共查询到18条相似文献，搜索用时 281 毫秒
1.
2.
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
3.
CNS+GNSS+INS船载高精度实时定位定姿算法改进研究 总被引：2，自引：1，他引：1
天文导航（CNS）、卫星导航（GNSS）和惯性导航（INS）3种系统组合可提供高精度的定位定姿结果。实际工程中因INS长时间误差累积，以及系统硬件传输存在不可忽略的时间延迟，导致INS提供给CNS的预报粗姿态误差较大，恶劣海况下难以保障快速搜星，造成天文导航可靠性下降、姿态测量精度较低的问题。为此，本文提出了一种CNS+GNSS+INS高精度信息融合实时定位定姿框架，引入了等角速度外推措施，有效地解决了惯导信息延迟问题。通过高精度转台模拟恶劣海况下载体大角速度摇摆，验证了本文提出的改进算法的有效性。试验结果表明，该算法架构简单，性能可靠，显著提高了恶劣环境下星敏感器的快速、准确搜星能力，保障了三组合姿态测量的精度和可用性。 相似文献
4.
对GNSS/INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论进行了系统而深入的研究。针对GNSS/INS组合导航实际应用中存在的随机模型不精确、GNSS观测条件不佳、INS误差累积迅速等问题,引入Allan方差、ARMA模型、载波相位平滑伪距、伪距差分求解速度、自适应滤波、误差模型修正等算法,对其进行改进并进一步提高了导航精度和可靠性。 相似文献
5.
6.
<正>INS不依赖外部信号源,抗干扰性强,以高采样率输出导航信息,但其误差随时间积累,GNSS导航结果长期稳定性较高,但存在采样率较低、信号易受干扰等缺点,将两者组合形成GNSS/INS系统可以最大程度发挥各自优势。提升硬件水平能改善导航定位性能,但成本巨大,短期内收效甚微。如何在现有硬件水平下完成各项导航定位任务是当前极为重要和迫切的问题。GNSS/INS组合系统采样率高、连续性好、输出参数全面,已渗透到国民经济发展和国防建设的各个领域,不 相似文献
7.
《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
8.
针对动态环境下GNSS／INS导航定位结果常受粗差影响的问题,提出了一种基于抗差卡尔曼滤波的GPS／BDS双系统RTK／INS紧组合导航定位算法,根据方差膨胀模型,建立抗差卡尔曼算法,得到GNSS／INS紧组合抗差解,并通过两个不同区域的实测车载实验进行了算法验证. 实验结果表明:本方法相较于传统方法，在N、E、D三个方向的导航精度分别提高1.4～4.6 cm,0.7～9 cm,1.5～2 cm,模糊度固定成功率提高10.3％～25.6％,导航精度及可靠性得到显著提高,对动态环境下车载或自动驾驶等应用具有一定的理论参考和实用价值. 相似文献
9.
10.
在GPS/INS组合导航中,传统UKF(Unscented Kalman Filter)计算量大,无法满足实时性要求。而且当动力学模型受到异常扰动误差影响时,其精度与稳定性易受到影响。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高精度;通过自适应调整过程噪声以降低动态异常扰动误差对UKF精度与稳定性的影响。由此提出了一种改进UKF算法,用于GPS/INS组合导航。仿真实验结果表明,改进UKF算法用于GPS/INS组合导航的精度要优于UKF算法。 相似文献
11.
惯性导航系统可以短期内提供连续的高精度信息，但是误差会随时间增大，不能长期独立工作。而在大型仓库、地下停车场等室内卫星信号薄弱的场景中，传统的惯导+卫星组合方法也不再适用。针对该问题，本文提出了一种视觉与惯导组合定位的方法。本文研究的惯导+视觉组合的定位方法中，采用基于合作目标的单目视觉定位方法对惯导误差进行修正。对于惯导误差的修正方法，本文利用视觉定位的位姿信息建立量测方程，进行卡尔曼滤波，并选取合适的试验设备，通过实际试验对比验证了该算法对惯导系统误差的修正具有良好的效果。 相似文献
12.
GNSS/INS组合导航系统定位精度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
GNSS/INS组合导航系统近年来得到了快速发展,应用领域越来越广泛。组合导航的定位精度是一个重要的研究方向,本文将应用于航空遥感领域的高精度GNSS/INS组合导航系统放置在地面平台上,采集试验数据,通过与NRTK定位结果比较,对组合导航系统定位精度进行分析,得出GNSS/INS组合导航系统的定位精度可达到厘米级的试验结论。 相似文献
13.
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
14.
A combined algorithm of improving INS error modeling and sensor measurements for accurate INS/GPS navigation 总被引：1，自引：1，他引：1
Although the integrated system of a differential global positioning system (DGPS) and an inertial navigation system (INS)
had been widely used in many geodetic navigation applications, it has sometimes a major limitation. This limitation is associated
with the frequent occurrence of DGPS outages caused by GPS signal blockages in certain situations (urban areas, high trees,
tunnels, etc.). In the standard mechanization of INS/DGPS navigation, the DGPS is used for positioning while the INS is used
for attitude determination. In case of GPS signal blockages, positioning is provided using the INS instead of the GPS until
satellite signals are obtained again with sufficient accuracy. Since the INS has a very short-time accuracy, the accuracy
of the provided INS navigation parameters during these periods decreases with time. However, the obtained accuracy in these
cases is totally dependent on the INS error model and on the quality of the INS sensor data. Therefore, enhanced navigation
parameters could be obtained during DGPS outages if better inertial error models are implemented and better quality inertial
measurements are used. In this paper, it will be shown that better INS error models are obtained using autoregressive processes
for modeling inertial sensor errors instead of Gauss–Markov processes that are implemented in most of the current inertial
systems and, on the other hand, that the quality of inertial data is improved using wavelet multi-resolution techniques. The
above two methods are discussed and then a combined algorithm of both techniques is applied. The performance of each method
as well as of the combined algorithm is analyzed using land-vehicle INS/DGPS data with induced DGPS outage periods. In addition
to the considerable navigation accuracy improvement obtained from each single method, the results showed that the combined
algorithm is better than both methods by more than 30%. 相似文献
15.
MEMS-based integrated system of a global navigation satellite system (GNSS) and an inertial navigation system (INS) has been widely used in various navigation applications. However, such integration encounters some major limitations. On the one hand, the noisy MEMS-based INS undermines the accuracy with time during the frequently occurring GNSS outages caused by signal blockage or attenuation in certain situations such as urban canyon, tunnels, and high trees. On the other hand, the model mismatch between actual GNSS error and the assumed one would also degrade the obtained accuracy even with continuous GNSS aiding. To improve the overall performance for GNSS/MEMS-INS, better error models can be obtained using Allan variance (AV) analysis technique for modeling inertial sensor errors instead of the commonly recommended auto-regressive processes, and on the other hand, the measurement update in Kalman filter is improved using innovation filtering and AV calculation. The performance of each method and the combined algorithm is evaluated by a field test with either differential GNSS (DGNSS) or single-point positioning (SPP) as external aid. In addition to the considerable navigation enhancement brought by each method, the experimental results show the combined algorithm accomplishes overall accuracy improvements by about 18% (position), 8% (velocity), and 38% (attitude) for integration with DGNSS, and by about 15% (position), 75% (velocity), and 77% (attitude) for that with SPP, compared with corresponding traditional counterparts. 相似文献
16.
论述GNSS多系统融合定位的数学模型、分析各项误差处理策略以及参数估计方法,基于日本东京海洋大学RTKLIB软件进行GPS、GLONASS、Galileo、BDS多系统融合定位试验,并分析其动/静态定位稳定性和精度。试验结果表明:GNSS多系统融合收敛时间与GPS单系统相比缩短30%~50%,定位精度与GPS单系统相比可以提高20%~50%。此外,在卫星高度截止角大于40°和不利观测环境条件下,单系统可见卫星数不足,从而导致无法进行连续定位,但多系统融合可视卫星可获得比较好的定位精度,在建筑物密集区、山区和卫星遮挡较为严重的恶劣条件下具有实际应用价值。 相似文献
17.
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
18.
车载低成本嵌入式组合导航系统的可靠性容易受到多种传感器故障和环境的影响,基于全球卫星导航系统(GNSS)状态的惯性导航系统(INS)/GNSS/里程计(ODO)抗差组合导航算法,提出了一种两级故障检测处理方法. 其中,第一级检测使用了基于解析冗余的残差卡方检验法,第二级检测使用了改进的双状态传播卡方检验算法. 利用自主研制的GN310低成本嵌入式系统采集路测数据. 结果表明:相对于传统算法,水平定位精度提升了39.7%;另外在半实物仿真下,水平定位误差保持在3 m以内,表明该容错方法能够有效地处理ODO、INS故障和GNSS软硬故障. 相似文献