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【6h】

惯导辅助BDS/GPS高精度动态定位模型研究

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1 绪论

1.1 研究背景和意义(Research Background and Significance)

1.2 国内外研究现状(Current State in China and Abroad)

1.3 主要研究内容(Main Research Contents)

1.4 论文的组织结构(Structure of the Dissertation)

2 基于RTS辅助的迭代捷联惯导初始对准模型

2.1 INS常用坐标系统及转换(INS Basic Coordinate System and Transformation)

2.2 捷联INS机械编排(SINS Mechanization)

2.3 捷联INS误差模型(SINS Error Model)

2.4 捷联INS主要误差源(SINS Main Error Sourc)

2.5 基于RTS平滑KALMAN滤波模型(RTS based Kalman Filter Smoothing)

2.6 RTS辅助迭代惯性初始对准(RTS aided iterative SINS Initial Alignment)

2.7 实验与分析(Experiment and Analysis)

2.8 本章小结(Summary)

3 惯导辅助BDS/GPS周跳探测与修复模型

3.1 BDS/GPS/INS 松组合模型 (BDS/GPS/INS Loosely Coupled Model)

3.2 BDS/GPS观测值(BDS/GPS Measurements)

3.3 BDS/GPS/INS 紧组合模型 (BDS/GPS/INS Tightly Coupled Measurement Model)

3.4 惯性辅助周跳探测模型(Inertial Aided Cycle Slip Detection)

3.5 组合量的构造与误差分析(Construction of Combinations and Error Analysis)

3.6 实验与分析(Experiment and Analysis)

3.7 本章小结(Summary)

4 惯导辅助BDS/GPS部分模糊度固定

4.1 BDS/GPS定位误差源及改正模型(BDS/GPS Positioning Error Source and Correction Model)

4.2 BDS/GPS 差分定位模型(BDS/GPS Differential Positioning Model)

4.3 BDS/GPS 动态模糊度固定方法(BDS/GPS Dynamic Integer Ambiguity Resolution)

4.4 INS 辅助模糊度解算模型( INS Aided Integer Ambiguity Resolution Model)

4.5 INS 辅助的 BDS/GPS 模糊度部分固定模型( INS Aided BDS/GPS Partial Integer Ambiguity Resolution)

4.6 实验与分析(Experiment and Analysis)

4.7 本章小结(Summary)

5 惯导辅助BDS/GPS抗差自适应模糊度固定

5.1 INS辅助的BDS/GPS单频模糊度固定抗差模型(INS Aided BDS/GPS Single-frequency Integer Ambiguity Resolution Model)

5.2 INS辅助的BDS/GPS双频模糊度固定自适应模型(INS Aided BDS/GPS Dual-frequency Integer Ambiguity Resolution Adaptive Model)

5.3 实验与分析(Experiment and Analysis)

5.4 本章小结(Summary)

6 惯导辅助大气约束的BDS/GPS模糊度固定

6.1 长基线大气延迟约束模型(Atmospheric delay constraint for Long-baseline)

6.2 双频约束模糊度固定模型( Dual-frequency Constaint for Ambiguity Resolution)

6.3 抗差组合滤波模型(Robust Integration Filter)

6.4 实验与分析(Experiment and Analysis)

6.5 本章小结(Summary)

7 惯导辅助BDS/GPS自适应交互多模型卡尔曼滤波

7.1 基于UD分解的卡尔曼滤波(UD Based Kalman Filter)

7.2 交互多模型滤波算法(Interacting Multiple Model Filter)

7.3 自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman Filter)

7.4 实验与分析(Experiment and Analysis)

7.5 本章小结(Summary)

8 惯导辅助对流层约束的PPP自适应滤波模型

8.1 精密单点定位误差改正模型(PPP Error Correction Model)

8.2 精密单点定位模型(PPP Positioning Model)

8.3 精密单点定位模糊度固定(PPP Integer Ambiguity Resolution)

8.4 PPP/INS 紧组合定位模型( PPP/INS Tightly Coupled Positioning Model)

8.5 实验与分析(Experiment and Analysis)

8.6 本章小结(Summary)

9 结论及展望

9.1 结论(Conclusions)

9.2 创新点(Innovations)

9.3 展望(Prospects)

参考文献

作者简历

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摘要

GNSS与INS组合系统能够提供连续、可靠以及丰富的导航信息,近几十年来,被广泛应用于军事活动以及国民经济活动中。面向地理信息的快速获取与更新需求,高精度位置信息的支撑不可或缺。本文重点针对INS辅助的BDS/GPS高精度定位理论进行深入研究,内容涵盖INS误差随机建模方法、INS系统快速对准模型、BDS/GPS融合高精度定位模型、GNSS/INS组合导航模型、自适应交互式多模型滤波、INS辅助周跳探测与修复、INS辅助BDS/GPS单频/双频模糊度固定、INS辅助快速精密单点定位等几个方面,取得的主要研究成果如下:
  (1)惯性系统的初始对准速度和精度直接影响导航系统的性能,针对似静态的惯性平台,提出了基于 RTS滤波辅助的迭代初始自对准算法。在前向精对准完成后,采用RTS滤波进行姿态更新,利用RTS姿态信息和器件误差估值作为约束信息,进行迭代初始对准。模拟数据和实测数据分析表明,提出的算法能够有效提高对准速度和精度。
  (2)GNSS动态定位中周跳的频繁发生直接影响定位效率,而传统观测值组合法主要受伪距观测值精度以及电离层误差的影响。提出了INS辅助的紧组合周跳探测算法,构造了不同观测值组合,提出了基于惯性信息辅助的 GPS周跳自适应探测方法,分析了INS定位误差对周跳探测的影响,给出了周跳探测误报率及修复成功率评价指标。结果表明,INS信息辅助避免了伪距噪声和多路径误差的影响,可以有效解决 GPS信号失锁而出现的周跳探测与修复问题,INS辅助周跳探测效率受信号失锁时长影响。
  (3)GNSS动态模糊度固定效率受到观测值精度以及观测环境等影响,在动态条件下,尤其在单频单历元模糊度固定时,模糊度的固定效率受到很大的制约。提出了 INS先验信息辅助的模糊度固定算法,利用 INS提供的高精度短时预测信息作为先验约束观测值,减小模糊度的搜索空间,提高模糊度固定成功率。在困难条件下,模糊度的整体固定成功率受到观测值偏差的影响,提出了采用INS辅助的部分模糊度固定算法,建立了BDS/GPS组合定位模型,进行双差观测值去相关后基于最大取整成功率选取模糊度子集,进行模糊度部分固定,固定的载波相位观测值用于辅助非基本星模糊度固定。结果表明, INS辅助的BDS/GPS组合系统模糊度固定效果最优,采用部分模糊度固定算法可以提高模糊度固定的可靠性和连续性。
  (4)糊度固定效率受到异常观测值的影响,在城市环境中的动态导航定位应用中,观测环境复杂,多路径误差严重影响伪距观测值的精度,从而进一步影响模糊度固定效率及定位性能。为减弱异常观测值对于模糊度固定成功率的影响,引入抗差估计函数,提出了附有INS定位约束的模糊度解算抗差算法;随机模型的准确性直接会影响模糊度的固定效率,高度角先验模型不能完全反应低高度角多路径误差特性,提出了在线自适应随机建模算法,在BDS/GPS双频模糊度解算中,建立逐级模糊度固定模型,采用衰退记忆模型自适应估计观测值方差。结果表明,在INS定位松约束条件下,抗差算法提高了模糊度固定成功率;采用自适应估计的随机建模策略,可以提高组合系统单历元模糊度固定效率。
  (5)在中长基线条件下,GNSS差分后的残余系统误差不可忽略,从而影响了中长基线条件下的模糊度固定。为了保证中长基线条件下的连续可靠的高精度定位,提出了 INS辅助的附有大气延迟约束的模糊度固定算法,采用 INS约束信息和大气误差预报信息实现BDS/GPS组合系统动态实时模糊度固定,基于双频数据约束提高模糊度固定的可靠性,采用新息抗差滤波控制系统模型和观测模型异常。结果表明,引入大气延迟误差约束可以提高模糊度固定成功率,双频约束模糊度检验提高了模糊度固定的可靠性,长基线条件下,抗差紧组合滤波可获得厘米级动态定位精度。
  (6)GNSS/INS组合滤波最优估计依赖于建立的系统模型以及观测模型准确性,实际环境中模型参数难以完全准确确定,并且随着观测环境和动态条件变化。为了提高系统的导航定位性能,提出自适应交互式多模型滤波,使用方差匹配方法实现过程噪声与观测噪声参数的自适应估计,为提高多GNSS系统融合解算效率,采用基于 UD分解的分类观测值序贯更新策略。结果表明,采用伪距/多普勒/惯导紧组合数据处理模型,GPS/BDS/INS组合系统能够获得分米级的定位精度,采用自适应交互多模型滤波能够提高系统的定位精度。
  (7)传统精密单点定位通常需要较长时间收敛,因而在一定程度上影响快速动态定位的效率。为了提高精密单点定位的收敛效率,采用INS辅助的先验对流层延迟约束定位方法,并基于整数相位钟模型进行模糊度固定,采用自适应估计策略优化随机模型。结果表明:INS辅助策略可以提高精密单点定位的收敛效率,模糊度固定技术主要改善了平面定位精度,而对流层延迟约束可提高高程方向定位精度,自适应估计模型能够进一步提高定位效果。

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