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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。     

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城市复杂环境下GNSS/INS组合导航算法研究

针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。     

零速修正在GNSS/INS紧组合导航中的应用研究

为研究零速修正在GNSS/INS紧组合导航中的应用,提出综合利用GNSS/INS紧组合解算速度、IMU原始数据和多普勒观测数据的零速判断准则以及零速状态下的紧组合数学模型,并通过车载测试进行验证。结果表明,该零速判断准则对载体静止状态的判断与实际情况吻合良好,零速修正能够有效抑制载体静止状态下的IMU传感器误差积累,尤其是在卫星观测质量不好时。相对于不使用零速修正,在较短静止时间内,采用零速修正算法可以使卫星信号正常时的载体位置、速度精度分别改善27%、35%;卫星信号中断30~120 s时,载体位置和速度精度分别改善16%~75%和87%~97%;但卫星信号正常与中断时,姿态改善效果都不明显。