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    低成本PPP/INS組合導(dǎo)航在車輛導(dǎo)航中的應(yīng)用

    2021-10-27 14:29:14左朝陽孟東容
    彈箭與制導(dǎo)學(xué)報 2021年4期
    關(guān)鍵詞:中斷接收機(jī)解決方案

    左朝陽,陳 坡,孟東容

    (1 西京學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院,西安 710123;2 96863部隊(duì),河南洛陽 471000)

    0 引言

    目前,全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)已廣泛應(yīng)用在車輛、航空、農(nóng)業(yè)、測繪等領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)定位、導(dǎo)航與授時(PNT)功能,高精度GNSS測量需要用到載波相位測量信息,在差分模式下實(shí)現(xiàn)[1],需要一個基準(zhǔn)站和流動站,受到基準(zhǔn)站布設(shè)成本和無線電通信信道制約。為了消除這種影響,精密單點(diǎn)定位(PPP)應(yīng)運(yùn)而生[2],在PPP模式下,需要從IGS站下載改正參數(shù),使用雙頻GNSS接收機(jī),可以達(dá)到厘米級精度[3],但是收斂時間較長,且雙頻GNSS接收機(jī)成本較高。

    對于車輛等實(shí)時性要求較高的用途,分米級或亞米級精度基本上就能滿足要求,快速收斂是優(yōu)先考慮的問題。此外,目前市場上存在大量低廉的單頻GNSS接收機(jī),因此,實(shí)時SF-PPP成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)[4]。SF-PPP利用單頻GNSS觀測量和來自國際GNSS IGS觀測站的衛(wèi)星軌道、衛(wèi)星鐘差及電離層垂直延遲的精確改正可以獲得較高的精度[5],但是在城市、峽谷、隧道等車輛經(jīng)常行駛的路段,這種SF-PPP解決方案將不可用。為了解決在復(fù)雜環(huán)境下的PPP解決方案中的精度下降問題,與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行組合,獲得連續(xù)可靠的導(dǎo)航解決方案。人們對PPP/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)組合模式、系統(tǒng)性能進(jìn)行了深入研究,但是研究的重點(diǎn)是雙頻或三頻GNSS接收機(jī)與戰(zhàn)術(shù)級的INS組合[6-12]。文中提出一種利用低成本的GNSS接收機(jī)和消費(fèi)級IMU構(gòu)造實(shí)時SF-PPP/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng),來滿足車輛定位精度和成本要求。

    1 SF-PPP

    SF-GNSS接收機(jī)在單一頻率下提供碼和載波相位觀測,對于GPSL1碼,觀測數(shù)據(jù)可以表示為[13]:

    (1)

    (2)

    對于SF-PPP所要求的亞米級精度,對流層延遲和相對論效應(yīng)可以采用經(jīng)典模型[14],衛(wèi)星鐘差和軌道誤差采用IGS產(chǎn)品來修正。在SF-PPP中考慮碼偏、衛(wèi)星天線相位中心偏移等誤差,式(1)、式(2)可以簡化為:

    (3)

    (4)

    文中的PPP算法從IGS-RTS中獲得衛(wèi)星軌道和時鐘誤差、電離層延遲和碼偏差的改正。通過擴(kuò)展Kalman濾波來估計用戶三維位置、接收機(jī)鐘差和浮點(diǎn)模糊度。

    INS力學(xué)編排的任務(wù)是根據(jù)IMU的觀測量(角速度和比力信息)選取適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型計算出載體的速度、位置及姿態(tài)信息等導(dǎo)航定位參數(shù)。相應(yīng)的數(shù)據(jù)如圖1所示。

    圖1 當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系下力學(xué)編排數(shù)據(jù)框圖

    2 INS機(jī)械編排

    當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系下的力學(xué)編排方程可以表示為:

    (5)

    3 PPP/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)

    為了充分利用市場現(xiàn)有SF-GNSS接收機(jī),采用松組合模式,直接將SF-GNSS接收機(jī)輸出信息與INS解算信息進(jìn)行融合處理。圖2給出了所采用的PPP/INS組合導(dǎo)航的框圖。

    圖2 PPP/INS組合導(dǎo)航框圖

    3.1 狀態(tài)方程

    系統(tǒng)誤差模型由15個誤差狀態(tài)組成,可以表示為:

    (6)

    系統(tǒng)模型在連續(xù)時間域中可以描述為:

    (7)

    式中:F為系統(tǒng)動態(tài)系數(shù)矩陣;W為協(xié)方差矩陣Q的過程噪聲矢量。動態(tài)系數(shù)矩陣F的推導(dǎo)見文獻(xiàn)[9]。為了獲得更好的長期性能,系統(tǒng)模型在F矩陣中考慮了高階慣導(dǎo)誤差項(xiàng)。在EKF的離散實(shí)現(xiàn)中,預(yù)測基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣φ,該矩陣可表示為:

    φ≈I+FΔt

    (8)

    式中:I為恒等矩陣;Δt為當(dāng)前IMU測量值與先前IMU測量值之間的時間間隔。

    離散的EKF方程用于預(yù)測當(dāng)前狀態(tài)及其在k歷元處的先驗(yàn)協(xié)方差。由于EKF是在閉環(huán)結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)的,因此每個歷元都會重置誤差狀態(tài),相關(guān)過程參考文獻(xiàn)[4,15,16]。

    3.2 量測方程

    線性化的量測模型為:

    δZ=HδX+η

    (9)

    式中:δZ為量測誤差矢量;H為量測設(shè)計矩陣;η為具有協(xié)方差矩陣R的量測高斯白噪聲。R的值通過基于統(tǒng)計的PPP解來動態(tài)調(diào)整。

    測量誤差矢量表示從慣性導(dǎo)航系統(tǒng)計算出的值與PPP解算出的值之間的差值,可表示為:

    (10)

    量測矩陣為:

    HPPP=[I6×606×9]

    (11)

    在GNSS信號受遮擋時,PPP不能實(shí)現(xiàn)更新,僅采用INS導(dǎo)航解算,尤其是采用低精度MEMS,會導(dǎo)致較大的漂移誤差。對于車輛來說,當(dāng)GNSS信號不可用時,有一些限制因素可以用來輔助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。如零速度更新(ZUPT)和非完整約束(NHC)。在ZUPT中,當(dāng)檢測到車輛處于靜止?fàn)顟B(tài)時,所有的速度都應(yīng)該為零[17-18],這些信息可以用來重置速度誤差并限制位置誤差的增長。使用ZUPT時,量測誤差矢量和量測矩陣表示為:

    (12)

    HZUPT=[03×3I3×303×9]

    (13)

    車輛的非完整約束是基于車輛不打滑或飛行的事實(shí),這時僅采用INS導(dǎo)航解算,意味著車輛在橫向和向上方向的速度接近于零,因此,NHC的量測更新表示為:

    (14)

    4 跑車試驗(yàn)及分析

    整個系統(tǒng)基于PPI(profound positioning Inc)實(shí)時PPP技術(shù)采用低成本GNSS接收機(jī)來獲得可靠的位置信息,基于PPI的實(shí)時PPP技術(shù)具有快速收斂和GNSS中斷后再收斂的優(yōu)點(diǎn),這對系統(tǒng)的綜合性能至關(guān)重要。SF-PPP解決方案同時使用GPS和BDS星座的測量信息。此外,從在線網(wǎng)站可以得到免費(fèi)的精密衛(wèi)星軌道、衛(wèi)星種差和電離層實(shí)時校正信息。

    INS采用低成本MEMS六軸IMU550。該系統(tǒng)分別在開闊的區(qū)域和城市峽谷、立交橋下進(jìn)行測試。將測試結(jié)果與無約束航位推算(UDR)解決方案進(jìn)行比較,UDR解決方案是目前導(dǎo)航市場上低成本應(yīng)用的基準(zhǔn),被配置為使用SBAS觀測和校正來獲得最佳的集成效果。同時在試驗(yàn)車上架設(shè)一套含戰(zhàn)術(shù)級IMU的NovStel SPAN系統(tǒng),以NovStel配套的IE后處理軟件解算值作為理論參考值。設(shè)置了兩個實(shí)驗(yàn)場景。

    場景一:在開闊的城市街道,周圍遮擋物較少。

    場景二:在復(fù)雜的城市環(huán)境中,經(jīng)過部分立交橋和隧道區(qū)域。

    第一次在某市三環(huán)路上進(jìn)行道路測試,持續(xù)了大約40 min,表1給出了UDR和文中的PPP/INS解決方案的均方根(σ)和最大誤差(emax)。所提出的PPP/INS系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了亞米級的水平精度,其結(jié)果與UDR方案相當(dāng)。在GNSS系統(tǒng)環(huán)境良好的情況下,綜合解決方案得益于SF-PPP精確解決方案。

    表1 測試場景1中兩種方案誤差比對

    第二次測試是在某市區(qū)內(nèi)進(jìn)行道路測試,持續(xù)了大約1 h,汽車從開闊的天空環(huán)境出發(fā),然后穿過幾座立交橋和一個比較長的隧道。表2給出了UDR和文中的PPP/INS解決方案的均方根和最大誤差。最大誤差主要發(fā)生在隧道內(nèi),而地面導(dǎo)航系統(tǒng)無法解決這一問題。這些結(jié)果表明,與UDR方案相比,文中提出的方案精度較好。為了進(jìn)一步分析,將結(jié)果分為兩個部分:第一部分為進(jìn)入隧道之前,第二部分為進(jìn)入隧道之后。表3顯示了第一部分的位置精度比較。結(jié)果表明,基于均方根誤差的PPP解決方案保持了亞米級精度。在此期間,綜合解決方案能夠彌補(bǔ)由于立交橋而導(dǎo)致的幾次短暫的GNSS信號中斷。在這些短暫的中斷之后,PPP解決方案能夠在幾秒鐘內(nèi)收斂到亞米級精度水平,這有助于更穩(wěn)定和可靠的集成解決方案。圖3顯示了PPP/INS解決方案在隧道內(nèi)GNSS信號完全中斷時如何優(yōu)于UDR解決方案。GNSS中斷期間的良好性能表明,由于PPP精度和所采用的可靠估計方法,中斷前的IMU偏差估計良好。

    表2 測試場景2中兩種方案誤差比對

    表3 測試場景2中進(jìn)入隧道之前兩種方案誤差比對

    圖3 進(jìn)入隧道后導(dǎo)航結(jié)果

    5 結(jié)論

    盡管使用了低成本的IMU和GNSS接收機(jī),但所提出的PPP/INS系統(tǒng)在城市郊區(qū)和短暫的GNSS信號中斷期間仍能保持亞米級精度。此外,該系統(tǒng)為GNSS復(fù)雜環(huán)境下的長期導(dǎo)航提供了可靠的解決方案。PPP/INS集成解決方案得益于INS和PPP的高效集成。SF-PPP解決方案有助于在郊區(qū)環(huán)境中將定位解決方案的精度保持在亞米級。在GNSS信號中斷后,實(shí)現(xiàn)了快速的收斂。INS解決方案平滑了PPP輸出,并用于可靠橋接瞬時和長時間的GNSS中斷。所開發(fā)的PPP/INS系統(tǒng)有望在車道級車輛導(dǎo)航中發(fā)揮重要作用。

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