【摘 要】
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2020年我国正式实现了北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)的全球组网,开启了我国卫星导航发展的新纪元。在这个万物互联的时代下,时空信息作为物联网的基础,人们对位置信息的要求不断提高,定位环境也变得越来越苛刻。在复杂的定位环境中,卫星信号会受到城市高楼、道路高架桥、隧道山体和森林的遮蔽,传统的卫星接收机难以满足各类场景下的定位要求。为此
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2020年我国正式实现了北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)的全球组网,开启了我国卫星导航发展的新纪元。在这个万物互联的时代下,时空信息作为物联网的基础,人们对位置信息的要求不断提高,定位环境也变得越来越苛刻。在复杂的定位环境中,卫星信号会受到城市高楼、道路高架桥、隧道山体和森林的遮蔽,传统的卫星接收机难以满足各类场景下的定位要求。为此本文将全球定位系统(Global Positioning System,GPS)与BDS结合,构成GPS/BDS组合定位系统,提高了卫星导航系统的信息冗余。同时引入惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS),以全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)结合INS组合导航的方式,来解决卫星信号丢失时的定位难题,从而提高卫星导航系统在复杂多变环境中的定位导航能力。本文围绕GPS/BDS组合定位系统和GNSS/INS组合导航系统展开以下两部分内容的研究:(1)构建BDS/GPS双系统融合定位将两种不同的定位系统组合在一起,增加可见卫星的数量,可以提高所接收卫星信号的质量。首先在时间和空间上对两个不同的系统做相应的坐标转化和时间转化,完成时空对准;然后通过改进粒子群优化选星算法来实现对可见卫星的快速选择,用于后续定位导航解算;最后,通过引入对应渐消因子向量的方法优化卡尔曼滤波算法,在GPS/BDS双系统定位导航解算的过程中抑制滤波发散,从而提高定位精度。实验观测表明,双系统下,用于定位解算的卫星具有更好的精度因子,选星过程搜索速度快且搜索结果为全局最优值,综合定位误差在东向和北向相较于单系统降低了约40%。(2)基于径向基函数的神经网络的GNSS/INS组合导航系统GNSS/INS组合导航系统,通常用来解决在某些区域信号遮挡严重,卫星无法定位的难题,本文引入径向基函数的神经网络建立GNSS/INS组合导航系统。首先用相对精确的GNSS/INS信息估计值和INS定位值来对神经网络进行持续训练,利用神经网络的非线性拟合特性来学习INS的定位误差;然后在INS独立定位时,用训练好的神经网络对INS误差做补偿,来保证较长一段时间的定位精度;最后采用新息估计方法设计了自适应滤波算法,通过动态调整噪声协方差矩阵对进行神经网络预测的最优估计,达到对GNSS、INS和神经网络三者定位数据的自适应融合。车载组合导航实验表明,在两段GNSS信号中断期间,神经网络预测下的组合导航系统在北向和东向的定位精度提高了约71%,定速精度提高了约68%
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