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GPS,INS组合导航


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GPS/INS 组合导航
(仪器科学与工程学院) 摘要:GPS/INS 组合导航是用 GPS 和 INS 各自的优点进行组合得到的组合导航系统。它能够拥 有 GPS 的长距离同误差和 INS 的短距离精确导航的优点,本文是关于 GPS/INS 组合导航的综述。 关键词:组合导航;惯性导航系统;GPS;INS GPS 可以提供全球性的、全天候的、高精度的 无源式三维导航定位服务,定位误差不随时间增 长,但是 GPS 的自主性差,需要依靠运营商,受地 形建筑的遮蔽信号物的影响,很难做到高精度实时 动态控制和导航。 而 INS 的短期精度高、 自主性强、 抗干扰能力强,但是长期精度低,导航误差随着时 间会逐渐积累。所以二者的优缺点结合互补,可以 实现实时精度高, 动态性强, 数据更新率高等优点。 电离层的影响。 2、 由于电磁波传播途径被影响,会导致定位 时产生误差。影响精度。 3、 自主性差 GPS 是现在人们生活工作中重要的工具,能够满足 人们一定的生活工作需求,但是它明显的缺点也是 制约其进一步发展的因素。

1
1.1

背景
GPS 简介

1.2

INS 简介

GPS 是英文 Global Positioning System(全球 定位系统)的简称。GPS 起始于 1958 年美国军方 的一个项目,1964 年投入使用。20 世纪 70 年代, 美国陆海空三军联合研制了新一代卫星定位系统 GPS 。主要目的是为陆海空三大领域提供实时、 全天候和全球性的导航服务,并用于情报搜集、核 爆监测和应急通讯等一些军事目的,经过 20 余年 的研究实验,耗资 300 亿美元,到 1994 年,全球 覆盖率高达 98%的 24 颗 GPS 卫星星座己布设完 成。 它有以下的优点[1][4][5]: 1、 定位精度高, GPS 定位精度可以达到 0.1~ 0.0lppm。 定点定位 GPS 有着这么高的精 度可以满足不同情况下,不同需求下的 精度需求。 2、 范围广, 全球定位。 3、 适应性强,可在各种恶劣环境中工作,可 以 24 小时工作。 而且无论是高山, 深谷, GPS 都能够工作。 同样的 GPS 也有弊端: 1、 抗干扰能力弱, GPS 利用电磁波传递信 号,容易受到地形,天气,磁场,电磁 波等干扰。也会受到大气层中对流层和

INS 全称 Inertial Navigation System, 即惯性导 航系统,有时也简称为惯性系统或惯性导航。惯性 导航系统的工作机理是建立在牛顿经典力学的基 础上的。牛顿定律告诉人们:一个物体如果没有外 力作用,将保持静止或匀速直线运动;而且,物体 的加速度正比于作用在物体上的外力。如果能够测 量得到加速度,那么通过加速度对时间的连续数学 积分就可计算得到物体的速度和位置的变化[2]。 惯性导航系统是用搭载在载体上的陀螺仪等仪 器来根据载体的运动状态计算出载体实时的运动 状态,位置等数据。搭载在载体上实现了惯导系统 的小型化,也降低了惯导的使用条件。 惯性导航是完全自主的,但是必须要知道起始 位置的精确数据。总结起来惯导有以下优点[3]: 1. 隐蔽性好,因为该系统不依赖外界的信息, 而且不受电磁干扰。 2. 可全天候、全时间地工作于空中、地球表 面乃至水下; 3. 能提供位置、速度、航向和姿态角数据, 所产生的导航信息连续性好而且噪声低; 4. 数据更新率高、短期精度和稳定性好。 惯性导航系统也有局限性: 1. 由于导航信息经过积分而产生,定位误差 随时间而增大,长期精度差; 2. 每次使用之前需要较长的初始对准时间;

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3. 设备的价格较昂贵; 4. 不能给出时间信息。 这些局限性决定了惯导不能够长时间准确的工作, 而这恰好是 GPS 具备的。 善系统的完好性。

2
2.1

研究现状及问题
研究现状

1.3

GPS 与 INS 互补性 GPS INS 完全自主能独立工作 定位精度随时间变差 可以提供瞬态的速度、 位置、角度等要素 无法给出时间 载体

抗干扰能力弱 定位误差不随时间变化 瞬态数据不能提供 给出时间 范围广

表 1.1[6] 我们从此表中可以看出 GPS 和 INS 之间的互 补性, GPS/INS 组合导航系统就是将二者优点结合 来实现更完美的功能。一方面,使用 GPS 的误差 不随时间积累的导航结果或观测数据来修正 INS 的导航结果,可以控制其误差随时间的迅速积累; 另一方面,短时间内高精度、高稳定的 INS 导航 结果又可以很好地解决 GPS 信号受到遮挡条件 下的导航定位问题,而且更有利于发现 GPS 观测 值中的粗差,提高整个导航系统的鲁棒性;此外, 组合导航还可以将 INS 的加速度计零偏、陀螺零 偏等常值误差项估计出来并反馈校正 INS 的加速 度计、陀螺输出,实现对 INS 的在线标定。因此, 将 GPS 与 INS 进行组合可以获得稳定可靠的、精 度好、数据更新率高的三维位置、速度、姿态信息 [7]。惯性导航系统和卫星导航系统组合后的优势主 要体现在以下几个方面[8]: (1)惯性导航系统短时精度高的特点可以弥补卫 星信号失锁时的导航,确保导航的连续性; (2)卫星导航系统高精度的测量值能够控制惯性 导航系统误差随时间的积累,同时估计出惯性元器 件误差,提高导航系统的精确性; (3)两者的组合可以增加系统的冗余度,增强导 航系统的可靠性; (4)两者的组合能够提高系统的抗干扰能力,改

国内外的研究都取得了一定的成果,但是由于 起步不同,也有一定的差异。GPS/INS 组合导航目 前有两种组合模式,即松散组合和紧密组合。松散 组合是直接利用 GPS 接收机输出的位置和速度与 惯导系统进行组合,对惯导的导航积累误差进行滤 波修正。紧密组合有两种,一种是伪距、伪距率组 合,通过观测卫星的星历算法,将惯导的积累误差 映射成用户至卫星的视距误差,并根据伪距和伪距 率残差观测方程进行滤波,对惯导的误差进行估 计、修正。另一种是 INS 速度辅助 GPS 接收机环 路,也称为超紧组合或深组合。超紧组合除了需要 完成松组合或紧组合方式的处理工作以外,还可将 INS 的量测信息反馈给接收机, 或直接利用 INS 量 测信息辅助 GPS 接收机的码跟踪环和载波跟踪 环,从 INS 输出的信息和卫星星历可以得到载体 相对于卫星的多普勒频移,减小了接收机沿信号传 播方向的动态性,增强接收机对信号的跟踪锁定能 力,从而提高组合导航整体的鲁棒性、跟踪能力和 导航精度,是今后组合导航领域发展的重要方向 [9]。

2.1.1 国内研究现状 MINS/GPS 组合导航系统在我国仍处于研制 试验阶段,主要的研究力量集中在高校和科研院 所,而且多采用浅组合方式。西北工业大学提出了 MIMU 和 Beeline 接收机的组合方案, 其中 MIMU 尺寸仅为 8.3cm×7.6cm×8.2cm ,重量 0.47Kg, 功率为 6W,仿真结果表明该组合系统的位置和速 度精度主要取决于 GPS 的精度,但是提高了单独 GPS 接收机的动态特性和抗干扰能力。上海交通 大学研制的组合系统在 MIMU 单独工作 20 秒内纬 度误差小于 1.6598 104( )?× , 但是长期工作时误差 呈发散特性,而组合系统正常工作时,位置误差曲 线不发散,最大位置误差不超过 4.4422 105( )?× 。 清华大学利用美国 B El 公司的微型谐振陀螺仪

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和 IC Sensors 公司微硅加速度计自行设计组成 MIMU ,系统的车载实验说明组合系统定位误差 ( CEP<4m ) 小 于 GPS 本 身 的 定 位 误 差 (CEP=15m),可以认为组合系统和 GPS 的定位精 度相当,而当 GPS 短时间失锁时,组合系统输出 没有发生突跳,并在恒速行驶时仍能保持较高的定 位精度(CEP=1.61m )。东南大学自 1999 年开始, 先后进行了 MINS/GPS 组合导航系统研究,设计 了微型组合导航系统硬件平台,编制了系统软件, 建立了 MINS 系统的误差模型、开展了 MINS/GPS 组合系统数据融合方法及故障处理等研究,同时完 成了系统的初步实验,取得了可喜的成果[10]。 国内对于 GPS/INS 组合导航起步较晚。 由于国内对 松、紧耦合的研究仅限于以研制生产惯性器件为主 的大学、研究所或企业,所以在惯性导航组合产品 上我国大多停留在松耦合或常规紧耦合组合模式。 在紧耦合算法方面孙道省等采用了 GPS/ INS 紧耦 合导航系统的联合滤波方法;赵伟等根据 H}鲁棒滤 波理论提出基于 H}滤波技术的 GPS/INS 紧耦合滤 波算法;Jan Wendel 等比较了扩展 Kalman 滤波和 Sigma-Point Kalman 滤波结果表明后者更适合于紧 耦合系统。在超紧耦合方面空军工程大学的高翔等 对 GPS/INS 超紧耦合的跟踪回路结构和性能进行 了分析。 国防科技大学的狄曼眠等对 GPS 与惯性紧 耦合技术的抗千扰性能进行了介绍唐康华、黄新生 等则讨论利用 MIMU 辅助的时域非相干搜索算法 来提高对 GPS 信号的捕获能力。 2.1.2 国外研究现状 从 20 世纪 80 年代开始,美国、英国、法国等 国家的开始对 GPS/INS 组合系统展开研究。 主要是 军方、民用部门、惯导制作公司还有无线电设备公 司都参与了 GPS 和 INS 结合的研究中。1980 年美 国的 HoneyWell 公司、波音公司、得克萨斯仪器公 司(TI)合作, 用 TI 公司的 GPS 接收机和 HoneyWell 公司的叶 700 捷联系统组成的 INS/GPS 组合导航 系统,在波音公司的 C141 飞机上进行了试验.同 年,TI 公司朐 GPS 接收机与民兵 3 号惯性系统又 成功的进行了飞行试验。1985 年,Honeywell 公司 与 Stanford 电信公司合作,开始研制商业领域的组 合系统。1985 年,Honeywell 公司和 Stanford 公司 合作,开始研究商业领域的组合系统。 1986 年至 1987 年, 在 Honeywell 公司, 波音公司, Aerospatial 公司的联合飞行试验中,组合导航取得了良好的成 绩[11]。这个时候的研究主要集中在简单易于实现 的松耦合中。 在 1980 年 Copps EM 关于 GPS 信号最 优化处理的文献中,最先认识到 GPS/INS 超紧组 合结构的优势。直到 20 世纪末,超紧组合导航才 受到比较大的关注,其中 Draper 实验室 Donald Gustafson 等人在 2000 年明确了超紧组合方式, 提出了扩展码跟踪环的 GPS/INS 超紧组合方法, 以提高接收机的抗干扰能力,并采用仿真的 GPS 射频信号和惯性数据验证了这一方法。针对 GPS/INS 紧耦合模式,国外早在 1990 年左右就进 行了系统的研究实验,并在 1997 年开始应用多应 用于军事领域。超紧耦合导航模式直到 20 世纪末 才受到极大的关注,其中 Draper 实验室 Gustafson 等人早在 2000 年明确了超紧耦合方式提出了扩展 范围码跟踪环的 GPS/INS 超紧耦合方法。 以提高接 收机的抗干扰能力并采用仿真的 GPS 射频和惯导 数据验证了这一方法。美国的斯坦福大学和明尼苏 达大学对于 INS 辅助 GPS 接收机载波跟踪环路研 究工作比较深入。如美国的斯坦福大学的 SantiagoAlban 和 Minnesota 大学的 Demoz Gebre 等 人对超紧耦合下的 MEMS-IMU(微机电系统一惯性 测量器件)辅助 GPS 的跟踪捕获回路进行了分析和 研究,认为在低成本的 IMU 惯性测量器件)辅助下 接收机的搜索带宽可由传统的 15Hz 减小到 3Hz, 增强了抑制噪声的能力。同时从事导航产业的几大 公司,如美国 L3IEC 公司、雷神公司等也都建立了 各自基于 GPS/INS 的超紧耦合耦合导航测试平台 和系统[12]。 目前国外的 GPS/INS 超紧组合技术进一步向 小型化发展。Integrated Guidance Systems LLC 公司 研制的 IGS-202 组合导航设备是其中典型的代 表, IGS-202 采用基于 MEMS 的陀螺和加速度计技 术 , GPS 组 件 采 用 双 频 SAASM(Selective Availability/Anti-Spoofing Module)模块,其中惯导 信息对 GPS 跟踪环进行辅助跟踪,在跟踪时具有 89dB 的抗干扰能力。IGS-202 直径约 7cm,高约 6cm,重量小于 0.5kg,定位精度优于 5m。导航组 件背面抗冲击 15750g,正面抗冲击 7875g。 2.2 研究难题(算法问题) 现在遇到的问题主要是在数据融合和算法上

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的优化。我国在数据融合方面的研究要远远落后于 国外。上世纪 80 年代,人们对多目标跟踪技术进 行研究,才开始接触数据融合技术,经过了几年的 研究,国内出现了一些有关对数据融合技术的研究 报告[13]。在 20 世纪末,我国对数据融合的研究出 现了高潮,促进了相关技术的飞快发展。但是,我 国的目前研究水平和国外仍有较大的差距。数据融 合方面典型的算法是卡尔曼滤波算法,具体有:扩 展卡尔曼滤波 (EKF:Extended Kalman Filter)以 及 无 迹 卡 尔 曼 滤 波 (UKF : Unscented Kalman Filter)。但是这些算法在组合导航的实际应用中出 现了很多问题, 无法做到让 GPS/INS 组合导航系统 模型实现非线性,非高斯的精确程度。卡尔曼滤波 算法是直接将组合的导航系统当作线性的,高斯的 去进行进一步的数据处理,但是这远远脱离实际情 况,会造成很大的误差,这对组合导航系统的精确 性产生巨大影响。 作为改进方法的扩展卡尔曼滤波算法以及 UKF 算法,虽然对系统的性能有一定的提高,可以 提高组合导航系统的精度。但 EKF 算法是将非线 性问题线性化,具体原理为将系统的非线性函数进 行 Taylor 级数展开,并取 Taylor 展开式的一阶 项,而忽略非线性函数 Taylor 级数展开式的其他 高阶项,这样如果当系统函数为强非线性时,EKF 算法在滤波过程中可能会造成滤波发散而无法收 敛。此外,EKF 算法对非线性问题进行线性化处理 时要计算雅克比矩阵,这会导致计算过程变的复 杂。UKF 算法适合于非线性、高斯模型问题,在 系统模型非高斯情况时,该算法的滤波还是存在较 大的误差,影响系统性能[14]。 粒子滤波是从上世纪 90 年代中后期发展起来 的一种新的滤波算法,适用于各种非线性,非高斯 系统。但由于粒子滤波的计算量较大,受到当时计 算机性能的限制,发展比较缓慢。然而伴随着计算 机处理能力的不断增强,早期限制粒子滤 波应用的硬件运算能力等障碍正逐渐被克服。粒子 滤波又逐渐成为近年来的研究热点,获得了很大的 发展,并在许多领域得到成功应用。而该算法最主 要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近 似系统的后验概率密度。机器人面临的环境越复 杂,描述后验概率分布所需要的样本数量就越多, 算法的复杂度就越高。因此,能够有效地减少样本 数量的自适应采样策略是该算法的重点。另外,重 采样阶段会造成样本有效性和多样性的损失,导致 样本贫化现象。如何保持粒子的有效性和多样性, 克服样本贫化,也是该算法研究重点[15]。在组合 导航领域,相关的应用研究还比较少,大都处于尝 试阶段。

3

总结

组合导航还在发展中,主要是在军事方面上应 用比较多。组合导航的优势逐渐的体现出来,这将 会是导航研究的一个重点。尽管军事上对这种优性 能的导航系统需求很高,可能会使以后的战争变得 更加的可怕,我们依然要发展,不仅为了我们国家 的军事安全,也为了造福人类。 GPS/INS 组合导 航是对 GPS 的一种优化,我相信未来的时间组合 导航系统的优势会越来越大,会给人们的生活工作 带来极大的方便

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