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随着科技的不断发展,惯性导航已经不再是军事武器中所独有的名词,其在民用无人机、智能移动通信设备、车载导航设备等领域也得到广泛的应用。微电子器件MEMS的诞生更是进一步促进着惯性导航系统的发展,利用微电子器件技术将传统的惯性器件制作成微型惯性导航器件,使其运用更加方便,从而使惯性导航技术得到普及。这种利用微电子技术制造出来的微惯性导航单元,简称为MIMU,便是微电子技术下的产物。微电子技术降低了传统惯性导航系统的制作成本,使其可以进行批量生产、并且方便携带便于操作,适合各类人群的使用。近几年,基于MIMU的车载组合导航系统以其应用的广泛性一直都是国内外研究的热点。然而,由于MIMU受生产工艺水平的限制,其惯性敏感元件精度低,系统误差随时间的增加积累严重,导致导航结果精度低且稳定性差。因此在实际应用中,MIMU不能独立完成导航定位任务,需要采用其它高精度的导航设备对其进行辅助。由于全球定位系统GPS可以全天候提供高精度的定位导航信息,在车载组合导航中通常采用GPS对MIMU进行补偿,以组成车载MIMU/GPS组合导航系统。然而,由于GPS信号受外界因素影响严重,在车载导航中常出现GPS信号异常现象,严重影响导航精度。因此,如何克服GPS信号异常带来的影响,有效的提高车载组合导航的精度和稳定性,是近年来车载组合导航领域中研究的重点内容。本文在经典信息融合算法的基础上,针对复杂环境引起的GPS信号异常情况对MIMU/GPS信息融合进行深入研究并提出了基于IDNN-EKF的车载MIMU/GPS抗干扰组合导航算法,在基于EKF的组合导航算法基础上,加入IDNN对导航系统进行辅助,并根据车辆的行驶特性建立约束方程,在GPS长时间失锁时对输入延迟神经网络加以约束,提高输入延迟神经网络的稳定性和精度,提高系统的整体精度和稳定性。在GPS信号良好时,利用EKF对系统进行信息融合和滤波,对导航信息进行校正。同时对IDNN的参数进行训练,建立模型。当检测到GPS信号异常时,IDNN代替EKF对速度误差和位置误差进行预测,从而校正导航信息。为检测GPS信号的异常,及时切换工作状态,本文利用χ~2检验法对系统进行故障诊断。为防止GPS信号异常持续时间较长时IDNN失效,本文根据车辆运动特性建立约束方程对IDNN进行约束。最后,在仿真实验的基础上,利用XSENS公司生产的MTi-G微惯性传感器与GPS接收机进行了车载试验:试验结果表明,相比于传统的车载组合导航算法,基于IDNN-EKF的车载MIMU/GPS抗干扰组合导航算法可有效地克服GPS信号异常情况,提高了MIMU/GPS车载组合导航系统的整体精度和稳定性。