CN108680942A - 一种惯性/多天线gnss组合导航方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种惯性/多天线GNSS组合导航方法及装置，该方法包括：S1.使用惯性导航系统与GNSS的组合导航系统进行组合导航，输出导航信息、姿态角信息；S2.接收姿态角信息，并使用多GNSS定姿定向系统计算方位角信息，输出计算得到的方位角信息；S3.组合导航系统接收计算得到的方位角信息进行更新，输出更新后的导航信息。本发明具有实现方法简单、能够实现惯性/GNSS组合导航与多GNSS定姿定向的双向融合，且导航精度高且收敛速度快等优点。

Description

一种惯性/多天线GNSS组合导航方法及装置
技术领域
本发明涉及组合导航技术领域，尤其涉及一种惯性/多天线GNSS（GlobalNavigation Satellite System，全球导航卫星系统）组合导航方法及装置。
背景技术
惯性/GNSS组合导航融合了惯性导航和卫星导航的优点，已经大量应用于各种军用民用领域。惯性/GNSS组合导航系统中，传统的惯性/ GNSS松组合或者紧组合算法，在水平姿态角估计上有很好的收敛速度和精度，但由于受可观测性的影响，方位角的估计精度较差，同时存在等效方位陀螺零偏。
多GNSS定姿定向方法是利用多个GNSS天线构成安装关系固定的超短基线，并进而通过双差载波相位观测的处理来确定基线的姿态和方位的技术，可以获得更为精确的方位角。多GNSS定姿定向的核心是载波相位双差整周模糊度的求解，如LAMBDA以及各种改进的LAMBDA算法已经成为应用最为广泛的整周模糊度求解算法，但是LAMBDA以及各种改进的LAMBDA算法，均需要首先确定一个双差模糊度浮点向量以及该向量对应的不确定性矩阵，然后计算双差模糊度整数向量，模糊度浮点向量与正确的模糊度整数向量越接近、不确定性越小，则后续模糊度整数向量求解的成功率越高，计算效率也越高，相反地，若模糊度浮点向量与正确的模糊度整数向量相差较大、不确定性大，则会导致后续无法求解得到模糊度整数向量，计算效率低，即多GNSS定姿定向的求解成功率、计算效率直接取决于模糊度浮点向量的精度。
在对方位精度要求高的应用领域，有从业者提出将多个GNSS天线与惯性导航融合，构成惯性/多GNSS组合导航系统，由组合导航系统进行导航计算，利用多GNSS定姿定向技术计算方位角来提高方位的检测精度，但是该类系统中惯性导航系统、多GNSS定姿定向系统为相互独立的系统，两个系统之间并没有实现充分的数据融合，没有充分地利用组合导航系统、多GNSS定姿定向系统的检测信息，系统的实际检测精度以及收敛速度仍不高。因而亟需提供一种惯性/多天线GNSS组合导航方法，以实现惯性/GNSS组合与多GNSS定姿定向之间的充分融合，提高组合导航系统的性能。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、能够实现惯性/GNSS组合与多GNSS定姿定向之间的双向数据融合、检测精度高且收敛速度快的惯性/多天线GNSS组合导航方法及装置。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种惯性/多天线GNSS组合导航方法，包括：
S1. 使用惯性导航系统与GNSS的组合导航系统进行组合导航，输出导航信息、姿态角信息；
S2. 使用多GNSS定姿定向系统接收所述姿态角信息，并计算方位角信息，输出计算得到的方位角信息；
S3. 所述组合导航系统接收所述步骤S2计算得到的方位角信息进行更新，输出更新后的导航信息。
作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S1中进行组合导航时，通过第一卡尔曼滤波器进行滤波估计，所述第一卡尔曼滤波器采用惯性/GNSS组合模型，所述步骤S3中进行更新时，所述惯性/GNSS组合模型中观测量包括所述方位角信息。
作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S1的具体步骤为：由惯性导航系统进行导航计算得到导航信息，所述第一卡尔曼滤波器接收GNSS的信息并采用所述惯性/GNSS组合模型进行滤波估计，得到包括惯导参数、姿态角信息的误差估计并对所述导航信息进行校正，输出姿态角信息以及校正后的导航信息。
作为本发明方法的进一步改进：所述惯性/GNSS组合模型的测量模型中按下式（1）设置所述方位角信息作为观测量，以及观测方程中按下式（2）设置所述方位角信息作为观测量；
（1）
（2）
其中，为对应所述方位角信息的观测量，为惯性导航系统计算的方位，为使用所述多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角信息，为惯导方位误差，为方位观测噪声。
作为本发明方法的进一步改进：所述步骤S2使用多GNSS定姿定向系统计算方位角信息时，通过第二卡尔曼滤波器进行整周模糊度计算，所述第二卡尔曼滤波器采用整周模糊度求解滤波器模型，所述整周模糊度求解滤波器模型中观测量包括所述姿态角信息。
作为本发明方法的进一步改进，所述步骤S2的具体步骤为：所述第二卡尔曼滤波器接收所述姿态角信息作为观测量，采用所述整周模糊度求解滤波器模型进行滤波估计，根据估计结果进行整周模糊度求解并计算基线矢量，得到方位角信息输出。
作为本发明方法的进一步改进：所述整周模糊度求解滤波器模型中观测量还包括有基线长度。
作为本发明方法的进一步改进：所述整周模糊度求解滤波器模型的测量模型中按下式（3）设置所述姿态角信息、所述基线长度作为观测量，以及观测方程中按下式（4）设置所述姿态角信息、所述基线长度作为观测量；
（3）
（4）
其中，为对应所述姿态角信息的观测量，为k时刻基线矢量的仰角，并由所述组合导航系统输出的所述姿态角信息计算得到；l为基线长度，为k时刻地心地固地球坐标系到参考坐标系N的转换矩阵；为中实现天向投影的行分量，为k时刻各GNSS接收机天线矢量在地心地固地球坐标系上的投影向量。
一种惯性/多天线GNSS组合导航装置，包括：
组合导航模块，用于使用惯性导航系统与GNSS的组合导航系统进行组合导航，输出导航信息、姿态角信息；
定向模块，用于接收所述姿态角信息，并使用多GNSS定姿定向系统计算方位角信息，输出计算得到的方位角信息；
更新模块，用于所述组合导航系统接收所述定向模块计算得到的方位角信息进行更新，输出更新后的导航信息。
作为本发明装置的进一步改进：所述组合导航系统包括依次连接的GNSS接收单元、第一卡尔曼滤波器以及惯性导航系统，所述惯性导航系统进行导航计算得到导航信息，所述第一卡尔曼滤波器从所述GNSS接收单元接收定位信息，并采用所述惯性/GNSS组合模型进行滤波估计，得到包括惯导参数、姿态角信息的误差估计并对所述导航信息进行校正，输出姿态角信息以及校正后的导航信息；
所述多GNSS定姿定向系统包括依次连接的第二卡尔曼滤波器、模糊度求解单元以及定姿定向计算单元，所述第二卡尔曼滤波器接收所述姿态角信息作为观测量，采用所述整周模糊度求解滤波器模型进行滤波估计，所述模糊度求解单元根据所述第二卡尔曼滤波器的估计结果进行整周模糊度求解，求解结果输出给所述定姿定向计算单元进行基线矢量的计算，得到方位角信息输出。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
1、本发明惯性/多天线GNSS组合导航方法及装置，通过采用惯性/GNSS组合导航与多GNSS定姿定向的双向融合方式进行组合导航，将惯性/ GNSS组合导航系统输出的姿态角信息提供给多GNSS定姿定向系统，可以提供精确的姿态角信息，提高多GNSS定姿定向中整周模糊度求解的成功率和性能，同时将多GNSS定姿定向系统计算的方位结果提供给惯性/GNSS组合导航系统，可以提高方位角的估计精度并消除等效方位陀螺零偏，实现惯性/GNSS组合导航与多GNSS定姿定向的双向融合，有效提高组合导航系统的性能。
2、本发明惯性/多天线GNSS组合导航方法及装置，在惯性/GNSS松组合或者紧组合模型的基础上，还包括多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角作为约束的观测量，为方位估计提供精确的观测量，可以有效提高方位精度与收敛速度以及等效方位陀螺零偏估计精度、收敛速度；在整周模糊度求解滤波器模型的基础上，还包括惯性/GNSS组合导航系统输出的水平姿态角的约束，使得利用该模型计算的浮点解向量更接近真值，可以大大提高双差整周模糊度求解的效率、性能和成功率，使得既利用了各种约束来提高双差整周模糊度求解的效率、性能和成功率，又将所有可用观测用于更新组合导航结果，实现惯性/GNSS组合导航模型与双滤波模型之间的双向融合。
附图说明
图1是本实施例惯性/多天线GNSS组合导航方法的实现流程示意图。
图2是本实施例采用的惯性/多天线GNSS组合导航装置的结构示意图。
图3是本发明在具体应用实施例中实现惯性/多天线GNSS组合导航的实现流程示意图。
图4本实施例惯性/多天线GNSS组合导航装置的结构原理示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。
如图1、2所示，本实施例惯性/多天线GNSS组合导航方法包括：
S1. 使用惯性导航系统与GNSS的组合导航系统进行组合导航，输出导航信息、姿态角信息；
S2. 使用多GNSS定姿定向系统接收姿态角信息，并计算方位角信息，输出计算得到的方位角信息；
S3. 组合导航系统接收步骤S2计算得到的方位角信息进行更新，输出更新后的导航信息。
惯性/ GNSS松组合或者紧组合算法在姿态角上有很好的收敛速度和精度，多GNSS定姿定向系统能够提供更为精确的方位角，本实施例充分利用上述特性，通过采用惯性/GNSS组合导航与多GNSS定姿定向的双向融合方式进行组合导航，将惯性/ GNSS组合导航系统输出的姿态角信息提供给多GNSS定姿定向系统，可以提供精确的姿态角信息，提高多GNSS定姿定向中整周模糊度求解的成功率和性能，同时将多GNSS定姿定向系统计算的方位结果提供给惯性/ GNSS组合导航系统，可以提高方位角的估计精度并消除等效方位陀螺零偏，实现惯性/GNSS组合导航与多GNSS定姿定向的双向融合，有效提高组合导航系统的性能。
本实施例采用惯性导航系统与GNSS的组合导航系统进行导航计算，可以理解的是，还可以根据实际需求采用其他组合导航系统，如惯导与GPS的INS/GPS组合导航系统等，甚至可以使用单一的导航系统以减小成本、复杂度等。
本实施例步骤S1中进行组合导航时，通过第一卡尔曼滤波器进行滤波估计，第一卡尔曼滤波器采用惯性/GNSS组合模型，步骤S3中进行更新时，惯性/GNSS组合模型中观测量包括所述方位角信息。本实施例惯性/GNSS组合模型具体为惯性/GNSS松组合模型或者紧组合模型，即由第一卡尔曼滤波器进行松组合或者紧组合的滤波估计，得到包括惯导参数、姿态角信息（本实施例为水平姿态角）的误差估计，并对惯导参数进行校正。
传统惯性/GNSS松组合或者紧组合模型中滤波器是以惯性导航误差为主要状态，以位置速度（松组合中）或者伪距率作为观测量，模型实现原理简单且估计精度高，本实施例具体在传统惯性/GNSS松组合或者紧组合模型的基础上，还包括多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角作为约束的观测量，以为方位估计提供精确的观测量，可以有效提高方位精度与收敛速度以及等效方位陀螺零偏估计精度、收敛速度。可以理解的是，惯性/GNSS组合导航系统也可以根据所需性能要求采用其他滤波模型，以实现滤波估计得到惯导参数、姿态角信息的误差估计。
本实施例步骤S1的具体步骤为：由惯性导航系统进行导航计算得到导航信息，第一卡尔曼滤波器接收GNSS的信息并采用惯性/GNSS组合模型进行滤波估计，得到包括惯导参数、姿态角信息的误差估计并对导航信息进行校正，输出姿态角信息以及校正后的导航信息。
本实施例惯性/GNSS组合模型采用序贯测量更新，先使用惯性/GNSS松组合或者紧组合的测量进行序贯测量更新，再使用多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角信息作为观测量进行序贯测量更新。
本实施例中姿态角信息具体为水平姿态角，惯性/ GNSS松组合或者紧组合算法在水平姿态角上具有很好的收敛速度和精度，基于惯性/GNSS组合导航系统提供的水平姿态角，可以提供最优的双差模糊度浮点向量及其误差分布，进一步提高多GNSS定姿定向中整周模糊度求解的成功率和性能。可以理解的是，也可以根据实际需求采用其他姿态角信息，还可以采用两种或多种姿态角信息的组合以进一步提高精度，进一步还可以将导航系统得到的除姿态角信息以外的其他导航信提供给多GNSS定姿定向系统，以进一步提高定向性能。
本实施例步骤S2使用多GNSS定姿定向系统计算方位角信息时，具体通过第二卡尔曼滤波器进行整周模糊度计算，第二卡尔曼滤波器采用整周模糊度求解滤波器模型，整周模糊度求解滤波器模型中观测量包括所述姿态角信息。通过将惯性/ GNSS组合导航系统输出的姿态角信息提供给多GNSS定姿定向系统中滤波模型，使得可以提供最优的双差模糊度浮点向量及其误差分布，提高多GNSS定姿定向中整周模糊度求解的成功率和性能，同时步骤S3再将多GNSS定姿定向系统计算的方位结果提供给惯性/ GNSS组合导航系统中滤波模型，可以提高方位角的估计精度并消除等效方位陀螺零偏，从而有效提高组合导航系统的性能。
本实施例步骤S2的具体步骤为：第二卡尔曼滤波器接收姿态角信息作为观测量，采用整周模糊度求解滤波器模型进行滤波估计，根据估计结果进行整周模糊度求解并计算基线矢量，还可以进一步计算如基线朝向等，得到方位角信息输出。
本实施例方位角具体包括仰角，当然多GNSS定姿定向系统也可以根据实际需求采用其他方位角，还可以将除方位角以外的其他定向信息提供给组合导航系统进行更新，以进一步提高导航计算精度或其他性能。
本实施例整周模糊度求解滤波器模型中具体使用双差伪距、双差载波相位以及组合导航系统输出的水平姿态角信息作为观测量进行滤波估计，计算整周模糊度浮点向量；对第二卡尔曼滤波器输出的滤波估计结果，具体使用LAMBDA算法进行整周模糊度整数求解，获得整周模糊度整数解。
传统的经典整周模糊度求解滤波器模型中滤波器是基线矢量以及双差整周模糊度矢量为主要状态，以双差伪距和双差载波相位作为观测量，定姿定向计算时根据计算的基线矢量计算获得相应的方位角和俯仰角，实现原理简单且定向精度高，本实施例在传统的经典整周模糊度求解滤波器模型的基础上，还包括惯性/GNSS组合导航系统输出的水平姿态角的约束，使得利用该模型计算的浮点解向量更接近真值，可以提高双差整周模糊度求解的效率、性能和成功率。当然多GNSS定姿定向系统中也可以除上述整周模糊度求解滤波器模型外的其他滤波模型，进行整周模糊度整数求解也可以采用改进的LAMBDA算法或其他求解算法，整周模糊度求解滤波器模型中也可以设置惯性/GNSS组合导航系统其他的导航信息。
本实施例实现上述惯性/多天线GNSS组合导航方法的装置如图2所示，包括相互连接的用于进行组合导航的惯性/GNSS组合导航系统以及用于计算方位角信息的多GNSS定姿定向系统，惯性/GNSS组合导航系统包括第一卡尔曼滤波器，用于按照惯性/GNSS组合模型进行滤波估计，并将多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角信息作为观测量提供给惯性/GNSS组合模型中以进行更新，多GNSS定姿定向系统包括第二卡尔曼滤波器，用于按照整周模糊度求解滤波器模型进行滤波估计，同时还包括组合导航系统输出的水平姿态角信息作为观测量。
上述装置中包含2个kalman滤波模型，其中惯性/GNSS组合导航系统对应的第一滤波模型在惯性/GNSS松组合或者紧组合模型的基础上，还包括方位观测量，且由多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角提供，通过方位约束可以为方位估计提供精确的观测量，大大提高了组合系统的方位精度与收敛速度以及等效方位陀螺零偏估计精度与收敛速度；多GNSS定姿定向系统对应的第二滤波模型是在整周模糊度求解滤波器模型的基础上，还包括水平姿态角约束为观测量，并由惯性/GNSS松组合或者紧组合估计的水平姿态角提供，以估计双差模糊度浮点向量及其误差分布的滤波模型，通过设置约束使得利用该模型计算的浮点解向量更接近真值，从而大大提高了后续整数解向量的求解成功率和收敛速度，且既利用了各种约束来提高双差整周模糊度求解的效率、性能和成功率，又将所有可用观测用于更新组合导航结果，从而实现惯性/GNSS组合导航模型与双滤波模型之间的双向融合。
本实施例中第一卡尔曼滤波器采用序贯测量更新，在惯性/GNSS组合导航松组合模型或者紧组合模型的基础上，引入序贯更新的方位观测，将传统松组合或者紧组合的测量作为序贯测量更新的第一步，方位观测量作为序贯更新的第二步，即在估计双差模糊度浮点向量及其误差分布的滤波模型中引入估计的仰角约束，并将LAMBDA计算的方位角来对组合模型做进一步的序贯测量更新。
如图2所示，本实施例惯性/GNSS组合导航系统还包括GNSS接收单元、IMU（惯性测量单元）以及用于进行导航计算及误差校正的惯性导航及误差校正单元，GNSS接收单元与第一卡尔曼滤波器的输入端连接，IMU（惯性测量单元）通过惯性导航及误差校正单元与第一卡尔曼滤波器的输出端连接，惯性导航及误差校正单元的输出端与第二卡尔曼滤波器的输入端连接；多GNSS定姿定向系统还包括模糊度求解单元以及定姿定向计算单元，定姿定向计算单元通过模糊度求解单元与第二卡尔曼滤波器的输出端连接，定姿定向计算单元的输出端与第一卡尔曼滤波器的输入端连接。其中，第一卡尔曼滤波器的滤波模型是在传统惯性/GNSS松组合或者紧组合模型的基础上，还包括方位观测量，第二卡尔曼滤波器的滤波模型是在经典整周模糊度求解滤波器模型的基础上，还包括基线长度以及水平姿态角约束观测量；模糊度求解单元具体为基于LAMBDA算法的LAMBDA模糊度求解单元。
上述惯性/GNSS组合导航系统中，惯性导航及误差修正用于根据惯性测量单元的数据进行惯性导航计算，并根据估计的误差进行误差修正；第一卡尔曼滤波器为组合滤波器，主要用于估计惯性导航误差；第二卡尔曼滤波器用于计算整周模糊度浮点解向量及其不确定性的滤波器；LAMBDA模糊度求解单元求解根据整周模糊度浮点向量及其不确定性，计算整周模糊度整数向量；定姿定向计算单元根据整周模糊度计算基线矢量，并进一步计算仰角和方位角。
本实施例上述惯性/GNSS组合导航系统工作时，首先根据GNSS接收机的输出对第一卡尔曼滤波器进行经典松组合或者紧组合的滤波估计，得到惯导位置、速度、水平姿态角等的误差估计，并对相应惯导参数进行校正，然后用在经典整周模糊度求解滤波器模型的双差伪距、双差载波相位观测基础上，还包括基线长度以及校正后的水平姿态角观测量，进行第二滤波器的估计，并将结果送给LAMBDA模糊度求解单元，LAMBDA模糊度求解单元获得整周模糊度整数解，然后定姿定向计算单元计算基线矢量，获得更好的方位角，以该方位角作为观测量，对第一卡尔曼滤波器进行测量更新，得到惯导方位等的误差估计，并对相应惯导参数进行校正。
本实施例中，针对双天线结构，多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角信息作为观测量提供至惯性/GNSS组合模型中，具体是在惯性/GNSS组合模型的测量模型中按下式（1）设置所述方位角信息作为观测量，以及观测方程中按下式（2）设置方位角信息作为观测量：
（1）
（2）
其中，为对应方位角信息的观测量，为惯性导航系统计算的方位，为使用多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角信息，为惯导方位误差，为方位观测噪声。
本实施例中，针对双天线结构，整周模糊度求解滤波器模型中观测量还包括基线长度，即将基线长度、姿态角分别提供给整周模糊度求解滤波器模型中，基于基线长度信息以及精确的姿态角信息可以实现最佳性能的方位角计算，确保方位角的精度；整周模糊度求解滤波器模型的测量模型中按照下式（3）设置基线长度以及水平姿态角约束为观测量，以及观测方程中按下式（4）设置基线长度以及水平姿态角约束为观测量：
（3）
（4）
其中，为对应姿态角信息的观测量，为k时刻基线矢量的仰角，并由惯导输出的水平姿态角计算得到；l为基线长度，为k时刻地心地固地球坐标系到参考坐标系N的转换矩阵；为中实现天向投影的行分量，为k时刻各GNSS接收机天线矢量在地心地固地球坐标系上的投影向量。
本发明同样适用于多天线结构实现组合导航，其实现组合导航的原理与上述一致，其中每个天线矢量均为一个双天线矢量。
如图3所示，在具体应用实施例中采用上述方法实现惯性/多GNSS惯性导航的具体步骤为：
步骤1：由惯性导航系统进行导航计算得到导航信息，第一卡尔曼滤波器接收GNSS的信息采用惯性/GNSS组合模型进行滤波估计，得到包括惯导参数、水平姿态角的误差估计并对导航信息进行校正，输出水平姿态角信息以及校正后的导航信息；
步骤2：使用多GNSS定姿定向系统计算方位角信息，并将水平姿态角作为约束的观测量设置至整周模糊度求解滤波器模型中，按照整周模糊度求解滤波器模型进行滤波估计，根据估计结果进行整周模糊度求解并计算基线矢量，得到方位角信息输出；
步骤3：将步骤2计算得到的方位角信息作为观测量提供给惯性/GNSS组合模型，并对第一卡尔曼滤波器进行更新，根据第一卡尔曼滤波器的估计结果对导航信息进行校正，输出校正后的导航信息，返回执行步骤1直至退出导航。
上述步骤1中还包括第一卡尔曼滤波器时间与测量更新步骤，步骤1具体步骤包括：
步骤11：惯性导航系统进行导航计算：接收IMU发送来的陀螺和加速度计信息，对接收到的IMU发送的信息进行导航计算；
步骤12：对第一卡尔曼滤波器进行时间更新；
步骤13：判断是否接收到新的定位信息，如果是，转入执行步骤S14，否则返回执行步骤S11；
步骤14：基于惯性/GNSS组合模型对第一卡尔曼滤波器进行测量更新；
步骤15：根据第一卡尔曼滤波器的估计结果对导航信息进行校正，输出水平姿态角信息以及校正后的导航信息。
如图3所示，上述实现惯性/多天线GNSS组合导航的详细流程为：
1）接收IMU发送来的陀螺和加速度计信息；
2）对接收到的IMU发送的信息进行导航计算；
3）对第一卡尔曼滤波器进行时间更新；
4）如果没有接收到接收机新的定位信息，则返回步骤1）；
5）采用松组合或者紧组合模型，对第一卡尔曼滤波器进行测量更新；
6）根据第一卡尔曼滤波器的估计结果对导航参数进行校正；
7）对第二卡尔曼滤波器进行滤波计算；
8）根据第二卡尔曼滤波器的估计结果，采用LAMBDA算法进行整周模糊度求解计算，输出整周模糊度整数解；
9）根据整周模糊度整数解计算基线的方位角和仰角，输出计算得到的方位角、仰角；
10）使用步骤9）计算得到的方位角对第一卡尔曼滤波器做第二次测量更新，输出更新后的估计结果；
11）根据步骤10）输出的估计结果对导航参数进行校正；
12）返回执行步骤1）。
如图4所示，本实施例惯性/多天线GNSS组合导航装置，包括：
组合导航模块，用于使用惯性导航系统与GNSS的组合导航系统进行组合导航，输出导航信息、姿态角信息；
定向模块，用于接收姿态角信息，并使用多GNSS定姿定向系统计算方位角信息，输出计算得到的方位角信息；
更新模块，用于组合导航系统接收定向模块计算得到的方位角信息进行更新，输出更新后的导航信息。
本实施例中，组合导航模块、定向模块分别与更新模块连接；组合导航模块中组合导航系统包括依次连接的GNSS接收单元、第一卡尔曼滤波器以及惯性导航系统，惯性导航系统进行导航计算得到导航信息，第一卡尔曼滤波器从GNSS接收单元接收定位信息，并采用惯性/GNSS组合模型进行滤波估计，得到包括惯导参数、姿态角信息的误差估计并对导航信息进行校正，输出姿态角信息以及校正后的导航信息；
定向模块中多GNSS定姿定向系统包括依次连接的第二卡尔曼滤波器、模糊度求解单元以及定姿定向计算单元，第二卡尔曼滤波器接收姿态角信息作为观测量，采用整周模糊度求解滤波器模型进行滤波估计，模糊度求解单元根据第二卡尔曼滤波器的估计结果进行整周模糊度求解，求解结果输出给定姿定向单元进行基线矢量的计算，得到方位角信息输出；更新模块进行更新时，具体将方位角信息作为观测量设置至惯性/GNSS组合模型中。
本实施例上述惯性/GNSS组合导航系统、多GNSS定姿定向系统具体如图2所示，惯性/GNSS组合导航系统、多GNSS定姿定向系统的实现原理如上所述。
本发明惯性/多天线GNSS组合导航装置与上述惯性/多天线GNSS组合导航方法原理一致，故在此不再赘述。
上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (10)

1.一种惯性/多天线GNSS组合导航方法，其特征在于，包括：
S1. 使用惯性导航系统与GNSS的组合导航系统进行导航计算，输出导航信息、姿态角信息；
S2. 使用多GNSS定姿定向系统接收所述姿态角信息，并计算方位角信息，输出计算得到的方位角信息；
S3. 所述组合导航系统接收所述步骤S2计算得到的方位角信息进行更新，输出更新后的导航信息。
2.根据权利要求1所述的惯性/多天线GNSS组合导航方法，其特征在于，所述步骤S1中进行组合导航时，通过第一卡尔曼滤波器进行滤波估计，所述第一卡尔曼滤波器采用惯性/GNSS组合模型，所述步骤S3进行更新时，所述惯性/GNSS组合模型中观测量包括所述方位角信息以进行滤波更新。
3.根据权利要求2所述的惯性/多天线GNSS组合导航方法，其特征在于：所述步骤S1的具体步骤为：由惯性导航系统进行导航计算得到导航信息，所述第一卡尔曼滤波器接收GNSS的信息并采用所述惯性/GNSS组合模型进行滤波估计，得到包括惯导参数、姿态角信息的误差估计并对所述导航信息进行校正，输出姿态角信息以及校正后的导航信息。
4. 根据权利要求2所述的惯性/多天线GNSS组合导航方法，其特征在于：所述惯性/GNSS组合模型的测量模型中按下式（1）设置所述方位角信息作为观测量，以及观测方程中按下式（2）设置所述方位角信息作为观测量；
（1）
（2）
其中，为对应所述方位角信息的观测量，为惯性导航系统计算的方位，为使用所述多GNSS定姿定向系统计算得到的方位角信息，为惯导方位误差，为方位观测噪声。
5.根据权利要求1～4中任意一项所述的惯性/多天线GNSS组合导航方法，其特征在于：所述步骤S2使用多GNSS定姿定向系统计算方位角信息时，通过第二卡尔曼滤波器进行整周模糊度计算，所述第二卡尔曼滤波器采用整周模糊度求解滤波器模型，所述整周模糊度求解滤波器模型中观测量包括所述姿态角信息。
6.根据权利要求5所述的惯性/多天线GNSS组合导航方法，其特征在于：所述步骤S2的具体步骤为：所述第二卡尔曼滤波器接收所述姿态角信息作为观测量，采用所述整周模糊度求解滤波器模型进行滤波估计，根据估计结果进行整周模糊度求解并计算基线矢量，得到方位角信息输出。
7.根据权利要求5所述的惯性/多天线GNSS组合导航方法，其特征在于：所述整周模糊度求解滤波器模型中观测量还包括有基线长度。
8. 根据权利要求7所述的惯性/多天线GNSS组合导航方法，其特征在于：所述整周模糊度求解滤波器模型的测量模型中按下式（3）设置所述姿态角信息、所述基线长度作为观测量，以及观测方程中按下式（4）设置所述姿态角信息、所述基线长度作为观测量；
（3）
（4）
其中，为对应所述姿态角信息的观测量，为k时刻基线矢量的仰角，并由所述组合导航系统输出的所述姿态角信息计算得到；l为基线长度，为k时刻地心地固地球坐标系到参考坐标系N的转换矩阵；为中实现天向投影的行分量，为k时刻各GNSS接收机天线矢量在地心地固地球坐标系上的投影向量。
9.一种惯性/多天线GNSS组合导航装置，其特征在于，包括：
组合导航模块，用于使用惯性导航系统与GNSS的组合导航系统进行组合导航，输出导航信息、姿态角信息；
定向模块，用于接收所述姿态角信息，并使用多GNSS定姿定向系统计算方位角信息，输出计算得到的方位角信息；
更新模块，用于所述组合导航系统接收所述定向模块计算得到的方位角信息进行更新，输出更新后的导航信息。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述组合导航系统包括依次连接的GNSS接收单元、第一卡尔曼滤波器以及惯性导航系统，所述惯性导航系统进行导航计算得到导航信息，所述第一卡尔曼滤波器从所述GNSS接收单元接收定位信息，并采用所述惯性/GNSS组合模型进行滤波估计，得到包括惯导参数、姿态角信息的误差估计并对所述导航信息进行校正，输出姿态角信息以及校正后的导航信息；
所述多GNSS定姿定向系统包括依次连接的第二卡尔曼滤波器、模糊度求解单元以及定姿定向计算单元，所述第二卡尔曼滤波器接收所述姿态角信息作为观测量，采用所述整周模糊度求解滤波器模型进行滤波估计，所述模糊度求解单元根据所述第二卡尔曼滤波器的估计结果进行整周模糊度求解，求解结果输出给所述定姿定向计算单元进行基线矢量的计算，得到方位角信息输出。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018136298A (ja) * 2016-12-23 2018-08-30 ユー−ブロックス、アクチエンゲゼルシャフトｕ−ｂｌｏｘ ＡＧ 搬送波伝播距離のアンビギュイティ推定用分散カルマン・フィルタ・アーキテクチャ
CN110793518A (zh) * 2019-11-11 2020-02-14 中国地质大学（北京） 一种海上平台的定位定姿方法及系统
CN110855343A (zh) * 2019-10-30 2020-02-28 山东科技大学 一种水声定位与授时浮标及其工作方法
CN111142144A (zh) * 2020-01-09 2020-05-12 山东科技大学 一种水声定位与授时浮标及水下定位方法
CN113064134A (zh) * 2019-12-16 2021-07-02 南京理工大学 基于改进模糊神经网络滤波的激光雷达回波处理方法
CN113267800A (zh) * 2021-05-21 2021-08-17 中国联合网络通信集团有限公司 定位定姿方法、装置、设备、存储介质及其系统
US11422271B2 (en) * 2019-09-10 2022-08-23 Trimble Inc. Protection level generation methods and systems for applications using navigation satellite system (NSS) observations
CN116540285A (zh) * 2023-07-06 2023-08-04 中国科学院空天信息创新研究院 惯性辅助的gnss双天线定向方法、装置与电子设备
CN117405108A (zh) * 2023-11-08 2024-01-16 中国人民解放军63620部队 目标姿态测量方法、系统、电子设备和介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102508275A (zh) * 2011-10-28 2012-06-20 北京航空航天大学 多天线gps/gf-ins深度组合定姿方法
CN103245963A (zh) * 2013-05-09 2013-08-14 清华大学 双天线gnss/ins深组合导航方法及装置
US20150039220A1 (en) * 2011-02-28 2015-02-05 Trusted Positioning Inc. Method and Apparatus for Improved Navigation of a Moving Platform
CN204347258U (zh) * 2014-08-18 2015-05-20 北京七维航测科技股份有限公司 双天线gnss/ins组合导航系统
CN106842268A (zh) * 2017-03-13 2017-06-13 惠州市组合科技有限公司 双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150039220A1 (en) * 2011-02-28 2015-02-05 Trusted Positioning Inc. Method and Apparatus for Improved Navigation of a Moving Platform
CN102508275A (zh) * 2011-10-28 2012-06-20 北京航空航天大学 多天线gps/gf-ins深度组合定姿方法
CN103245963A (zh) * 2013-05-09 2013-08-14 清华大学 双天线gnss/ins深组合导航方法及装置
CN204347258U (zh) * 2014-08-18 2015-05-20 北京七维航测科技股份有限公司 双天线gnss/ins组合导航系统
CN106842268A (zh) * 2017-03-13 2017-06-13 惠州市组合科技有限公司 双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018136298A (ja) * 2016-12-23 2018-08-30 ユー−ブロックス、アクチエンゲゼルシャフトｕ−ｂｌｏｘ ＡＧ 搬送波伝播距離のアンビギュイティ推定用分散カルマン・フィルタ・アーキテクチャ
US11422271B2 (en) * 2019-09-10 2022-08-23 Trimble Inc. Protection level generation methods and systems for applications using navigation satellite system (NSS) observations
CN110855343A (zh) * 2019-10-30 2020-02-28 山东科技大学 一种水声定位与授时浮标及其工作方法
CN110793518A (zh) * 2019-11-11 2020-02-14 中国地质大学（北京） 一种海上平台的定位定姿方法及系统
CN110793518B (zh) * 2019-11-11 2021-05-11 中国地质大学（北京） 一种海上平台的定位定姿方法及系统
CN113064134A (zh) * 2019-12-16 2021-07-02 南京理工大学 基于改进模糊神经网络滤波的激光雷达回波处理方法
CN111142144A (zh) * 2020-01-09 2020-05-12 山东科技大学 一种水声定位与授时浮标及水下定位方法
WO2021139022A1 (zh) * 2020-01-09 2021-07-15 山东科技大学 一种水声定位与授时浮标及水下定位方法
CN113267800A (zh) * 2021-05-21 2021-08-17 中国联合网络通信集团有限公司 定位定姿方法、装置、设备、存储介质及其系统
CN116540285A (zh) * 2023-07-06 2023-08-04 中国科学院空天信息创新研究院 惯性辅助的gnss双天线定向方法、装置与电子设备
CN116540285B (zh) * 2023-07-06 2023-08-29 中国科学院空天信息创新研究院 惯性辅助的gnss双天线定向方法、装置与电子设备
CN117405108A (zh) * 2023-11-08 2024-01-16 中国人民解放军63620部队 目标姿态测量方法、系统、电子设备和介质

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