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。     

基于IGGⅢ权函数的GNSS/INS组合导航RAIM模型

将IGGⅢ权函数引入GNSS/INS组合导航中,提出基于IGGⅢ权函数的GNSS/INS组合导航RAIM模型,根据Kalman残差平方和服从x2分布,论证运用IGGⅢ权函数探测粗差星的可行性.开发模拟平台生成GPS、Galileo、GLONASS和BeiDou卫星星座,卫星观测值加入单粗差和多粗差,测试RAIM模型的粗差探测能力.算例表明,RAIM模型能够准确定位粗差星,剔除粗差星后,可提高GNSS/INS组合导航精度.     

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.      

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。     

基于B1C新信号的BDS/INS深组合改进的跟踪环路设计

针对北斗卫星导航系统/惯性导航系统(BDS/INS)的深组合定位系统,提出了一种利用惯性导航系统(INS)辅助B1C正交分量的信号跟踪算法,以解决定位过程中信号较弱致深组合定位系统失锁的问题. 该算法使用了考虑INS数据的卡尔曼滤波算法,并同时利用导频分量和数据分量构成本地码,对信号进行跟踪. 由该算法对实测数据计算,并利用传统算法进行对比,可以得出在弱信号的环境下跟踪环路较为稳定,伪距精度较高.      

光源编码+PDR组合的室内行人定位方法

针对光源编码定位系统存在定位不连续、易受遮挡导致定位性能下降等问题,提出了一种光源编码/行人航迹推算(PDR)组合的室内行人定位方法。该方法采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对PDR位置和光源编码位置进行融合处理,并运用新息滤波对光源编码位置进行抗差处理。试验结果表明,光源编码+PDR组合算法能有效改善光源编码定位不连续、非视距环境中存在粗差的问题,实现连续、高精度的室内行人定位。     

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...     

观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

基于新息χ~2检测的扩展抗差卡尔曼滤波及其应用

针对INS/GNSS松组合导航中GNSS因信号受到遮挡和干扰而产生的位置、速度观测故障问题,研究了新息χ~2检测算法,在此基础上提出了一种扩展抗差卡尔曼滤波,对容易受到遮挡和干扰的GNSS位置、速度观测量进行了抗差处理,解决了在缺少多余观测量时难以进行抗差滤波的问题,最后用实测数据对算法进行了验证。实验结果表明,基于新息χ~2检测的扩展抗差卡尔曼滤波在没有多余观测量的情况下也能够有效抑制观测粗差的影响,提高组合导航系统的稳定性和可靠性。     

RFID辅助INS/里程计的人员定位在数字矿山中的应用

井下人员定位是实现数字矿山的重要组成部分。INS/里程计组合系统用于井下定位已经无法满足高精度的需求,且两类传感器均存在累积误差,因此,提出一种利用射频识别(RFID)辅助的INS/里程计的人员定位算法。首先介绍了INS/里程计组合定位的系统状态模型和观测值模型,给出了RFID辅助模型的观测值,为提高传感器组合稳定性,引入联邦滤波器,给出基于RFID辅助INS/里程计的人员定位系统具体流程,最后进行模拟实验,验证了算法的有效性。结果表明,通过RFID提供的高精度位置观测值能有效提高INS/里程计井下人员定位效果,联邦滤波器提高了滤波的收敛速度和精度,平面精度提高了1/3左右,确保了井下人员长时间定位的精度要求。