微惯性/卫星组合导航系统算法研究

发布时间：2021-01-16 03:45

　　微惯导系统（MINS）与卫星导航系统（GNSS）的结合不仅可以充分利用微惯导系统良好的短期性能和GNSS的长期稳定性,弥补MINS系统误差随时间积累和GNSS采样频率低、动态性能差的缺陷,而且使得组合导航系统的精度和动态能力同步提高,保证了系统在卫星信号受遮挡或失效的环境下仍能够以较高的精度自主运行一段时间,正常工作。采用星网宇达的产品采集真实数据进行了离线仿真,比较了多种滤波算法,实验证明,采用UKF取得的效果最好,EKF次之,KF最差。 

【文章来源】：导航定位与授时. 2016,3(06)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

实验跑车路线

采样频率为50Hz。实验将GPS给出的速度和位置与惯导解算出的速度和位置作差作为观测量，用Kalman滤波(KF)估计出系统的误差，再对惯导系统进行补偿。图2～图9所示为运用标准KF进行组合导航得到的结果。由图2可以看出，组合后的俯仰角和横滚角变化在3°左右，明显小于纯惯导解算的结果。图4所示为位置解算结果，红色代表GPS跑车路线，蓝色代表组合后的跑车路线，可以看出，组合后的位置比单独GPS给出的位置平滑很多，如在图中下部等红灯阶段，GPS数据产生了微小的跳变，而组合之后位置曲线很平滑，并且在GPS丢星的时图2KF组合姿态Fig.2KFcombinedattitude图3KF组合速度Fig.3KFcombinedspeed图4KF组合位置Fig.4KFcombinedposition间里，组合系统运用纯惯导数据进行解算，虽然存在一定的误差，但大致方向正确。图5所示为滤波估计出的姿态误差，可以看出俯仰角和横滚角误差最大在2°左右，但是航向角误差较大，最大值在5°左右。图6所示为滤波估计出的速度误差，水平方向的最大值在5m/s左右，天向能达到20m/s。滤波后的位置误差如图7所示，在GPS信号良好的情况下，组合导航的位置误差在5m以内;在无法获得卫29

KF组合速度Fig.3KFcombinedspeed


本文编号：2980099