CN103149580A - 一种基于stkf和wnn的gps/ins组合导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，属于车辆导航定位技术领域。该方法步骤如下：一、在GPS信号有效时，利用小波神经网络（WNN）建立INS导航系统的导航误差模型；二、在GPS信号失锁时，依靠之前训练得到的WNN误差模型对导航系统误差进行补偿。本方法可以有效解决GPS失锁对GPS/INS组合导航系统的影响，提供长时间、高精度的导航定位结果。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，属于车辆导航定位技术领域。
背景技术
随着交通事业的不断发展，交通需求不断增长，智能交通系统也随之不断发展。智能交通系统是采用先进的信息、电子、系统工程等高科技手段来对道路网络进行更有效地控制和管理，以便更大限度的发挥现有道路系统的交通效率。在智能交通系统中，关键问题是要准确地知道车辆当前所在位置。进入90年代以来，随着计算机和通信技术的飞速发展，车辆导航定位系统开始进入真正的实用阶段。特别是美国全球定位系统（GPS）的建立，为全球范围内的用户提供了一种廉价、实用的定位手段，使得车辆导航定位系统的发展进入了高潮。
由于其成本低、便携式、易与其他传感器或通信设备进行融合等特点，以GPS为主的车辆定位系统目前几乎占据了全部的市场。但是GPS也有其缺点，普通GPS接收机由于受到卫星钟差、电离层误差、大气层误差、多路径误差等影响，其定位精度为30米左右，远远不能满足车道级定位的需求。惯性导航系统（INS, Inertial navigation system）是基于惯性传感器的自主式导航系统，它利用惯性传感器测量运动的角速度和加速度，经计算确定车辆位置，实现车辆的自主定位。但惯性元件的漂移误差和标定误差将使累积误差随着时间逐渐积累，最终达到无法忍受的程度。而且目前高精度的INS系统价格高昂，很难在车载导航系统中得到推广。多传感器融合技术的出现极大的推动了车载定位技术的发展，利用多传感器融合技术，将低精度的GPS和INS组合在一起，即能得到高精度的组合导航定位结果。
GPS/INS组合导航系统能够使导航系统维持长时间的稳定和高精度，但是其导航性能依然受到环境的限制。比如当载体长期运行于城市、隧道等环境时，由于建筑物遮挡，GPS信号可能会出现长时间的失锁，INS不能提供长时间、高精度导航的缺点会导致GPS/INS组合导航系统出现严重的性能下降。因此，针对GPS长期失锁状况下的INS导航误差补偿研究显得尤为重要。
针对GPS失锁状况下对INS导航误差进行补偿的这一类问题，国内外学者提出了一些解决方法，大致可以分为两类：一是增加其他传感器或其他辅助设备，如车载GPS/INS组合导航系统与视觉传感器、里程计、地图匹配、路网辅助以及车辆协同等方法的结合，这些方法在一定程度上很好的解决的GPS失锁带来的影响，但势必也增加了成本，提高了系统复杂性；二是利用人工智能辅助算法建立INS导航误差模型，在GPS失锁的时候利用建立的模型对INS导航误差进行补偿。其中人工智能辅助算法由于其实现简单且成本低廉而得到了广泛关注。
发明内容
本发明提出了一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，该方法克服了GPS失锁带来的组合导航系统精度下降的问题，能够提供持久的高精度导航。该方法首先在GPS信号良好的情况下利用小波神经网络（WNN）建立INS导航误差模型，以先前时刻STKF（强跟踪滤波器，英文Strong Tracking Kalman Filter）的输出作为WNN的输入，以当前时刻STKF的输出作为WNN的理想输出对WNN进行训练，当GPS信号失锁时，依靠训练好的WNN模型对INS系统误差进行补偿。
本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：
一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，包括下列步骤：
（1）将GPS/INS组合导航系统的运行区域分为训练区域和误差补偿区域两部分，所述训练区域为GPS信号良好的区域，所述补偿区域为GPS信号失锁时的区域；
（2）在训练区域，GPS和INS导航系统同时正常工作，首先将INS测量得到的位置、速度信息与GPS测量得到的位置、速度信息作差，并将作差结果输入强跟踪卡尔曼滤波器（STKF）进行数据融合，以得到INS系统导航误差的估计值；
（3）在采用STKF进行数据融合，并得到INS导航误差估计值的同时，将先前时刻得到的该导航误差估计值作为WNN误差模型的输入，将当前时刻得到的导航误差估计值作为WNN误差模型的理想输出，对WNN误差模型进行建模训练；
（4）当GPS失锁时，即车辆进入误差补偿区域，在这一区域，GPS/INS组合导航系统无法得到GPS信号，利用INS完成自主导航，此时利用在训练区域得到的WNN误差模型对INS输出的导航信息进行误差补偿，以得到导航定位结果。
步骤（1）中所述GPS/INS组合导航系统，其组合方式为位置速度误差松组合方式。
步骤（2）中所述数据融合方法包含卡尔曼滤波、粒子滤波，以及基于卡尔曼和粒子滤波的改进数据融合方法。
步骤（3）中所述的WNN误差模型为一种先验误差模型，即模型的输入为STKF先前时刻输出的估计误差，模型的理想输出为STKF当前时刻输出的估计误差。
本发明的有益效果如下：
（1） 提出了新的INS导航误差先验模型，其输入为先前时刻STKF输出的INS导航误差估计值，输出为当前时刻STKF输出的INS导航误差估计值。该模型充分考虑到INS导航误差的趋势性，能够得到比传统方法精度更高的INS导航误差补偿结果。
（2） 利用强跟踪卡尔曼滤波器对INS和GPS的输出信息进行数据融合，能得到比传统卡尔曼滤波器更准确的滤波结果。
（3） 利用小波神经网络对INS导航误差进行建模，可得到精度较高的误差预测模型。
附图说明
图1为基于STKF和WNN的GPS/INS导航误差训练框图。
图2为基于STKF和WNN的GPS/INS导航误差补偿框图。
图3为WNN训练框图。
图4为WNN预测框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明创造做进一步详细说明。
本发明的原理是：GPS/INS是目前应用最广泛的组合导航系统。尽管GPS能够为地球上任何地点的用户提供导航信息，但GPS要求捕获四颗或更多的卫星，所以在城市、峡谷或者森林等地区，由于受建筑物、山体、树木等遮挡，导致GPS信号衰减或失锁，此时组合导航系统中只有INS能够正常使用，INS在长时间工作时的漂移会导致整个系统导航定位精度下降，甚至无法正常工作。因此必须对GPS失锁情况下的INS误差进行补偿。在传统的对INS误差进行建模及补偿的方法中，多采用人工智能方法建立输入为陀螺仪、加速度计输出信号，输出为INS位置误差和速度误差的模型，该方法能够有效的在GPS失锁时对INS误差进行预测，得到良好的误差补偿结果。但是，传统方法忽略了INS误差的趋势性，即当前时刻的INS误差是与先前时刻的INS误差有关的。因此，本发明提出了一种先验INS误差模型，即以先前时刻的INS误差作为模型输入，以当前时刻的INS误差作为模型输出来对模型进行训练，从而在GPS失锁时对INS误差进行预测并补偿。为了得到高精度的模型，本发明将STKF和WNN引入到模型中，并得到了良好的建模和误差补偿结果。
如图1为基于STKF和WNN的GPS/INS导航误差训练框图，由图可见：当GPS正常工作时，以先前时刻STKF输出的位置、速度误差为输入，以当前时刻STKF输出的位置、速度误差为输出对WNN进行训练。WNN训练如图3所示：在训练区域，GPS与INS同时工作，首先将GPS测量的位置、速度信息与INS测量的位置、速度信息作差，并将作差结果输入STKF滤波器进行数据融合，得出INS导航误差并对系统输出进行补偿；同时，将先前时刻STKF输出的INS导航误差估计值作为WNN的输入，将当前时刻STKF输出的INS导航误差估计值作为WNN的理想输出，对WNN进行训练，建立INS误差模型。
预测过程如图2所示，WNN的预测模型如图4所示。当载体进入GPS失锁区域时，GPS/INS组合导航系统进入误差补偿阶段。在这一区域，组合导航系统无法获得GPS测量结果，只能依靠INS完成这一部分的自主导航。此时INS利用在训练区域得到的WNN误差模型对测量的导航信息进行误差补偿，得到最优的导航信息。从而避免了因GPS无法工作导致的导航精度迅速下降的问题，具有良好的误差补偿效果。
Claims (4)
1.一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，其特征在于，包括下列步骤：
（1）将GPS/INS组合导航系统的运行区域分为训练区域和误差补偿区域两部分，所述训练区域为GPS信号良好的区域，所述补偿区域为GPS信号失锁时的区域；
（2）在训练区域，GPS和INS导航系统同时正常工作，首先将INS测量得到的位置、速度信息与GPS测量得到的位置、速度信息作差，并将作差结果输入强跟踪卡尔曼滤波器进行数据融合，得到INS系统导航误差的估计值；
（3）在采用强跟踪卡尔曼滤波器进行数据融合，并得到INS导航误差估计值的同时，将先前时刻得到的该导航误差估计值作为WNN误差模型的输入，将当前时刻得到的导航误差估计值作为WNN误差模型的理想输出，对WNN误差模型进行建模训练；
（4）当GPS失锁时，即车辆进入误差补偿区域，在这一区域，GPS/INS组合导航系统无法得到GPS信号，利用INS完成自主导航，此时利用在训练区域得到的WNN误差模型对INS输出的导航信息进行误差补偿，以得到导航定位结果。
2.根据权利要求1中所述的一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，其特征在于：步骤（1）中所述GPS/INS组合导航系统，其组合方式为位置速度误差松组合方式。
3.根据权利要求1中所述的一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，其特征在于：步骤（2）中所述数据融合方法包含卡尔曼滤波、粒子滤波，以及基于卡尔曼和粒子滤波的改进数据融合方法。
4.根据权利要求1中所述的一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，其特征在于：步骤（3）中所述的WNN误差模型为一种先验误差模型，即模型的输入为STKF先前时刻输出的估计误差，模型的理想输出为STKF当前时刻输出的估计误差。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20130612 |