CN105698790A - 一种gnss-ins组合中的桥接方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种GNSS-INS组合中的桥接方法，包括：第一，利用载波相位观测值求出厘米级的位置量；第二，若没有GNSS定位结果，则进行INS的独立导航推算；第三，若存在GNSS定位结果，则启动GNSS-INS滤波器，把前两步中的位置量之差组成扩展卡尔曼滤波的量测值，计算出各状态量的补偿量，更新校正系统的状态量。本发明统一解决了GNSS正常连续观测中定位结果存在的“锯齿”问题和因GNSS失锁导致系统精度降低的问题，具有适应能力强、稳定性强并且精度高的优点。

Description

一种GNSS-INS组合中的桥接方法

技术领域

本发明涉及高精度后处理组合定位定向技术领域，具体是一种GNSS-INS组合中的桥接方法。

背景技术

美国GPS、中国“北斗”系统、俄罗斯“GLONASS”系统、欧盟“伽利略”系统合称为全球导航卫星系统GNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem)。惯性导航系统INS(InertialNavigationSystem)是一种依靠牛顿力学为基础，不依靠外部设备，通过加速度计测量载体在惯性坐标系下的加速度，对时间进行积分，结合陀螺仪所测角速度算出的旋转矩阵转化到导航坐标系中，进而得到载体的位置、速度、姿态角的自主式导航系统。卫星定位不会产生积分误差，但易收到外界环境的干扰；惯性导航仅靠自身设备就能完成，但各项误差会随时间产生积分误差，因而两个导航系统具有鲜明的优势互补关系。二者的组合定位定向也就变成了测绘导航领域的研究热点问题。

与实时的组合导航领域不同，事后的组合定位定向一般对于位置姿态的精度要求很高。GNSS采用差分定位模式，采用载波相位观测量求解出整周模糊度进而能得到厘米级的定位精度，IMU可持续提供载体的姿态信息，并且能在GNSS卫星失锁的时候提供载体的位置信息，但此时的位置精度一般不高。受硬件设备属性的影响，目前通常GNSS的采样频率是1-20Hz，但是IMU的采样频率在100-500Hz，所以在GNSS和IMU观测时刻不相同的历元点上只能由IMU独立导航，在相同观测时刻点系统由GNSS-INS组合滤波器决定，期间很短的时间内可以看成是“卫星假象失锁”。另一方面在城市峡谷下，GNSS卫星的观测条件比较恶劣，致使会发生大量的短时甚至长时间的真正失锁现象，系统转变回单独的IMU独立导航，整个组合定位系统的精度都会下降。以上出现的两种情况下，都会导致整个系统质量的不统一，即导致最终结果中会有很多突变的“锯齿”存在。前者对于系统精度的影响不大，“锯齿”的长度都比较小；后者GNSS卫星出现真正失锁时，失锁的时间越长，“锯齿”的宽度就越大，这对组合系统的精度影响尤为严重。对此很多人提出神经网络的方法，补偿由IMU独立导航的历元参数，但该方法依赖于长时间的良好GNSS观测数据，且需要观测时间较长，但只要是正常的GNSS观测时间段内就会出现“卫星假象失锁”，这种方法的补偿频率高，存在适用性较低，稳定性较低、精度差等问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适应能力强、稳定性强并且精度高的GNSS-INS组合中的桥接方法，解决了GNSS正常连续观测中定位结果存在的“锯齿”问题和因GNSS失锁导致系统精度降低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种GNSS-INS组合中的桥接方法，包括：

第一，利用载波相位观测值求出厘米级的位置量；

第二，若没有GNSS定位结果，则进行INS的独立导航推算；

第三，若存在GNSS定位结果，则启动GNSS-INS滤波器，把前两步中的位置量之差组成扩展卡尔曼滤波的量测值，计算出各状态量的补偿量，更新校正系统的状态量。

作为本发明进一步的方案：具体步骤为：

(1)GNSS利用C/A码和双频载波相位数据，采用双频相关法(DualFrequencyMethod，DUFCOM)搜索出正确的整周模糊度，获取厘米级的位置量；

(2)把陀螺仪输出的角速度，结合已知的地球自转角速度，利用四元数更新方法，得到由载体坐标系b系至导航坐标系e系的旋转矩阵和加速度计输出的加速度一起进行一次积分得到速度二次积分得到位置

(3)若步骤(1)中GNSS卫星未发生失锁，把所得位置、速度和步骤(2)中由惯性导航方程推算出的位置、速度组成扩展卡尔曼滤波中的量测观测值，这里采用的是闭环校正的方式，即得到的状态量进行实时更新校正，以提高下一个历元的惯性导航计算的精度；

(4)若步骤(1)中GNSS卫星发生了失锁，则无法获得GNSS定位结果；或者是和GNSS采样历元不同步的IMU采样历元，系统都会转变成INS独立导航，受其导航原理的影响和惯性器材精度的影响，系统精度会逐渐降低；当重新获取GNSS定位结果时，系统重新恢复成GNSS-INS组合滤波器，当前历元的状态量重新获取补偿校正量，故可解算出新的高精度的位置、速度、姿态角信息。这里可直接不需证明的给出该历元的误差补偿量是由于整个“卫星失锁”期间INS独立导航的误差累积而成，即和整个“失锁”期间的各个历元都相关，故可以此为新的观测量，依次对“失锁”期间的各个历元重新进行误差补偿。没有严密的理论依据表明位置、速度、姿态角的误差因子一定相同，因而本发明采用独立参数的位置、速度、姿态误差补偿桥接方法。即使用独立的参数方程进行拟合，再以各惯性导航历元和失锁时的时间差为自变量算出相应惯性导航历元的位置、速度、姿态补偿量，得到精度更高的位置、速度、姿态角。

作为本发明进一步的方案：其中前3个步骤采用的常规的分布式卡尔曼滤波器，首先以GNSS的双差观测值解算出高精度的位置、速度结果，然后和INS导航结果组建松散卡尔曼滤波，因系统的状态方程是非线性方程，故本发明中使用的是扩展的卡尔曼滤波器，即以各参数的误差作为状态量，滤波器直接得到各参数的误差，再反馈校正各个参数；以上两个滤波器的内容属于GNSS-INS组合中的常规内容。

作为本发明进一步的方案：上述步骤(4)中涉及到的利用补偿量来桥接，即导航参数所对应的桥接拟合参数方程如下：

在导航坐标系为地固系(e系)中INS的姿态误差方程为：

$\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}=-{\mathrm{\Ω}}_{ie}^e\mathrm{\ϵ}+R_b^{e}d---1)$

其中，ε，d分别表示误差角和陀螺漂移；表示b系到e系的旋转矩阵；表示e系相对于i系的角速度所对应的反对称矩阵；

GNSS在经过闭环的校正后，尤其是在高精度GNSS-INS组合中，误差角本身就是一种可观测状态，误差角ε、陀螺漂移d非常小，当在忽略第二项的情况下，那么认为ε和时间呈指数函数的关系：

$\mathrm{\ϵ}=K_s{e}^{-{\mathrm{\Ω}}_{ie}^{e}t}---2)$

考虑到地球自转的角速度很小，上式在很短的时间内，可以被看成是个常数，这个模型显然和实际的不符；若忽略第一项，并认为在一个滤波的周期内载体的姿态角不会变化，那么误差角ε可以被看成是时间的线性函数：

ε＝K_εt3)

上述的模型更加符合实际，虽然把载体的姿态角看成不变，在实际载体运动中很难满足，但是由于姿态误差角属于小量，上述模型带来的误差并不大，而且有比较强的适用性；

同时针对本发明提出的误差补偿单向桥接方法，实际的导航计算中，尤其是在GNSS失锁时间较长的情况下，位置、速度对应的误差因子通常并不相同，此外，如果二者使用相同的误差因子，那么必须使用最小二乘拟合，另一方面没有严密的理论表明需要使用相同的拟合参数，实际计算后的残差更小；因而在本发明中采用不同的拟合参数，这也更加合理，适用性更高、精度更高、稳定性更强；最终的桥接公式为：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}r=\frac{1}{2}{K}_t{t}^2\\ \mathrm{\Δ}v=K_{v}t\\ \mathrm{\ϵ}=K_{\mathrm{\ϵ}}t\end{array}\right.---4)$

其中，Δr、Δv分别表示位置误差、速度误差；t为滤波周期；K_r，K_v，K_ε表示各方程的参数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明不需区分卫星是否真实失锁，以GNSS-INS的松组合为基础，在分布式扩展卡尔曼滤波框架中来实现，紧密利用卫星恢复正常时的误差补偿量，以GNSS对IMU的补偿量为新的观测量，独立反算出三种导航参数对应的拟合系数，具体是二次关系拟合位置误差，速度误差、姿态角误差则选用线性关系拟合，从而补偿IMU独立导航期间的误差，达到连续的、平滑的高精度稳定状态输出。

本发明对于因GNSS正常连续观测校正IMU时，主要体现在避免结果出现的“锯齿”现象，而对于GNSS失锁期间，主要体现在提升整个失锁期间的精度水平。本发明统一解决了GNSS正常连续观测中定位结果存在的“锯齿”问题和因GNSS失锁导致系统精度降低的问题，具有适应能力强、稳定性强并且精度高的优点。

附图说明

图1是一种GNSS-INS组合中的桥接方法流程图；

图2是车载运动轨迹；

图3是人为删除GNSS结果轨迹图；

图4是本发明对于GNSS正常连续观测时平面位置效果；

图5是本发明对于GNSS正常连续观测时高程部分数据效果；

图6是本发明中GNSS连续正常观测时三轴位置导航参数拟合系数；

图7是本发明中GNSS连续正常观测时三轴速度导航参数拟合系数；

图8是本发明中对于GNSS失锁2分钟时高斯投影北坐标效果图；

图9是本发明中对于GNSS失锁2分钟时高斯投影东坐标效果图；

图10是本发明中对于GNSS失锁2分钟时椭球高效果图；

图11是本发明中对于GNSS失锁2分钟时东向速度效果图；

图12是本发明中对于GNSS失锁2分钟时北向速度效果图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

请参阅图1，本发明实施例中，一种GNSS-INS组合中的桥接方法，具体包括以下步骤：

(1)对于载波相位观测量采用DUFCOM模糊度搜索方法后得到厘米级的位置量；

(2)对惯导输出的三轴角速度和三轴加速度在地固系下进行导航计算得出位置、速度和姿态角；

(3)若步骤(1)中GNSS卫星未发生失锁，把所得位置、速度和步骤(2)中由惯性导航方程推算出的位置、速度组成扩展卡尔曼滤波中的量测观测值，这里采用的是闭环校正的方式，即得到的状态量进行实时更新校正，以提高下一个历元的惯性导航计算的精度；

(3)如果步骤(1)中GNSS卫星未失锁，则可以把上述两步中得到的位置量做差，得到扩展卡尔曼滤波的量测观测值，构成的量测方程是：

(r_INS-r_GNSS)＝I*δr+e5)

相应的状态方程是：

$X^e\left(t\right)=F^e\left(t\right)X^e\left(t\right)+G^{e}W---6)$

式中的状态量X^e(t)为

X^e(t)＝[δrδvδεdbK_dK_b]^T。各变量δr、δv、δε、d、b、K_d、K_b的含义依次是：位置误差、速度误差、失准角误差、陀螺的零偏误差、加速度计的零偏误差、陀螺刻度因子误差以及加速度计刻度因子误差。通过公式5)可以得到状态量X^e(t)在GNSS观测时刻的补偿量，这就导致该历元和卫星观测期间的结果存在精度的不统一，即存在“锯齿”。

(4)如果步骤(1)中卫星发生了失锁，则此时仅能采用惯导独立导航推算，卫星重新恢复正常时，GNSS-INS滤波器会再次运行，系统重新计算出各状态量的误差补偿量，这也会出现锯齿。以上两种情况最终的结果都会导致系统精度的不统一，不“平滑”，尤其是GNSS卫星发生长时间失锁时。本发明提出的桥接方法，可以同时解决以上两种情况出现的问题。以GNSS校正INS独立导航时的补偿量为新的观测量，其中位置、速度、姿态角这三种导航参数的补偿量依次是Δr、Δv、ε，卫星失锁的时间Δt，代入公式4)，得

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}r=\frac{1}{2}{K}_r{\mathrm{\Δt}}^2\\ \mathrm{\Δ}v=K_v\mathrm{\Δ}t\\ \mathrm{\ϵ}=K_{\mathrm{\ϵ}}\mathrm{\Δ}t\end{array}\right.---7)$

独立解算公式7)中的参数K＝[K_rK_vK_ε]^T，依次校正卫星失锁期间各历元i的位置r_i、速度V_i、姿态角ε_i，历元时间t_i，代入公式：

$\left\{\begin{array}{c}{r}_i+=\frac{1}{2}{K}_r{(t_i-t_{begin})}^2\\ v_i+=K_v(t_i-t_{begin})\\ {\mathrm{\ϵ}}_i+=K_{\mathrm{\ϵ}}(t_i-t_{begin})\end{array}\right.---8)$

请参阅图2～12，为考察因GNSS正常连续观测校正IMU时和GNSS失锁期间两种情况下，本发明所体现的效果，现以具体数据说明。以2014年5月20日在武汉某地的车载POS系统采集的数据进行分析，采用战术级IMU，采样频率是200Hz，GNSS采样率是1Hz。实验全程中GNSS观测条件良好(目的是为了模拟仿真出GNSS失锁时输出量的真值，便于进行比对)，速度在15m/s，车辆首先静止约10分钟，完成IMU热启动后，按照预先规划好的线路行驶，整个观测时间长度在1小时左右。具体轨迹如图2所示。

首先计算出GNSS卫星正常连续时和IMU组合的结果，为便于直观的显示出本发明所体现出的效果，选择其中一小段轨迹图进行说明。图4、图5依次画出本发明对于GNSS正常连续观测时平面位置、高程效果，在不使用本发明时GNSS对IMU进行校正处和期间IMU独立导航两处存在明显的“锯齿”，而使用本发明后便没有“锯齿”。图6、图7依次画出GNSS连续正常观测时，GNSS补偿量所对应的三轴位置、速度导航参数拟合系数，即公式7)中的K_r、K_v两个系数，因航向角和俯仰角、横滚角对应的拟合系数K_ε数量级不一致，而没有画出。

本发明的另一个主要目的是为了提高GNSS卫星失锁时系统精度，即利用GNSS恢复历元的补偿量为新的观测值重新校正期间各历元IMU独立导航的结果。选择路线中一段转弯路段，人为删除掉数据长度为2分钟的GNSS定位结果，如图3所示，东西运动轨迹图，在该时间段只能由IMU进行独立导航，按照本发明提出的GNSS-INS单向滤波的桥接补偿技术和常规的滤波技术分别计算，依次和完整GNSS-INS组合的结果做对比。为了定量的对比本发明的优势，把人为的删除2分钟GNSS数据后得到的结果和使用本发明解算后的结果都减去GNSS数据完整处理的结果，统计结果列在表1中。

表1GNSS失锁且桥接滤波和GNSS数据完整的差值统计量

图8～12定性的画出了三种结果之间的差异。图8给出本发明对于高斯投影东坐标精度提高的效果，2分钟时间内东方向最大漂移了约65m，使用本发明后可以明显看出解算出东向坐标和GNSS数据完整时的重合度，最大漂移量降至5m，大大提高了卫星失锁时的位置精度；图9给出本发明对于高斯投影北坐标精度提高的效果，2分钟时间内北方向最大漂移了约24m，使用本发明后降至0.5m；图10给出本发明对于椭球高精度提高的效果，2分钟时间内椭球高方向最大漂移了约1.2m，使用本发明后降至0.3m；图11给出本发明对于东向速度精度提升的效果，2分钟内东向速度最大漂移了约1.3m/s，使用本发明后降至0.2m/s；图12给出本发明对于北向速度精度提升的效果，2分钟内东向速度最大漂移了约0.4m/s，使用本发明后降至0.08m/s。表1中所列的其他统计项因数值过小，且非常相近，故本发明中没详细列出。

本发明统一解决了GNSS正常连续观测中定位结果存在的“锯齿”问题和因GNSS失锁导致系统精度降低的问题，具有适应能力强、稳定性强并且精度高的优点。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种GNSS-INS组合中的桥接方法，其特征在于，包括：

第一，利用载波相位观测值求出厘米级的位置量；

第二，若没有GNSS定位结果，则进行INS的独立导航推算；

第三，若存在GNSS定位结果，则启动GNSS-INS滤波器，把前两步中的位置量之差组成扩展卡尔曼滤波的量测值，计算出各状态量的补偿量，更新校正系统的状态量。

2.根据权利要求1所述的GNSS-INS组合中的桥接方法，其特征在于，具体步骤为：

(1)GNSS利用C/A码和双频载波相位数据，采用双频相关法搜索出正确的整周模糊度，获取厘米级的位置量；

(2)把陀螺仪输出的角速度，结合已知的地球自转角速度，利用四元数更新方法，得到由载体坐标系b系至导航坐标系e系的旋转矩阵和加速度计输出的加速度一起进行一次积分得到速度二次积分得到位置

(3)若步骤(1)中GNSS卫星未发生失锁，把所得位置、速度和步骤(2)中由惯性导航方程推算出的位置、速度组成扩展卡尔曼滤波中的量测观测值，采用闭环校正的方式对得到的状态量进行实时更新校正；

(4)若步骤(1)中GNSS卫星发生了失锁，当重新获取GNSS定位结果时，系统重新恢复成GNSS-INS组合滤波器，当前历元的状态量重新获取补偿校正量，使用独立的参数方程进行拟合，再以各惯性导航历元和失锁时的时间差为自变量算出相应惯性导航历元的位置、速度、姿态补偿量，得到位置、速度、姿态角。

3.根据权利要求2所述的GNSS-INS组合中的桥接方法，其特征在于，所述的步骤(1)～(3)采用常规的分布式卡尔曼滤波器，首先以GNSS的双差观测值解算出位置、速度结果，然后和INS导航结果组建松散卡尔曼滤波。

4.根据权利要求3所述的GNSS-INS组合中的桥接方法，其特征在于，所述的常规的分布式卡尔曼滤波器为扩展的卡尔曼滤波器，以各参数的误差作为状态量，滤波器直接得到各参数的误差，再反馈校正各个参数。

5.根据权利要求2所述的GNSS-INS组合中的桥接方法，其特征在于，所述的步骤(4)中涉及到的利用补偿量来桥接，即导航参数所对应的桥接公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}r=\frac{1}{2}{K}_r{t}^2\\ \mathrm{\Δ}v=K_{v}t\\ \mathrm{\ϵ}=K_{\mathrm{\ϵ}}t\end{array}\right.$

其中，Δr、Δv分别表示位置误差、速度误差；t为滤波周期；K_r，K_v，K_ε表示各方程的参数。