里程计辅助车载GNSS/INS组合导航性能分析

车载GNSS/INS组合导航中,GNSS信号易受外界干扰而失锁,导致INS独立导航误差迅速累积。为提高车载松组合导航系统的精度和完整性,使用里程计观测信息结合非完整性约束辅助车载组合导航。考虑里程计刻度系数误差和IMU安装角影响,推导出里程计的输出模型,给出基于卡尔曼滤波的里程计辅助GNSS/INS松组合的数学模型。设计GNSS信号中断的数据实验,结果表明,里程计能有效抑制组合导航系统误差发散,在GNSS中断60 s或10 min的情况下,位置精度提高超过90%。     

基于运动检测的飞行区车辆差分北斗/SINS组合导航

针对机场飞行区车载差分北斗/SINS组合导航系统中卫星信号衰弱、断续和中断时引起导航系统精度降低的问题,提出一种基于运动检测的高精度组合导航方法。该方法基于运动检测的差分北斗/SINS组合导航系统框架,根据车辆运动的特性,利用零速修正与动态零速修正相结合的模式来约束SINS误差;建立系统误差最优估计状态方程和量测方程,并结合惯性测量单元输出的陀螺和加速度计信息以及SINS输出速度来实现车辆运动状态的检测;最后通过车载实验验证该方法的可行性。结果表明,卫星信号有效时,差分北斗/SINS组合导航定位精度优于1 m;相比于传统运动学约束技术,2.5 km信号中断场景下,组合导航系统的经度误差最大值由5.21 m减小为1.35 m。     

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。     

基于零速修正辅助MIMU的行人导航算法研究

针对微惯性测量单元(MIMU)误差积累问题,根据行人行走过程中每一次迈步的落地阶段短时间内速度可保持为0的特性,在零速时刻利用系统输出对系统误差进行估计,从而提高导航精度。对比分析基于加速度、角速度、加速度方差和加速度与角速度组合的4种零速检测算法,结果表明,在步态平缓、行走距离较短的情况下,4种算法都能达到较高的精度,其中组合检测法精度最高。     

BDS/INS深组合导航性能分析

通过对BDS/INS深组合导航进行较为全面的性能分析（重点针对INS辅助BDS捕获、跟踪环路机理及性能评判准则）发现,在INS辅助下可以显著提高BDS信号捕获灵敏度、缩短平均捕获时间,并可以维持环路的锁定跟踪状态以提高导航精度。同时,考虑GNSS接收机受到超强干扰或卫星信号受到持续遮挡等特殊条件,给出BDS/INS深组合的结构设计,并基于软件接收机对深组合导航系统性能进行仿真分析。该仿真结果对工程应用具有参考价值。     

新型组合导航定位技术在机场抢建中的应用

在机场抢修抢建中,对测量系统的作业时间、定位精度、可靠性具有较高的要求,本文提出了一种新型高精度IMU/TS组合定位导航方法,引入激光跟踪定位/惯性组合导航理念,分析了系统组成以及各传感器的误差项,将系统时间延迟作为新的状态估计参数,采用卡尔曼滤波器将IMU和TS数据进行数据融合处理,并在车载动态应用条件下同IMU/GPS组合定位导航系统进行了实验数据比对,验证了在无GNSS信号环境下IMU/TS组合定位导航系统的位置测量精度。     

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。     

基于GPS精密单点定位技术的L2C信号分析

基于精密单点定位（precise point positioning, PPP）技术处理2016年年积日1～7 IGS网中27个测站的高频数据,并直接在位置域研究使用L2C信号代替传统的L2P信号构成双频无电离层组合的精度改善情况。实验结果表明,P1/L2C组合观测值相较于传统的P1/L2P组合PPP动态定位结果在E和N方向有7.4%的精度提升,U方向改善了4.4%。另外,L2C信号跟踪稳定、不易失锁等特点有利于保持卫星观测弧段的连续性,从而有助于PPP模糊度参数的收敛和定位精度的提高。     

两种电离层延迟改正模型对星载单频GPS实时定轨精度的影响

采用单频星载GPS实测伪距和载波相位观测值,结合不同的电离层延迟改正模型进行模拟实时定轨实验,分析单频实时定轨的精度。不同轨道高度的低轨卫星实验结果表明,在卫星轨道较高(500 km以上)时,使用单频伪距观测值与改进的Klobuchar模型,实时定轨位置精度可达0.86 m(三维RMS),速度精度可达0.9 mm/s,接近甚至优于双频伪距实时定轨的轨道精度;使用单频码相无电离层组合观测值时,实时定轨位置精度可达0.54 m,速度精度可达0.55 mm/s。采用合适的电离层延迟改正模型,廉价的单频星载接收机可应用于微小卫星的实时定轨。     

基于GNSS和SLR观测数据的北斗卫星(GEO/IGSO)精密定轨

研究了联合GNSS和卫星激光测距（satellite laser ranging,SLR）观测数据对北斗卫星定轨精度的影响。仅利用GNSS观测值对北斗卫星进行定轨时,C01、C08和C10卫星的SLR检核结果显示,这3颗卫星的SLR残差均存在一定的偏差且不相同。加入SLR观测值联合定轨时,分别对估计和不估计系统偏差的卫星轨道结果进行分析。结果显示,对C01（GEO）卫星加入SLR观测值时必须引入系统偏差,否则会使轨道偏离;C08和C10（IGSO）卫星估计和不估计系统偏差时对预报轨道的精度均有一定的改善。最后统计了这3颗卫星的系统偏差,C01卫星的系统偏差达到50 cm,C08和C10卫星的系统偏差在5 cm以内。     

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巡飞弹高精度组合导航方法研究

针对巡飞弹导航系统低成本、高精度和实时性的需求,提出一种时间-星间差分载波相位在GPS/SINS紧组合导航中的应用方法。给出了15种状态下的GPS/SINS紧组合导航动力学模型,推导载波相位的时间-星间双差观测量模型,利用卡尔曼滤波器进行数据融合,并利用仿真和机载实测数据验证算法的有效性。结果表明,与传统的伪距紧组合导航算法相比,时间-星间差分载波相位方法可以为中短航时的巡飞弹导航系统提供m级定位精度和mm/s级速度精度。     

基于载波相位DGNSS/INS紧组合的平滑后处理算法

针对高精度的定位定姿需求,提出一种基于差分载波相位/惯导紧组合的平滑后处理算法。通过双卡尔曼滤波器实现模糊度的解算以及对导航状态误差和惯性器件误差的估计,利用RTS平滑对数据进行后处理。实测数据表明,该算法能得到较高的定位定姿和测速精度。     

安卓智能手机GNSS数据筛选方案研究

通过设置两种不同的遮挡环境,对测地型接收机和智能手机静态采集的测量数据进行对比分析。结果表明,智能手机可接收部分非直射卫星信号,受多路径效应干扰明显。根据非直射卫星信号的数据特征设计智能手机原始GNSS数据筛选方案,静态定位实验结果表明,应用数据筛选方案能够显著提升智能手机在复杂环境下的定位精度。智能手机SPP定位算法和RTK定位算法平面方向的定位精度可提升20%~40%,高程方向的定位精度可提升30%~60%。     

非高斯有色噪声影响下的高斯混合滤波算法

针对GNSS/SINS紧组合定姿定位系统在非高斯有色噪声环境下直接使用高斯混合扩展卡尔曼滤波（Gaussian mixture extend Kalman filter, GMEKF）出现的随机模型失配现象,提出一种顾及非高斯有色噪声影响的GMEKF优化算法。该算法在高斯混合模型对非高斯噪声近似的基础上,通过状态扩增和量测组差对非高斯噪声序列中的有色噪声成分进行白化处理,从精化随机模型的角度改善了GMEKF算法的性能。实验结果表明,在非高斯有色噪声环境下,相比于GMEKF,该算法对随机模型建模更准确,将其用于受非高斯有色噪声影响的定姿定位场合中可进一步提高导航解算精度。     

基于软件接收机的BDS/MEMS IMU深组合导航性能分析

针对BDS/MEMS IMU深组合导航全物理实验难度较大的问题,提出一种基于软件接收机的BDS/MEMS深组合导航系统仿真分析方法。给出BDS软件接收机结构,介绍深组合导航系统结构设计及滤波算法,最后基于仿真数据进行验证。结果表明,在高动态条件下,就BDS/MEMS IMU导航系统而言,其深组合的导航精度较紧组合有较大提高,位置误差小于1 m,速度误差小于0.01 m/s。