CN109357674A - 一种gnss和ins组合导航观测量引入方法 - Google Patents

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刘伟鹏
王晖辉
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Abstract

本发明公开了一种GNSS/INS组合导航观测量引入方法。本发明通过调节Kalman滤波器观测误差方差阵R，从而实现观测量引入，能够进行不同GNSS精度下的GNSS/INS组合导航解算。

Description

一种GNSS和INS组合导航观测量引入方法
技术领域
本发明涉及导弹组合导航领域，具体地涉及一种GNSS和INS组合导航观测量引入方法，基于调节Kalman滤波器观测误差方差阵R进行观测量引入方法，能够进行不同GNSS精度下的组合导航解算。
背景技术
提高精度和可靠性是导航系统要解决的基本问题。目前，尚没有一种导航方式能够同时满足高精度与高可靠性的要求。如广泛使用的卫星导航技术，它虽然具有精度高、定位精度不随时间增长而积累从而能保持长期稳定、可以全天候全时段工作、覆盖区域广、近实时输出导航数据、终端成本低廉等特点，但也存在复杂地形(如城市峡谷、密林、室内和地下建筑等)条件下的信号可用性差、易受恶意或无意干扰以及信号欺骗影响等弱点，且由于受观测噪声的影响，卫星定位精度的短期稳定性也不是特别高。与此相对应，惯性导航虽然长期稳定度较差，但其不受外界影响、短期稳定度高的特点则恰恰可以弥补卫星导航技术的不足。卫星导航信息作为观测量引入Kalman滤波器，可以对惯性导航误差进行补偿，因此组合导航系统可以满足高精度与高可靠性的要求。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种GNSS和INS组合导航观测量引入方法，基于调节观测误差方差阵R的观测量引入方法，可以有效实现观测量的合理引入，实现Kalman滤波器的最优解。
本发明是根据以下技术方案实现的：
一种GNSS和INS组合导航观测量引入方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：建立组合导航方程：
式中，X为状态变量，各元素依次为东向、北向、天向3个失准角误差，东向、北向、天向3个速度误差，纬度、经度、高度3个位置误差，F为状态转移矩阵，W为系统噪声，Z为系统观测量，H为观测矩阵，V为观测噪声，表示X的微分；
步骤S2：将组合方程离散化：
式中：Xk-1、Xk分别表示k-1时刻、k时刻的状态变量数值，Zk为k时刻的系统观测量数值，Φ为状态转移矩阵、Q为系统噪声矩阵。状态转移矩阵Φ、系统噪声矩阵Q分别由F、W离散化得到；
观测噪声方差阵R取值方法为：卫星导航信息有效时观测噪声方差阵R取R1，无效时R取R2；
R1＝diag[Δp2Δp2Δp2Δv2Δv2Δv2]，
R2＝diag[∞∞∞∞∞∞]，
式中：Δp、Δv分别表示卫星导航单向位置、速度均方差；∞表示正无穷；
步骤S3：建立Kalman滤波方程：
P(-)＝ΦPk-1ΦT+Q，
K＝P(-)HT[HPk-1HT+R]-1，
Xk＝ΦXk-1+K[Zk-HΦXk-1]，
Pk＝[I-KH]P(-)[I-KH]T+KRKT，
式中：Pk-1、Pk分别表示k-1时刻、k时刻的P阵数值、P(-)为中间变量，K为增益矩阵，ΦT为矩阵Φ的转置，A-1表示矩阵A的逆矩阵，
R值影响K的取值：当卫星导航用时R取R1，将观测量对于状态量估计的影响引入；当卫星导航失锁时R取R2，将观测量对于状态量估计的影响屏蔽；
通过Kalman滤波，估计得到状态变量X的结果。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：当卫星导航正常工作时，可以将观测量对于状态量估计的影响引入；当卫星导航失锁，将观测量对于状态量估计的影响屏蔽。从而实现卫星导航短时间内失锁情况下，组合导航系统的正常工作。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为滤波工作流程图；
图2为组合导航仿真的高度误差结果示意图；
图3为第200～250s时卫星导航失锁、其他时刻卫星导航结果可用情况下的组合导航高度误差。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
现参考附图详细描述根据本发明实施例的观测量引入方法。
本发明通过如下步骤具体实现：
步骤S1：建立组合方程
式中，X为状态变量，各元素依次为东向、北向、天向3个失准角误差，东向、北向、天向3个速度误差，纬度、经度、高度3个位置误差，F为状态转移矩阵，W为系统噪声，Z为系统观测量，H为观测矩阵，V为观测噪声，表示X的微分。
步骤S2：将组合方程离散化
式中：Xk-1、Xk分别表示k-1时刻、k时刻的状态变量数值，Zk为k时刻的系统观测量数值，Φ为状态转移矩阵、Q为系统噪声矩阵。状态转移矩阵Φ、系统噪声矩阵Q分别由F、W离散化得到；
观测噪声方差阵R取值方法为：
卫星导航信息有效时观测噪声方差阵R取R1，无效时R取R2；
R1＝diag[Δp2Δp2Δp2Δv2Δv2Δv2]，
R2＝diag[∞∞∞∞∞∞]，
式中：Δp、Δv分别表示卫星导航单向位置、速度均方差；∞表示正无穷，实际工程中应该取尽量大的数值。
步骤S3：建立Kalman滤波方程：
P(-)＝ΦPk-1ΦT+Q，
K＝P(-)HT[HPk-1HT+R]-1，
Xk＝ΦXk-1+K[Zk-HΦXk-1]，
Pk＝[I-KH]P(-)[I-KH]T+KRKT，
式中：Pk-1、Pk分别表示k-1时刻、k时刻的P阵数值、P(-)为中间变量，K为增益矩阵，ΦT为矩阵Φ的转置，A-1表示矩阵A的逆矩阵。
R值影响K的取值：当卫星导航可用时R取R1，将观测量对于状态量估计的影响引入；当卫星导航失锁时R取R2，将观测量对于状态量估计的影响屏蔽；
通过Kalman滤波，即可以估计得到状态变量X的结果。
仿真实例
组合导航仿真的高度误差结果见图2、3所示。图2表示全程卫星导航结果可用时的组合导航高度误差，图3表示第200～250s时卫星导航失锁、其他时刻卫星导航结果可用情况下的组合导航高度误差。
由图2、3可见，当卫星导航可用时，观测量可以进入滤波器，估计得到惯性导航的误差，组合导航误差较小；当卫星导航失锁时，观测量不可以进入滤波器，期间组合导航误差相较卫星导航可用时误差变大。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (1)

1.一种GNSS和INS组合导航观测量引入方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：建立组合导航方程：
式中，X为状态变量，各元素依次为东向、北向、天向3个失准角误差，东向、北向、天向3个速度误差，纬度、经度、高度3个位置误差，F为状态转移矩阵，W为系统噪声，Z为系统观测量，H为观测矩阵，V为观测噪声，表示X的微分；
步骤S2：将组合方程离散化：
式中：Xk-1、Xk分别表示k-1时刻、k时刻的状态变量数值，Zk为k时刻的系统观测量数值，Φ为状态转移矩阵、Q为系统噪声矩阵，状态转移矩阵Φ、系统噪声矩阵Q分别由F、W离散化得到；
观测噪声方差阵R取值方法为：卫星导航信息有效时观测噪声方差阵R取R1，无效时R取R2；
R1＝diag[Δp2 Δp2 Δp2 Δv2 Δv2 Δv2]，
R2＝diag[∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞]，
式中：Δp、Δv分别表示卫星导航单向位置、速度均方差；∞表示正无穷；
步骤S3：建立Kalman滤波方程：
P(-)＝ΦPk-1ΦT+Q，
K＝P(-)HT[H Pk-1HT+R]-1，
Xk＝ΦXk-1+K[Zk-HΦXk-1]，
Pk＝[I-KH]P(-)[I-KH]T+KRKT，
式中：P阵为状态误差方差阵，I为单位矩阵，Pk-1、Pk分别表示k-1时刻、k时刻的P阵数值、P(-)为中间变量，K为增益矩阵，ΦT为矩阵Φ的转置，A-1表示矩阵A的逆矩阵，
R值影响K的取值：当卫星导航用时R取R1，将观测量对于状态量估计的影响引入；当卫星导航失锁时R取R2，将观测量对于状态量估计的影响屏蔽；
通过Kalman滤波，估计得到状态变量X的结果。
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