INS-EKF-ZUPT (IEZ)方法中存在位置及航向误差累积导致定位精度差的问题,本文提出一种能与RTK一同融入IEZ中的磁转向启发式航向约束(MTHDE)算法,并结合该算法设计了一种适用于四正交主方向场景的RTK+IEZ+MTHDE行人定位方法。在具有开阔地带、林荫道、林荫道及建筑半遮挡、室内等场景的约800 m矩形试验轨迹中,对该方法进行了验证。结果表明,RTK及MTHDE算法对IEZ的位置及航向进行了有效的修正,在12个参考点的试验轨迹中,该方法的平均平面定位误差为1.35 m,优于传统RTK+IEZ方法。