微慣導(dǎo)系統(tǒng)（MINS）與衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GNSS）的結(jié)合不僅可以充分利用微慣導(dǎo)系統(tǒng)良好的短期性能和GNSS的長期穩(wěn)定性,彌補MINS系統(tǒng)誤差隨時間積累和GNSS采樣頻率低、動態(tài)性能差的缺陷,而且使得組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和動態(tài)能力同步提高,保證了系統(tǒng)在衛(wèi)星信號受遮擋或失效的環(huán)境下仍能夠以較高的精度自主運行一段時間,正常工作。采用星網(wǎng)宇達的產(chǎn)品采集真實數(shù)據(jù)進行了離線仿真,比較了多種濾波算法,實驗證明,采用UKF取得的效果最好,EKF次之,KF最差。 

【文章來源】：導(dǎo)航定位與授時. 2016,3(06)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

實驗跑車路線

采樣頻率為50Hz。實驗將GPS給出的速度和位置與慣導(dǎo)解算出的速度和位置作差作為觀測量，用Kalman濾波(KF)估計出系統(tǒng)的誤差，再對慣導(dǎo)系統(tǒng)進行補償。圖2～圖9所示為運用標(biāo)準(zhǔn)KF進行組合導(dǎo)航得到的結(jié)果。由圖2可以看出，組合后的俯仰角和橫滾角變化在3°左右，明顯小于純慣導(dǎo)解算的結(jié)果。圖4所示為位置解算結(jié)果，紅色代表GPS跑車路線，藍色代表組合后的跑車路線，可以看出，組合后的位置比單獨GPS給出的位置平滑很多，如在圖中下部等紅燈階段，GPS數(shù)據(jù)產(chǎn)生了微小的跳變，而組合之后位置曲線很平滑，并且在GPS丟星的時圖2KF組合姿態(tài)Fig.2KFcombinedattitude圖3KF組合速度Fig.3KFcombinedspeed圖4KF組合位置Fig.4KFcombinedposition間里，組合系統(tǒng)運用純慣導(dǎo)數(shù)據(jù)進行解算，雖然存在一定的誤差，但大致方向正確。圖5所示為濾波估計出的姿態(tài)誤差，可以看出俯仰角和橫滾角誤差最大在2°左右，但是航向角誤差較大，最大值在5°左右。圖6所示為濾波估計出的速度誤差，水平方向的最大值在5m/s左右，天向能達到20m/s。濾波后的位置誤差如圖7所示，在GPS信號良好的情況下，組合導(dǎo)航的位置誤差在5m以內(nèi);在無法獲得衛(wèi)29

KF組合速度Fig.3KFcombinedspeed


本文編號：2980099