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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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智能手机凭借其普遍性、便携性和低成本等优势,已成为大众用户导航与位置服务的主流终端载体,其多频多系统GNSS（global navigation satellite system）观测值的开放进一步激发了手机高精度定位的研究。然而,受限于消费级GNSS器件性能,手机卫星观测值呈现出信号衰减严重、伪距噪声大、粗差周跳多等问题;并且受城市复杂环境影响,手机GNSS定位的连续性、可靠性也难以保证。提出一种城市场景手机GNSS/ MEMS（micro-electro mechanical system）融合的车载高精度定位方案。首先,构建了速度约束的GNSS差分定位模型;然后,通过手机内置MEMS与车辆运动约束,在挑战环境下进行GNSS/MEMS融合精密定位。实验结果表明,在开阔和树荫场景下,速度约束方法可达到分米至米级定位精度,相比于常规方法分别提升了35.2%和78.9%;在高架场景下,GNSS/MEMS融合定位的精度和连续性均提升显著;在隧道场景下,MEMS推算位置累积误差约为2.5%。实验结果初步表明,手机GNSS具备开阔环境下的车道级定位能力,手机GNSS/MEMS融合可提升城市复杂环境下车载定位的精度和连续可用性。 相似文献
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首先给出扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的原理,通过分析粗差在EKF模型中传递特性,给出新的抗差EKF模型。模型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,通过迭带给出GNSS抗差导航解。为提高模型在动态导航应用中的效率,文章结合统计模型,仅对存在粗差的观测历元进行抗差估计,进一步提高模型实时运行效率。并模拟GPS/Galileo多卫星导航星座及接收机平台的动态轨迹。采用加速度导航方程验证本文模型,并对不同模型运行的时间进行比较。结果表明在粗差存在的情况下,本文模型仍能正确导航,并且改进后的模型能明显提高实时导航的效率。 相似文献
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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
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由于导航卫星信号在室内被遮挡,室内定位技术逐渐成为泛在导航定位领域的研究热点。行人航迹推算(PDR)和低功耗蓝牙(BLE)定位是惯性定位和射频信号定位的常用定位手段,PDR定位连续稳定但存在累积误差,BLE定位无误差累积但定位精度较差。为此,本文面向室内复杂环境行人自主定位需求,对PDR和BLE的实时融合定位展开了研究。首先针对PDR误差累积问题,提出了BLE临近校正PDR的改进算法;然后针对BLE定位粗差大的的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的自适应抗差PDR+BLE融合定位算法。试验结果表明,相比传统算法,BLE临近校正PDR算法定位精度提高了19%,基于EKF的自适应抗差融合定位精度提高了21%,定位精度和稳定性都有显著提升,在室内定位领域中具有较高的适用性和可扩展性。 相似文献
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在采用GNSS技术进行卫星导航定位过程中,伪距观测值粗差会污染定位观测模型,造成定位精度下降。本文提出了一种融合Baarda数据探测法和ESD检验法两种方法进行组合探测伪距观测值粗差的新方法,实验证明,该方法可以有效控制伪距粗差的影响,保障伪距单点定位的精度和可靠性。 相似文献
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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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城市智能交通、自动驾驶等对高精度动态定位的需求为分米级甚至厘米级,但在城市复杂环境下信号遮挡、衰减和多径频繁发生,GNSS定位的可用性和精度严重降低。本文充分利用现有可用的多频多系统GNSS(GPS/BDS/Galileo/QZSS)数据,采用最新提出的单历元PPP宽巷模糊度固定方法(PPP-WAR),并与传统PPP方法和广域伪距增强精密定位方法进行对比试验,分析了这3种单点高精度定位方法在大都市高楼密布道路、小城镇狭窄道路和工业区开阔道路3种不同信号遮挡条件下的车载动态定位性能。结果表明,目前城市环境中的三频数据完整性高达94%以上,可满足基于多频GNSS单历元定位的需求。粗差阈值设定为3 m时,单历元PPP-WAR解在小城镇狭窄道路的水平定位误差RMS为0.41 m,达到了分米级定位精度,比广域伪距增强精密定位解和传统PPP解分别提高了53.9%和21.2%;3种方法在大都市高楼密布环境下的定位可用性均高于70%,在另外两种城市环境下的定位可用性均高于90%。粗差阈值0.5 m时,单历元PPP-WAR方法和传统PPP方法在小城镇狭窄道路环境中可用性依然可达~70%。单历元PPP-WAR方法受城市环境中4种典型地物(地下通道、高架桥、行道树和高楼)的影响最小。总之,在干扰因素多的城市复杂环境中单历元PPP-WAR方法更具优势,在干扰因素少的城市开阔环境中传统PPP方法更优。 相似文献
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扩展Kalman(EKF)滤波算法可有效地进行多卫星系统数据融合处理,但该方法对观测数据的质量要求较高,当观测出现异常时,传统的扩展Kalman方法容易导致滤波失真。为此,利用实测数据,通过虚拟掩模遮挡卫星模拟复杂的GNSS观测环境,研究了基于IGGIII的抗差EKF算法,确定了分位参数的合理经验值,并对其在GPS/GLONASS/BDS组合精密动态定位中的应用进行了分析。结果表明,在遮挡严重的复杂观测环境中,抗差EKF算法可有效地提高组合定位系统的模糊度的固定成功率和定位精度。 相似文献
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针对扩展卡尔曼滤波假设的马尔可夫性无法追溯历史信息，并且只进行一阶泰勒展开无法获得最优状态估计的问题，引入基于精化预积分的因子图(FGO)算法。首先在预积分的理论基础上参照高精度捷联惯导力学编排方程，加入地球自转实现精化预积分，其次设计IMU精化预积分因子、GNSS PPP因子，构建GNSS/INS松组合因子图框架，最后利用非线性优化理论进行状态估计，获取滑动窗口内的全局最优解，并与EKF算法进行对比分析。实测实验结果表明，基于精化预积分的FGO松组合时，三维位置的均方根误差均在0.1 m以下；与EKF相比，使用FGO算法时三组实验数据松组合的定位精度在北方向、东方向、地方向分别提升了53.03%、52.35%、64.59%,60.14%、22.62%、50.06%,22.2%、40%、67.16%;对于导航级惯性导航系统，基于图优化算法的松组合GNSS中断60 s时，最大误差均在4.7 m以内。 相似文献
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提出了一种基于历史定位信息优化首次定位精度的方法。GNSS终端需要进行重新定位的情况十分常见,比如驾车至停车场,驶离时需要重新开启导航。在城区,信号环境通常较复杂,存在可见星数目少,卫星几何构型差且受多径效应影响,定位精度会出现较大误差。因此,提高首次定位精度的研究能够有效提升用户体验。实际上,在发起重定位时,接收机通常记录之前的历史定位信息,利用这些信息作为附加条件参与定位解算可以有效提升定位精度。据此,提出的序贯最小二乘法充分利用了这些历史定位信息,采用稳健估计方法,进一步增强抗差能力。实验结果表明。 相似文献
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GNSS/SINS组合导航中因姿态失准角等误差较大会引起状态误差坐标定义不一致和线性化误差较大问题,导致传统滤波和定位性能有所降低,尤其在面临较复杂的GNSS观测环境时更为显著。本文通过将姿态、速度及位置状态构造为特殊SE2(3)-EKF群元素,考虑陀螺及加速度计零偏误差,形成群-矢量混合误差模型,在此基础上设计了一种基于量测左不变的GNSS/SINS抗差滤波方法(RLIEKF),通过市区环境下存在大失准角误差和GNSS异常的车载组合导航试验,验证本文方法的优越性。试验结果表明：相对于传统EKF方法,RLIEKF方法由于在时间更新及GNSS量测更新中顾及了姿态角误差,在不同大失准角情况下仍具有较快的收敛速度,无须复杂且长时间的姿态对准步骤,较好地弥补了GNSS信号短时间缺失无法定位问题,可显著提升滤波新息精度,具备更好的抗差性能,对于复杂观测环境表现更为稳健,且计算效率相当,具备较好的工程实用价值。 相似文献
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提出了一种基于历元间单差观测值的单站单频周跳探测与修复方法。通过假定前一历元为基准站,当前历元为流动站,采用相对定位处理模式获取当前历元观测值的验后单位权中误差,并基于抗差最小二乘获取每颗卫星的观测值残差,对单站单频数据进行周跳探测与修复。通过对实测数据的验证分析表明,按照本文方法可以100%探测周跳发生的历元。并且,当至少4颗卫星未发生周跳时,如发生异常卫星数小于可视卫星数的30%,则在95%以上的情况下可以有效确定异常卫星;当异常卫星过多时,本文方法确定异常卫星的成功率会有所下降。但是,对于探测出发生周跳的异常卫星,本文方法均可100%对其周跳进行修复。 相似文献
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针对BDS系统中存在的模型误差对模糊度解算造成估计偏差的问题,该文提出了以最小可探测偏差(MDB)为模型误差计算有偏估计成功率对模糊度解算的正确性进行评价,并分别以码观测和相位观测进行了仿真实验,得出了存在码观测MDB和相位观测MDB等情形时的有偏估计成功率大小的规律,并与不存在模型误差时的成功率进行对比分析。鉴于GNSS定位粗差包括伪距码观测粗差和相位周跳,推导了码观测和相位观测情况下的BDS系统单频定位可靠性指标MDB和最小可探测效应(MDE),并进行了中国大陆内某地点的BDS单频定位性能的仿真模拟,着重分析了载波相位MDB与周跳之间的关系。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
讨论了全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)/里程计(odometer,ODO)/惯性导航系统(inertial navigation system,INS)组合定位定姿中误差校正与ODO/INS组合导航两个方面的问题。针对里程计刻度因子和安装误差角的校正,在不改变原GNSS/INS滤波器的基础上,设计了GNSS/INS与INS/ODO两级卡尔曼滤波器级联结构,将INS导航误差与里程计刻度因子误差、安装误差角分别列入两个滤波器的系统状态中,在GNSS连续观测和固定模糊度条件下,利用里程计和惯导里程增量之差作为INS/ODO卡尔曼滤波器的外部观测,对误差进行校正。另一方面,使用校正过的里程计和安装误差角,在GNSS失锁条件下对INS进行观测和修正。跑车实验结果表明,本文算法可以有效校正里程计刻度因子和定位定姿(positioning and orientaton system,POS)安装误差角,同时大幅提高GNSS失锁条件下的定位精度,配合平滑卡尔曼滤波器,可将城市移动测量两分钟GNSS失锁条件下的定位误差控制在0.5m以内。 相似文献
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全球导航卫星系统多系统融合定位是未来无人驾驶等智能应用的关键基础设施,无人驾驶等智能应用经常需要面对城市等复杂环境,由于受到建筑物的遮挡与多路径的影响,观测值出现误差的概率也在不断增加,因此分析多系统融合定位可靠性并进行粗差的探测识别,确保定位结果准确可靠具有重要意义。基于可靠性理论与假设检验粗差探测方法,采用MGEX(multi-GNSS experiment)测站数据进行可靠性评估与粗差探测实验。实验结果表明,BDS(BeiDou navigation satellite system)/GPS(global positioning system)组合下,双频IF(ionospheric-free)组合定位解算的最小可探测粗差与最大不可探测粗差对定位的影响值较单BDS解算分别下降了7.105 m、22.368 m,双系统较单系统可靠性提升明显。BDS/GPS组合下,双频IF组合定位解算的最小可探测粗差与最大不可探测粗差对定位的影响向量较单频解算结果下降了4.105 m、1.621 m,双频数据较单频数据的可靠性更优。基于可靠性评估结果开展了模拟粗差探测实验,结果表明,双频观测值包含... 相似文献
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精密定位的质量控制和完好性评估是实时全球卫星导航系统(GNSS)导航应用不可或缺的环节,尤其是在GNSS易受损害的城市峡谷等场景下,这种需求更加迫切.广域精密单点定位(PPP)瞬时分米级定位,利用GNSS三频信号形成的两个宽巷观测值可以实现单点单历元分米级定位.然而,在城市复杂环境中,反射信号、严重多路径以及其他信号干扰对定位造成的影响无法准确评估与识别,限制了PPP瞬时分米级单点定位的应用.完好性概念中的高级接收机自主完好性监测(ARAIM)可以计算用户定位误差最小置信区间的上限保护水平(PL)以评估定位有效性,可经过一定改进用于PPP瞬时定位的质量控制.针对当前ARAIM中计算PL的误差模型难以适应高精度定位需求的问题,提出了一种改进的ARAIM PL算法,称其为BARAIM(Back Advanced Receiver Autonomous Integrity Monitoring).使用PPP三频组合观测值残差对ARAIM权与误差模型进行修正以计算PL.基于不同复杂程度的环境下采集的车载数据对算法进行了验证,对PL的改进情况以及导航的可用性提升情况进行评估.结果表明:在不同环境下,基于改进的B-ARAIM算法得到的PL,相比传统方法得到的PL更符合城市定位的需要,将PL降低了30%~70%.此方法有助于将ARAIM算法应用在高精度GNSS定位领域. 相似文献