论文部分内容阅读
诸多现代高科技产品与应用,如自动驾驶汽车、无人机等,都需要高精度、高可靠的导航。具有很强互补特性的全球导航卫星系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)和惯性导航系统(INS,Inertial Navigation System)的深度组合有助于满足此类需求。随着微机电系统(MEMS,Micro-Electro-Mechanical System)技术的快速发展及其应用的广泛普及,越来越多的导航设备基于MEMS IMU(Inertial Measurement Unit)来实现INS。GNSS与基于MEMS IMU的INS(MEMS INS)的深组合导航在军用和民用导航系统中具有很大的应用前景。组合导航涉及用数据融合算法对多源导航数据进行融合,以得到比单一系统更优的导航结果。对于包含多种导航数据源的组合导航系统,为了提高系统的容错性和减小系统的计算量等,可以采用分布式数据融合算法对多源导航数据进行融合。精度和保守性是数据融合算法的两个重要性能指标。本文分析了CI(Covariance Intersection)、CC(Convex Combination)、LE(Largest Ellipsoid)、EI(Ellipsoidal Intersection)数据融合算法在原理上的关联性,对CC、LE和EI算法的保守性进行了证明,并提出了一种基于并行融合结构的PLE(Parallel Largest Ellipsoid)数据融合算法。与CI算法和基于串行结构的SLE(Sequential Largest Ellipsoid)数据融合算法相比,PLE算法在精度和保守性上有更好的综合性能,且具有更高的计算效率。得益于跟踪通道间的相互辅助,矢量跟踪(Vector Tracking)相比于标量跟踪(Scalar Tracking)具有更优越的性能。在GNSS/INS深组合导航系统中,接收机基带和INS深度耦合在一起形成一个矢量闭环跟踪系统。对GNSS信号的稳定跟踪和对导航误差的精确估计是GNSS/INS深组合导航实现的关键。本文通过将短时间内的矢量跟踪码环近似成定常线性系统,在复数域中建立了包含接收机基带和导航滤波器在内的矢量跟踪码环误差状态空间模型,并分析了其对伪码相位阶跃输入的跟踪能力。基于GNSS信号跟踪误差与导航信息对GNSS信号跟踪的辅助误差的不等性建立了四种双矢量跟踪环路的数学模型,并通过在复数域中建立的误差状态空间模型分析了基于鉴相器的集中式双矢量跟踪环路对典型载波相位输入的跟踪性能。结合基于加性四元数和鉴相器联邦式双矢量跟踪环路的GNSS/INS深组合导航数学模型,针对GNSS/INS深组合导航系统计算负担重的问题设计了一种基于GNSS信号非连续跟踪的GNSS/MEMS INS深组合导航方案。该深组合导航方案间歇地采集和跟踪GNSS信号,便于在运算能力差、电池容量小的微型导航设备上实现长时间的导航定位。在生命安全领域中,导航系统的完好性尤为重要。目前的接收机自主完好性监测(RAIM,Receiver Autonomous Integrity Monitoring)算法主要建立在最小二乘法(LS,Least Squares)或解分离法(SS,Solution Separation)之上。为了提高基于加权最小二乘法(WLS,Weighted Least Squares)的RAIM算法的保护水平计算精度,本文把完好性风险转化为两个卡方分布的概率分布函数的乘积,并在可行域中搜索和运用给出的二次项限制下的极值问题求解方法计算保护水平,可适用于多星故障情形。GNSS/MEMS INS深组合导航系统中存在多种误差源。在分析了基于鉴相器联邦式双矢量跟踪环路的GNSS/MEMS INS深组合导航系统导航误差传播特性的基础上,提出了一种GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测算法,给出了基于通道预滤波器伪码相位误差的故障检测方法和基于二次项限制下极值问题求解方法的保护水平计算方法。该GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测算法能监测多星故障、MEMS INS故障和组合故障。为了验证上述所设计的GNSS/INS深组合导航相关算法的有效性和性能,开发了基于Matlab的GPS/INS深组合导航系统软件。给出了一种GNSS中频(IF,Intermediate Frequency)数据与IMU数据的对齐方法。基于该GPS/INS深组合导航系统软件,分别采用半物理仿真生成的导航数据和车载导航实验采集的真实导航数据对提出的算法进行了验证与分析。实验结果表明:所设计的GNSS/INS深组合导航算法在高动态场景中能稳定地跟踪GNSS信号并得到精确的导航解;基于GNSS信号非连续跟踪的GNSS/MEMS INS深组合导航方案在低动态场景中能持续、稳定地导航;提出的GNSS/MEMS INS深组合导航完好性监测算法能有效地检测卫星故障和组合故障,且在未检测到故障时系统位置误差保持在计算得到的保护水平内。