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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。 相似文献
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高性能稳健性的GPS卫星接收机仍然是当前研究和发展的热点。在高动态条件下,GNSS接收机设计总是涉及到跟踪动态性能所要求的环路带宽和噪声所要求的环路带宽一对矛盾体。以微惯性测量单元(MIMU)辅助的GPS接收机为实例,设计了MIMU辅助的GPS接收机搜索算法和跟踪算法,同时为减少GPS接收机对惯性器件的性能的依赖,设计了基于MIMU辅助的最优GPS接收机的环路带宽。通过仿真和车载试验对所设计的方法进行验证,仿真和试验结果表明,MIMU辅助的GPS接收机动态性能取决于MIMU的性能指标和环路的带宽,而抗干扰性能至少有13 dB的提高;跑车试验中,商用GPS接收机和研制的GPS接收机精度大体相当。同时系统还能够提供姿态角信息。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2015,(5)
针对传统跟踪环路在跟踪调制有NH码的GNSS信号时性能下降的问题,在建立接收信号模型的基础上,推导了积分清零电路中积分幅值的概率密度函数,通过分析频率误差与积分幅值的关系,对NH码调制造成的跟踪性能下降的原因进行了研究,结论表明,调制有NH码的GNSS跟踪要求信号捕获得到的多谱勒频率偏差更小。通过软硬件接收机对常用的鉴频器进行了测试,结果表明,频率误差较大时二象限鉴频器无法锁定,四象限鉴频会导致频率误锁,而精细捕获后采用二象限鉴频能正确跟踪信号,与理论分析一致。 相似文献
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为满足组合导航系统在高动态环境下的性能要求,设计基于矢量跟踪的GNSS／SINS相干深组合导航方法。利用矢量跟踪环路将所有可视卫星的跟踪和导航解算融为一体,增强通道间的辅助;高动态对载波跟踪影响更大,在通道预滤波中将码环载波环分别用独立的滤波器处理,组合滤波中采用通道间差分降低滤波状态维数,提高计算效率。引入惯导的加速度辅助本地信号参数预测,较精确地测量卫星视线方向的加速度,减小接收机在高动态时段的剩余动态,提高本地信号参数的预测精度。基于矢量跟踪软件接收机搭建相干深组合仿真系统,实验表明该方法在高动态等环境下能提高信号跟踪性能,改善系统的精度、可靠性。 相似文献
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针对高动态场景,单独的码环路很难实现跟踪,由于高动态载波跟踪的算法很成熟,通常应用载波跟踪结果对码环路进行辅助,针对窄体制信号,这种方法可以帮助消除码环的动态误差,但对宽体制信号来说,辅助力度减小。从高动态宽带信号码跟踪误差门限以及跟踪精度入手,分析了单独码跟踪算法的易失锁性,理论和仿真验证应用高动态载波跟踪结果辅助码跟踪算法的有效性,且具有高的跟踪精度。这为导航接收机的跟踪算法提供了理论依据。 相似文献
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针对城市环境下卫星信号遮挡严重,智能手机全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)定位难以保证连续性和可靠性的问题,提出了一种基于智能手机内置传感器数据的GNSS/微机械惯性测量单元（microelectro-mechanical system inertial measurement unit,MEMS IMU)紧组合车载导航算法。算法使用惯性导航系统机械编排进行时间更新,在车辆运动模型约束的基础上,使用伪距、多普勒频移和载波相位时间差分计算的航向角作为观测值进行测量更新。采用3部不同型号的智能手机进行车载试验分析,结果表明：城市场景下紧组合滤波定位算法平面位置精度统计约为5～6 m,高程方向约为5 m,且在GNSS信号失锁的隧道场景下具有短时间推算功能。该算法受GNSS观测条件的影响较小,大幅提升了城市复杂环境下智能手机车载定位的连续性和可靠性。 相似文献
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针对高动态环境下普通GPS接收机跟踪环路容易失锁的问题,考虑到锁频环动态性能好、锁相环跟踪精度高的特点,实现了二阶锁频环辅助三阶锁相环的载波跟踪环(FPLL)。根据FPLL结构原理和误差分析理论,提出了一种FPLL环路的码相位和载波相位精度分析方法。借助GPS软件接收机平台,在Matlab环境下仿真实现了FPLL载波跟踪环,并利用Spirent GSS7700仿真器采集高动态GPS模拟信号对FPLL环路进行了测试。测试结果和精度分析表明,在导航信号的载噪比为40dB-Hz,加速度为26g,加加速度为9g/s的条件下,该高动态跟踪环路能够达到码相位1.31m(1σ),载波相位为4.24×10-3 m/s(1σ)的跟踪精度。 相似文献
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室内环境由于缺乏观测条件,无法使用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)进行定位,而单独惯性导航系统(inertial navigation system,INS)由于传感器的误差累积,定位结果快速偏移且无法受到限制.因此,针对室内未知环境下移动背包的定位问题,提出激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)与惯性测量单元(iner?tial measurement unit,IMU)的组合导航系统,使用LiDAR平面配准获得的载体速度作为扩展卡尔曼滤波器观测量,对IMU位姿推算的误差进行修正.结果表明,该方法可以有效控制惯性导航误差的漂移,从而提高室内定位精度. 相似文献
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本文针对复杂动态的城市环境自动驾驶规模化应用需求,提出惯性单元辅助RTK快速收敛的自动驾驶低成本、高精度定位方法。使用MEMS IMU M39和战术级IMU Pos320,通过对多组实测车载数据进行仿真中断,得到INS位置漂移误差、模糊度收敛时间、模糊度固定正确性指标,再对无惯导辅助、M39辅助模糊度固定和Pos320辅助3种情形下的模糊度固定时间和定位精度进行了统计和分析。结果表明,M39在GNSS中断5 s时可辅助RTK实现模糊度瞬时固定,中断时间为10 s时可以将RTK模糊度收敛时间压缩至1/4。MEMS IMU的加入使得RTK模糊度固定错误个数显著下降,10 cm以内高精度定位占比由62.25%提高至98.44%。试验验证了MEMS IMU辅助RTK能够加快模糊度收敛速度,提高了其在自动驾驶导航定位应用中的精度和可靠性。 相似文献
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现阶段高轨道航天器导航主要依靠地基测控系统,为了研究全球卫星导航系统(GNSS)技术用于高轨道航天器导航的可行性,对GNSS技术在地球静止轨道(GEO)卫星、倾斜地球同步轨道(IGSO)卫星航天器中的导航精度及适用性展开了分析研究. 采用2021年11月9日的两行轨道数据(TLE)仿真GNSS星座,以不同星下点的GEO卫星和不同倾角的IGSO卫星作为目标星展开导航仿真试验. 实验结果表明:为了满足GNSS解算所需的卫星数量,须通过接收旁瓣信号来增加可见卫星数目. 对GEO目标星而言,当接收机灵敏度高于?169 dB时,导航精度可达30 m;利用GPS对7个不同的GEO或IGSO轨道目标星进行导航实验表明,GPS对目标星导航的位置误差约为35 m;北斗三号(BDS-3)、GPS、GLONASS、Galileo的导航位置误差均值分别为28.03 m、21.16 m、37.15 m、25.09 m,具有良好的内符合精度,其中GPS精度最高,GLONASS精度最低,但大部分时段也在45 m内. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(2)
针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)信号体制评估过程中,多径误差包络评估方法给出了多径误差的上界,并没有反映反射信号载波和子载波相位引入的码跟踪误差问题,提出了一种码跟踪多径误差非包络评估方法。该方法将反射信号的码相位延时映射到载波和子载波相位延时,为码跟踪多径误差提供了准确的理论值,而且避免了多径误差包络方法求包络曲线的过程。给出了该方法的理论表达式,对BPSK、AltBOC、MBOC和BOC信号进行了多径性能仿真,并与多径误差包络评估方法进行了对比。理论和仿真结果表明,本文方法能准确的估计码跟踪多径误差,为GNSS信号多径误差测量值提供有效的理论指导。 相似文献
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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... 相似文献
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基于GNSS系统的导航定位设备在封闭或受阻环境下导航精度受限,为此,提升地下空间或室内定位精度,摆脱对GNSS的依赖是当前的研究热点。针对该问题,本文研究了LiDAR+IMU+DMI多源传感器导航定位技术,通过将LiDAR控制标靶数据带入卡尔曼滤波方程,计算IMU+DMI组合的误差状态向量,限制其误差发散,从而获取设备的高精度位置。该技术能使移动检测设备完全摆脱对GNSS信号的依赖,实现地下封闭空间移动测量设备精确定位,便于地下空间检测。通过在武汉某地铁试验表明,本文算法适用于地下、室内空间封闭环境中无GNSS信号的移动测量设备高精度导航定位。 相似文献