【摘 要】
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在城市的实际复杂环境中,GNSS(Global Navigation Satellite System)信号极易受到高楼、高架桥、林荫、隧道等建筑物的遮挡。在上述环境下,传统的组合导航系统容易退化为纯惯性导航推算。基于MEMS(Microelectromechanical systems)IMU(Inertial Measurement Unit)的惯性导航系统由于制造工艺的限制以及材料的微尺度效
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在城市的实际复杂环境中,GNSS(Global Navigation Satellite System)信号极易受到高楼、高架桥、林荫、隧道等建筑物的遮挡。在上述环境下,传统的组合导航系统容易退化为纯惯性导航推算。基于MEMS(Microelectromechanical systems)IMU(Inertial Measurement Unit)的惯性导航系统由于制造工艺的限制以及材料的微尺度效应,MEMS陀螺的输出具有很大的随机噪声,使导航误差随着时间快速发散。上述两个因素综合导致GNSS中断之后,导航误差随时间快速发散。针对在参与自适应导航软硬件技术这一重点研发计划中遇到的实际问题,本研究从MEMS陀螺的随机误差建模以及神经网络辅助组合导航两个方面,探讨了在城市复杂GNSS环境下提高导航精度的方法。其一针对MEMS陀螺的随机误差建模,研究了ARMA(Auto Regression and Moving Average)模型、小波(Wavelet)阈值法在MEMS陀螺随机误差建模方面的应用。实验结果表明,ARM结合卡尔曼滤波的方法可以降低陀螺的随机误差,提高陀螺的精度。以Z轴为例,经ARMA卡尔曼滤波之后的陀螺静态输出的方差降低24%,角度随机游走、零偏不稳定性等误差分别降低16%和38%。在小波阈值法实验结果中,相比没有应用小波阈值的情况,在GNSS断开60s的情况下,北向位置误差由最大5m减少到2.4m,动向位置误差由2.4m减少到1.8m;断开120s的情况下,北向位置误差由最大31.19m减少到25.46m,东向位置误差由11.56m减少到10.8m;断开180s的情况下,北向位置误差由最大25.7m减少到22.75m,东向位置误差由10.31m减少到7.76m。其二研究了在GNSS中断之后利用神经网络辅助组合导航的算法。为了提高GNSS中断期间的导航精度,提出了一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络辅助捷联惯性导航系统(Inertial Navigation System,SINS)的算法,通过LSTM神经网络生成伪GNSS位置来替代中断的真实GNSS信号。在GNSS中断后使用模型预测出的伪GNSS位置继续与SINS的位置通过卡尔曼滤波进行组合,一定程度上抑制GNSS信号中断之后惯性导航误差随时间的快速发散。实际跑车实验结果表明,GNSS中断60 s,LSTM算法将纯SINS推算导致的最大位置误差降低了约80%;中断120 s时,LSTM算法将纯SINS推算导致的最大位置误差降低了约68.5%;中断180 s期间,与纯惯导算法相比,LSTM算法可将导航精度提高95%,而MLP算法则可将导航精度提高50%
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