基于软件定义无线电的紧耦合GNSS/INS组合导航结构

由于现有的普通硬件GNSS(Global Navigation Satellite System)接收机只能与INS(Inertial Navigation System)进行松散组合,为了进行GNSS/INS紧耦合相关实验研究,采用软件GNSS接收机技术提供紧耦合研究的所有开放接口和数据。利用软件接收机相关器输出的I(in-phase)和Q(quadrature)信号与频率误差和相位误差之间的关系,并通过INS提供I和Q信号的预测信息,作为Kalman滤波器量测更新来估计17维状态数值,同时根据载体的速度信息来辅助多普勒频率跟踪。结果表明,紧耦合系统能够降低跟踪回路带宽10 Hz左右,位置精度提升到5 m,可以提高软件接收机快速捕获跟踪和提升定位精度以及抗干扰能力。     

北斗/INS深耦合接收机基带滤波器设计

随着北斗导航系统的组网,北斗/INS深耦合接收机的研制具有重要价值。传统的接收机基带滤波环路通常为相互独立的载波环路滤波器与码环路滤波器,码环路无法充分利用载波环路的信息,因此码环的动态性能受到限制。设计了载波/码组合滤波器,将载波环与码环的测量信息在一个滤波器内进行耦合,实时估计码相位、载波相位、多普勒频移与其变化率。通过北斗B3频点实际静态数据和GNSS模拟器采集的卫星-用户视线方向40g高动态数据进行离线跟踪测试,载波/码组合滤波环路可跟踪40g高动态信号,且静态数据的跟踪精度相比传统滤波环路提高27%。上述算法成功应用于基于Xilinx平台的卫星信号处理设备在线跟踪。提出的组合滤波器结构简单,测试有效,为北斗/INS深耦合接收机的工程实现提供参考。     

多星座GNSS/INS紧耦合方法

针对可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位条件下,传统GNSS/INS松耦合方式退化为"纯惯性"模式,无法抑制惯导误差发散的问题,提出了一种基于多星座GNSS接收机原始伪距观测量的GNSS/INS紧耦合方法。利用惯导与多星座GNSS接收机搭建硬件平台,开展了车载试验。试验结果表明,当可用卫星数目满足定位条件时,多星座GNSS/INS紧耦合方法与松耦合方法的导航精度相当;当可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位时,多星座GNSS/INS紧耦合方法仍可利用剩余卫星提供的观测信息继续运行,当卫星数减少为5颗时,纬度和经度精度均优于30 m;当卫星数进一步减少为4颗时,纬度精度优于90 m,经度精度优于50 m。     

INS／QPS紧耦合系统自适应跟踪环路带宽设计

在INS／GPS紧耦合系统中,通过把惯导系统的位置、速度等估计值反馈到GPS的跟踪环,使环路带宽可以变窄,以明显改善GPS的抗干扰能力。在这种组合系统中,跟踪误差是由环路带宽内中的干扰噪声、振荡器相位噪声引起,此外还有惯性传感器的误差引起的跟踪误差。文中提出了按照GPS信号的载噪比自适应地调节GPS的环路带宽的方案,这将使GPS接收机在任何条件下包括存在干扰时保持最佳状态。分析和仿真计算说明,与采用固定带宽时相比,自适应带宽的紧耦合系统具有更高的抗干扰能力和对卫星信号的跟踪精度。     

INS/GPS紧耦合系统自适应跟踪环路带宽设计

在INS/GPS紧耦合系统中,通过把惯导系统的位置、速度等估计值反馈到GPS的跟踪环,使环路带宽可以变窄,以明显改善GPS的抗干扰能力.在这种组合系统中,跟踪误差是由环路带宽内中的干扰噪声、振荡器相位噪声引起,此外还有惯性传感器的误差引起的跟踪误差.文中提出了按照GPS信号的载噪比自适应地调节GPS的环路带宽的方案,这将使GPS接收机在任何条件下包括存在干扰时保持最佳状态.分析和仿真计算说明,与采用固定带宽时相比,自适应带宽的紧耦合系统具有更高的抗干扰能力和对卫星信号的跟踪精度.     

MEDLL辅助的GNSS/INS系统欺骗信号辨识方法

受欺骗的卫星导航信息与惯导系统组合滤波,会导致错误的惯性器件误差修正量,最终组合导航系统也会被欺骗干扰影响。针对这一问题,提出了一种基于MEDLL算法的改进的GNSS/INS组合导航模式,能够实现欺骗信号的辨识和抑制,保证组合导航信息的可靠性。GNSS接收机通过MEDLL算法同时估计接收的全部卫星信号参数,当欺骗干扰存在时,MEDLL算法可同时估计出两路信号参数,并判定欺骗干扰存在;MEDLL估计的信号参数生成两组输出伪距信息与惯导系统定位信息提供的参考伪距进行比较,实现欺骗信号的辨识。在200次实验测试中,对于牵引速率大于2 m/s的牵引式欺骗信号,4 s内成功辨识的次数为200次。同时,与传统的GNSS/INS组合导航系统相比,提出的MEDLL辅助的组合导航模式能够有效减小欺骗信号的影响,定位结果稳定在真实位置附近。     

惯导速度辅助下GNSS高精度定位

传统的卫星导航接收机无法同时适应高动态和高精度要求。对于10g以上的加速度,高精度接收机很难达到高精度的指标,甚至基带环路失锁无法正常导航定位。针对GNSS动态条件下高精度定位需求,引入惯性/卫星深组合导航技术,在应用惯性信息辅助接收机减小基带跟踪环路带宽基础上,采用码片窄相关方法降低伪距抖动误差,提高动态条件下GNSS伪距定位精度。仿真结果表明:通过惯性信息辅助跟踪环路可实现较小跟踪环路带宽下的稳定跟踪;在此基础上,通过码片窄相关方法并提高射频前端带宽可实现定位精度的提高。对比传统的伪距定位方法,定位精度(1?)从6 m提高到3 m左右。     

硬件可实现的GNSS/INS矢量深组合跟踪环路（英文）

GNSS矢量跟踪环路(VTL)跟踪灵敏度和定位精度优于标量跟踪环路(STL),但实现复杂度高,三个主要难点是:多通道联合跟踪要求各通道同时获取观测量并在同一时刻更新环路参数;高频率计算卫星位置加重处理器运算负担;无法跟踪载波相位导致无法解调导航电文。以上三个难点阻碍VTL在硬件平台上实现,因此商业接收机通常使用容易硬件实现的STL,但性能次优。为了在嵌入式硬件平台上实现VTL,引入三种方法:异步观测量线性插值、卫星位置计算算法优化、特殊的导航电文解调方法,之后通过仿真验证优化算法的功能及性能。使用航迹发生器生成飞机协调转弯航迹,再使用GNSS卫星信号模拟器产生中频采样信号,基于Matlab平台处理数据并进行了对比分析。仿真结果表明该VTL计算卫星位置效率提升55倍,成功解调导航电文,VTL位置精度优于3 m,速度精度优于0.3 m/s,基于该VTL的矢量深组合(VDI)算法位置精度优于2 m,速度精度优于0.1 m/s。     

面向城市复杂环境的GNSS/INS高精度图优化算法

在城市复杂环境下，GNSS接收机易受到建筑物遮挡、多路径效应等多种因素影响，导致信号出现粗差或者拒止情况，从而对GNSS/INS组合导航系统的精度和鲁棒性造成影响。提出了一种具备粗差在线检测的GNSS/INS图优化组合导航算法，提高城市环境条件下的组合导航系统性能。基于信息之间存在关联性的特点，设计了一种卫星信号滑窗粗差检测与拟合替换算法，抑制卫星粗差影响；构建了GNSS位置、速度因子和改进的IMU预积分因子，实现了组合导航信息非线性优化。仿真和车载数据试验表明，针对卫星信号中存在粗差的情况，所提算法的定位精度相比扩展卡尔曼滤波和传统图优化算法提升90%以上，可以辅助导航系统获得较好的状态估计效果；针对GNSS拒止的情况，该算法的位置定位精度相比扩展卡尔曼滤波算法提升30%以上。     

一种低复杂度的惯性/GNSS矢量深组合方法

针对标量跟踪中接收机各跟踪通道相互独立,通道之间没有信息交互和相关辅助的现象,提出了一种惯性/GNSS矢量深组合方法。该方法将接收机标量跟踪独立的跟踪通道合并为一个大通道,通过所有通道信息联合对各通道控制信息进行估计,一方面降低了通道噪声,另一方面能够实现强信号通道对弱信号通道的辅助,进一步提升接收机的跟踪灵敏度。此外,它将惯导滤波与接收机滤波融合为一个滤波器,降低了计算复杂度,易于工程实现。仿真结果表明,所提出算法相比标量深组合算法,能够有效改善多普勒频率误差、灵敏度以及速度、高度误差,将多普勒频率误差从原来的9.21 Hz降低到0.94 Hz,速度误差改善约33.3%,高度误差减少1.5～2 m。