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1.
通过对BDS/INS深组合导航进行较为全面的性能分析（重点针对INS辅助BDS捕获、跟踪环路机理及性能评判准则）发现,在INS辅助下可以显著提高BDS信号捕获灵敏度、缩短平均捕获时间,并可以维持环路的锁定跟踪状态以提高导航精度。同时,考虑GNSS接收机受到超强干扰或卫星信号受到持续遮挡等特殊条件,给出BDS/INS深组合的结构设计,并基于软件接收机对深组合导航系统性能进行仿真分析。该仿真结果对工程应用具有参考价值。 相似文献
2.
针对复杂环境下单一导航定位技术存在精度低、可靠性和完整性差的问题,提出一种GPS+BDS-3的PPP/INS/ODO组合导航方案.采用GPS+BDS-3双系统观测数据,推导无电离层组合PPP模型,进一步给出PPP/INS/ODO组合模型并分析时间异步及杆臂误差的处理策略,结合里程计测速信息和非完整性约束信息,提高组合导... 相似文献
3.
针对机场飞行区车载差分北斗/SINS组合导航系统中卫星信号衰弱、断续和中断时引起导航系统精度降低的问题,提出一种基于运动检测的高精度组合导航方法。该方法基于运动检测的差分北斗/SINS组合导航系统框架,根据车辆运动的特性,利用零速修正与动态零速修正相结合的模式来约束SINS误差;建立系统误差最优估计状态方程和量测方程,并结合惯性测量单元输出的陀螺和加速度计信息以及SINS输出速度来实现车辆运动状态的检测;最后通过车载实验验证该方法的可行性。结果表明,卫星信号有效时,差分北斗/SINS组合导航定位精度优于1 m;相比于传统运动学约束技术,2.5 km信号中断场景下,组合导航系统的经度误差最大值由5.21 m减小为1.35 m。 相似文献
4.
为研究零速修正在GNSS/INS紧组合导航中的应用,提出综合利用GNSS/INS紧组合解算速度、IMU原始数据和多普勒观测数据的零速判断准则以及零速状态下的紧组合数学模型,并通过车载测试进行验证。结果表明,该零速判断准则对载体静止状态的判断与实际情况吻合良好,零速修正能够有效抑制载体静止状态下的IMU传感器误差积累,尤其是在卫星观测质量不好时。相对于不使用零速修正,在较短静止时间内,采用零速修正算法可以使卫星信号正常时的载体位置、速度精度分别改善27%、35%;卫星信号中断30~120 s时,载体位置和速度精度分别改善16%~75%和87%~97%;但卫星信号正常与中断时,姿态改善效果都不明显。 相似文献
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针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。 相似文献
6.
捷联惯性导航系统/天文导航系统/全球导航卫星系统（SINS/CNS/GNSS）构成的组合导航系统可有效提高飞行器的定位精度,而导弹等飞行器常用发射时刻的发射点惯性坐标系作为测量载体飞行的基准。为此,首先在发射惯性坐标系下推导并建立一种简洁的SINS/CNS/GNSS组合导航数学模型,该模型将SINS积分预报姿态四元数误差作为待估量,可避免姿态误差角与数学平台失准角之间的转换;然后分析定位误差导致的引力误差量级并合理简化,推导符合实际的精确测量噪声模型;最后利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）实现SINS/CNS/GNSS三种信息的有效融合。算法仿真结果表明该方法的有效性,有利于工程实现。 相似文献
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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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组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的量测更新过程进行简化,简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度,且具有计算量低的特性;最后,将序贯滤波算法与简化UKF算法结合,提出多传感器组合导航系统的序贯UKF最优融合算法。仿真结果表明,本文序贯UKF算法不仅可提高系统解算的实时性,并且相对于集中线性卡尔曼滤波算法及经典集中线性UKF算法具有较高的滤波精度。 相似文献
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张学龙 《大地测量与地球动力学》2017,37(1):48-52
针对BDS/MEMS IMU深组合导航全物理实验难度较大的问题,提出一种基于软件接收机的BDS/MEMS深组合导航系统仿真分析方法。给出BDS软件接收机结构,介绍深组合导航系统结构设计及滤波算法,最后基于仿真数据进行验证。结果表明,在高动态条件下,就BDS/MEMS IMU导航系统而言,其深组合的导航精度较紧组合有较大提高,位置误差小于1 m,速度误差小于0.01 m/s。 相似文献
10.
在车载GNSS/INS组合导航中,抗差自适应滤波以其具有控制动力学异常和观测异常的能力成为实现综合PNT的关键技术之一。然而,不合适的决策算法和抗差因子会导致滤波进一步劣化。针对该问题,提出一种双窗口Sage-Husa抗差算法和一种改进的异常新息占比决策方法。采用松组合结构,利用异常新息占比决策对组合过程中出现的模型异常作出判断,针对观测模型异常和动态模型异常分别采用对应的抗差或自适应滤波。利用武汉市城区林荫道、街区多遮挡环境下动态实测数据进行分析。实验结果表明,该方案在复杂多遮挡环境下东、北、天3个方向上位置精度分别提升35.78%、38.94%、66.00%,位置均方根误差达到0.70 m、0.69 m、1.16 m。 相似文献
11.
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12.
���������︶ƽ 《大地测量与地球动力学》2014,34(6):144-147
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针对INS技术及GNSS数据处理技术,分析中国实现惯性重力测量的可能性。分析结果表明,目前中国GNSS观测与数据处理技术用于惯性重力测量已不存在技术上的困难,而国产惯性测量系统的性能指标要达到1×10-5 ms -2 的重力观测精度虽有一定的困难,但随着惯性测量系统技术的进步,利用国内研制的捷联式惯导与GNSS联合进行惯性重力测量已成为可能。 相似文献
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