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      基于偽距和多普勒觀測(cè)值的DGPS/INS緊組合導(dǎo)航算法研究

      2013-04-07 07:46:34孫付平
      測(cè)繪通報(bào) 2013年6期
      關(guān)鍵詞:偽距跑車卡爾曼濾波

      劉 帥,孫付平,陳 坡

      (信息工程大學(xué)導(dǎo)航與空天目標(biāo)工程學(xué)院,河南鄭州 450001)

      一、引 言

      GPS導(dǎo)航的絕對(duì)精度高,但數(shù)據(jù)更新率低,無全姿態(tài)輸出且容易受到干擾;INS導(dǎo)航的短期精度高,數(shù)據(jù)更新率高,是一種完全自主的導(dǎo)航系統(tǒng),但導(dǎo)航誤差隨時(shí)間積累。若將GPS與INS進(jìn)行組合,即可達(dá)到取長(zhǎng)補(bǔ)短、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的目的,獲得單一系統(tǒng)所不具備的高精度、高數(shù)據(jù)更新率和抗干擾等優(yōu)點(diǎn)[1-4]。目前,GPS/INS組合導(dǎo)航已經(jīng)應(yīng)用到遙感[5]、車載移動(dòng)測(cè)圖[6]、高速公路測(cè)量[7]和道路養(yǎng)護(hù)[8]等領(lǐng)域。近年來,國(guó)內(nèi)的GPS/INS組合導(dǎo)航研究主要集中在單GPS接收機(jī)與INS的組合模式,且GPS觀測(cè)值的誤差影響了整個(gè)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。鄭辛等人的研究表明,單GPS接收機(jī)與INS的緊組合平面位置精度小于10 m,高度方向位置精度小于20 m[9];郭美鳳等人使用單GPS接收機(jī)與INS進(jìn)行緊組合,其動(dòng)態(tài)水平定位的精度小于10 m[10]。本文研究了基于偽距和多普勒觀測(cè)值的DGPS/INS緊組合導(dǎo)航算法,與傳統(tǒng)的單接收機(jī)組合模式相比,由于使用了DGPS,與GPS觀測(cè)值有關(guān)的系統(tǒng)誤差項(xiàng)通過觀測(cè)值雙差被消除或減弱,獲得比單接收機(jī)組合模式更高的精度;與松組合相比,即便觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)小于4顆,緊組合仍然可以進(jìn)行量測(cè)更新,從而限制INS導(dǎo)航誤差的積累。

      二、組合模式分析

      GPS偽距觀測(cè)值受衛(wèi)星星歷誤差、衛(wèi)星鐘差、對(duì)流層延遲、電離層延遲等多種誤差源的影響,使用如圖1所示的相對(duì)定位方法能夠充分利用GPS誤差的時(shí)空相關(guān)性,消除或減弱這些誤差,從而達(dá)到提高定位精度的目的?;诖朔N思想,使用DGPS/INS組合也能夠提高組合后的定位精度。

      圖1 GPS相對(duì)定位示意圖

      圖2給出的是DGPS/INS緊組合模式示意圖,該組合模式下首先構(gòu)成兩組雙差觀測(cè)值:一組是以基準(zhǔn)站和流動(dòng)站GPS接收機(jī)觀測(cè)的偽距、多普勒觀測(cè)值構(gòu)成的雙差偽距、多普勒觀測(cè)值;另一組是以基準(zhǔn)站GPS接收機(jī)對(duì)應(yīng)的幾何偽距、多普勒觀測(cè)值與INS導(dǎo)出的幾何偽距、多普勒觀測(cè)值構(gòu)成的幾何雙差偽距、多普勒觀測(cè)值。然后將這兩組觀測(cè)值輸入到卡爾曼濾波器中,卡爾曼濾波器將解算出來的導(dǎo)航參數(shù)誤差反饋并修正INS直接解算的導(dǎo)航結(jié)果;與此同時(shí),卡爾曼濾波器還將解算得到的加速度計(jì)、陀螺常值零偏反饋并修正INS的原始輸出,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)INS的在線標(biāo)定。

      圖2 DGPS/INS緊組合模式

      三、數(shù)學(xué)模型

      盡管當(dāng)?shù)氐乩碜鴺?biāo)系下的INS解算和INS誤差方程幾何意義明確,但是當(dāng)INS與GPS進(jìn)行緊組合時(shí),地心地固坐標(biāo)系的導(dǎo)航解算和INS誤差方程則更加方便[4]。因此,本文給出的是地心地固坐標(biāo)系下實(shí)現(xiàn)的緊組合算法。

      DGPS/INS組合導(dǎo)航擴(kuò)展卡爾曼濾波的狀態(tài)方程為

      式中,δre、δve和φe分別為 INS 的位置誤差項(xiàng)、速度誤差項(xiàng)和姿態(tài)角誤差項(xiàng);δba和δbg分別為加速度計(jì)和陀螺儀的零偏改正項(xiàng),這些為擴(kuò)展卡爾曼濾波的待估參數(shù)。

      DGPS/INS組合導(dǎo)航擴(kuò)展卡爾曼濾波量測(cè)方程為

      四、算例分析與結(jié)論

      數(shù)據(jù)來自加拿大NovAtel公司生產(chǎn)的 SPANFSAS分體式組合導(dǎo)航系統(tǒng)跑車試驗(yàn)。該組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的慣性導(dǎo)航設(shè)備是德國(guó)iMAR公司生產(chǎn)的一款戰(zhàn)術(shù)級(jí)IMU,其主要標(biāo)稱指標(biāo)見表1。跑車地點(diǎn)為加拿大卡爾加里市NovAtel公司總部附近,跑車時(shí)間為2008年1月16日,整個(gè)跑車時(shí)長(zhǎng)約為3100 s,跑車路線如圖3所示。通過對(duì)Google Earth上顯示的跑車路線進(jìn)行分析可知,整個(gè)跑車過程中穿越了城市高樓密集區(qū)域,觀測(cè)條件不太好,而這種觀測(cè)條件下正好可以體現(xiàn)組合導(dǎo)航的優(yōu)勢(shì)。

      表1 FSAS主要標(biāo)稱指標(biāo)

      圖3 在Google Earth上顯示的跑車路線

      為了對(duì)本文的算法進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,有必要獲取一條參考軌跡。為此將NovAtel公司推出的高精度GNSS/INS后處理軟件Inertial Explorer(IE)的解算結(jié)果作為參考。IE軟件同時(shí)具備松組合和緊組合的處理能力,它利用基準(zhǔn)站和流動(dòng)站的GNSS數(shù)據(jù)(包含載波相位觀測(cè)值)加上INS數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理,并可進(jìn)行正反雙向?yàn)V波。IE軟件的后處理解算的精度見表2。使用本文所述的DGPS/INS緊組合算法得到的組合導(dǎo)航結(jié)果如圖5~圖7所示,其相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。為了說明DGPS/INS緊組合中位置精度的改善,圖4給出了使用該組數(shù)據(jù)進(jìn)行單GPS接收機(jī)與INS緊組合的位置誤差的對(duì)比結(jié)果。

      表2 無GNSS信號(hào)中斷條件下IE軟件后處理精度

      圖4 GPS/INS緊組合位置誤差

      圖5 DGPS/INS緊組合位置誤差

      圖6 DGPS/INS緊組合速度誤差

      圖7 DGPS/INS緊組合姿態(tài)誤差

      表3 DGPS/INS緊組合誤差統(tǒng)計(jì)

      對(duì)以上結(jié)果分析可以得出以下結(jié)論:①由于使用了相對(duì)定位的方法,較好地消弱了電離層延遲、對(duì)流層延遲、衛(wèi)星星歷誤差等影響,因此DGPS和INS組合后的位置精度與單獨(dú)GPS接收機(jī)與INS緊組合位置精度,以及文獻(xiàn)[9—10]所得到的位置精度相比得到顯著提高,其中位置的RMS在東、北、天3個(gè)方向上均在0.5 m以內(nèi);② 組合后的速度精度和姿態(tài)精度與IE軟件后處理的精度相當(dāng)。

      五、結(jié)束語

      本文研究了 DGPS/INS緊組合算法,分析了DGPS/INS緊組合模式,給出了其擴(kuò)展卡爾曼濾波模型。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)解算表明,該組合模式下的位置精度得到顯著提高,組合后的速度和姿態(tài)精度和高精度的商用后處理軟件IE相當(dāng)。下一步考慮將載波相位觀測(cè)值納入組合導(dǎo)航研究中,以期進(jìn)一步提高位置精度。

      [1] 郭杭,劉經(jīng)南.GPS/INS組合系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法[J].測(cè)繪通報(bào),2002(2):21-23.

      [2] PETOVELLO M G.Real-Time Integration of a Tactical-Grade IMU and GPS for High-Accuracy Positioning and Navigation [D]. Calgary: The University of Calgary,2003.

      [3] GROVES P D.Principles of GNSS,Inertial and Multisensor Integrated Navigation Systems[M].Norwood,MA:Artech House,2008.

      [4] 劉帥.GPS/INS組合導(dǎo)航算法研究與實(shí)現(xiàn)[D].鄭州:信息工程大學(xué),2012.

      [5] 李斐,束蟬方,陳武.遙感技術(shù)中GPS/INS組合系統(tǒng)的應(yīng)用[J].測(cè)繪通報(bào),2004(12):1-4.

      [6] 陳允芳,葉澤田.基于多傳感器融合的車載移動(dòng)測(cè)圖系統(tǒng)研究[J].測(cè)繪通報(bào),2007(1):5-7,19.

      [7] 麥照秋,陳雨,鄭祎,等.IP-S2移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)在高速公路測(cè)量中的應(yīng)用[J].測(cè)繪通報(bào),2010(12):23-26.

      [8] 張鳳,倪蘇妮,杜明義.基于MMS的道路養(yǎng)護(hù)信息管理系統(tǒng)[J].測(cè)繪通報(bào),2012(3):85-88.

      [9] 鄭辛,付夢(mèng)印.SINS/GPS緊耦合組合導(dǎo)航[J].中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào),2011,19(1):33-37.

      [10] 郭美鳳,林思敏,周斌,等.MINS/GPS一體化緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)[J].中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào),2011,19(2):214-219.

      [11] 楊元喜.自適應(yīng)動(dòng)態(tài)導(dǎo)航定位[M].北京:測(cè)繪出版社,2006:51-66.

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