CN104280746B - 一种惯性辅助gps的深组合半实物仿真方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种惯性辅助GPS的深组合半实物仿真系统,包括GPS接收机、控制主机和射频信号模拟器组成的卫星导航信号模拟器、弹道轨迹发生器、IMU仿真器和惯性导航计算机组成的捷联惯性导航系统信息模拟器、仿真分析计算机、信号转发器;捷联惯性导航系统信息模拟器将弹道轨迹发生器输出的模拟信息进行处理得到惯性导航数据,并传输给GPS接收机;弹道轨迹发生器将导弹飞行轨迹数据传输给射频信号模拟器;控制主机控制射频信号模拟器生成卫星导航模拟信号并经信号转发器发出;GPS接收机综合处理惯性导航数据和卫星导航信息,输出最终导航信息至仿真分析计算机。本发明分析了惯性辅助对GPS接收机捕获跟踪性能的影响,对深组合导航技术的研究具有重大意义。

Description

一种惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法
技术领域
本发明涉及组合导航技术领域,特别是一种惯性辅助GPS的深组合半实物仿真系统。
背景技术
导航在人类历史的发展进程中一直起着重要的作用,定位导航技术在国防和军事上的重要性不言而喻,随着卫星/惯性组合导航系统的应用得到不断推广的同时,运载体对导航系统的综合性能提出的需求也在不断提高,卫星/惯性组合导航技术方面的研究不断深入。考虑到各类精确制导武器高动态、远射程的特点,简单的组合方式已不足以满足其对精度和稳定性的要求,深组合技术成为下一代导航系统的典型标志。
2000年,Draper实验室的Donald Gustafson等人明确提出并验证了扩展码跟踪环的GPS/INS深组合方法,以提高接收机的抗干扰能力;随后,斯坦福大学的Gautier JD进一步完善了这种概念,分析了深组合下卡尔曼滤波器的基本结构及状态观测方程;SantiagoAlban和明尼苏达大学的Demoz Cebre等人,对紧组合下MEMS IMU辅助GPS的跟踪回路进行了分析和研究,证明IMU辅助,可以减少接收机搜索带宽,增强其抑制噪声的能力。由于深组合技术在高动态平台、强射频干扰和多路径效应严重的恶劣环境中所表现的优异性能,美国霍尼韦尔公司早在二十一世纪初就已经计划了将深组合技术引入增强型GPS/INS空间组合导航系统。同时,罗克韦尔-柯林公司也将深组合技术列为GPS/INS组合导航系统的下一代设计方案。
深组合技术,其核心是利用卫星/惯性组合导航系统的输出辅助接收机的环路跟踪。与松组合和紧组合相比,其优势在于,深组合导航系统能够将GPS接收机对卫星信号的跟踪和GPS/惯性的组合功能集成于一体,实现GPS与INS的相互辅助,提高GPS信号跟踪的性能,卫星接收机对高动态运动载体的适应性,组合导航系统定位精度等,理论上,在深组合技术支持下,单颗卫星即可进行组合导航。目前,GPS导航系统是使用最为广泛的卫星导航系统之一,我国自主研发的北斗二代卫星导航系统日趋成熟,研究GPS/INS深组合导航系统,也是为今后做铺垫,GPS/INS组合导航的研究成果可以方便的移植到BD/INS组合导航系统中,这势必对我国的导航技术产生巨大的推动作用。
现有技术大多仍停留在软件仿真阶段,搭建的高动态环境也只是简单的匀速直线运动或大圆轨迹,与实际的弹道轨迹相差甚远,并不能很好地模拟一个具有大加速度、大加加速度的恶劣环境,其仿真分析有一定的局限性;而现有的组合导航实物系统,大多成本高、体积大、结构复杂,不利于研究中的实时检测和分析,研发效率较低,阻碍了组合导航系统的研发进展。
发明内容
本发明的目的在于提供一种成本低、体积小、实用性强的惯性辅助GPS的深组合半实物仿真系统,实现高动态环境下GPS/INS深组合导航系统的仿真与调试。
实现本发明目的的技术解决方案,一种惯性辅助GPS的深组合半实物仿真系统,包括GPS接收机、卫星导航信号模拟器、弹道轨迹发生器、捷联惯性导航系统信息模拟器、仿真分析计算机和信号转发器,其中卫星导航信号模拟器包括控制主机和射频信号模拟器,捷联惯性导航系统信息模拟器包括IMU仿真器和惯性导航计算机;所述弹道轨迹发生器的数据输出端接入IMU仿真器,IMU仿真器的数据输出端接入惯性导航计算机,GPS接收机通过RS232接口分别与惯性导航计算机、仿真分析计算机连接,控制主机和弹道轨迹发生器均通过千兆以太网与射频信号模拟器连接,射频信号模拟器的射频输出端与信号转发器连接;
捷联惯性导航系统信息模拟器对弹道轨迹发生器输出的模拟陀螺仪、加速度计信息进行处理得到惯性导航数据,然后通过RS232接口将惯性导航数据传输给GPS接收机;与此同时,弹道轨迹发生器通过千兆以太网将导弹飞行轨迹数据传输给射频信号模拟器;控制主机控制射频信号模拟器生成卫星导航模拟信号,并经信号转发器将其发出;GPS接收机综合处理接收的惯性导航数据和卫星导航信息,输出最终的导航信息至仿真分析计算机。
一种惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法,包括以下步骤:
步骤1,弹道轨迹发生器初始化:根据所需动态场景设置弹道轨迹发生器,产生导弹的飞行轨迹信息,并根据飞行轨迹信息模拟陀螺仪和加速度计,输出时间、加速度、角速度信息;
步骤2,弹道轨迹发生器输出导弹飞行轨迹数据,通过千兆以太网将导弹飞行轨迹数据传输给射频信号模拟器,同时,捷联惯性导航系统信息模拟器对弹道轨迹发生器输出的模拟陀螺仪、加速度计信息进行处理得到惯性导航数据,通过RS232接口将惯性导航数据传输给GPS接收机;
步骤3,控制主机控制射频信号模拟器生成卫星导航模拟信号,并经信号转发器将卫星导航模拟信号发出;
步骤4,GPS接收机接收惯性导航数据,结合惯性导航数据和星历信息,预测出多普勒频移;根据预测的多普勒频移和星历信息解算出的卫星位置、高度角,选择最优卫星进行捕获;根据预测的多普勒频移和环路滤波的载波相位不断调整本地载波信号,对捕获的卫星进行跟踪;
步骤5,GPS接收机结合惯性导航数据和卫星导航模拟信号,对步骤4的卫星捕获、跟踪结果进行导航解算,输出最终导航信息至仿真分析计算机,并返回步骤4。
本发明与现有技术相比,其显著优点:
1、本发明针对某型导弹在高动态环境下的导航制导过程,模拟了导弹飞行的高动态环境,进行半实物仿真实验,提高了分析结果的可靠性和说服力,并且缩短了信号捕获的时间,优化了高动态载体飞行中的失锁重捕过程,具有重要的现实意义;2、将惯性辅助信息加入载波跟踪环路的算法,有效降低动态应力误差,减小环路跟踪带宽,解决了GPS接收机动态性能和噪声与带宽相矛盾的问题;3、采用轨迹发生器来生成实验所用载体轨迹,具有较高的仿真度,系统中所运用的DSP+FPGA开发平台、卫星信号导航模拟器等均属于通用型设备,GPS接收机的基带信号处理功能由FPGA完成,环路控制与定位解算功能由DSP实现,运用范围广,移植性强;4、本发明具有良好的拓展性,除了用于深组合的仿真研究,松组合、紧组合同样适用,涵盖了信号弱、噪声干扰、卫星数不足等多种恶劣环境的模拟条件,能够提供更加全面的实验分析数据。
附图说明
图1是本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真系统示意图。
图2是本发明的GPS接收机结构图。
图3是本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法流程图。
图4是本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法中多普勒频移预测示意图。
图5是本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法中捕获跟踪环路流程图。
图6是本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法中IMU辅助PLL的数学模型。
图7是本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法中IMU辅助失锁重捕流程图。
图8是实施例中模拟高动态环境下导弹的理论飞行轨迹。
图9是实施例中导弹的理论飞行速度曲线。
图10是实施例中导弹的理论飞行加速度曲线。
图11是实施例中无辅助情况下GPS接收机导航结果速度曲线。
图12是实施例中惯性辅助情况下GPS接收机导航结果速度曲线。
图13是实施例中两种情况下GPS接收机导航结果的速度曲线对比。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例,对本发明做进一步详细说明。
结合图1,本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真系统,包括GPS接收机1、卫星导航信号模拟器2、弹道轨迹发生器3、捷联惯性导航系统信息模拟器4、仿真分析计算机5和信号转发器6,其中卫星导航信号模拟器2包括控制主机2-1和射频信号模拟器2-2,捷联惯性导航系统信息模拟器4包括IMU仿真器4-1和惯性导航计算机4-2;所述弹道轨迹发生器3的数据输出端接入IMU仿真器4-1,IMU仿真器4-1的数据输出端接入惯性导航计算机4-2,GPS接收机1通过RS232接口分别与惯性导航计算机4-2、仿真分析计算机5连接,控制主机2-1和弹道轨迹发生器3均通过千兆以太网与射频信号模拟器2-2连接,射频信号模拟器2-2的射频输出端与信号转发器6连接;
捷联惯性导航系统信息模拟器4对弹道轨迹发生器3输出的模拟陀螺仪、加速度计信息进行处理得到惯性导航数据,然后通过RS232接口将惯性导航数据传输给GPS接收机1;与此同时,弹道轨迹发生器3通过千兆以太网将导弹飞行轨迹数据传输给射频信号模拟器2-2;控制主机2-1控制射频信号模拟器2-2生成卫星导航模拟信号,并经信号转发器6将其发出;GPS接收机1综合处理接收的惯性导航数据和卫星导航信息,输出最终的导航信息至仿真分析计算机5。
结合图2,GPS接收机1包括接收天线、GPS射频单元、FPGA芯片和DSP芯片:接收天线接收卫星导航模拟信号并输入到GPS射频单元;在GPS射频单元,卫星导航模拟信号经过带通滤波、低噪声放大后,与频综模块产生的本振信号进行混频,下变频处理输出零中频的基带信号至FPGA芯片;FPGA芯片进行基带信号处理,并通过总线与DSP芯片进行通讯,DSP进行可见卫星的预测、载波环和码环的环路控制以及导航定位解算。
GPS射频单元完成GPS L1频段的带通滤波、低噪声放大、频综产生、模拟混频和AD正交采样等功能;由DSP芯片和FPGA芯片组成基带开发平台,其中FPGA芯片主要完成卫星导航模拟信号的基带处理:包括载波NCO产生、码NCO产生、复相位旋转数字下变频、本地GPS扩频码产生、相关器、时基信号产生、观测数据TIC时刻测量、GPS帧同步信号产生和帧数据解调等,另外FPGA完成两路串口收发、USB接口总线访问、射频频综SPI接口配置、FPGA与DSP总线接口通讯等功能;而DSP主要完成星历和定位数据的读存,可见卫星的预测,多普勒频移的预测,GPS各通道的初始化,各通道超前、即时和滞后相关值的读取和存储,载波跟踪环和码跟踪环的环路控制,TIC时刻观测数据的读取,载波相位辅助伪距平滑处理,跟踪多普勒kalman滤波处理,GPS帧数据的读取和导航电文解析、卫星星历和历书的实时存储,GPS定位解算和速度求解、GPS授时环路控制和串口协议的组帧和解帧等功能。
结合图3,本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法,包括以下步骤:
步骤1,弹道轨迹发生器3初始化:根据所需动态场景设置弹道轨迹发生器3,产生导弹的飞行轨迹信息,并根据飞行轨迹信息模拟陀螺仪和加速度计,输出时间、加速度、角速度信息;
步骤2,弹道轨迹发生器3输出导弹飞行轨迹数据,通过千兆以太网将惯性导航数据传输给射频信号模拟器2-2,同时,捷联惯性导航系统信息模拟器4对弹道轨迹发生器3输出的模拟陀螺仪、加速度计信息进行处理得到惯性导航数据,通过RS232接口将惯性导航数据传输给GPS接收机1;
步骤3,控制主机2-1控制射频信号模拟器2-2生成卫星导航模拟信号,并经信号转发器6将卫星导航模拟信号发出;
步骤4,GPS接收机1接收惯性导航数据,结合惯性导航数据和星历信息,预测出多普勒频移;根据预测的多普勒频移和星历信息解算出的卫星位置、高度角,选择最优卫星进行捕获;根据预测的多普勒频移和环路滤波的载波相位不断调整本地载波信号,对捕获的卫星进行跟踪;
步骤5,GPS接收机1结合惯性导航数据和卫星导航模拟信号,对步骤4的卫星捕获、跟踪结果进行导航解算,输出最终导航信息至仿真分析计算机5,并返回步骤4。
将最终导航信息与理论轨迹进行对比分析,并循环执行步骤4~5。
卫星信号的捕获是一个关于信号载波多普勒频率和码相位的二维搜索过程。虽然GPS卫星所发射的频率是固定的,但是由于卫星和接收机之间存在相对运动,产生多普勒效应,0.177m/s2的相对加速度就能引起0.93Hz/s的多普勒频移变化率,按照这一比例,一个g的加速度就可以引起51.5Hz/s的变化率,对于地面上的静态接收机来说,由卫星运动引起的载波多普勒频移值大概在±5KHz的范围内,然而在高动态环境下,加速度往往达到几十个g,大概可以估算出,其频率变化范围将扩大到±10KHz,甚至±15KHz,这将会大大降低接收机的搜捕效率。本发明采用惯性测量单元IMU辅助GPS进行捕获的方法,将惯性测量单元IMU检测到的实时速度信息给GPS接收机,结合卫星历书或星历信息,预先估计多普勒频移,缩小载波多普勒频率搜索范围,减小捕获时间。图4是本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法步骤4中多普勒频移预测示意图,具体步骤如下:
(1)卫星信号传输过程中,产生多普勒频移的原因主要有卫星与载体的相对运动、卫星和接收机的时钟频率漂移,所以载波信号的多普勒频移为:
fd=frec-fs+Δfrec-Δfs (1)
其中,frec为载体运动产生的多普勒频移,fs为卫星运动产生的多普勒频移,Δfrec为接收机时钟频率漂移带来的误差,Δfs为卫星时钟频率漂移带来的误差,一般Δfs较小,可忽略不计。
(2)在ECEF坐标系下,L1波段的载波频率为fL1,L1波段的波长为λL1,卫星运动速度为Vs,载体运动速度为Vrec,e为卫星到载体的单位视线矢量,则多普勒频移fd为:
f d = 1 λ L 1 ( V r e c - V s ) · e - - - ( 2 )
(3)通过星历解算,得到卫星运动速度Vs在x轴的分量vsx、y轴的分量vsy、z轴的分量vsz,惯导数据提供载体运动速度Vrec在x轴的分量vrx、y轴的分量vry、z轴的分量vrz,载体与卫星之间的相对位置即单位视线矢量e,其中,卫星位置在x轴的分量xs、y轴的分量ys、z轴的分量zs,载体位置在x轴的分量xr、y轴的分量yr、z轴的分量zr,多普勒频移fd即为:
f d = x r - x s r y r - y s r z r - z s r · ( v r x v r y v r z - v s x v s y v s z ) · f L 1 c - - - ( 3 )
r表示载体与卫星之间的相对距离,c=3.0×108m/s。
(4)本地载波频率fc为:
fc=fL1+fd (4)
图5为本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法步骤4中惯性测量单元IMU辅助GPS捕获跟踪环路流程图。卫星导航模拟信号经过GPS接收机1的射频单元下变频到中频,经模数转换后,变为数字中频信号,为了剥离其中的载波,GPS接收机1的锁相环采用了I/Q解调法,将数字中频信号与复制载波进行混频,再与复制C/A码做相关运算得到相关结果i和q,经过相干和非相干积分后,对输出信号进行判决,并反馈给载波NCO和码环NCO,调整载波频率和码环初相。
在高动态环境下,GPS接收机接收载波信号的多普勒频移会发生剧烈变化,较大的频率变化将导致GPS接收机接收的载波环路失锁,无法正确跟踪、调制出信号,因此载波环路的设计是高动态导航接收机设计中的关键问题之一,考虑到锁相环和锁频环的特性,一般采用三阶PLL辅助的二阶FLL,用于进行载波跟踪,惯性测量单元IMU辅助GPS载波跟踪算法能够在保证GPS载波跟踪环路滤波器带宽足够窄的情况下,可以有效地增加环路带宽,从而加大环路捕获带宽,提高环路的跟踪性能,一方面加快了整个载波环路的响应速度,另一方面,则尽可能地降低了跟踪环路的误差,在保证信号跟踪的前提下,最大限度的缩小带宽,降低环路噪声。
预测多普勒频率为跟踪环路中的相干积分和非相干积分过程提供频率补偿,尽量延长积分时间,提高环路信号的处理增益,达到抗干扰和提高接收机灵敏度的目的,从而保证在有干扰和弱信号条件下,接收机仍然可以正常工作。
经过积分的I、Q支路数据可表示为:
I P ( t ) = P · D · R ( Δ τ ) · sin c ( π Δ f T · t ) · c o s ( π Δ f T + Δ φ ) + N I - - - ( 5 )
Q P ( t ) = P · D · R ( Δ τ ) · sin c ( π Δ f T · t ) · s i n ( π Δ f T + Δ φ ) + N Q - - - ( 6 )
为信号幅值,D为GPS导航数据码,R(Δτ)为PRN码自相关函数,Δτ为即刻复制C/A码与接收C/A码之间的相位差异,sinc(πΔfT·t)即为Δf为多普勒频率估计偏差,T为预检测积分时间,Δφ为接收载波与复制载波之间的相位差,NI、NQ分别代表I、Q支路上均值为零且互不相关的正态噪声。
获得了GPS接收机接收的载波多普勒频率偏移变化率后,就可以实时对与检测积分过程中的载波多普勒频率进行补偿修正,即始终保持上式中的Δf为0,上式变为:
I P = P · D · R ( Δ τ ) · c o s ( Δ φ ) + N I - - - ( 7 )
Q P = P · D · R ( Δ τ ) · sin ( Δ φ ) + N Q - - - ( 8 )
故此,GPS接收机在接收与检测积分的过程中,没有多普勒频移误差的影响,I、Q将完全反映全部的信号功率,惯性测量单元IMU估计的多普勒频率抵消了载体动态性能的影响,减小环路跟踪误差,有效降低环路带宽。
载波锁相环PLL的主要误差包括热噪声、相位抖动方差、动态应力误差等,载波锁相环跟踪门限的保守估计方法,是三倍的相位测量误差均方差不得超过四分之一的鉴相牵入范围,即:
其中,σPLL为相位测量误差的均方根,σtPLL为热噪声引入的误差,σA为振荡器艾兰方差引入的相位噪声,σV为振动引入的相位噪声,σS为电离层闪烁引入的相位噪声,θe为接收机的动态应力误差,上式中的各项均以度即“°”为单位。
惯性测量单元IMU辅助下,环路误差则主要包括外部频率估计误差、相位抖动引入的误差和热噪声误差,IMU补偿了大部分载波动态应力后,PLL环路的总跟踪误差为:
根据此式,可以计算出惯性测量单元IMU辅助下,GPS接收机锁相环的最优带宽和带宽门限,实验结果表明,惯性测量单元IMU辅助下,大大降低了跟踪环路噪声,有效缩小了跟踪带宽,接收机在高动态环境中,仍可以稳定跟踪卫星信号,同时,在低载噪比环境中,弱信号的跟踪能力也有很大提高。
图6为本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法中IMU辅助PLL的数学模型。其中,F(s)为锁相环环路滤波器,为IMU滤波器,φr(s)为参考输入信号,wφ(s)为外部相位噪声,δfext(s)为外部频率辅助偏差,fext(s)为包含外部频率辅助偏差的外部频率辅助信息,δfPLL(s)为鉴相器相位误差经滤波后等效的频率误差,φPLL(s)为压控振荡器的输出信号,环路的输出相位可表示为:
φPLL(s)=H1(s)φr(s)+H2(s)wφ(s)+H3(s)δfext(s) (11)
H 1 ( s ) = α I M U s + α I M U s + F ( s ) s + F ( s ) - - - ( 12 )
H 2 ( s ) = F ( s ) s + F ( s ) - - - ( 13 )
H 3 ( s ) = 1 s + F ( s ) - - - ( 14 )
当IMU的带宽αIMU→∞时,H1(s)→1,即参考输入信号与相位输出信号呈线性关系,接收机动态引起的相位可以由IMU来进行跟踪,故PLL带宽设计时,不需要考虑动态应力的误差,仅考虑接收机钟差误差和外部频率辅助偏差即可,载体动态性要求的高环路带宽完全又IMU补偿。
由外部频率估计偏差造成的环路跟踪误差可以表示为:
δfPLL(s)=-H2(s)δfext(s) (15)
根据δfPLL(s)和wφ(s),确定PLL环路带宽,比没有IMU辅助时窄的多。
图7为本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法中IMU辅助失锁重捕流程图。高动态载体在运行过程中,常常会因为瞬间加速度过大,或受到遮挡接收不到卫星信号,而导致接收机失锁,是否能够快速重捕也成为了衡量高动态接收机的重要标准之一。本发明也可用于失锁情况下,对于快速重捕有一定的辅助效果。接收机失锁情况下,以惯性测量单元输出的载体信息为参照,调整本地载波,计算多普勒频率的变化速度,提高频率估计的准确度,加快重捕速度。
结合图7,为了保证GPS接收机独立工作的能力,在判断卫星失锁时,设置了两条支路流程,确定卫星失锁后,首先对其进行初始化,将软件中储存的该颗卫星信息清零,在有IMU的情况下,继续根据一直的姿态信息调节重新载波频率,否则就根据该通道的捕获信息,计算最后一次捕获时的多普勒频移及其变化率,用于调节载波NCO。
本发明经过试验,验证了IMU辅助GPS接收机失锁重捕的有效性,在相同的信噪比条件下,失锁情况得到明显改善,整个过程中,失锁两次,1秒钟内即可完成重捕。
实施例1
本发明基于惯性辅助GPS的深组合半实物仿真系统,已应用于GPS/INS深组合导航系统的研究,并先后经过多次试验。
本实施例中,GPS接收机1的基带信号处理功能由Altera的FPGA-EP2C70F672完成,环路跟踪与定位解算功能由TI的DSP-TMS320C6713B来实现,捷联惯性导航系统信息模拟器3与GPS接收机1之间采用串口通信方式,波特率为115200,每10ms发送一组导航信息,与卫星高动态仿真信号保持同步传输,每一组数据包中包含了该时刻载体三个方向的位置、速度信息;在GPS接收机1的射频单元中,频综模块SI4133通过FPGA的SPI接口配置产生1575MHz本振信号,与从接收天线进来的卫星导航模拟信号经带通滤波和低噪声放大后一起进入AD8347进行混频,经四阶elliptic低通滤波之后,输出零中频的IQ正交两路基带信号,作为AD采样的模拟输入信号输入至FPGA芯片。
为了模拟真实导弹的发射场景,在发射前设置了两分钟静止等待时间,图8~10为直角坐标系下,导弹的运动轨迹及其速度和加速度的曲线,飞行最大速度超过1500m/s,最大加速度达到30个重力加速度g,g=9.8m/s2
起始点坐标:北纬38°,东经118.99°,高度为0;
结束点坐标:北纬38.67°,东经119.00°,高度32.56m;
飞行时长约为两分12秒,GPS信号载噪比设置为45dB·Hz。
图11为无IMU辅助情况下的载体速度曲线,曲线中有明显的无数据段,即为失锁部分,主要发生在120s~145s,对比理论曲线,可以发现,正好发生在载体加速度变化很大的时间段,失锁次数较多,时间较长,经过反复试验,发现在恶劣情况下,失锁时间甚至长达6~7秒。
利用本发明方法,加入IMU后进行捕获,在相同的信噪比条件下,捕获效果如图12所示,两条曲线出现明显差异的位置处于加速度变大的时间段,截取部分曲线对比,如图13所示,每秒记录一组数值用直方图表示无辅助情况下的速度情况,圆点则是有辅助情况下的速度,可以看到,在IMU辅助下,跟踪情况得到明显改善,整个过程中,失锁两次,1秒钟内即可完成重捕。
综上所述,本发明惯性辅助GPS的深组合半实物仿真系统,可以有效提高GPS接收机在高动态环境下的捕获跟踪性能,解决了GPS在受遮挡或瞬间加速度很大情况下失锁丢星、无法定位的问题;可以大大提高研究效率,完成算法的检验、器件的调试、仿真结果的分析评估等,为提高GPS/INS深组合系统的滤波、解算效果奠定了基础,具有重要的理论及实际意义。

Claims (2)

1.一种惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,弹道轨迹发生器(3)初始化:根据所需动态场景设置弹道轨迹发生器(3),产生导弹的飞行轨迹信息,并根据飞行轨迹信息模拟陀螺仪和加速度计,输出时间、加速度、角速度信息;
步骤2,弹道轨迹发生器(3)输出导弹飞行轨迹数据,通过千兆以太网将导弹飞行轨迹数据传输给射频信号模拟器(2-2),同时,捷联惯性导航系统信息模拟器(4)对弹道轨迹发生器(3)输出的模拟陀螺仪、加速度计信息进行处理得到惯性导航数据,通过RS232接口将惯性导航数据传输给GPS接收机(1);
步骤3,控制主机(2-1)控制射频信号模拟器(2-2)生成卫星导航模拟信号,并经信号转发器(6)将卫星导航模拟信号发出;
步骤4,GPS接收机(1)接收惯性导航数据,结合惯性导航数据和星历信息,预测出多普勒频移;根据预测的多普勒频移和星历信息解算出的卫星位置、高度角,选择最优卫星进行捕获;根据预测的多普勒频移和环路滤波的载波相位不断调整本地载波信号,对捕获的卫星进行跟踪;
步骤5,GPS接收机(1)结合惯性导航数据和卫星导航模拟信号,对步骤4的卫星捕获、跟踪结果进行导航解算,输出最终导航信息至仿真分析计算机(5),并返回步骤4。
2.根据权利要求1所述的惯性辅助GPS的深组合半实物仿真方法,其特征在于,步骤4所述的预测多普勒频移的具体方法如下:
(1)在ECEF坐标系下,L1波段的载波频率为fL1,L1波段的波长为λL1,卫星运动速度为Vs,载体运动速度为Vrec,e为卫星到载体的单位视线矢量,则多普勒频移fd为:
f d = 1 λ L 1 ( V r e c - V s ) · e
(2)通过星历解算,得到卫星运动速度Vs在x轴的分量vsx、y轴的分量vsy、z轴的分量vsz,惯导数据提供载体运动速度Vrec在x轴的分量vrx、y轴的分量vry、z轴的分量vrz,载体与卫星之间的相对位置即单位视线矢量e,其中,卫星位置在x轴的分量xs、y轴的分量ys、z轴的分量zs,载体位置在x轴的分量xr、y轴的分量yr、z轴的分量zr,多普勒频移fd即为:
f d = x r - x s r y r - y s r z r - z s r · ( v r x v r y v r z - v s x v s y v s z ) · f L 1 c
r表示载体与卫星之间的相对距离,c=3.0×108m/s。
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Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104730541B (zh) * 2015-04-21 2017-09-26 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于pxi总线的通航实时gnss/ins组合导航信号模拟器
CN104990554B (zh) * 2015-05-04 2018-03-13 南京邮电大学 Gnss盲区中基于vanet车辆间协作的惯性导航定位方法
CN104931994A (zh) * 2015-06-12 2015-09-23 南京理工大学 一种基于软件接收机的分布式深组合导航方法及系统
CN105069237B (zh) * 2015-08-13 2018-04-17 南京航空航天大学 硬件接口激励的惯性/卫星深组合导航系统动态测试方法
CN105652294B (zh) * 2015-10-30 2018-11-30 北京自动化控制设备研究所 一种基于惯性辅助的失锁重捕方法
JP6642591B2 (ja) * 2016-01-26 2020-02-05 富士通株式会社 センサユニット、センサ制御装置、センサデータ処理装置、センサ制御プログラム、センサデータ処理プログラム
CN106019326A (zh) * 2016-04-28 2016-10-12 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 惯导速度辅助接收机跟踪环路算法
CN105954775A (zh) * 2016-04-28 2016-09-21 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 惯导加速度辅助接收机跟踪环路算法
CN106199667A (zh) * 2016-06-17 2016-12-07 南京理工大学 Gps/sins超紧组合导航系统中的快速重定位方法
CN108107454B (zh) * 2016-11-24 2021-10-19 北京自动化控制设备研究所 一种惯性信息辅助卫星深组合环路
CN108709552A (zh) * 2018-04-13 2018-10-26 哈尔滨工业大学 一种基于mems的imu和gps紧组合导航方法
CN109495199B (zh) * 2018-10-30 2021-07-13 航天恒星科技有限公司 一种基于半实物仿真的fpga参数调试系统
CN111006662A (zh) * 2019-12-26 2020-04-14 北京悦航天翼电子信息技术有限公司 基于arinc429模拟器的自主导航与定位系统
CN111142409A (zh) * 2020-01-10 2020-05-12 北京航天发射技术研究所 一种基于实测数据回放的车载定位半实物仿真方法及系统
CN111427067B (zh) * 2020-03-04 2022-05-24 上海航天控制技术研究所 一种基于高轨导航兼容机半物理测试系统及方法
CN111399022A (zh) * 2020-04-08 2020-07-10 湖南格艾德电子科技有限公司 一种卫星导航与惯性导航超紧组合仿真定位的方法及终端
CN112612041A (zh) * 2020-12-22 2021-04-06 成都北斗奇芯科技有限公司 一种提高北斗卫星导航系统接收机测速精度的方法
CN112964244B (zh) * 2021-02-03 2023-07-21 中山大学 一种基于模型的组合导航快速原型系统
CN113671547B (zh) * 2021-08-25 2023-11-21 重庆天箭惯性科技股份有限公司 一种改进的高动态捕获方法、装置、设备及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101666650B (zh) * 2009-09-30 2011-04-06 北京航空航天大学 一种sins/gps超紧致组合导航系统及实现方法
CN102621569A (zh) * 2012-03-22 2012-08-01 哈尔滨工程大学 一种分布滤波式全球定位及捷联惯导组合导航方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101666650B (zh) * 2009-09-30 2011-04-06 北京航空航天大学 一种sins/gps超紧致组合导航系统及实现方法
CN102621569A (zh) * 2012-03-22 2012-08-01 哈尔滨工程大学 一种分布滤波式全球定位及捷联惯导组合导航方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Adaptive Kalman Filtering for INS/GPS;A.H.Mohamed et al.;《Journal of Geodesy》;19991231;第73卷;第193-203页 *
GPS/SINS组合导航系统应用研究;张晓亮;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20130615(第6期);第25-28页,第42-46页 *
基于DSP+FPGA的多频GPS接收机系统设计;王忠等;《计算机测量与控制》;20100831;第18卷(第8期);第1919页右栏第2段至1920页右栏第3段,图1-3 *
航空制导炸弹SINS/GPS组合导航系统的设计;陈帅等;《航天控制》;20070228;第25卷(第1期);第13-17页 *
高动态条件下SINS辅助GNSS信号捕获的性能分析;何晓峰等;《中国惯性技术学报》;20110831;第19卷(第4期);第447-451页 *

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