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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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城市环境下BDS+GPS RTK+INS紧组合算法性能分析 总被引：3，自引：0，他引：3
城市环境下运动载体接收的GNSS信号会被频繁地干扰和遮挡,GNSS RTK独立工作模式难以连续且可靠地固定模糊度以满足厘米级高精度定位需求。为此,本文设计了一套基于集中式卡尔曼滤波的BDS+GPS RTK紧组合算法,给出了其动力学模型、观测模型和算法架构流程。通过城市环境下的实际车载测试,对比分析了BDS、GPS、BDS+GPS 3种模式下RTK及RTK+INS紧组合的定位性能。试验结果表明,BDS+GPS双系统大大增加了可见卫星数,提高了城市环境下GNSS动态精密定位的可用性和精度;相对于GNSS RTK,紧组合极大地提高了精密定位的可靠性和可用性。 相似文献
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全球定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)进行组合导航是实现自动驾驶的一种重要组合方式.针对动力学模型本身的非线性特点以及实际环境下存在观测粗差和系统状态异常的情况,提出将无迹Kalman(Unscented Kalman Filter,UKF)滤波方法与抗差自适应方法相结合,根据GNSS/INS组合模型的特点,通过边际无迹转换(Marginalised Unscented Transformation,MUT)的思想降低提出导航方法的计算量.实验结果表明,提出方法能够提高观测时段非同时存在观测异常与动态异常下导航定位的精度,验证了方法的有效性与可行性. 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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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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全球卫星导航系统(GNSS)在弱信号环境下,GNSS信号易受到遮挡或者电磁干扰,严重影响导航定位的可靠性、连续性和精度. 针对此问题,本文作者研究了一种GNSS和视觉观测紧组合导航定位方法. 首先基于相机采集图像数据,利用ORB-SLAM2开源平台求解得到视觉位置结果增量,再联合GNSS伪距观测数据采用卡尔曼滤波(KF)进行组合定位解算. 采用实测的GNSS伪距观测数据和图像数据进行测试,试验结果表明:该算法不仅能有效地提升GNSS弱信号环境下导航定位的连续性和精度,还能在卫星数少于4颗时保持持续导航定位. 相似文献
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讨论了GNSS/INS紧组合算法;依据卡尔曼滤波新息检验理论研究了GNSS/INS紧组合中的周跳探测方法。通过实验论证,对比分析了GNSS/INS紧组合模式和纯GNSS模式下,动态周跳探测与处理的效果。实验结果表明:紧组合模式对周跳的发生更为敏感,可以有效地提升周跳探测的效果。 相似文献
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在 GNSS / INS车载组合导航系统中,GNSS信号易受遮挡或干扰而失锁,造成组合导航精度有所降低.针对这种情况,将虚拟卫星法应用于 GNSS / INS组合导航系统中.通过增加虚拟卫星,构造虚拟观测量,将实测观测量、虚拟观测量用于组合导航 Kalman滤波器解算.试验结果表明,此方法能够有效地提高系统的可观测性和导航精度. 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... 相似文献
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以GNSS和INS为代表的传感器提供的高精度实时位置是自动驾驶、智能交通等领域的重要基础。为提升GNSS和MEMS INS在城市环境下的实时定位性能,本文利用IGS播发的实时精密轨道和钟差改正数,构建了多系统实时PPP/MEMS INS紧组合模型,分析和评估了多系统实时PPP与PPP/MEMS INS紧组合的性能,并与事后精密产品获得的结果进行对比。试验结果表明,在GNSS短时中断期间,多系统PPP/MEMS INS紧组合可以实现连续可靠定位;水平和高程分量的定位精度分别可达0.374和0.339 m,但与事后精密产品相比仍有差距,点位定位精度相差约为0.15 m。PPP/INS紧组合的测速及定姿精度主要取决于INS,测速精度约为1 cm/s,与使用IGS事后产品得到的结果相比,无明显差异;航向角的可观测性较弱,静止期间航向角误差明显增加。 相似文献
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针对在导航实践中低成本MEMS使用传统紧耦合方法计算精度受到限制的问题,提出了一种采用载波相位平滑伪距GNSS PPP/INS紧耦合的算法。实验表明,使用相位平滑伪距的GNSS PPP/INS紧耦合方法后低精度的MEMS和GPS组合位置精度为dm级,速度精度为cm/s甚至mm/s,比传统C/A码紧耦合定位精度高,有较好的收敛性;其次当增加相位平滑的历元数后精度也相应提高。当出现GPS信号中断时,该方法能够加速中断以后滤波收敛的速度,将导航精度控制在中高精度惯导作业要求范围内。该方法节约了导航作业的设备成本,具有一定实际意义。 相似文献
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卫星导航系统和惯性导航系统（INS）具有极强的互补性,两者组合能有效提高导航定位结果的可用性、连续性和可靠性. 随着北斗卫星导航系统（BDS）的快速发展和低成本惯导元件（IMU）性能的不断提高,进行基于BDS和低成本IMU的组合导航系统相关理论和技术研究具有很强的研究意义和实用价值. 本文首先对BDS RTK／M-EMS INS组合理论模型进行推导,并利用实测车载数据对组合系统的性能进行分析. 实验结果表明,在BDS中引入低成本IMU,可以在不损失定位精度的同时有效改善测速精度. 组合后在车载动态中定位精度影响为mm级,而速度误差改善在北、东、地方向达到了75.8％、79.5％、66.7％. 此外,在BDS+INS紧组合中使用双频数据可以改善测速定姿精度,速度误差改善为18.2％、33.3％、33.3％,姿态误差改善为41.1％、26.7％、59.0％. 相似文献
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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
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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
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针对车载GNSS/惯性导航系统(inertial navigation system,INS)组合导航系统在GNSS信号失锁时定位精度下降甚至发散的问题，提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络辅助组合导航的算法来提高定位精度，实现可靠连续稳定的定位.通过移动集成平台进行实验，结果表明：当GNSS信号失锁30 s时，LSTM辅助组合导航系统在东(east,E)、北(north,N)方向的位置误差最大值分别降低了77.45%、17.39%，均方根误差(root mean square error,RMSE)分别降低了79.53%、42.36%；当GNSS信号失锁100 s时，LSTM辅助GNSS/INS在E、N、天顶(up,U)三个方向上的位置误差最大值分别降低了60.07%、98.30%、84.65%,RMSE分别降低了61.96%、97.98%、84.65%. LSTM辅助较大地提升了车载GNSS/INS组合导航系统的导航性能. 相似文献