模糊控制輔助的GNSS/INS深耦合跟蹤算法

何偉, 廉保旺, 張玲玲

(西北工業(yè)大學(xué) 電子信息學(xué)院, 陜西 西安　710072)

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模糊控制輔助的GNSS/INS深耦合跟蹤算法

何偉, 廉保旺, 張玲玲

(西北工業(yè)大學(xué) 電子信息學(xué)院, 陜西 西安710072)

摘要：深耦合跟蹤環(huán)路在INS的輔助下可以有效提高GNSS接收機(jī)在高動(dòng)態(tài)條件下的跟蹤性能。但是如果INS模塊發(fā)生故障，會導(dǎo)致GNSS跟蹤環(huán)路的失鎖或處于誤跟蹤狀態(tài)，從而導(dǎo)致整個(gè)GNSS系統(tǒng)的發(fā)散。針對這種發(fā)散問題，在不降低系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的前提下，提出了一種模糊控制輔助的深耦合跟蹤算法，該算法通過動(dòng)態(tài)控制INS實(shí)現(xiàn)對GNSS深耦合跟蹤的輔助，并建立了相應(yīng)的切換準(zhǔn)則。仿真分析結(jié)果表明，該深耦合跟蹤算法在不降低GNSS跟蹤環(huán)路動(dòng)態(tài)性能的前提下，可以有效降低由于INS模塊失效對GNSS跟蹤環(huán)路的影響。同時(shí)由于GNSS接收機(jī)在INS單元故障的情況下依然可以正常工作，因此可有效地提高整個(gè)深耦合系統(tǒng)的魯棒性。

關(guān)鍵詞：模糊控制；組合導(dǎo)航；深耦合系統(tǒng)；魯棒性

許多學(xué)者針對GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)展開了研究[1-3]。而組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)融合是最關(guān)鍵的研究方向之一。在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)融合算法中，Julier針對非線性系統(tǒng)的最優(yōu)估計(jì)問題提出了UKF算法[4]，該算法相對于傳統(tǒng)的EKF算法有效地提高了數(shù)據(jù)融合的精度，Chang Guobin提出了邊緣UKF算法[5]，在不降低數(shù)據(jù)融合精度的前提下，該算法相對于傳統(tǒng)的UKF算法降低了運(yùn)算的復(fù)雜度以及UKF算法的實(shí)現(xiàn)難度。為了適應(yīng)更加復(fù)雜的高動(dòng)態(tài)外部環(huán)境，Babu等提出了多種INS輔助GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路的深耦合導(dǎo)航方法[6-7]，Dah-Jing Jwo等人在該類方法的基礎(chǔ)上提出了基于模糊控制輔助無跡粒子濾波的深耦合跟蹤算法(FUPF)[8]，該算法有效地提高了高動(dòng)態(tài)條件下深耦合跟蹤環(huán)路的定位、定速結(jié)果。Wang Jinling等則在傳統(tǒng)深耦合跟蹤環(huán)路的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了GNSS/INS/PL深耦合導(dǎo)航系統(tǒng)，該系統(tǒng)在傳統(tǒng)的深耦合系統(tǒng)的基礎(chǔ)上引入了偽衛(wèi)星信號作為新的觀測量以提高深耦合系統(tǒng)的抗干擾性能[9]。但上述的方法和技術(shù)主要關(guān)注于GNSS/INS組合導(dǎo)航的性能，而對INS傳感器錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的影響是不予以考慮的。導(dǎo)致GNSS或者INS系統(tǒng)中發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)定位準(zhǔn)確性下降。在GNSS/INS深耦合系統(tǒng)環(huán)境下，由于2個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)之前互相輔助，因此當(dāng)INS單元出現(xiàn)故障時(shí)會影響GNSS接收機(jī)的跟蹤環(huán)路，從而造成失鎖或誤跟蹤。

為了避免深耦合導(dǎo)航系統(tǒng)中，單一系統(tǒng)出現(xiàn)故障而導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤，通常需要采用相應(yīng)的抗野值算法與自適應(yīng)完好性監(jiān)測算法對INS的故障進(jìn)行監(jiān)測。Abdelhadib Benoudjit針對抗野值算法展開了大量的研究，文獻(xiàn)[10]根據(jù)Kalman濾波新息正交性采用一個(gè)活化函數(shù)加權(quán)于新息序列，實(shí)時(shí)改變活化函數(shù)的取值,使野值對濾波的影響最小化，而不必考慮野值的分布情況。文獻(xiàn)[11]基于穩(wěn)健濾波的M估計(jì)技術(shù),在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上引進(jìn)由影響函數(shù)導(dǎo)出的加權(quán)因子，對濾波過程中的新息進(jìn)行修正，能夠有效地對野值進(jìn)行抑制。以上的這些算法在位置、速度出現(xiàn)突變時(shí)，可以有效地對INS單元的完好性進(jìn)行監(jiān)測并對野值點(diǎn)進(jìn)行抑制，但是對于INS來說，INS器件出現(xiàn)故障雖然是突發(fā)性的，但是由INS故障所引起的位置、速度誤差則是漸變性的。因此當(dāng)INS器件出現(xiàn)故障時(shí)，以上的抗野值算法難以完成對INS單元的完好性監(jiān)測。

綜上所述，文獻(xiàn)[8-9]中所提出的深耦合跟蹤環(huán)路雖然可以提高GNSS接收機(jī)的環(huán)路跟蹤性能，但是由于引入了2種導(dǎo)航系統(tǒng)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn)故障的概率也大大增強(qiáng)，同時(shí)現(xiàn)有的抗野值算法難以對INS造成的漸變式誤差進(jìn)行判決，因此需要一種方法能夠在不降低性能的前提下對GNSS接收機(jī)與INS進(jìn)行部分隔離以降低系統(tǒng)發(fā)散的概率?；谝陨戏治觯疚奶岢鲆环N新的GNSS/INS深耦合跟蹤算法來控制INS輔助環(huán)路自適應(yīng)切換控制，在不降低GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路性能的前提下，該方法相對于現(xiàn)有的深耦合算法能有效地實(shí)現(xiàn)了GNSS接收機(jī)與INS的有條件隔離，降低了整個(gè)深耦合系統(tǒng)發(fā)散的概率，提高了系統(tǒng)的性能。

1GNSS/INS深耦合跟蹤環(huán)路

針對傳統(tǒng)的GNSS/INS深耦合系統(tǒng)[8](見圖1)，GNSS接收機(jī)可以對INS系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞對準(zhǔn)并完成對INS傳感器的校準(zhǔn)。此外，INS單元結(jié)合星歷數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)計(jì)算出載體相對于衛(wèi)星的多普勒頻移的估計(jì)值，該估計(jì)值可應(yīng)用于GNSS接收機(jī)的跟蹤環(huán)路以提高GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路的動(dòng)態(tài)性與靈敏度。

但是對于深耦合系統(tǒng)，INS與GNSS之間相互輔助會帶來性能的提高以外，還會導(dǎo)致系統(tǒng)面臨整體發(fā)散的風(fēng)險(xiǎn)。例如，當(dāng)INS出現(xiàn)故障時(shí)會導(dǎo)致GNSS跟蹤環(huán)路的失鎖或誤跟蹤，而GNSS跟蹤環(huán)路的失鎖與誤跟蹤會影響對INS的傳遞對準(zhǔn)，導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的發(fā)散。由以上分析可以看到GNSS/INS深耦合系統(tǒng)雖然可以提高2個(gè)系統(tǒng)各自的性能，但是深耦合系統(tǒng)會造成系統(tǒng)故障概率的增加。同時(shí)在外部環(huán)境較好以及載體動(dòng)態(tài)性較低時(shí)，INS對GNSS跟蹤環(huán)路輔助性能的提高也不是十分明顯，此時(shí)2個(gè)系統(tǒng)完全可以相互獨(dú)立工作以降低整個(gè)導(dǎo)航系統(tǒng)出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)。針對上述問題，本文提出了一種模糊控制輔助的GNSS/INS深耦合跟蹤算法，該算法動(dòng)態(tài)的對深耦合跟蹤環(huán)路的INS輔助狀態(tài)以及GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路的環(huán)路帶寬進(jìn)行調(diào)整。在不降低深耦合系統(tǒng)跟蹤性能的條件下，有效降低了由INS故障所造成的深耦合系統(tǒng)發(fā)散的概率，從而提高了系統(tǒng)的魯棒性。

2模糊控制輔助的深耦合跟蹤算法

為了消除INS故障對深耦合系統(tǒng)的影響，本文設(shè)計(jì)了相應(yīng)的模糊控制下的魯棒深耦合跟蹤算法，該魯棒深耦合跟蹤算法的結(jié)構(gòu)如圖2所示。由于需要對INS的輔助狀態(tài)進(jìn)行切換，因此，在本文中鎖相環(huán)選取三階鎖相環(huán)以避免INS輔助分離時(shí)，導(dǎo)致GNSS跟蹤環(huán)路失鎖。該算法由輔助判決器1、輔助判決器2以及模糊控制器三部分構(gòu)成，其中輔助判決器1和輔助判決器2分別在INS輔助分離或輔助狀態(tài)下工作來決定深耦合跟蹤環(huán)路的工作狀態(tài)，模糊控制器在INS輔助分離式工作對三階鎖相環(huán)的帶寬進(jìn)行控制從而提高INS輔助分離式環(huán)路的跟蹤性能。

該模糊控制下的魯棒深耦合跟蹤算法的流程如圖3所示。

圖3　算法流程圖

在INS輔助分離狀態(tài)下，系統(tǒng)進(jìn)入輔助判決器1進(jìn)行輔助狀態(tài)判決，若輔助狀態(tài)判決為輔助分離(N)， 則保持INS輔助分離的狀態(tài)并進(jìn)入模糊控制器來控制環(huán)路帶寬。若輔助狀態(tài)判決為輔助(Y)，則由INS輔助分離狀態(tài)轉(zhuǎn)為INS輔助狀態(tài)并切換至輔助判決器2。輔助判決器2對輔助狀態(tài)進(jìn)行判決，若輔助狀態(tài)為輔助(Y)，則繼續(xù)維持INS輔助的狀態(tài)，否則轉(zhuǎn)入INS輔助分離的狀態(tài)并切換至輔助判決器1。

2.1輔助判決器1

為了避免INS故障對GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路的影響，在GNSS接收機(jī)與INS輔助單元斷開時(shí)，應(yīng)避免使用INS輔助單元所提供的參數(shù)來確定深耦合跟蹤環(huán)路的INS輔助狀態(tài)。因此選取鑒相誤差Δθ作為判決控制量以避免INS故障所造成的誤判決?？刂埔?guī)則如表1所示，當(dāng)開關(guān)控制的結(jié)果為0時(shí)，繼續(xù)保持GNSS接收基于INS的深耦合分離狀態(tài)，當(dāng)開關(guān)控制量為1時(shí)，則跟蹤環(huán)路由深耦合分離狀態(tài)轉(zhuǎn)換為INS輔助下的深耦合跟蹤環(huán)路。

表1　輔助判決控制表1

2.2輔助判決器2

(1)

(2)

(3)

利用計(jì)算得到的載噪比與加加速度信息來對INS對深耦合跟蹤環(huán)路輔助進(jìn)行控制，需要建立相應(yīng)的判決控制表。由(4)式可以得到在跟蹤環(huán)路在不同的動(dòng)態(tài)條件、載噪比以及環(huán)路帶寬下的環(huán)路跟蹤相位誤差σ，從而得到三階環(huán)路在不同載噪比與加加速度的條件下的最優(yōu)環(huán)路帶寬BL[12]，其計(jì)算公式如(5)式所示，從而得到在不同載噪比與加加速度條件下三階鎖相環(huán)的最優(yōu)環(huán)路跟蹤相位誤差θL。

(4)

(5)

輔助判決器2的控制邊界需要分別對最優(yōu)化的環(huán)路跟蹤帶寬以及最優(yōu)化的環(huán)路跟蹤相位誤差進(jìn)行約束，約束式如(6)式、(7)式所示，由2個(gè)約束式可以得到輔助判決控制器2的邊界，修正后可得到輔助判決控制表如表2所示。

表2　輔助判決控制表2

(6)

(7)

當(dāng)加速度較大時(shí)，耦合狀態(tài)從INS輔助狀態(tài)轉(zhuǎn)換為INS不輔助狀態(tài)時(shí)會造成環(huán)路的抖動(dòng)。為了避免這種情況所引起的環(huán)路輔助反復(fù)切換的問題，本文對加速度進(jìn)行約束。圖4是在不同加速度的情況下由INS輔助轉(zhuǎn)為INS不輔助的前100ms的時(shí)間內(nèi)GNSS跟蹤環(huán)路的相位跟蹤誤差的標(biāo)準(zhǔn)差，由該圖可以看到，在加加速度為0時(shí)，由INS輔助狀態(tài)轉(zhuǎn)入INS輔助斷開狀態(tài)時(shí)，由于三階鎖相環(huán)需要一定的穩(wěn)定時(shí)間，在最初的100ms的時(shí)間里跟蹤環(huán)路的相位跟蹤誤差隨著加速度的增加而增大。若狀態(tài)切換過程中環(huán)路的抖動(dòng)超過了輔助判決器1的門限則跟蹤環(huán)路會立刻由分離狀態(tài)轉(zhuǎn)入深耦合輔助狀態(tài)。在這種情況下，系統(tǒng)會出現(xiàn)反復(fù)切換深耦合跟蹤環(huán)路的工作狀態(tài)。

為了防止深耦合跟蹤環(huán)路工作狀態(tài)的頻繁切換，以提高整個(gè)改進(jìn)的深耦合跟蹤算法的穩(wěn)定性。本文引入了加速度約束條件作為對輔助判決器2的輔助。結(jié)合輔助判決器1的設(shè)計(jì)得到該加速度約束條件如下式所示，當(dāng)(8)式不成立時(shí)，則保持深耦合跟蹤環(huán)路處于輔助狀態(tài)。

(8)

圖4　不同加速度條件下切換造成的環(huán)路抖動(dòng)

2.3模糊控制器的設(shè)計(jì)

為了保證在INS輔助分離的條件下，GNSS接收機(jī)的環(huán)路跟蹤精度可以優(yōu)于INS輔助下的環(huán)路跟蹤精度，本文設(shè)計(jì)了相應(yīng)的模糊控制器以獲得最佳的環(huán)路跟蹤帶寬。

模糊輸入量為：載噪比C/N0，環(huán)路跟蹤相位誤差Δθ

模糊輸出量為：環(huán)路帶寬BL

載噪比C/N0的論域?yàn)榉浅Ｐ?PSS)，很小(PS)，稍小(MS)，中(M)，稍大(MB)，很大(B)，隸屬度函數(shù)采用三角形函數(shù)如圖5所示。

圖5　載噪比的隸屬度函數(shù)

環(huán)路跟蹤相位誤差Δθ的論域?yàn)榱?Z)、小(S)、中(M)、稍大(MB)、大(B)，隸屬度函數(shù)采用三角形函數(shù)如圖6所示。

圖6　相位跟蹤誤差的隸屬度函數(shù)

環(huán)路帶寬BL的論域?yàn)楹苄?PSS)、小(PS)、稍小(PMS)、中(PM)、稍大(PMB)、大(PB)、很大(PBB)，隸屬度函數(shù)采用三角形函數(shù)如圖7所示。

圖7　環(huán)路帶寬的隸屬度函數(shù)

模糊控制規(guī)則表如表3所示。

表3　模糊控制規(guī)則表

模糊控制規(guī)則共24條，關(guān)系詞采用if-and-then，例如

IfΔθisZandC/N0isPSSthenBLisPSS

其中模糊推理方法采用Mamdani極大極小推理法，模糊判決采用重心法。以上是整個(gè)模糊控制器的設(shè)計(jì)方法。

3跟蹤環(huán)路切換規(guī)則

在深耦合跟蹤條件下，INS實(shí)時(shí)輔助著GNSS接收機(jī)的載波跟蹤環(huán)路，INS單元完成了對載波頻率的跟蹤，此時(shí)GNSS接收機(jī)的跟蹤環(huán)路可以等效為靜止?fàn)顟B(tài)下的載波跟蹤環(huán)路，因此載波跟蹤環(huán)路中不會保留跟蹤過程中的載波頻偏。此時(shí)如果直接取消INS單元對GNSS跟蹤環(huán)路的輔助，則會造成載波頻偏的急劇增大，進(jìn)而導(dǎo)致跟蹤環(huán)路的發(fā)散。為了驗(yàn)證以上的分析，做如下的仿真。

在2 g動(dòng)態(tài)，載噪比為44dB-Hz的條件下，分別針對條件1)、在INS單元輔助；條件2)、INS單元不輔助；條件3)、INS單元輔助但在第3s斷開3種情況進(jìn)行仿真，載波頻率跟蹤誤差的仿真結(jié)果如圖8所示，由仿真圖可以看到，在2 g的動(dòng)態(tài)條件下，INS輔助下的深耦合跟蹤環(huán)路以及INS不輔助的三階鎖相環(huán)路均可以正確地對載波頻率進(jìn)行跟蹤。由圖8可以看到，INS輔助單元直接斷開的情況下，載波跟蹤環(huán)路無法正常對載波頻率進(jìn)行跟蹤，跟蹤環(huán)路發(fā)散，系統(tǒng)進(jìn)入誤跟蹤狀態(tài)，嚴(yán)重的影響了系統(tǒng)的性能。

圖8　3種條件下的頻率跟蹤誤差

因此對于深耦合系統(tǒng)來說，不能簡單地接通或斷開INS對GNSS接收機(jī)載波跟蹤環(huán)路的輔助，必須設(shè)計(jì)一套相應(yīng)的斷開接通方法以及相應(yīng)的環(huán)路切換單元，以保證深耦合系統(tǒng)在切換跟蹤狀態(tài)是仍然可以正常工作，不影響系統(tǒng)的整體性能，同時(shí)避免誤跟蹤情況的發(fā)生。

設(shè)計(jì)的環(huán)路切換單元如圖9所示，由INS獲得的載波頻率估計(jì)量fINS與切換頻率fSwitch相減，頻率累加鎖存量fCal相加即可得到載波跟蹤環(huán)路輔助量fAid，具體運(yùn)算如(9)式所示，其中KSwitch為INS輔助開關(guān)量，當(dāng)INS單元輔助GNSS接收機(jī)載波跟蹤環(huán)路時(shí)KSwitch為1，不輔助時(shí)為0。

(9)

圖9　環(huán)路切換單元原理圖

INS輔助狀態(tài)切換時(shí)應(yīng)對切換頻率fSwitch、頻率累加鎖存量fCal以及INS輔助開關(guān)量KSwitch進(jìn)行更新，具體更新準(zhǔn)則如下：

1) 由斷開改為連通

當(dāng)模糊控制器1給出連通信號時(shí)，此時(shí)INS單元對深耦合跟蹤環(huán)路的輔助狀態(tài)應(yīng)由斷開改為連通，此時(shí)，INS單元開始對GNSS接收機(jī)的載波跟蹤環(huán)路進(jìn)行輔助，因此，需要更新切換頻率fSwitch與INS輔助開關(guān)量KSwich，具體的更新結(jié)果如(10)式、(11)式所示，其中fC-Loop為載波跟蹤環(huán)路得到的當(dāng)前的載波頻率。

(10)

(11)

2) 由連通改為斷開

當(dāng)模糊控制器2給出斷開信號時(shí)，此時(shí)INS單元對深耦合跟蹤環(huán)路的輔助狀態(tài)應(yīng)由連通改為斷開(INS單元并未對GNSS接收機(jī)的載波跟蹤環(huán)路進(jìn)行輔助)，此時(shí)應(yīng)更新頻率累加鎖存量fCal以及INS輔助開關(guān)量KSwitch，具體更新結(jié)果如(12)式、(13)式所示

(12)

(13)

在引入該切換單元之后，為了比較性能，在第3節(jié)條件3)下再次進(jìn)行仿真，得到載波頻率的跟蹤結(jié)果如圖10所示。從圖10可以看出，在引入了該環(huán)路切換單元后，可以實(shí)現(xiàn)深耦合系統(tǒng)跟蹤環(huán)路的實(shí)時(shí)切換，增加了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的靈活性，有效避免了INS輔助狀態(tài)的切換對整個(gè)系統(tǒng)的影響。

圖10　切換單元控制下的深耦合跟蹤環(huán)路頻率跟蹤誤差

4仿真分析

為了對設(shè)計(jì)的基于模糊控制深耦合跟蹤算法進(jìn)行驗(yàn)證進(jìn)行了仿真分析，設(shè)定了仿真條件和動(dòng)態(tài)場景(見表4)如下：載體相對于衛(wèi)星之間的初始速度為10m/s，模糊控制下的魯棒深耦合跟蹤算法每100ms進(jìn)行一次判決操作并利用該跟蹤判決的結(jié)果來調(diào)整跟蹤環(huán)路的帶寬。仿真分別對文獻(xiàn)[7]提出的傳統(tǒng)深耦合跟蹤算法，文獻(xiàn)[8]提出的基于模糊控制輔助無跡粒子濾波的深耦合跟蹤算法以及本文提出的模糊控制輔助的深耦合跟蹤算法進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果如圖11、12所示。

表4　仿真動(dòng)態(tài)場景

圖11　相位跟蹤精度對比

圖12　頻率跟蹤精度對比

3種方法的環(huán)路相位跟蹤誤差與頻率跟蹤誤差的對比如圖11、12所示，其中實(shí)線代表INS的狀態(tài)為輔助狀態(tài)，虛線代表INS的輔助狀態(tài)為分離狀態(tài)。由仿真結(jié)果可以看到，模糊控制輔助的深耦合跟蹤算法相對于其他2種深耦合跟蹤算法來說相位跟蹤精度與頻率跟蹤精度基本持平。由圖11、12可以看到，在低動(dòng)態(tài)條件下并且載噪比狀況較好時(shí)，在模糊控制輔助的深耦合跟蹤算法的控制下INS對于跟蹤環(huán)路的輔助處于分離狀態(tài)，此時(shí)INS若出現(xiàn)故障則不會對GNSS接收機(jī)造成影響，同時(shí)GNSS接收機(jī)還可以對INS進(jìn)行傳遞對準(zhǔn)，用于消除傳感器故障對于定位解算結(jié)果的偏差影響。該算法從物理上將INS模塊和GNSS接收機(jī)進(jìn)行隔離，有效避免了由于INS故障而造成整個(gè)系統(tǒng)發(fā)散的風(fēng)險(xiǎn)。

為了對比模糊控制輔助的深耦合跟蹤算法的系統(tǒng)性能，在上述仿真場景的第4.5～5.0s加入加速度擾動(dòng)，即假設(shè)加速度計(jì)出現(xiàn)故障，加速度擾動(dòng)的計(jì)算速度結(jié)果最大具有20 g的誤差。3種深耦合跟蹤算法的頻率跟蹤精度對比結(jié)果如圖13所示。

圖13　器件故障條件下的頻率跟蹤精度對比

由仿真結(jié)果可得，本文所提出的深耦合跟蹤算法在4.5～5.0s時(shí)，由于環(huán)路輔助狀態(tài)為分離狀態(tài)，所以加速度誤差不會對GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路造成影響，整個(gè)環(huán)路保持穩(wěn)定跟蹤的狀態(tài)。而其他2種深耦合跟蹤算法在第4.5～5.0s之間載波頻率無法鎖定，處于發(fā)散狀態(tài)。同時(shí)由于在4.5～5.0s之間環(huán)路無法正確的對INS單元進(jìn)行對準(zhǔn)，會導(dǎo)致在5.0s之后即器件故障消失后載波頻率仍然處于發(fā)散的狀態(tài)，跟蹤環(huán)路無法對載波頻率進(jìn)行持續(xù)的跟蹤。此外，基于模糊控制輔助無跡粒子濾波的深耦合跟蹤算法由于數(shù)據(jù)融合精度較高，可以得到更高精度的多普勒頻移估計(jì)量來輔助GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路，因此其載波頻率偏移相對于傳統(tǒng)的深耦合跟蹤算法也較小。

5結(jié)論

本文提出了一種模糊控制輔助的GNSS/INS深耦合跟蹤算法。該算法結(jié)合現(xiàn)有的接收機(jī)設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)了相應(yīng)的輔助判決器來控制INS對于GNSS接收機(jī)環(huán)路的輔助，并提出了相應(yīng)的輔助切換方法。為了不降低整個(gè)深耦合跟蹤環(huán)路的性能，該深耦合跟蹤算法在GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路的INS輔助狀態(tài)為分離時(shí)，通過本文所提出的模糊控制算法對環(huán)路帶寬進(jìn)行調(diào)整以保證深耦合跟蹤環(huán)路的性能。仿真分析結(jié)果表明，在低動(dòng)態(tài)條件下本文所提出的方法相對于現(xiàn)有的深耦合跟蹤方法可以有效避免由于器件故障所造成的跟蹤環(huán)路發(fā)散，并且在深耦合條件下能保證GNSS接收機(jī)的跟蹤精度。在高動(dòng)態(tài)環(huán)境下，該方法可以有效提高GNSS接收機(jī)系統(tǒng)的抗干擾能力。

參考文獻(xiàn)：

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GNSS/INS Ultra-Tightly Integrated Tracking Algorithm Assisted by Fuzzy Control

He Wei, Lian Baowang, Zhang Lingling

(Department of Electronics Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, China)

Abstract:Ultra-Tightly integrated tracking loop aided by INS can effectively improve the tracking performance of GNSS receivers under high dynamic conditions. However, in the event of INS faults, it will lead to loss of lock in the GNSS tracking loop or an error tracking statement, resulting in the divergence of the GNSS system. In view of the divergence problem, we present a high robustness GNSS/INS ultra-tightly integrated tracking algorithm based on Fuzzy Control. On the premise of not decreasing the dynamic performance of the system, we dynamically control the aid of the INS to the deeply coupled GNSS tracking loop, and establish the corresponding switching criteria. Simulation results show that the presented ultra-tightly integrated algorithm can effectively reduce the influence resulting from the faults of the INS module without decreasing the dynamic performance of the GNSS tracking loop. At the same time, as the GNSS receiver can still work properly in case of failure of the INS module, the robustness of the whole ultra-tightly integrated system has been improved effectively.

Keywords:acceleration, algorithms, calculations, calibration, computer simulation, controllers, data fusion, Doppler effect, efficiency, errors, estimation, flowcharting, fuzzy control, fuzzy rules, matrix algebra, membership functions, navigation, optimization, probability, robustness(control systems), sensors, signal receivers, switching frequency, target tracking, vectors, velocity; integrated navigation system, ultra-tightly integrated

中圖分類號：TN967.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號:1000-2758(2016)01-0098-08

作者簡介：何偉(1988—),西北工業(yè)大學(xué)博士研究生，主要從事衛(wèi)星導(dǎo)航與組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究。

基金項(xiàng)目：陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2013SZS15-K01)資助

收稿日期：2015-09-29