虚拟卫星法在 GNSS / INS组合导航中的应用

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.     

基于软件接收机的GNSS/INS深组合导航算法研究

深组合导航系统将导航参数估计与GNSS卫星信号跟踪融合在一起,将相关器的输出I/Q信息作为GNSS/INS组合导航kalman滤波器的观测量,提高系统的导航精度、抗干扰性和动态性能。利用GNSS软件接收机方便处理基带信号的优势进行深组合导航算法研究,推导了深组合kalman滤波器的观测方程。仿真结果表明:在高动态条件下,深组合导航系统的导航精度明显优于紧组合导航系统的导航精度,位置误差稳定在2m范围内,速度误差稳定在0.04m/s内。     

GNSS/INS多传感器组合高速铁路轨道测量系统

高速铁路轨道必须保持高平顺性、高稳定性和高可靠性,这直接关系到高速列车高速、安全且平稳运行。高速铁路轨道测量至少包括控制测量、线路测量和变形测量等工作。传统高速铁路轨道测量方法存在测量周期长、维护成本高、检测效率低等问题。为此,本文提出了一种基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)/惯性导航系统(inertial navigation system,INS)多传感器组合的高速铁路轨道测量方法,并研制了相应的轨道测量系统。本文详细介绍了其主要构成和方法流程,并在实际高速铁路轨道精调工程中进行了应用示范。结果表明:该系统实现了轨道路基变形监测和高速铁路轨道不平顺绝对测量与相对测量的一体化,其轨道横向偏差精度2 mm、垂向偏差精度2 mm,变形点水平方向精度1 mm、垂直方向精度1.5 mm,显著提高了测量效率。     

GNSS/INS组合导航系统定位精度分析

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。     

LSTM辅助车载GNSS/INS组合导航算法及性能分析

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.     

顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航方法EI北大核心CSCD

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。     

基于GNSS实时数据流的载波相位差分测速方法及精度评估

为了满足地质灾害实时高精度监测应用需求，对常规全球卫星导航系统(GNSS)载波相位差分测速事后处理软件进行改进，增加了实时数据流接收和实时解码国际海运事业无线电技术委员会(RTCM)的功能，实现了真正的GNSS载波相位差分测速.利用静态站和振动台模拟正弦波振动实验的GNSS数据，评估改进后GNSS实时测速程序的精度.静态模拟动态的测速精度误差均方根(RMS)优于5 mm/s；振动台动态实验解算结果与振动台输出真值的互差RMS为10.4 mm/s.说明本实验的实时GNSS测速程序在静态实时测速条件下的测速精度可达到mm/s级，在实时动态条件下测速精度仍能达到cm/s级.     

基于Kalmam滤波和Kalman-RTS平滑的高铁轨道平顺性数据融合算法

针对传统轨道平顺性测量方法存在的依赖于CPⅢ控制网、维护成本高、测量技术效率低等问题，文中基于高铁轨道平顺性测量系统，采用Kalman滤波和Kalman-RTS平滑算法对包括GNSS接收机、里程计、IMU在内的多种传感器的数据进行融合处理。实验表明，多传感器数据先通过Kalman滤波处理后，轨道测量绝对坐标横向偏差均值从纯GNSS的4.7 mm降低至2.2 mm,精度提升幅度达53.2%;再进行Kalman-RTS平滑处理后，绝对坐标横向偏差均值再度降低到1.6 mm,总的精度提升幅度达66.3%,相对坐标横向偏差均值精度提升幅度达10.1%,可以有效提升轨道测量作业效率。     

基于预积分的IMU/ODO外参估计

里程计通常被用于辅助车载GNSS/INS组合导航系统,以解决当遇到高楼、密林、隧道等信号干扰和遮蔽严重情景时导致精度下降的问题,而里程计辅助需要获取准确的里程计杆臂和安装角。鉴于此,本文提出了一种基于预积分的IMU/ODO外参估计算法,使用由里程计观测和GNSS/INS组合导航解算得到的一段时间内的里程增量差异构建代价函数,通过非线性优化器进行标定参数求解。仿真与实际测试均表明了本文标定方法的有效性,里程计观测在经过标定外参补偿后,可为车载GNSS/INS组合导航系统提供厘米级的精度辅助。     

因子图框架下里程计辅助GNSS/INS组合导航算法

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。     

基于无人机的GNSS/INS辅助空中三角测量像控点布设方案分析

GNSS/INS组合系统广泛应用于航空摄影测量和道路测量等领域。本文研究无人机搭载GNSS/INS辅助空中三角测量像控点的密度、平面精度、高程精度,并对其进行分析研究,提出GNSS/INS技术辅助空中三角测量应用于低空摄影测量大比例尺成图的解决方案。     

基于ICEEMDAN与环境负载的GNSS坐标时序非线性形变去除

非线性形变影响全球卫星导航系统(GNSS)坐标时序精度. 采用改进的自适应噪声总体集合经验模态分解(ICEEMDAN)和环境负载改正相结合的方法开展GNSS测站非线性形变去除研究. 首先使用GMIS软件将GNSS坐标时序补充完整并去除粗差,然后使用ICEEMDAN方法对GNSS坐标时序进行分解,使用排列熵算法选取包含噪声和非线性形变的高频分量,最后使用环境负载对高频分量进行去除,利用经验模态分解(EMD)方法和环境负载结合的方法进行去除效果对比. 研究结果表明:非线性形变去除后的GNSS坐标时序均方根(RMS)变化各有区别,垂向(U)方向最为明显,最大值达6.715 mm,东(E)方向次之,北(N)方向最小;ICEEMDAN方法和环境负载改正结合后N方向的非线性形变全部得到了削弱,E方向的非线性形变有75％得到了削弱,U方向的非线性形变有62.5％得到了削弱,其改正效果优于EMD方法和环境负载结合的改正效果.      

多系统GNSS卫星轨道快速积分方法

快速高效且高精度的轨道数值积分算法是多系统GNSS卫星联合快速精密定轨的重要基础。本文从自适应变换Admas积分步长和多卫星同步积分两方面研究了多系统GNSS卫星轨道快速积分方法。为了验证该方法的精度和效率,利用武汉大学(WHU)与欧洲定轨中心(CODE)发布的事后精密星历进行轨道动力学拟合。试验结果表明:GPS/GLONASS/BDS/Galileo 4个系统卫星平均三维RMS均优于20mm;在不损失传统方法精度的前提下,单颗卫星平均积分与拟合耗时仅需0.09s,较传统逐颗卫星固定步长积分算法提升了14倍,并且随着卫星数的增加,效率提升越明显。     

GPS／INS组合导航系统的Matlab／Simulink仿真

首先系统研究了GPS／INS组合导航系统的仿真原理，然后以Matlab／Simulink为平台，在对GPS、INS进行单独仿真的基础上，对GPS／INS组合导航系统进行了实时的扩展Kalman滤波仿真试验，试验结果不仅证明组合导航具有较高的导航精度，而且为进一步研究组合导航系统开辟了一条比较实用的道路。     

PPP／INS组合系统研究进展与展望

随着GNSS多系统的建设,精密单点定位(PPP)技术向着实时固定解方向发展,PPP／INS组合系统因无需布设基准站,在导航测绘领域有着广泛应用前景。本文系统总结了GNSS多系统、PPP模糊度固定、INS辅助对PPP／INS组合系统的贡献,以及组合系统在滤波方法、平滑算法、随机模型建立等方面的工作,并展望了PPP／INS组合系统的发展趋势。      

基于三次样条插值实现无人机高动态运动轨迹插值

差分全球卫星导航系统（GNSS）技术辅助空中三角测量技术可实现无人机影像元素的高精度绝对定位．机载GNSS模块采样频率一般不超过50 Hz,更高的采样频率对GNSS模块软硬件提出更高的要求．本文基于三次样条函数实现无人机高动态定位的三维坐标插值,并通过实测数据检验三次样条函数的适用性,实验结果表明,固支样条更适用于无人机高动态运动轨迹坐标插值,当采样频率高于5 Hz时,平面插值精度优于1.0 cm,高程插值精度优于2.2 cm.      

北斗卫星导航系统实时定轨及SSR改正信息生成方法

随着GNSS应用的不断发展,实时位置服务已经成为国内外研究热点,而北斗卫星导航系统的实时服务尚处于发展阶段。本文基于卫星精密定轨基本原理,讨论了北斗导航卫星实时轨道确定策略;研究了基于北斗卫星质心和天线相位中心的SSR轨道改正值生成方法,并给出了一种适合北斗导航卫星的IODE值表达方式;基于国家基准站和全球MGEX站数据,进行了北斗导航卫星的实时轨道解算测试,结果表明,GEO卫星1D RMS精度优于400 cm,平均精度为223 cm,其径向精度优于20 cm;IGSO卫星精度优于30 cm,平均精度为22 cm,其径向精度优于10 cm;MEO卫星精度优于30 cm,平均精度为15 cm,其径向精度优于10 cm。     

UKF在GPS/INS组合导航系统中的应用

扩展卡尔曼滤波(EKF)是GPS/INS组合导航系统工程实现中常用的一种数据融合方式。但EKF线性化误差在一定程度上影响了GPS/INS组合导航系统精度的提高。Unscented卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波器,它能有效地减小线性化误差对GPS/INS组合导航系统精度的影响。基于四元数法建立了GPS/INS组合导航系统的非线性误差方程模型;最后通过数字仿真验证了UKF组合导航系统应用中的性能。     

GNSS PPP/INS紧组合定位测速性能分析

针对动态高精度定位测速的问题,该文对卫星导航与惯性导航系统的数学模型进行研究,采用扩展卡尔曼滤波的处理方法,实现了GNSS PPP/INS紧组合的定位测速算法。利用实测数据验证本文实现的紧组合算法,并对BDS、GPS与GPS+BDS单频、双频观测值与INS紧组合的定位性能进行分析。结果表明:GNSS PPP/INS紧组合定位测速精度在动态开阔环境下优于PPP定位测速精度,对定位结果有1%～70%不同程度的改善,对测速结果则有一个量级的提升,平面测速精度在1(cm·s~(-1))左右,高程测速精度达到亚厘米级。     

高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析

针对传统主成分分析(PCA)忽视测站各坐标分量之间相关性的问题,提出了一种小波去噪和多方向主成分分析(WD-MPCA)组合的方法. 该方法弥补了传统PCA的缺陷,与经验模态分解和主成分分析(EMD-PCA)组合方法及小波去噪和主成分分析(WD-PCA)组合方法相比,WD-MPCA组合方法精度最高. 经WD-MPCA组合方法去噪后,其平均中误差分别为0.83 mm、0.85 mm和8.30 mm,比原始坐标残差时间序列的平均中误差分别降低了81.14%、81.91%和40.37%. WD-MPCA组合方法充分考虑了各测站不同分量之间的相关性,可以有效去除信号中的高频随机白噪声(WN)和低频有色噪声(CN),这对高频全球卫星导航系统(GNSS)技术的实际应用和理论发展具有重要的意义.