CN114894181A - 一种实时自主组合导航定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种实时自主组合导航定位方法及装置。该方法包括：S1.获取低轨卫星的下行导航增强信息和中高轨卫星的导航信号，并利用低轨卫星和中高轨卫星的观测信息进行实时导航定位的初始化，输出第一定位信息；S2.获取陀螺仪和加速度计传感器的观测信号进行惯性导航定位，输出第二定位信息；S3.获取陀螺组和里程计传感器的测量信号进行航位推算，输出第三定位信息；S4.融合所述第一定位信息、所述第二定位信息和所述第三定位信息，并利用卡尔曼滤波法求解组合导航信息。本发明可以实现连续高精度的稳定导航定位服务。

Description

一种实时自主组合导航定位方法及装置
技术领域
本发明涉及卫星导航和多传感器组合导航技术领域，尤其涉及一种融合低轨卫星导航信号、中高轨卫星导航信号与多个传感器测量信息的实时自主组合导航定位方法及装置。
背景技术
全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)，包括美国全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、俄罗斯格洛纳斯卫星导航系统(GLONASS)、欧盟伽利略卫星导航系统(GALILEO)、中国北斗卫星导航系统(BeiDouNavigation Satellite System，BDS)、日本准天顶卫星系统(QZSS)和印度区域导航卫星系统(IRNSS)等，主要是通过测定从卫星至接收机间的距离，采用距离后方交会原理确定运动载体位置、速度和时间(PVT)。GNSS技术是目前能在全球范围提供高精度实时定位的重要技术手段之一，可以达到静态厘米至毫米级，动态分米级的定位精度。
然而，GNSS导航定位性能受环境因素影响严重，在复杂条件下(如城市峡谷隧道等复杂环境)无法提供连续稳定的PVT服务。因此，自主导航系统常联合使用GNSS与惯性器件等多种传感器以提高导航定位的连续性和可靠性。与GNSS导航定位系统相比，惯性导航系统独特的优势就体现在导航的连续性。因为其传感器是与运载系统完全一体的，既不需要从外部接收或传送信号，也不受外部信号质量或环境因素的干扰。常用的惯性传感器有惯性陀螺和加速度计等，测得载体在惯性空间中的角运动和线运动信息，根据载体运动学微分方程就可以实时精确地解算运动载体的位置、速度和姿态等未知参数。但是，由于惯性导航系统计算的是载体速度和位置的变化而非其速度和位置本身，所以在采用惯性导航技术前需要精确地获取载体的初始位置、速度等状态信息。此外，在惯导系统积分运算的过程中，由于惯性测量元件的观测值本身存在误差，所以该误差在积分的过程中会被不断累积增大，这样就导致惯导系统无法单独地长时间提供高精度导航定位服务。此时联合卫星导航的高精度定位信息不仅有利于惯性导航系统快速初始化，而且可以通过提供实时高精度的校正参数有效地控制和修正惯性导航的累积误差。
此外，航位推算系统同样是一种自主导航系统，也不受外界环境干扰，且随时间的推移有较高精度的导航定位解。在这种导航方法中，用航向和距离传感器测得位移矢量，从而在已知当前时刻载体位置的条件下就可以推算运动载体下一时刻的位置。利用惯组中的陀螺组合再加里程计就可构成航位推算系统。航位推算系统可设置与惯导系统相同的初始姿态误差角，可以起到限制惯导误差发散的作用。将航位推算与卫星导航系统、惯性导航系统组合，可以进一步弥补视线遮挡严重情况下卫星导航的劣势以及惯导系统误差的累积，从而保证连续高精度的稳定导航定位服务。同样，卫星导航系统的高精度定位信息可以为航位推算系统的初始化提供便利。
利用GNSS技术进行惯导、航位推算系统初始化以及惯导的实时校正依赖于GNSS的实时导航定位精度。而现有GNSS精密单点定位(PPP)收敛过程在15分钟到30分钟不等，较长的收敛时间不利于惯导系统实时高精度的误差标校，在城市环境等北斗/GNSS信号易遮挡情况下难以保持连续高精度定位，因此极大的阻碍了GNSS技术与多传感器组合维持连续的高精度实时导航定位服务。
GNSS系统的PVT性能，特别是定位、测速和授时参数的收敛速度主要取决于导航卫星空间几何构型。区域增强技术以及多导航系统联合求解是目前常用的加速PPP收敛手段。区域增强技术(实时动态定位RTK、RTX、精密单点定位PPP-RTK)通过实时精密轨道钟差解算、大气误差建模等进行信息增强从而达到模糊度参数与位置参数的快速分离，可在几个历元内固定模糊度参数，达到厘米级定位结果以及相应精度的测速和授时结果。利用多导航卫星系统可以极大地增加可观测卫星数，改善卫星的空间几何构型，加快参数解算的收敛速度，从而提高PVT性能。但是，区域增强系统受到了地域的限制，一般只能在一定的范围内提供高精度PVT服务，超过作用范围，其增强信息就不再可用。多导航卫星系统虽然能提高其收敛速度，但是由于现有导航卫星都处在中高轨道，卫星短时间内在天顶扫过的角度较小，卫星空间几何构型变化不明显，该方法对于加快精密单点定位(PPP)收敛的效果有限，在模糊度固定的情况下其收敛时间仍旧需要至少6分钟。
考虑到低轨卫星相对于地面测站运动较快，会导致快速几何结构变化以及模糊度参数与位置参数的快速分离，从而加速PVT收敛速度，因此联合低轨导航卫星和中高轨北斗/GNSS导航卫星是解决当前高精度PVT服务瓶颈的有效手段。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种实时自主组合导航定位方法及装置，可以保证实时连续地提供高精度的稳定导航定位服务。
为实现上述发明目的，本发明提供一种实时自主组合导航定位方法，包括：
S1.获取低轨卫星的下行导航增强信息和中高轨卫星的导航信号，并利用低轨卫星和中高轨卫星的观测信息进行实时导航定位的初始化，输出第一定位信息；
S2.获取陀螺仪和加速度计传感器的观测信号进行惯性导航定位，输出第二定位信息；
S3.获取陀螺组和里程计传感器的测量信号进行航位推算，输出第三定位信息；
S4.融合所述第一定位信息、所述第二定位信息和所述第三定位信息，并利用卡尔曼滤波法求解组合导航信息。
根据本发明的一个方面，所述中高轨卫星为全球导航卫星系统的至少一种，包括但不限于北斗卫星导航系统、全球定位系统、格洛纳斯卫星导航系统、伽利略卫星导航系统、印度区域导航卫星系统和星基增强系统。
根据本发明的一个方面，所述步骤S1包括：
S11.获取并恢复低轨卫星播发的导航增强信息和中高轨卫星的星历，得到低轨卫星和中高轨卫星的精密轨道和钟差；
S12.获取当前历元低轨卫星和中高轨卫星的观测数据，并对观测数据进行粗差剔除与载波相位周跳探测；
S13.利用恢复得到的低轨卫星和中高轨卫星的精密轨道和钟差，对当前历元数据低轨卫星和中高轨卫星的伪距和相位观测数据的观测误差进行修正；
S14.以上一历元的定位解为初值对误差修正后的低轨卫星、中高轨卫星观测值进行线性化展开并建立观测方程，联立当前历元的所有线性化观测方程和上一历元的定位解，采用滤波或平差方法综合估计当前历元定位解，获得第一定位信息。
根据本发明的一个方面，所述步骤S2包括：
S21.获取载体当前历元的陀螺仪和加速度计传感器的测量数据并进行预处理，获得包含载体的加速度和旋转角速度的惯性测量信息；
S22.利用惯性测量信息进行惯导力学编排，求解获得包含载体的姿态、速度、位置的第二定位信息。
根据本发明的一个方面，所述步骤S3包括：
S31.获取陀螺组输出的姿态信息和里程计传感器测量的距离信息，并据此测得载体的位移矢量；
S32.利用航位推算算法，根据位移矢量推算载体的位置并输出第三定位信息。
根据本发明的一个方面，所述步骤S4包括：
S41.利用低轨卫星、中高轨卫星的第一定位信息、第二定位信息和第三定位信息，建立融合定位观测方程；
S42.利用卡尔曼滤波法根据融合定位观测方程估计得到系统状态误差值，校正惯导测量信息；
S43.根据校正后的惯导测量信息获得当前历元载体的准确位置、速度、姿态的组合导航定位信息。
本发明还提供一种实时自主组合导航定位系统，包括：
低轨卫星与中高轨卫星导航定位单元，用于获取低轨卫星的下行导航增强信息和中高轨卫星的导航信号，并利用低轨卫星和中高轨卫星的观测信息进行实时导航定位的初始化，输出第一定位信息；
惯性导航定位单元，用于获取陀螺仪和加速度计传感器的观测信号进行惯性导航定位，输出第二定位信息；
航位推算单元，用于获取陀螺组和里程计传感器的测量信号进行航位推算，输出第三定位信息；以及
多源融合滤波处理单元，用于融合所述第一定位信息、所述第二定位信息和所述第三定位信息，利用卡尔曼滤波法求解组合导航定位信息。
根据本发明的另一个方面，所述低轨卫星与中高轨卫星导航定位单元包括：
卫导接收模块，用于获取低轨卫星和中高轨卫星的导航电文、导航增强信息和观测数据；以及
卫导处理模块，用于根据导航电文、导航增强信息和观测数据进行实时单点定位，具体为先将导航电文、导航增强信息和观测数据进行处理，恢复获得精密轨道和钟差，再对当前历元低轨卫星和中高轨卫星的观测数据进行粗差剔除、周跳探测和误差修正，联合上一历元的定位解，对观测值进行线性展开建立观测方程，采用滤波或平差方法综合估计当前历元定位解，获得第一定位信息。
根据本发明的另一个方面，所述低轨卫星的导航增强信息包括：用于恢复低轨卫星精密轨道和钟差参数的低轨广播星历，以及用于恢复中高轨卫星精密轨道和钟差参数的中高轨卫星的精密星历改正数。
根据本发明的另一个方面，所述惯性导航定位单元包括：
惯导测量模块，包括陀螺仪和加速度计传感器，用于对载体进行惯性测量，获取包含载体的加速度和旋转角速度；以及
惯导处理模块，用于对惯导测量数据进行预处理，再经由惯导力学编排对载体的姿态、速度和位置的状态信息进行解算更新，输出第二定位信息。
根据本发明的另一个方面，所述航位推算单元包括：
航位推算测量模块，包括陀螺组和里程计传感器，用于对载体的位移矢量进行测量；
航位推算处理模块，用于利用航位推算算法，根据载体的位移矢量求解载体的位置，输出第三定位信息。
根据本发明的另一个方面，所述多源融合滤波处理单元包括：
融合定位处理模块，用于将低轨卫星、中高轨卫星的第一定位信息、第二定位信息和第三定位信息联合建立融合定位观测方程；
滤波处理模块，用于利用卡尔曼滤波法对融合定位观测方程的估计对惯性测量的系统状态误差进行校正，输出组合导航定位信息。
有益效果：
根据本发明的方案，通过引入低轨卫星星群作为导航卫星并播发高精度导航增强信息(低轨卫星的导航信号和中高轨卫星的精密星历改正数)，从观测增强和信息增强两方面实现低轨卫星、北斗/GNSS多系统联合实时精密单点定位，极大地加快导航定位初始化时间和高精度定位的收敛效率，与多源传感器信息包括陀螺仪、加速度计和里程计的测量信息进行融合，对多源传感器误差进行实时校正，为惯性导航和航位推算提供快速的高精度初始化信息以及在自主导航定位服务中做出实时校正(在线误差标校)，从而保证连续、稳定的高精度导航定位服务。
根据本发明的一个方案，充分利用惯性导航在导航连续性方面的独特优势，将实时高精度的精密单点定位信息与惯导融合，快速的在线标校惯导零偏、比例因子以及交叉轴耦合等误差。低轨卫星的引入使得卫星导航信息可以快速初始化惯导系统，甚至瞬时对惯性测量做出修正。而航位推算可以进一步限制惯性导航误差的发散。融合以上三种导航定位信息，实现连续的高精度自主导航。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性表示本发明的一种实施方式的实时自主组合导航定位方法的流程图；
图2示意性表示本发明的一种实施方式的实时自主组合导航定位装置的结构图。
具体实施方式
此说明书实施方式的描述应与相应的附图相结合，附图应作为完整的说明书的一部分。在附图中，实施例的形状或是厚度可扩大，并以简化或是方便标示。再者，附图中各结构的部分将以分别描述进行说明，值得注意的是，图中未示出或未通过文字进行说明的元件，为所属技术领域中的普通技术人员所知的形式。
此处实施例的描述，有关方向和方位的任何参考，均仅是为了便于描述，而不能理解为对本发明保护范围的任何限制。以下对于优选实施方式的说明会涉及到特征的组合，这些特征可能独立存在或者组合存在，本发明并不特别地限定于优选的实施方式。本发明的范围由权利要求书所界定。
根据本发明的构思，本发明实施例公开了一种基于低轨卫星、中高轨卫星和惯性导航、航位推算的多源传感器的实时自主组合导航定位方法及装置，通过引入低轨卫星星群，极大地加快北斗/GNSS卫星导航定位初始化时间和高精度定位的收敛效率，为惯性导航和航位推算提供快速的高精度初始化信息并为自主导航定位服务提供实时校正，从而实现连续高精度的稳定导航定位服务。
参照图1，本发明实施例公开了一种基于低轨卫星、中高轨卫星和惯性导航、航位推算的多源传感器的实时自主组合导航定位方法。在本发明的实施例中，中高轨卫星为全球导航卫星系统的至少一种，包括但不限于北斗卫星导航系统、全球定位系统(GPS)、格洛纳斯卫星导航系统(GLONASS)、伽利略卫星导航系统(GALILEO)、印度区域导航卫星系统(IRNSS)和星基增强系统(SBAS)等。该实时自主组合导航定位方法具体包括以下步骤：
S1.获取低轨卫星的下行导航增强信息和中高轨卫星的导航信号，并利用低轨卫星和中高轨卫星的观测信息进行实时高精度导航定位的初始化，输出第一定位信息；
S2.获取陀螺仪和加速度计传感器的观测信号进行惯性导航定位，输出第二定位信息；
S3.获取陀螺组和里程计传感器的测量信号进行航位推算，输出第三定位信息；
S4.融合第一定位信息、第二定位信息和第三定位信息，并利用卡尔曼滤波法求解组合导航信息。
其中，上述步骤S1具体包括以下步骤：
S11.获取并恢复低轨卫星播发的导航增强信息和中高轨卫星的导航星历，得到低轨卫星和中高轨卫星的精密轨道和钟差(精密星历)。具体过程是：根据低轨卫星播发的低轨广播轨道参数与钟差系数计算出当前时刻的低轨卫星位置与卫星钟差；再根据北斗/GNSS等中高轨卫星的广播星历以及低轨卫星播发的北斗/GNSS等中高轨卫星的增强信息，计算北斗/GNSS等中高轨卫星的轨道、钟差改正，并对导航电文计算的轨道钟差进行相应改正，从而恢复得到北斗/GNSS等中高轨卫星的精密星历和钟差。
其中，低轨广播星历由低轨卫星广播轨道参数组成，北斗/GNSS中高轨导航卫星增强信息由精密轨道改正数和钟差改正数组成。由于低轨卫星轨道高度与北斗/GNSS不同，低轨广播星历模型和参数更为复杂。优选的，低轨卫星广播轨道参数通过北斗/GNSS中高轨卫星广播星历参数调整而来，从而保证算法一致性。具体的，以下对低轨卫星广播星历算法进行说明。该算法调整针对传统16参数广播星历参数增加4个轨道参数，具体包括：卫星纬度幅角的三分之一周正弦和余弦调和改正系数(Cus2和Cuc2)，以及半长轴一阶变率
Figure BDA0003612771270000081
和平均运动角加速度
Figure BDA0003612771270000082
针对低轨卫星，利用20参数的广播星历需在计算半长轴a、平均运动n、卫星纬度幅角改正δu时相比16参数进行相应调整，具体公式为：
Figure BDA0003612771270000091
Figure BDA0003612771270000092
δu＝Cuc cos2u+Cus sin2u+Cuc2 cos6u+Cus sin6u
上式中，
Figure BDA0003612771270000093
Δn、Cuc、Cus为原始16参广播星历参数的部分参数，toe为广播星历参考时刻。
其中，北斗/GNSS中高轨导航卫星精密轨道改正数包括：改正数参考历元时刻te，地固系下X、Y、Z方向改正数ΔX、ΔY、ΔZ，以及速度改正数ΔVx、ΔVy、ΔVz；播发的精密钟差改正数包括：参考历元时刻tc，钟偏改正数Δa0，钟速改正数Δa1。根据上述参数，北斗/GNSS精密轨道和钟差恢复按如下计算：
Figure BDA0003612771270000094
Figure BDA0003612771270000095
Figure BDA0003612771270000096
δtc＝δt+Δa0+Δa1·(t-tc)
其中，Xj，Yj，Zj，δt分别为基于广播星历计算的卫星位置和钟差，
Figure BDA0003612771270000097
δtc为恢复的精密轨道和钟差。
S12.获取当前历元低轨卫星和中高轨卫星的观测数据，并对观测数据进行粗差剔除与载波相位周跳探测。通过以下方式实现：经由接收机跟踪观测，获取低轨卫星、北斗/GNSS多系统多频点观测值，并对数据进行预处理，通过多频数据组合等方式探测其中伪距观测值粗差以及载波相位观测值周跳，标记模糊度信息。
S13.利用恢复得到的低轨卫星和中高轨卫星的精密轨道和钟差，对当前历元数据低轨卫星和中高轨卫星的伪距和相位观测数据的观测误差进行修正。具体通过以下方式实现：针对低轨卫星、北斗/GNSS卫星伪距和相位观测数据所受的观测误差分别进行处理。这些误差一般可以按照卫星端误差、传播相关误差、以及接收端误差进行分类。其中，卫星端误差考虑卫星钟差误差，天线相位中心误差；传播相关误差考虑相对论效应改正，地球自转改正，相位缠绕误差，电离层延迟，对流层延迟；接收端误差考虑接收端天线相位中心误差，测站潮汐位移，接收机钟差。上述误差项的改正可以根据其误差特性，通过数据组合方式进行消除或减弱其影响，或者根据其物理机制及原理引入理论模型进行改正，或者采用先验经验模型进行改正。对于无法通过上述手段扣除的误差项，则进一步考虑在建立观测方程时引入相关参数进行估计。
S14.以上一历元的定位解为初值对误差修正后的低轨卫星、中高轨卫星观测值进行线性化展开并建立观测方程，联立当前历元的所有线性化观测方程和上一历元的定位解，采用滤波或平差方法综合估计当前历元定位解，获得第一定位信息。具体过程包括：联合利用低轨卫星与北斗/GNSS中高轨导航卫星测量信号，其基本定位原理一致，可将低轨卫星作为一个新的导航系统与传统的北斗/GNSS测量数据联合解算。通过联和低轨卫星和北斗/GNSS卫星的观测信号，可以发挥低轨导航高动态特性，使得载体位置和速度参数快速收敛。根据不同系统、不同频率组合、不同观测类型建立如下统一观测模型：
Figure BDA0003612771270000101
Figure BDA0003612771270000102
上式中，ρ和φ分别表示伪距、相位观测值，i、s、a分别表示表示频点、卫星、接收机，LC表示无电离层组合，G表示当前卫星系统，G0表示参考系统，
Figure BDA0003612771270000103
为卫星和接收机之间的几何距离，Ta为测站天顶方向对流层延迟，
Figure BDA0003612771270000104
为对流层映射函数，c为光速，δts和δta分别为卫星和接收机钟差，
Figure BDA0003612771270000105
为接收机系统间偏差ISB，
Figure BDA0003612771270000106
为卫星频间偏差IFB，
Figure BDA0003612771270000107
为整周模糊度参数，Δρ为伪距其他误差，主要包括天线相位偏差和变化、卫星钟差的相对论效应等，Δφ则为相位其他误差，相对于Δρ进一步改正了相位缠绕。上式中忽略了多路径和观测值噪声等误差。
对于低轨卫星、GPS、Galileo、QZSS和北斗等采用码分多址技术的导航卫星系统，在选取某一参考系统后，该系统的系统间偏差
Figure BDA0003612771270000108
为0，其他系统则需要估计
Figure BDA0003612771270000109
而对于GLONASS系统这种采用频分多址技术的系统，伪距和相位硬件延迟还与卫星(频率)相关，不同GLONASS卫星(频率)对应不同的接收机端硬件延迟，因此在观测模型中，GLONASS系统系统间偏差
Figure BDA00036127712700001010
为0，但需要按卫星估计
Figure BDA0003612771270000111
上述观测模型为二阶非线性方程。为便于估计，通过载体状态方程以上一个历元的预测值作为初始状态参数，将观测方程按照泰勒公式进行展开，舍弃其二阶及以上高次项，得到线性化的观测方程如下：
Figure BDA0003612771270000112
Figure BDA0003612771270000113
式中，
Figure BDA0003612771270000114
为根据接收机初始状态参数计算的站星几何距离，l、m、n为观测方程对接收机坐标的偏导数，分别为
Figure BDA0003612771270000115
Figure BDA0003612771270000116
而xs、ys和zs为卫星坐标，xa、ya和za为测站初始坐标，Δxa、Δya和Δza分别为其改正值。观测方程对接收机钟差、ISB、IFB的偏微分均为c，对对流层参数偏微分为
Figure BDA0003612771270000117
载波观测值对模糊度参数偏微分为λLC。另外，
Figure BDA0003612771270000118
以及
Figure BDA0003612771270000119
又分别称为伪距、载波先验观测残差。
至此，可以逐个卫星构建得到当前历元所有卫星的观测方程。下面具体介绍卡尔曼滤波，基于观测方程的估计过程。
为便于状态估计，将当前历元的待估参数记为
Figure BDA00036127712700001110
所有卫星的偏微分矩阵记为Ck，观测值残差记为zk，则所有卫星的观测方程可表示为：
zk＝Ckxk+vk
式中，vk表示观测系统噪声。
不失一般性，载体运动的运动状态方程采用离散线性状态空间模型描述如下：
xk＝Ak，k-1xk-1+Bk，k-1wk-1
式中，Ak.k-1是状态转移矩阵，表示上一历元至当前历元的转换方式，与载体运动状态相关；Bk，k-1是噪声输入矩阵，Ck为观测矩阵；wk-1是过程噪声。
联合上一历元的观测信息，包括状态参数向量xk-1及其协方差矩阵信息Pk-1与当前历元观测方程进行卡尔曼滤波，估计得到当前历元的状态解及其协方差矩阵：
Figure BDA00036127712700001111
Figure BDA00036127712700001112
式中，相关中间量计算方式如下：
Figure BDA0003612771270000121
Figure BDA0003612771270000122
Figure BDA0003612771270000123
Figure BDA0003612771270000124
其中，上述步骤S2具体包括以下步骤：
S21.获取载体当前历元的陀螺仪和加速度计传感器的测量数据并进行预处理，获得包含载体的加速度和旋转角速度的惯性测量信息。具体地，经由陀螺仪和加速度计等惯性传感器器件测量载体在惯性空间中的角运动和线运动，得到载体加速度信息和旋转角速度信息，并进行预处理。
S22.利用惯性测量信息进行惯导力学编排，求解获得包含载体的姿态、速度、位置的第二定位信息。主要包括：积分陀螺仪测量的角速度得到载体相对于地固系的姿态矩阵，完成姿态更新；利用计算出的姿态矩阵将加速度计测量的比力转换到地固系，进行重力补偿后积分得到速度，完成速度更新；进一步对速度进行积分后得到位置，完成位置更新。其中，姿态更新算法是核心，其求解精度对整个惯导的精度起着决定性的作用。
姿态更新是利用陀螺仪测量的角速度数据更新载体姿态的过程。由于陀螺仪只能测量载体坐标系(b系)中载体相对于地心惯性坐标(i系)的旋转角速度，而姿态更新需输出到地固系，因此主要考虑姿态数据的多重坐标系转换以及地球自转导致的姿态变化。具体的姿态更新过程如下：
Figure BDA0003612771270000125
其中
Figure BDA0003612771270000126
表示站心系(n系)从T-1时刻到T时刻的变化，
Figure BDA0003612771270000127
表示载体坐标系(b系)从T时刻到T-1时刻的变化，
Figure BDA0003612771270000128
则T-1时刻的姿态矩阵。已知上一时刻的姿态矩阵
Figure BDA0003612771270000129
可以根据陀螺仪观测值、地球相关参数和载体初始速度和姿态，分别计算
Figure BDA00036127712700001210
和
Figure BDA00036127712700001211
从而进一步计算出T时刻的姿态矩阵
Figure BDA00036127712700001212
速度更新主要是对加速度计测量的比力、重力加速度和哥式加速度等各项加速度进行积分得到当前速度。具体的计算方程为：
Figure BDA0003612771270000131
其中
Figure BDA0003612771270000132
为[T,T-1]时段内的导航系比力加速度增量，
Figure BDA0003612771270000133
为有害加速度增量。两者近似离散化表达式为：
Figure BDA0003612771270000134
Figure BDA0003612771270000135
式中，
Figure BDA0003612771270000136
和
Figure BDA0003612771270000137
分别为速度的旋转误差补偿量和划桨误差补偿量，Δvm为加速度计采样比力速度增量，I为单位阵，Δt为时间间隔，
Figure BDA0003612771270000138
为加速度计测量的比力，
Figure BDA0003612771270000139
是由载体运动和地球自转引起的哥氏加速度，
Figure BDA00036127712700001310
为载体运动引起的向心加速度，gn为地球重力加速度。
利用更新的速度值，根据梯形积分进行位置更新如下：
Figure BDA00036127712700001311
式中，Mpv(t)表示T时刻的变换矩阵，
Figure BDA00036127712700001312
可通过线性外推算法获得。
其中，上述步骤S3具体包括以下步骤：
S31.获取陀螺组输出的姿态信息和里程计传感器测量的距离信息，并据此测得载体的位移矢量。具体包括：利用惯性导航模块输出的姿态信息与里程计测量的距离信息，可以组成航位推算，测得位移矢量；在航位推算模块中，初始姿态矩阵可以与惯性导航模块自对准的初始姿态相同，即在初始时刻航位推算模块和惯性导航模块有了相同的初始姿态误差角，在之后的解算过程中，航位推算系统也不单独进行姿态更新，而是直接使用惯导模块的姿态矩阵。航位推算可以起到限制惯导误差发散的作用。
S32.利用航位推算算法，根据位移矢量推算载体的位置并输出第三定位信息。具体包括：航位推算技术的原理是已知当前时刻载体的位置，测得移动的距离和方位后推算下一时刻载体的位置。在短时间内航位推算能够保持较高的定位精度，且不受外界环境干扰影响；但是其位置推算精度极大程度上受初始状态精度的限制，且姿态更新中常值漂移误差的影响会导致推算误差随时间累计。载体在tk时刻的位置的计算方法可以表示为：
Figure BDA0003612771270000141
Figure BDA0003612771270000142
式中，(x0,y0)为载体在初始时刻t0的位置，Si和θi分别是载体从ti时刻到ti+1时刻位置的位移矢量长度和位移矢量与东向夹角即航向角。
上述步骤S4具体包括以下步骤：
S41.利用低轨卫星、中高轨卫星的第一定位信息、第二定位信息和第三定位信息，建立融合定位观测方程。具体包括：低轨、北斗/GNSS卫星导航系统、惯性导航系统以及航位推算系统联合解算时，利用低轨、北斗/GNSS中高轨卫星导航定位输出的载体位置和速度与惯导解算的位置和速度之差，以及低轨和中高轨卫星导航定位输出的位置与航位推算求解的位置之差作为观测值，以惯导系统的姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺仪误差以及加速度计作为状态量。记组合系统状态参数为：
Figure BDA0003612771270000143
其中，
Figure BDA0003612771270000144
为姿态误差，[δvnx,δvny,δvnz]为速度误差，[δpx,δpy,δpz]为位置误差，
Figure BDA0003612771270000145
为陀螺仪误差，
Figure BDA0003612771270000146
为加速度计误差。
取低轨、北斗/GNSS卫星导航和惯性导航系统输出的速度和位置之差，以及惯性导航输出位置和航位推算输出位置之差作为观测值，构造观测方程，并记为矩阵形式如下：
Figure BDA0003612771270000147
其中，系数矩阵
Figure BDA0003612771270000148
S42.利用卡尔曼滤波法根据融合定位观测方程估计得到系统状态误差值，校正惯导测量信息。具体包括：利用上述融合观测方程，并结合载体状态方程，通过卡尔曼滤波估计状态误差。卡尔曼滤波详细过程可参考S14，在实施中需根据估计的状态向量进行相应调整，并顾及状态参数的过程噪声配置。具体的，状态转移矩阵调整为：
Figure BDA0003612771270000151
系统噪声矩阵调整为：
Figure BDA0003612771270000152
噪声输入矩阵调整为：
Figure BDA0003612771270000153
式中，
Figure BDA0003612771270000154
和
Figure BDA0003612771270000155
分别为陀螺仪和加速度计的噪声，其余矩阵具体表示如下：
Maa＝-(ω×)
Figure BDA0003612771270000156
Map＝M1+M2
Figure BDA0003612771270000157
Figure BDA0003612771270000158
Mvp＝(vn×)(2M1+M2)+M3
Figure BDA0003612771270000159
Figure BDA00036127712700001510
其中，β1，β3为地球重力扁率的相关参数。
Figure BDA00036127712700001511
Figure BDA0003612771270000161
Figure BDA0003612771270000162
S43.根据校正后的惯导测量信息获得当前历元载体的准确位置、速度、姿态的组合导航定位信息。具体包括：根据S42中解算得到的惯导速度误差、位置误差、姿态误差、陀螺漂移以及加速度零偏差等状态量，通过闭环反馈或开环反馈对惯导系统进行校正；然后重新进行惯导力学编排，并输出校正后的载体状态信息；至此，完成融合低轨、北斗/GNSS导航卫星信息源和多传感器测量信号的实时高精度自主导航定位的闭环。
参照图2，本发明实施例公开了一种实时自主组合导航定位系统，包括：低轨卫星与中高轨卫星导航定位单元M210，用于获取低轨卫星的下行导航增强信息和中高轨卫星的导航信号，并利用低轨卫星和中高轨卫星的观测信息进行实时导航定位的初始化，输出第一定位信息；惯性导航定位单元M220，用于获取陀螺仪和加速度计传感器的观测信号进行惯性导航定位，输出第二定位信息；航位推算单元M230，用于获取陀螺组和里程计传感器的测量信号进行航位推算，输出第三定位信息；以及多源融合滤波处理单元M240，用于融合第一定位信息、第二定位信息和第三定位信息，利用卡尔曼滤波法求解组合导航定位信息。
其中，低轨卫星与中高轨卫星导航定位单元M210包括：
卫导接收模块M211，用于获取低轨卫星和中高轨卫星的导航电文、导航增强信息和观测数据；以及卫导处理模块M212，用于根据导航电文、导航增强信息和观测数据进行实时单点定位，具体为先将导航电文、导航增强信息和观测数据进行处理，恢复获得精密轨道和钟差，再对当前历元低轨卫星和中高轨卫星的观测数据进行粗差剔除、周跳探测和误差修正，联合上一历元的定位解，对观测值进行线性展开建立观测方程，采用滤波或平差方法综合估计当前历元定位解，获得第一定位信息。
优选地，上述低轨卫星的导航增强信息包括：用于恢复低轨卫星精密轨道和钟差参数的低轨广播星历，以及用于恢复中高轨卫星精密轨道和钟差参数的中高轨卫星的精密星历改正数。
惯性导航定位单元M220包括：惯导测量模块M221，包括陀螺仪和加速度计传感器，用于对载体进行惯性测量，获取包含载体的加速度和旋转角速度；以及惯导处理模块M222，用于对惯导测量数据进行预处理，再经由惯导力学编排对载体的姿态、速度和位置的状态信息进行解算更新，输出第二定位信息。主要通过下述步骤进行：积分陀螺测量的角速度得到载体相对于地固系的姿态矩阵，完成姿态更新；利用计算出的姿态矩阵将加速度计测量的比力转换到地固系，进行重力补偿后积分得到速度，完成速度更新；进一步对速度进行积分后得到位置，完成位置更新。
航位推算单元M230包括：航位推算测量模块M231，包括陀螺组和里程计传感器，用于对载体的位移矢量进行测量；航位推算处理模块M232，用于利用航位推算算法，根据载体的位移矢量求解载体的位置，输出第三定位信息。
多源融合滤波处理单元M240包括：融合定位处理模块M241，用于将低轨卫星、中高轨卫星的第一定位信息、第二定位信息和第三定位信息联合建立融合定位观测方程；滤波处理模块M242，用于利用卡尔曼滤波法对融合定位观测方程的估计对惯性测量的系统状态误差进行校正，输出组合导航定位信息。
对于本发明的方法所涉及的上述各个步骤的序号并不意味着方法执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明的实施方式的实施过程构成任何限定。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种实时自主组合导航定位方法，包括：
S1.获取低轨卫星的下行导航增强信息和中高轨卫星的导航信号，并利用低轨卫星和中高轨卫星的观测信息进行实时导航定位的初始化，输出第一定位信息；
S2.获取陀螺仪和加速度计传感器的观测信号进行惯性导航定位，输出第二定位信息；
S3.获取陀螺组和里程计传感器的测量信号进行航位推算，输出第三定位信息；
S4.融合所述第一定位信息、所述第二定位信息和所述第三定位信息，并利用卡尔曼滤波法求解组合导航信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中高轨卫星为全球导航卫星系统的至少一种，包括但不限于北斗卫星导航系统、全球定位系统、格洛纳斯卫星导航系统、伽利略卫星导航系统、印度区域导航卫星系统和星基增强系统。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
S11.获取并恢复低轨卫星播发的导航增强信息和中高轨卫星的星历，得到低轨卫星和中高轨卫星的精密轨道和钟差；
S12.获取当前历元低轨卫星和中高轨卫星的观测数据，并对观测数据进行粗差剔除与载波相位周跳探测；
S13.利用恢复得到的低轨卫星和中高轨卫星的精密轨道和钟差，对当前历元数据低轨卫星和中高轨卫星的伪距和相位观测数据的观测误差进行修正；
S14.以上一历元的定位解为初值对误差修正后的低轨卫星、中高轨卫星观测值进行线性化展开并建立观测方程，联立当前历元的所有线性化观测方程和上一历元的定位解，采用滤波或平差方法综合估计当前历元定位解，获得第一定位信息。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21.获取载体当前历元的陀螺仪和加速度计传感器的测量数据并进行预处理，获得包含载体的加速度和旋转角速度的惯性测量信息；
S22.利用惯性测量信息进行惯导力学编排，求解获得包含载体的姿态、速度、位置的第二定位信息。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31.获取陀螺组输出的姿态信息和里程计传感器测量的距离信息，并据此测得载体的位移矢量；
S32.利用航位推算算法，根据位移矢量推算载体的位置并输出第三定位信息。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
S41.利用低轨卫星、中高轨卫星的第一定位信息、第二定位信息和第三定位信息，建立融合定位观测方程；
S42.利用卡尔曼滤波法根据融合定位观测方程估计得到系统状态误差值，校正惯导测量信息；
S43.根据校正后的惯导测量信息获得当前历元载体的准确位置、速度、姿态的组合导航定位信息。
7.一种实时自主组合导航定位系统，其特征在于，包括：
低轨卫星与中高轨卫星导航定位单元(M210)，用于获取低轨卫星的下行导航增强信息和中高轨卫星的导航信号，并利用低轨卫星和中高轨卫星的观测信息进行实时导航定位的初始化，输出第一定位信息；
惯性导航定位单元(M220)，用于获取陀螺仪和加速度计传感器的观测信号进行惯性导航定位，输出第二定位信息；
航位推算单元(M230)，用于获取陀螺组和里程计传感器的测量信号进行航位推算，输出第三定位信息；以及
多源融合滤波处理单元(M240)，用于融合所述第一定位信息、所述第二定位信息和所述第三定位信息，利用卡尔曼滤波法求解组合导航定位信息。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述低轨卫星与中高轨卫星导航定位单元(M210)包括：
卫导接收模块(M211)，用于获取低轨卫星和中高轨卫星的导航电文、导航增强信息和观测数据；以及
卫导处理模块(M212)，用于根据导航电文、导航增强信息和观测数据进行实时单点定位，具体为先将导航电文、导航增强信息和观测数据进行处理，恢复获得精密轨道和钟差，再对当前历元低轨卫星和中高轨卫星的观测数据进行粗差剔除、周跳探测和误差修正，联合上一历元的定位解，对观测值进行线性展开建立观测方程，采用滤波或平差方法综合估计当前历元定位解，获得第一定位信息。
9.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于，所述低轨卫星的导航增强信息包括：用于恢复低轨卫星精密轨道和钟差参数的低轨广播星历，以及用于恢复中高轨卫星精密轨道和钟差参数的中高轨卫星的精密星历改正数。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述惯性导航定位单元(M220)包括：
惯导测量模块(M221)，包括陀螺仪和加速度计传感器，用于对载体进行惯性测量，获取包含载体的加速度和旋转角速度；以及
惯导处理模块(M222)，用于对惯导测量数据进行预处理，再经由惯导力学编排对载体的姿态、速度和位置的状态信息进行解算更新，输出第二定位信息。
11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述航位推算单元(M230)包括：
航位推算测量模块(M231)，包括陀螺组和里程计传感器，用于对载体的位移矢量进行测量；
航位推算处理模块(M232)，用于利用航位推算算法，根据载体的位移矢量求解载体的位置，输出第三定位信息。
12.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述多源融合滤波处理单元(M240)包括：
融合定位处理模块(M241)，用于将低轨卫星、中高轨卫星的第一定位信息、第二定位信息和第三定位信息联合建立融合定位观测方程；
滤波处理模块(M242)，用于利用卡尔曼滤波法对融合定位观测方程的估计对惯性测量的系统状态误差进行校正，输出组合导航定位信息。
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