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随着社会和科技的发展,导航定位不再局限于军事领域,在民用领域中也发挥着重要的作用。仅依靠全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)或惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)不能满足人们对精度和可靠性的要求。GNSS为运动载体提供高精度的三维位置信息,其定位误差不会随时间累积,但易受到信号屏蔽或干扰。INS是通过惯性元件来解算得到运动载体的位置、速度和姿态信息。INS具有自主导航能力,抗干扰能力强,但其导航误差随工作时间而逐渐累积。将GNSS与INS进行组合可以获得可靠性更好、精度更高、数据更新率更快的三维位置、速度和姿态信息。在GNSS的信号屏蔽或失锁时,GNSS/INS组合导航系统仍可通过INS继续进行导航,但还是会因INS的累积误差而使系统的精度降低。GNSS受到信号屏蔽和INS累积误差较大情况时的系统精度低于GNSS信号良好和INS误差小的情况,从而难以实现室内外和屏蔽条件下的一体化定位。因此,如何保持组合导航系统长时间的高精度和可靠性还有待继续研究。本文根据时域不同阶段GNSS和INS位置获取过程中的不同误差特性,对GNSS/INS高精度信息融合展开研究,研究内容包括INS累积误差模型、GNSS误差模型、GNSS/INS动态加权融合以及机会修正。本文的主要内容和创新点如下:(1)分析了GNSS/INS组合导航数据处理的研究现状,梳理了INS误差处理技术和GNSS/INS融合定位技术的现有研究方法。针对目前存在的GNSS/INS实时导航性能差以及在GNSS频繁失锁或失锁较长时间内精度低问题,本文提出了基于动态加权的GNSS/INS信息融合算法。(2)在研究现有INS误差分析方法的基础上,推导了INS时域误差累积公式。考虑到时域不同阶段GNSS和INS位置获取过程中的不同误差特性,然后建立时域INS累积误差模型和GNSS时域误差模型。(3)在GNSS和INS时域累积误差模型的基础上,计算GNSS和INS信息融合时的动态权重因子。此外,GNSS/INS组合系统进行定位的过程中不断对运动载体进行静止检测。当移动目标处于静止状态时,系统进入机会修正状态。(4)对本文提出的算法进行了仿真和性能分析,验证了GNSS/INS动态组合定位算法的有效性。相比于其他组合方式,本文提出算法能够在时域各阶段均能较好的抑制联合定位误差,提高系统联合定位精度。