GNSS/INS定位测姿模型构建与算法研究
发布时间：2021-10-24 17:09
GNSS姿态测量系统（GNSS Attitude Measurement System）相比惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）最大的优势是误差不随时间积累,精度较稳定,已被应用到陆、海、空、天等多个领域。GNSS姿态测量系统和INS取长补短,构成的GNSS/INS组合定位测姿系统可提供更高频率、更高精度的位置、速度和姿态信息。本文围绕GNSS姿态测量和GNSS/INS组合定位测姿展开研究,内容涵盖GNSS姿态测量方法及姿态参数确定方法拓展、GNSS/INS组合定位测姿滤波模型构建和GNSS/INS组合定位测姿自适应滤波算法三大部分,论文主要内容及创新点如下:（1）详细推导了GNSS单天线测姿原理,基于实测数据分析了单天线测姿的精度,讨论了其测姿效果与载体速度之间的关系。结果表明:载体速度大于5m/s时,航向精度能达到1°以内,该方法不适用于速度较小状态,速度越小误差水平越高,静止状态时完全不可用。（2）对多天线测姿中的姿态参数解算方法进行了分析研究。基于姿态参数估计的最小二乘方法,探讨了不同的线性化方法。分别以加性欧拉角误差、加性四元数误差、乘...
【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
俯仰角误差
6 2 中 t 表示滤波更新周期。滤波观测方程可表示为： E EY k HX k V k(3.2.中， EY k 为观测值， = E EY k v k ； H 为设计矩阵，由于观测值仅有速度， = 1 0 0 ；V k 表示滤波残差。观测噪声阵R与接收机与测量环境有关，根据实际设定。北向和天向滤波过程和东向完全相同，计算时只需对状态参数、状态转移矩阵测系数阵进行相应扩充。2.3 计算与分析实验数据为一组实测跑车数据，跑车上同时搭载了单个 GPS 接收机和惯导设备。基PS 观测数据用单天线测姿方法测量跑车姿态，并以 GPS RTK 与 INS 组合导航输出的姿态为参考真值，对比分析单天线测姿的效果、特点以及精度。计算结果由下方图表给出，其中图 3.3 中上方为载体速度，红色部分表示速度低于 0.5m/s。
图 3.3 载体速度及航向中横滚角和俯仰角往往数值较小，伪横仅给出其图像结果。表 3.1 给出不同速表 3.1 航向角误差统速度（m/s）目0.5 v 33 v 5Max 12.954 10.017Min 0.171 0.040 RMS 3.534 1.886 算结果可以得到以下结论：SS 单天线测姿的航向角和俯仰角由速度高且表现出长期稳定的特征。当载体速高，静止状态时达到顶峰。原因是解算差的影响越显著，计算结果被速度误差
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于GPS/INS全组合的航向自适应滤波算法[J]. 田源,隋立芬,田翌君,肖国锐,戴卿. 宇航学报. 2017(11)
[2]观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波[J]. 田源,隋立芬,刘长建,王凌轩,陈泉余,田翌君. 测绘科学技术学报. 2017(02)
[3]部分变量误差模型的整体抗差最小二乘估计[J]. 赵俊,归庆明. 测绘学报. 2016(05)
[4]GPS/INS位置、速度和姿态全组合导航系统研究[J]. 马宏阳,程鹏飞,黄华东. 测绘通报. 2016(03)
[5]基于中位数法的抗差总体最小二乘估计[J]. 陶叶青,高井祥,姚一飞. 测绘学报. 2016(03)
[6]基于非线性高斯-赫尔默特模型的混合整体最小二乘估计[J]. 方兴,曾文宪,刘经南,姚宜斌,王勇. 测绘学报. 2016(03)
[7]Partial EIV模型的解法[J]. 王乐洋,余航,陈晓勇. 测绘学报. 2016(01)
[8]基于partial-EIV模型的WTLS算法在三维坐标变换中的应用[J]. 王东阁,邱卫宁,王刘准,赵杰. 测绘地理信息. 2015(05)
[9]抗差加权整体最小二乘模型的牛顿-高斯算法[J]. 王彬,李建成,高井祥,刘超. 测绘学报. 2015(06)
[10]神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应UKF算法[J]. 谭兴龙,王坚,赵长胜. 测绘学报. 2015(04)
博士论文
[1]GNSS/INS组合系统模型精化及载波相位定位测姿[D]. 甘雨.解放军信息工程大学 2015
[2]动态定位有色噪声自适应抗差滤波理论的拓展与应用研究[D]. 崔先强.长安大学 2012
[3]惯性组合导航系统中线性/非线性混合粒子滤波技术研究[D]. 周翟和.南京航空航天大学 2010
硕士论文
[1]Partial EIV模型的总体最小二乘方法及应用研究[D]. 许光煜.东华理工大学 2015
[2]MIMU辅助双天线GPS组合测姿系统研究[D]. 王彦坤.南京理工大学 2015
[3]基于GPS/INS组合测姿方法研究[D]. 李娜.沈阳理工大学 2015
[4]北斗精密相对定位与测速技术研究[D]. 王拓.解放军信息工程大学 2012
[5]GPS/INS组合导航算法研究与实现[D]. 刘帅.解放军信息工程大学 2012
[6]GPS测姿算法与天线布局研究[D]. 高源骏.哈尔滨工程大学 2011
[7]基于恒星和地心矢量观测的微小卫星定姿方案及算法研究[D]. 吴廷元.南京航空航天大学 2008
本文编号：3455654
【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
俯仰角误差
6 2 中 t 表示滤波更新周期。滤波观测方程可表示为： E EY k HX k V k(3.2.中， EY k 为观测值， = E EY k v k ； H 为设计矩阵，由于观测值仅有速度， = 1 0 0 ；V k 表示滤波残差。观测噪声阵R与接收机与测量环境有关，根据实际设定。北向和天向滤波过程和东向完全相同，计算时只需对状态参数、状态转移矩阵测系数阵进行相应扩充。2.3 计算与分析实验数据为一组实测跑车数据，跑车上同时搭载了单个 GPS 接收机和惯导设备。基PS 观测数据用单天线测姿方法测量跑车姿态，并以 GPS RTK 与 INS 组合导航输出的姿态为参考真值，对比分析单天线测姿的效果、特点以及精度。计算结果由下方图表给出，其中图 3.3 中上方为载体速度，红色部分表示速度低于 0.5m/s。
图 3.3 载体速度及航向中横滚角和俯仰角往往数值较小，伪横仅给出其图像结果。表 3.1 给出不同速表 3.1 航向角误差统速度（m/s）目0.5 v 33 v 5Max 12.954 10.017Min 0.171 0.040 RMS 3.534 1.886 算结果可以得到以下结论：SS 单天线测姿的航向角和俯仰角由速度高且表现出长期稳定的特征。当载体速高，静止状态时达到顶峰。原因是解算差的影响越显著，计算结果被速度误差
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于GPS/INS全组合的航向自适应滤波算法[J]. 田源,隋立芬,田翌君,肖国锐,戴卿. 宇航学报. 2017(11)
[2]观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波[J]. 田源,隋立芬,刘长建,王凌轩,陈泉余,田翌君. 测绘科学技术学报. 2017(02)
[3]部分变量误差模型的整体抗差最小二乘估计[J]. 赵俊,归庆明. 测绘学报. 2016(05)
[4]GPS/INS位置、速度和姿态全组合导航系统研究[J]. 马宏阳,程鹏飞,黄华东. 测绘通报. 2016(03)
[5]基于中位数法的抗差总体最小二乘估计[J]. 陶叶青,高井祥,姚一飞. 测绘学报. 2016(03)
[6]基于非线性高斯-赫尔默特模型的混合整体最小二乘估计[J]. 方兴,曾文宪,刘经南,姚宜斌,王勇. 测绘学报. 2016(03)
[7]Partial EIV模型的解法[J]. 王乐洋,余航,陈晓勇. 测绘学报. 2016(01)
[8]基于partial-EIV模型的WTLS算法在三维坐标变换中的应用[J]. 王东阁,邱卫宁,王刘准,赵杰. 测绘地理信息. 2015(05)
[9]抗差加权整体最小二乘模型的牛顿-高斯算法[J]. 王彬,李建成,高井祥,刘超. 测绘学报. 2015(06)
[10]神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应UKF算法[J]. 谭兴龙,王坚,赵长胜. 测绘学报. 2015(04)
博士论文
[1]GNSS/INS组合系统模型精化及载波相位定位测姿[D]. 甘雨.解放军信息工程大学 2015
[2]动态定位有色噪声自适应抗差滤波理论的拓展与应用研究[D]. 崔先强.长安大学 2012
[3]惯性组合导航系统中线性/非线性混合粒子滤波技术研究[D]. 周翟和.南京航空航天大学 2010
硕士论文
[1]Partial EIV模型的总体最小二乘方法及应用研究[D]. 许光煜.东华理工大学 2015
[2]MIMU辅助双天线GPS组合测姿系统研究[D]. 王彦坤.南京理工大学 2015
[3]基于GPS/INS组合测姿方法研究[D]. 李娜.沈阳理工大学 2015
[4]北斗精密相对定位与测速技术研究[D]. 王拓.解放军信息工程大学 2012
[5]GPS/INS组合导航算法研究与实现[D]. 刘帅.解放军信息工程大学 2012
[6]GPS测姿算法与天线布局研究[D]. 高源骏.哈尔滨工程大学 2011
[7]基于恒星和地心矢量观测的微小卫星定姿方案及算法研究[D]. 吴廷元.南京航空航天大学 2008
本文编号：3455654
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