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GNSS(Global Navigation Satellite System)和INS(Inertial Navigation System)优劣互补,成为应用最广泛的导航系统组合形式。但是,目前对于GNSS/INS组合导航算法和系统的性能测试主要是通过实际运行测试和数学仿真的方法实现,都不能兼顾到可靠性和测试成本。将半物理仿真技术应用于组合导航系统,充分结合了实物仿真和数值仿真的优势,具有高真实性、可靠性和通用性,对于军用和民用导航系统的研发和测试都具有十分重要的意义。受航天七院项目的资助,本文以GNSS/INS紧组合导航数据融合理论与算法为研究对象,以组合导航系统的测试理论与方法为研究依据,针对现阶段GNSS/INS组合导航系统测试方法的缺陷,对基于硬件在环的组合导航系统进行了方案设计和实施,将三轴转台初始对准与标定测试后,搭建了基于三轴转台和卫星导航模拟器的半物理仿真测试系统。为更有效地排除非线性因素对紧组合导航系统的干扰,本文还提出牛顿迭代滚动时域估计算法,并通过车载实验和半物理仿真测试系统验证新算法的有效性。论文的主要工作概括如下:1、比较分析了GNSS/INS不同组合模式及其原理和结构,主要研究了紧组合模式的导航系统模型,推导出它们的状态方程和量测方程,并以此建立了由MATLAB编写的SINS(Strapdown Inertial Navigation System)/GPS紧组合仿真软件。2、通过对惯性器件误差模型的学习,确定了需要测量的误差模型参数;结合国军标以及特定应用场景,制定了相应的测试大纲,确定了测试参数及测试方法;完成了光纤IMU(Inertial Measurement Unit)的陀螺仪和加速度计的标定工作。3、针对现阶段GNSS/INS组合导航系统测试方法的缺陷,本文对基于硬件在环的组合导航系统进行了方案设计和实施,搭建了组合导航半物理仿真测试系统,可用于算法性能检验、器件调试、组合导航系统演示和验证。4、提出了基于牛顿迭代的滚动时域估计紧组合导航算法,该算法能有效降低导航系统非线性特征带来的不利影响,同时该算法对惯导器件没有额外的性能要求,在手机、车载导航等大众应用场景都有着广阔的发展前景。5、通过车载实验采集实际数据,再经过基于MATLAB的SINS/GPS紧组合仿真软件验证,相比于扩展卡尔曼滤波,新算法有效提升了车辆的导航定位精度和速度精度。6、通过搭建的半物理仿真测试系统验证,相比于无迹卡尔曼滤波,新算法有效提升了紧组合导航系统在动态场景下的姿态、速度、位置精度。