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1.
在地面车载组合导航中,全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的观测值容易受地面复杂环境的干扰,导致其定位结果出现异常,严重影响GNSS/捷联惯性导航系统（strap-down inertial navigation system,SINS）组合的滤波解算。从惯导系统误差特性的角度,研究了一种基于加表零偏稳定性的组合导航异常探测新方法。该方法从加表零偏解算的异常来发现GNSS位置、速度等观测值中的粗差,并采取剔除和降权的抗差方法抵御粗差影响。通过一组车载数据的分析表明,观测粗差对加表零偏解算的影响十分显著,以此为判别条件能够准确地发现观测粗差。采用该方法后,位置误差、速度误差和姿态误差的均方根分别减小了70.8%、87.9%和77.7%,显著提高了组合导航的解算精度和鲁棒性,为组合导航数据的抗差处理提供了一种新思路。 相似文献
2.
GPS/SINS组合导航系统的观测模型直接关系着导航系统的精度。提出了一种基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合观测模型。分析了采用双差伪距和采用双差伪距/伪距率两种观测模型对组合导航输出参数精度的影响。实测数据结果表明,采用双差伪距和采用双差伪距/伪距率作为观测值均能实现组合导航系统的收敛。引入双差伪距率观测值明显改善了系统的可观测性,不仅提高了组合导航中速度和姿态角的估计精度,也加快了速度误差和姿态角误差估计的收敛速度。 相似文献
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GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。 相似文献
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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.一组跑车实验验证,抗差估计可以减弱粗差对组合导航系统的影响,提高在干扰环境下的导航性能. 相似文献
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陆地导航中GNSS/陀螺仪组合实时测姿方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在陆地导航系统中使用GNSS/INS组合导航会增加系统成本,多天线GNSS测姿精度受基线长度影响,且存在的模糊度固定问题。本文提出仅利用一个陀螺仪和单天线GNSS组合来进行实时测姿。先由单天线GNSS计算姿态角3参数,航向角为陆地导航的关键参数,为此将陀螺信息与GNSS导出的航向角进行融合。分析了单天线测姿在载体静止或低速运动时精度很差的原因,提出了在组合滤波中进行解决的方案。推导了GNSS和陀螺信息融合的滤波模型,将陀螺仪信息作为状态模型的控制输入,以GNSS航向为滤波观测值。实验结果表明,GNSS/陀螺仪组合计算的航向角精度和可靠性相对GNSS测姿结果均有很大提升。 相似文献
6.
基于抗差EKF的GNSS/INS紧组合算法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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为解决不同GNSS间信号差异引起的多GNSS RTK/INS紧组合导航应用中卫星系统间模糊度固定失败的问题,本文提出顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航方法,以进一步发挥多GNSS在复杂环境下的互补性和灵活性。本文推导了顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航观测方程,给出了综合利用抗差估计方法和粒子群优化的ISB/IFB参数估计方法。试验结果表明,顾及ISB/IFB参数可以在一定程度上提高卫星系统间模糊度固定成功率;结合抗差估计方法提高卡尔曼状态估计浮点解精度,可显著提高多GNSS RTK/INS紧组合导航系统在复杂环境下的系统间模糊度固定成功率与导航精度。 相似文献
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天文导航和捷联惯性导航(CNS/SINS)相结合构成的组合导航系统,实现导航优势的互补,提高导航的精度和可靠性。文中阐述在惯性系下,以弹道导弹为研究对象而建立CNS/SINS组合导航的数学模型,并利用MATLAB编程设计基于离散型卡尔曼滤波的组合导航系统仿真,对比SINS和CNS/SINS对载体位置误差、速度误差以及姿态角估计的影响,进而验证CNS/SINS组合导航系统的可靠性。 相似文献
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由载波相位观测值直接解算姿态能实现观测及姿态约束信息的最优利用。本文推导了基于失准角及乘性误差四元数的载波相位观测模型,分别建立了有外部角速度传感器和无外部传感器辅助下姿态参数估计的状态模型;利用自适应抗差滤波估计姿态误差,借鉴分类自适应因子的思想,分别确定模糊度和姿态误差参数的自适应因子,其中姿态自适应因子由Ratio值构造的三段函数确定。自适应抗差滤波能够充分利用约束信息和历史信息,将其融合在浮点解计算过程中,极大提高模糊度浮点解精度及其协方差的结构,在此基础上使用整数最小二乘模糊度降相关平差法(least-squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)方法即能快速搜索出固定解,满足实时性需求。采用实测舰载GNSS 3天线测姿算例对方法进行了验证,结果表明,基于自适应抗差滤波的观测值直接定姿方法效率高、可靠性好。 相似文献
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一种两步自适应抗差Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
当GPS观测可用时,如何提高组合导航的可靠性、连续性以及导航精度是组合导航重要的研究主题。针对伪距、伪距率紧组合导航精度低、姿态角误差修正不精确的缺点,本文从参数可观测性角度提出一种两步自适应Kalman滤波算法。首先简单介绍了紧组合Kalman滤波的过程,然后给出了两步自适应抗差滤波的公式和具体步骤,并且进行了分析和比较。最后用实测算例对提出的算法进行验证。结果表明,相比较于伪距、伪距率紧组合Kalman滤波,两步自适应抗差滤波能够控制动态扰动异常和观测异常的影响;导航精度不会随着组合周期的增长、INS惯性元件误差的增大而降低;在惯性元件误差较大的情形下也能够很好地估计元件误差,提高姿态角精度。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
针对车载全球导航卫星系统/惯性导航系统（global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS）组合导航中卫星信号中断,惯性导航系统单独导航误差积累较大的问题,提出了附加载体运动条件约束的卡尔曼（Kalman）滤波解算方法。通过利用载体固有的运动约束,包括近似高程约束、近似速度约束和近似姿态约束,减少载体自由度和模型参数;通过引入新的观测类型,增加观测冗余,可以加强Kalman滤波解,提高在GNSS信号中断时组合导航系统的定位精度,实现无缝导航。 相似文献
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正全球卫星导航系统可在无遮蔽环境中为用户提供高精度、低频率的导航定位服务,但在复杂环境中,GNSS信号易被遮挡或干扰。惯性导航系统经过初始化后,能够独立自主提供高频率、连续的位置、速度和姿态信息。通过二者合理结合,能够在遮蔽或半遮蔽环境中为用户提供连续且可靠的导航解。本文重点研究了GNSS/INS组合导航系统初始化及其故障修复方法,内容包括高精度惯导快速自对准技术、大失准角故障处理、磁力计辅助MEMS IMU抗差自适应姿态融合、神经网络辅助GNSS/INS组合导航系统故障识别与修复和惯导辅助BDS三频周跳探测与修复技术等,主要研究成果如下: 相似文献
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利用Kalman滤波进行GNSS/里程计组合定位难以实现两种传感器的最优利用。针对轮轨相对运动时里程计数误差增大的情况,提出了对GNSS位置导出里程、速度导出里程和里程计输出里程使用抗差最小二乘求取最优里程;并使用中位数求取抗差迭代初值。增加GNSS测速里程观测值,提高了观测冗余,有利于计算抗差初值。抗差等价权能够平衡3种观测值的比重,增强鲁棒性。计算结果表明,引入速度信息的抗差解法优于单一传感器定位解;也优于传统滤波解法。 相似文献
16.
针对低精度SINS的陀螺不能辨识地球自转角速度,难以完成自对准的问题,该文引入GPS的位置观测信息利用5级-CKF简化算法辅助低精度SINS完成初始对准;因为低精度SINS粗对准给出的初始姿态质量很差,不满足小失准角的条件,所以必须采用大失准角非线性误差模型和非线性滤波方法。该文提出5级-CKF算法,并在系统模型噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,对5级-CKF算法进行简化,其需要在kalman滤波的基础上利用5级容积采样点对非线性状态方程的状态及其方差进行预测。设计仿真实验验证了该方法的有效性,并分析了大失准角情况下载体运动状态对航向角估计的影响。 相似文献
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弹道导弹的GNSS/SST/SINS组合导航系统研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种组合导航方案，该方案在硬件上采用全捷联的结构，在算法上将捷联星光跟踪仪（strapdown startracker，SST）的姿态信息，高动态GNSS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波，全面提高导航精度。设计并实现了弹道导弹GNSS／SST／SINS组合导航系统实时仿真平台，仿真结果表明了该组合方案的稳定、可靠性。 相似文献
18.
针对5G定位和捷联惯性导航单一定位方式的可靠性和定位精度较差的问题,本文以扩展卡尔曼滤波为基础,提出了融合5G信号到达时间和信号离开角的5G/SINS紧组合导航算法。该算法首先利用惯性传感器输出信息解算用户的位置、速度和姿态,在此基础上利用已知的基站坐标反算出一组虚拟的5G观测值,然后使用该观测值和实际的5G测量值建立统一的观测方程进行滤波解算。仿真试验结果表明,5G/SINS紧组合的定位成功率可达99%以上,且能够有效改善惯导航位推算的发散问题,其定位精度相比单纯的5G定位有了大幅提高,相比5G/SINS松组合受基站数量和基站几何分布的影响较小。融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航的定位结果有超过99%的历元在3 m以内。在5G观测值中存在系统误差时,5G/SINS紧组合的定位表现优于5G定位和5G/SINS松组合导航。 相似文献
19.
在复杂观测环境下,GNSS/INS组合导航系统的GNSS信号易受干扰从而导致INS独立导航精度迅速下降。针对上述问题,本文基于因子图的里程计辅助GNSS/INS组合导航算法,利用里程计观测信息结合非完整性约束构建航向速度约束方程,同时采用能多次线性化计算和多次迭代的因子图优化方法进行参数估计。实际车载试验解算结果表明,在GNSS信号良好时,基于因子图方法比滤波方法具有更快的收敛时间,收敛速度提高了近10倍;在GNSS信号发生中断时,添加里程计辅助后组合导航系统在东向和北向分别提升了83%和89%。与传统的滤波融合手段相比,本文采用因子图优化后在东向和北向的定位精度分别有63%、70%的改善。 相似文献
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在地面车载组合导航GNSS/OD/SINS中,全球导航卫星系统（GNSS）信号容易受到环境的干扰甚至发生中断,将非完整性约束（NHC）应用于里程计（OD）/捷联惯性导航系统（SINS）组合,可以有效抑制GNSS信号中断期间组合导航系统的误差发散。通常NHC的噪声设定基于固定的经验值,然而在实际运动过程中,车辆运行轨迹复杂多变,其运动状态不能完全满足NHC前提假设,经验给定的噪声无法准确反映车辆实际运动情况。为此,本文分析了NHC噪声与车辆运动状态的关系,构建了一种基于车辆运动状态的NHC噪声自适应方法。通过所选场景的实测数据验证表明：采用噪声自适应的NHC/OD/SINS组合导航结果相比于固定噪声的NHC/OD/SINS组合,在GNSS信号中断110 s、车辆连续转弯的情况下,最大水平位置误差减小了68.4%;在GNSS信号中断74 s、车辆直线行驶的情况下,最大水平位置误差减小了87.3%;能较好地抑制GNSS中断期间组合导航系统的误差发散。 相似文献