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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
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