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基于MEMS-INS/GNSS/磁力计组合导航算法研究

摘要

随着科学技术的不断进步，在惯性导航领域，小型化、低消耗和低成本等越

来越被各学者迫切追求。微机电系统(MicroElectroMechanicalSystems,MEMS)

不断发展，MEMS惯性导航系统(InertialNavigationSystem,INS)也随之获得了很

大的突破。由于MEMS陀螺仪的零偏逐次启动误差较差的原因，无法长时间单

独使用，所以利用全球卫星导航系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)和

磁力计与惯性导航系统进行组合，能够很好的发挥各个传感器的优势，得到比单

独传感器更为精确的导航结果。但是在进行导航时磁力计很容易受到外界环境的

干扰，并且MEMS-INS的初始对准快速性和准确性等也会对基于惯性导航系统

的组合导航结果产生影响。

因此，本文首先在基于MEMS-INS/GNSS/磁力计组合方案的基础上，设计了

磁传感器进行可用性检测，再利用磁可用性检测的检测结果配合部分状态滤波器

(Partial-StateUpdatingKalmanFilter,PSEKF)进行多传感器信息的融合，在信息融

合的过程中对容易受到干扰的状态进行冻结，而不会影响其他状态的继续更新，

巧妙地解决磁传感器易受到外部环境磁场干扰的弊端，使得组合导航结果精度得

到显著的提升。

进一步，利用GNSS组合速度信息对MEMS-INS进行动基座初始对准，针

对单频单接收机只使用多普勒定速会有很大的噪声，进而影响定速精度，提出了

一种利用GNSS量测信息进行多普勒定速和载波相位时间差分(Time-Difference

Carrier-Phase,TDCP)得到的精密速度进行组合，以获得更高精度的GNSS组合速

度，从而为最优估计对准(Optimization-BasedAlignment,OBA)提供更高精度的速

度信息，对MEMS-INS进行初始对准。提出的组合速度方案比单独使用GNSS

多普勒信息解算出速度的对准精度有很大的提升，并且利用组合速度进行OBA

算法使得惯性导航系统很快的进入到导航状态。

此外，为了验证本文的算法的有效性，在每一章节进行了仿真实验，仿真实

验表明，在磁传感器受外部环境干扰时，PSEKF能够有效的对易受干扰的状态

进行冻结，提高系统的鲁棒性；GNSS组合速度能够很好的发挥各种速度解算方

式的优势，这样可以为OBA算法提供很好的速度量测信息。

最后进行了车载实验，实验结果表明，本文所提出的PSEKF算法可以解决

磁传感器易受干扰的问题，OBA算法能够使MEMS-INS很快的进入导航状态，

I

哈尔滨工程大学硕士学位论文

具有很高的实验价值。

关键词：MEMS惯性导航系统；磁力计；部分状态更新扩展卡尔曼滤波器；

载波相位时间差分；最优估计对准算法；

II

基于MEMS-INS/GNSS/磁力计组合导航算法研究

ABSTRACT

Withthecontinuousprogressofscienceandtechnology,inthefieldofinertial

navigation,miniaturization,lowconsumptionandlowcostareincreasinglypursuedby

scholars.MicroElectroMechanicalSystems(MEMS)areconstantlydeveloping,

MEMSInertialNavigationSystem(INS)hasalsomadegreatbreakthroughs.Dueto

thepoorzero-biassuccessivestarterror