專利名稱：高度集成的gps、galileo和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明總體上涉及導(dǎo)航系統(tǒng)，更具體地說，涉及使用與INS集成的GPS和Galileo 來提供增強導(dǎo)航，以及在低信號強度、高動態(tài)特性或者在其它GNSS或INS苛刻條件下導(dǎo)航 的能力的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
GPS被分類為在1995年達到完全工作能力，并由美國國防部開發(fā)的GNSS(全球?qū)?航衛(wèi)星系統(tǒng))。GPS目前廣泛用作允許從太空、航空到海上的各種領(lǐng)域中的導(dǎo)航的系統(tǒng)。它 還廣泛用在其它應(yīng)用中，比如繪制地圖、陸地測量、時間基準(zhǔn)保持，并服務(wù)于不同的團體，比 如軍隊、商業(yè)和科學(xué)團體。 Galileo是計劃在2012年工作的歐洲GNSS。它正在由歐盟和歐洲太空總署開發(fā)。 Galileo將引進與GPS特性不同的新信號，并且與GPS目前能夠達到的精度相比，將提供更 高的精度。新信號將包括沒有導(dǎo)航數(shù)據(jù)調(diào)制的導(dǎo)頻音信號。 GPS和Galileo工作原理相同接收器利用它自己和可視衛(wèi)星之間的距離測量結(jié) 果，確定其位置。這是通過測量在衛(wèi)星發(fā)射和接收器接收之間經(jīng)過的時間，還通過解調(diào)包含 衛(wèi)星位置數(shù)據(jù)(也稱為星歷表)的接收信號來實現(xiàn)的。 一旦獲得測量結(jié)果，并且導(dǎo)航消息 被解調(diào)，通過求解一組非線性方程，易于確定用戶位置，在所述一組非線性方程中，未知數(shù) 的數(shù)目是三個坐標(biāo)。由于接收器不具有完全準(zhǔn)確的時鐘，因此除用于確定三個坐標(biāo)的三個 衛(wèi)星之外，還需要一個額外的衛(wèi)星測量結(jié)果。此外，由于衛(wèi)星發(fā)射的信號受傳播延遲，比如 歸因于電離層的傳播延遲的影響，因此接收器需要另外的算法來校正所進行的測量。
當(dāng)GPS信號和Galileo信號到達接收器時，GPS信號和Galileo信號相當(dāng)微弱。此 外，這樣的信號易于被例如高大建筑物遮斷，或者會被樹冠衰減。這導(dǎo)致不能確定有效的導(dǎo) 航解算。此外，當(dāng)衛(wèi)星和用戶之間的動態(tài)特性較高，并且如果不利用外部幫助，那么額外的 誤差會扭曲導(dǎo)航解算，通常稱為動態(tài)應(yīng)力誤差。 INS由與通過測量對慣性參考系中的系統(tǒng)施加的線加速度和角加速度，提供平臺 的位置、速度和姿態(tài)的一組算法結(jié)合的IMU(慣性測量單元)組成。INS廣泛用在導(dǎo)航系統(tǒng) 中，比如飛機中的導(dǎo)航系統(tǒng)中，因為它不受干擾影響，并提供一種可靠且獨立的導(dǎo)航手段。 INS需要定期校準(zhǔn)和維護，該周期一般取決于傳感器的質(zhì)量和成本。在一些情況下，如果利 用低成本的傳感器，那么為了避免過度的漂移，需要每秒進行校準(zhǔn)。 為了克服如上所述的那些各種INS和GNSS問題， 一種廣泛使用的技術(shù)是結(jié)合INS 和GNSS，其中每種系統(tǒng)彼此互補。在現(xiàn)有的系統(tǒng)中，另一種技術(shù)是增大GNSS信號的積分時 間，以致在積分期間，導(dǎo)航解算由INS提供。增大GNSS信號的積分時間是在GNSS信號跟蹤 中采用的允許檢測較弱信號的一種常見技術(shù)，不過由于動態(tài)特性的緣故，會導(dǎo)致靈敏度降 低，除非能夠從例如INS獲得外部幫助。長時間積分的另一種限制在于其持續(xù)時間局限于 GNSS信號的導(dǎo)航數(shù)據(jù)時段。就Galileo導(dǎo)頻音信號來說，由于沒有導(dǎo)航數(shù)據(jù)被調(diào)制，因此這 將不是問題，不過由于動態(tài)特性的緣故，仍然需要注意不要放松所要求的靈敏度。
通過使用從非耦合、松散耦合、緊密耦合到超緊密耦合的不同程度的結(jié)合，可以使 用不同的技術(shù)來結(jié)合GNSS和INS。最近的使用GNSS和INS技術(shù)之間的超緊密耦合的努力 依賴于用KF(Kalman濾波器)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的跟蹤結(jié)構(gòu)。這種技術(shù)允許消除由DLL(延遲鎖相 環(huán))和PLL(鎖相環(huán))內(nèi)的濾波器強加的帶寬限制。此外，它允許多衛(wèi)星跟蹤，因為由于現(xiàn) 在導(dǎo)航和跟蹤是一起進行的， 一個信號幫助另一個信號，因此多衛(wèi)星跟蹤允許更魯棒的衛(wèi) 星跟蹤。在超緊密耦合方案中，組合的GNSS-INS系統(tǒng)提供必需的反饋以幫助代碼和載波相 位跟蹤。對這些分量的跟蹤在于在永久反饋和校正機構(gòu)中，使輸入信號的代碼和載波相位 與本地生成的信號的代碼和載波相位對準(zhǔn)，需要使用提供誤差估計量的代碼和載波鑒相器 (phase discriminator)。 原則上，如果接收器時鐘或慣性幫助質(zhì)量(inertial aiding quality)不好，則 DLL和PLL的帶寬限制會影響導(dǎo)航解算的質(zhì)量，在相關(guān)器輸出COUT的實部分量和虛部分量 (也稱為I分量和Q分量)中導(dǎo)致額外的誤差。 一種現(xiàn)有技術(shù)是在緊密耦合的體系結(jié)構(gòu)中， 或者使用超緊密耦合的體系結(jié)構(gòu)對KF中的時鐘及剛剛提及的I和Q誤差進行建模，如在國 際公布號為WO 2005/124278A1的專利中例證的那樣。在這種方法中，使用I和Q數(shù)據(jù)，濾波 器帶寬不再是系統(tǒng)設(shè)計參數(shù)，而是在KF的每個更新期，固有地由KF確定。不過，需要I和Q 數(shù)據(jù)的一系列非線性變換和假設(shè)。在公開號為US2006/0161329A1，公開號為US7151486B2 的美國專利中所述的現(xiàn)有系統(tǒng)中，I和Q數(shù)據(jù)被建模成具有指定振幅和白高斯噪聲的簡單 余弦和正弦函數(shù)，和利用鑒相器的I和Q測量數(shù)據(jù)的變換，在采用上面提及的簡化模型的情 況下，利用鑒相器的I和Q測量數(shù)據(jù)的變換又與KF狀態(tài)關(guān)聯(lián)。這種模型和變換結(jié)果形成近 似值，所述近似值會惡化導(dǎo)航解算，于是使得在苛刻的環(huán)境中，例如當(dāng)信號強度較低時；當(dāng) 動態(tài)特性較高時；當(dāng)幫助的質(zhì)量或時鐘退化時，更難以跟蹤GNSS。在專利US7151486B2和 US2006/0161329A1中，跟蹤模塊都把變換產(chǎn)生的殘差提供給導(dǎo)航濾波器模塊，于是，不在同 一的濾波器中進行I數(shù)據(jù)和Q數(shù)據(jù)與慣性傳感器之間的結(jié)合。 現(xiàn)有系統(tǒng)中的另一種限制在于對低強度GPS信號的跟蹤常常導(dǎo)致虛假的信號鎖 定，惡化了導(dǎo)航解算。在緊密耦合體系結(jié)構(gòu)中該問題較典型，因為很小的PLL和DLL帶寬及 多衛(wèi)星跟蹤允許在噪聲更嚴(yán)重情況下的操作。在超緊密耦合體系結(jié)構(gòu)中存在相同的問題。 于是，在緊密和超緊密耦合體系結(jié)構(gòu)中，需要特別關(guān)注以提供最佳的信號鎖定檢測。
在其它現(xiàn)有系統(tǒng)中，GNSS天線和慣性傳感器與接收器相互物理分離，并且與接收 器分離，于是，當(dāng)安裝時，比如安裝在飛機中時，由于結(jié)構(gòu)中的振動和其它微小移動，需要額 外的處理工作以消除、平滑或估計這樣的振動，這會影響緊密或超緊密耦合中的跟蹤質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
在本說明中，GNSS-INS高度集成的接收器(Hi-Gi)接收器通過利用相關(guān)器輸出I 數(shù)據(jù)和Q數(shù)據(jù)與用戶位置和速度之間的高保真關(guān)系，可以解決上述缺點，這樣，在位置和速 度精度，以及在困難的環(huán)境中，比如在低信號強度下、在高動態(tài)特性下、和在GNSS信號中斷 期間的可用性方面實現(xiàn)增強導(dǎo)航。此外，對于載波相位跟蹤不使用任何鑒相器，以致I數(shù)據(jù) 和Q數(shù)據(jù)連同慣性傳感器數(shù)據(jù)一起是導(dǎo)航濾波器的直接可觀測量，從而消除了額外的誤差 源，并實現(xiàn)了慣性傳感器和GNSS傳感器之間的高度集成。為了幫助實現(xiàn)增強導(dǎo)航，采用最 佳的鎖定檢測器以及集成在同一殼體中的GNSS天線和慣性傳感器。


下面借助附圖，詳細(xì)說明本發(fā)明，其中圖1描述本發(fā)明的優(yōu)選實施例的體系結(jié)構(gòu)。
具體實施例方式
導(dǎo)航系統(tǒng)100包括混合傳感器，這里，所述混合傳感器被稱為耦合天線(CAN) 101 。 該傳感器包含GNSS天線和慣性傳感器MU， 一般為MEMS (微機電系統(tǒng))，并提供GNSS射 頻(RF)數(shù)據(jù)和慣性(加速度和/或角速度)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)被饋送給接收器RF前端 (RF-FE) 102，還被饋送給Hi-Gi導(dǎo)航儀109。 RF-FE 102進行衛(wèi)星傳送的信號的采集和預(yù)處理。所述預(yù)處理包括(但不限于) 下述功能信號濾波、下變頻到中頻(IF)、模-數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)(包括采樣、量化和自動增益控 制(AGC))，并且可選的是，下變頻到基帶(BB)。 AGC使輸入信號的振幅保持恒定，因為由于 許多因素，其中包括衛(wèi)星移動，輸入信號的振幅隨時間變化。 導(dǎo)航系統(tǒng)100還包括各種通道，每個通道被分配給不同的衛(wèi)星和信號頻率，以 RF-FE 102數(shù)據(jù)作為輸入。每個通道包含下述模塊代碼采集104、相位旋轉(zhuǎn)103、乘法器 106、本地代碼生成器105、積分和清除(I&D)電路107、鎖定檢測器108和導(dǎo)航數(shù)據(jù)解調(diào) 器110。乘法器、本地代碼生成器和I&D構(gòu)成由I數(shù)據(jù)和Q數(shù)據(jù)組成的所謂的相關(guān)器輸出 (COUT)。當(dāng)本地生成的代碼和相位的副本正確地與輸入信號對準(zhǔn)時，I數(shù)據(jù)和Q數(shù)據(jù)將反 映這種高相關(guān)性。對應(yīng)于不同的代碼延遲并導(dǎo)致不同的COUT信號，使用本地代碼的幾種副 本，即，Very-Early (非常早)(VE) 、 Early (早)(E) 、 Prompt (即時)(P) 、 Late (晚)(L)和 Very-Late (非常晚)(VL)。 此外，導(dǎo)航系統(tǒng)IOO還包含從CAN耦合天線101接收慣性傳感器數(shù)據(jù)，以及I和 Q輸出數(shù)據(jù)，并輸出導(dǎo)航解、慣性傳感器校正、估計的代碼延遲及估計的載波相位和頻率的 Hi-Gi導(dǎo)航儀109。導(dǎo)航儀109的估計的代碼延遲以及載波相位和頻率輸出被分別傳送給相 位旋轉(zhuǎn)103和本地代碼生成器105。這種傳送形成一種允許控制誤差擴大的反饋機制。通 過利用I和Q與KF狀態(tài)之間的高保真關(guān)系，對于KF中的所有通道同時跟蹤代碼延遲與載 波相位和頻率。KF狀態(tài)不包括代碼延遲、載波相位或頻率測量估計本身，也不包括它們的相 應(yīng)誤差。相反，KF狀態(tài)包括與實際的代碼延遲以及載波相位和頻率誤差相關(guān)的位置、速度、 姿態(tài)、鐘差和漂移誤差連同慣性傳感器失配、漂移和偏差。就代碼延遲跟蹤來說，所述變換 包括歸一化與Early和Latel和Q測量結(jié)果的絕對值，不過就載波相位來說，不需要變換， KF直接使用I和Q數(shù)據(jù)。 Hi-Gi也允許受益于Galileo信號的更陡的自相關(guān)函數(shù)，有助于更穩(wěn)定的KF，從而 幫助在不利的條件下獲得更好的性能。此外，高保真模型考慮歸因于載波頻率誤差的相關(guān) 性損耗的計算中的積分時間，載波頻率誤差對較長的積分時間尤其重要(比如Galileo導(dǎo) 頻信號允許的，并假定積分時段內(nèi)的線性相位的那些積分時間)。另外，109的KF使用來自 導(dǎo)航數(shù)據(jù)的衛(wèi)星星歷表來確定衛(wèi)星的位置和速度。衛(wèi)星的位置和速度又被用于確定代碼延 遲與載波相位和頻率的估計，即109的輸出。導(dǎo)航數(shù)據(jù)可由數(shù)據(jù)解調(diào)器110從C0UT信號中 提取(如果被跟蹤的信號是數(shù)據(jù)信號的話)，或者可由外部來源提供。 在當(dāng)前的說明中，并不存在傳統(tǒng)的DLL和PLL結(jié)構(gòu)，不過可并行實現(xiàn)它們，這種情況下，在接收器操作期間， 一旦循環(huán)已收斂，并且在導(dǎo)頻通道的情況下，進行了二次代碼解 調(diào)，在這種更傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和Hi-Gi之間就會產(chǎn)生過渡。 在Hi-Gi導(dǎo)航儀109內(nèi)，預(yù)處理器確定需要的其它校正，比如電離層和對流層校 正。通常這些誤差(盡管不小)隨時間的變化較慢。需要整周模糊度固定功能(integer fix function)，因為在一些情況下，KF不能在瞬間正確地跟蹤輸入信號，導(dǎo)致不希望的模 糊度，為了提供正確的導(dǎo)航解算，所述模糊度需要被固定?？捎脕碜曰鶞?zhǔn)站的數(shù)據(jù)幫助這種 固定。 鎖定檢測器108被用于確定在接收器處是否發(fā)生了 GNSS信號的中斷，這種情況 下，把這樣的事件通知給KF。在Hi-Gi接收器中，這種檢測器最重要，因為它們防止KF使用 會破壞導(dǎo)航解算的數(shù)據(jù)。 一旦檢測到這種事件，109的KF保持與本地代碼生成器105之間 的通信，以致當(dāng)GNSS信號中斷結(jié)束時，能夠立即開始重新采集。 導(dǎo)航系統(tǒng)100還包含負(fù)責(zé)提取在輸入的GNSS信號中調(diào)制的導(dǎo)航數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)解調(diào) 器IIO模塊。 采集模塊104負(fù)責(zé)GNSS信號的代碼采集，并把開始跟蹤信號的第一估計提供給本 地代碼生成器105和相位旋轉(zhuǎn)103。 對每個通道重復(fù)相位旋轉(zhuǎn)103、乘法器106、 I&D107、鎖定檢測器108和數(shù)據(jù)解調(diào) 器110模塊，每個通道又被分配給不同的GNSS衛(wèi)星或信號。相位旋轉(zhuǎn)103是利用NCO(數(shù) 控振蕩器)實現(xiàn)的，負(fù)責(zé)根據(jù)載波相位和頻率估計來產(chǎn)生本地載波副本。隨后，通過把信 號乘以本地(Prompt)代碼副本，及其稍微延遲的(Late、 Very-Late)和提前的(Early、 Very-Early)版本，信號被去擴展。隨后使這些信號通過I&D組件107，之后在109的KF中 被使用。I&D塊的輸出是所謂的相關(guān)器輸出I和Q數(shù)據(jù)，是在由積分時段定義的頻率下產(chǎn)生 的。當(dāng)存在GNSS信號中斷時，估計的代碼延遲仍由導(dǎo)航儀計算，并利用前面提及的反饋機 制被提供給GNSS跟蹤級，從而允許持續(xù)一定量的時間使內(nèi)部代碼副本保持被對準(zhǔn)。當(dāng)信號 中斷結(jié)束并且恢復(fù)跟蹤時，這允許跳躍采集(ski卯ing acquisition)。
在被歸一化之前，相關(guān)器的輸出的高保真模型用五個乘法因子分離載波與代碼多 普勒和失配的貢獻，并且對于每個積分?jǐn)?shù)n，被表示為
<formula>formula see original document page 7</formula>
其中 n是積分?jǐn)?shù)，定義積分時間范圍[tn， tn+Ti[(其中tn = (n-l)Ti)
1\是積分時段[s];
T。是碼片時間[s]; Ts是預(yù)積分采樣時段[s]; C/N。是載波-噪聲比[dB-Hz]; t n是在時間tn的代碼延遲[s];《,是估計的代碼延遲[s]; 《是開始第n次積分時的載波相位[rad]; ^是載波相位估計[rad]; "n是在第n次積分期間的平均多普勒漂移[rad/s]，并且^" [rad/s];^是多普勒漂移估計[rad/s]，并且^"=《-, [rad/s];
R( )是對于指定延遲的GNSS信號的自相關(guān)函數(shù)； 對于Prompt相關(guān)器，t cot為零，對于Early和Late相關(guān)器，r<w =不^/2 ， d是
Early-Late相關(guān)器間距[s](就Galileo B0C信號來說，使用兩個額外的相關(guān)器，如前所述， 并且它們的間距是這樣的，以致當(dāng)Prompt相關(guān)器位于主峰值時，VE和VL相關(guān)器位于第一 次峰值，并且分別位于主峰值的每一側(cè))； Km。d是依賴于調(diào)制的常數(shù)對于BPSK調(diào)制，IUd = 1/2，對于B0C(n，m)調(diào)制，IUd = n/m(它是一個碼片中的子載波時段的數(shù)目)；
y = =——^- x是由^ 1+_^給出的時間擴展因子；
必o是由Z ="必)-"A給出的假定的(或者估計的，如果在整個跟蹤階段內(nèi)被更
》 叫 新的話)時間擴展因子；
"。是RF載波頻率[Hz]; Wn是具有零均值和方差N = 1VTS的高斯隨機變量的第n次實現(xiàn)(它是一個積分 時段中的樣本的數(shù)目)。 An因子說明相對于假定相關(guān)之前的單位噪聲功率的指定C/N。，相關(guān)器輸出的最大 幅度，Dn因子是數(shù)據(jù)符號，Wn是相關(guān)后的噪聲。其它因子說明歸因于載波相位和頻率誤差 的相關(guān)損耗(En因子)，歸因于代碼延遲誤差的相關(guān)損耗(Rn)和歸因于代碼多普勒的相關(guān) 損耗(Ln)。 注意，該模型假定本地載波副本是按照下式生成的
逸,,(0 =《,+ A - ) 并且輸入信號的載波相位可由如下定義的逐段線性相位來逼近
A,W=A +",,fr-0 ,
其中
是第n次積分期間的平均多普勒頻率。
項En可被重寫成載波相位和頻率誤差的函數(shù)丑-—-柳e"("—
" 卜e肌


相位誤差是估計的相位和輸入相位之間的差值 頻率誤差是估計的載波頻率和輸入的載波頻率之間的差值 已知相位和衛(wèi)星_用戶距離之間的關(guān)系(假定積分時段內(nèi)恒定的多普勒，并且
^ = 2< )，其中f。是RF載波頻率，Na是載波相位中的未知模糊度，c是光速)
—_ 風(fēng) 其中估計的衛(wèi)星-用戶距離為 々-V^^)"(w)2 在本說明中，為了表示的簡潔性起見，省略了接收器時鐘誤差、電離層誤差、對流 層誤差和GNSS衛(wèi)星時鐘誤差，不過由于能夠從導(dǎo)航數(shù)據(jù)簡單地獲得它們，因此在實現(xiàn)時應(yīng) 考慮這些誤差。 真實的衛(wèi)星_用戶距離被假定為
置。

其中X、Y和Z是ECEF坐標(biāo)系中的衛(wèi)星位置，x、y和z是相同坐標(biāo)系中的接收器位 已知頻率和距離變化率之間的關(guān)系
其中估計的衛(wèi)星-用戶距離變化率為
真實的衛(wèi)星-用戶距離變化率被假定為
<formula>formula see original document page 9</formula> 現(xiàn)在能夠把接收器頻率誤差和載波相位誤差與接收器速度和位置聯(lián)系起來。在 Hi-Gi導(dǎo)航儀中，KF還將跟蹤代碼誤差。代碼誤差被定義為估計的代碼和輸入代碼之間的 差值(單位為秒)
《-r-T'
已知代碼和衛(wèi)星_用戶距離之間的關(guān)系
/7-j5-C(r-f) KF使用與代碼誤差4關(guān)聯(lián)的相關(guān)器輸出Early和Late信號，代碼誤差4又與位 置誤差和Early-Late相關(guān)器間距關(guān)聯(lián) —,,￡卜|& 對代碼的跟蹤來說，I和Q測量結(jié)果被變換，之后在KF中使用，以致能夠與模型 關(guān)聯(lián)，而在用于跟蹤相位時，它們被直接使用，不進行任何變換。I和Q測量結(jié)果對應(yīng)于
導(dǎo)航數(shù)據(jù)提取之后的歸一化COUT的實部和虛部，即jlf的實部和虛部，其中Sn'是測得
的COUT，以致109的每個通道輸入對應(yīng)于KF的三個不同測量結(jié)果Promptlp， Qp，和差值
lE+QEHlL+QLl 。 KF的測量公式是zk = Hkxk+Vk，其中Hk是在每次濾波器迭代k評估的使用高保真 模型的Jacobian矩陣，其中Xk是狀態(tài)向量，Vk是白高斯噪聲。狀態(tài)向量包含位置、速度、姿 態(tài)和時鐘誤差以及內(nèi)部傳感器誤差，比如失配、偏差和比例因子。 KF利用用于進行線性化的位置和速度的內(nèi)部估計，產(chǎn)生IP、 Qp和I IE+Q」_| IJQ」
的內(nèi)部預(yù)測。隨后確定H的偏導(dǎo)數(shù)，以致例如按下面的偏導(dǎo)數(shù)分解，并使用相關(guān)器模型，另
外假定歸一化消除了幅度分量，只保留項En，對載波相位和頻率誤差來說，沿x方向，H的不
同元素可被寫成 軀=軀
n ， 軀朋3 7 [酬『^ 對代碼來說，沿x方向可被寫成 上面提及的代碼和相位誤差的導(dǎo)數(shù)是利用下面給出的表達式獲得的。載波相位、 頻率和代碼的內(nèi)部估計被用于控制KF的誤差擴大，如下所述。首先，利用位置和速度的最 佳可用估計，在每次濾波器迭代時預(yù)測載波相位、頻率和代碼的內(nèi)部估計，于是，在反饋跟 蹤過程中所需的代碼、相位和頻率的估計的確定中，利用時期k-l的位置和速度，對每次迭 代k給出衛(wèi)星_用戶距離和距離變化率


Ai = a/(A -;w )2 )2啦"w )2
對代碼、載波和頻率誤差的確定來說，使用下述表達式<formula>formula see original document page 11</formula>
通過把內(nèi)部估計用于跟蹤載波相位和頻率，KF將使下述量值達到最小
:0106] 并且對代碼來說
<formula>formula see original document page 11</formula>
:0114] 相位和頻率估計都被NCO用于產(chǎn)生本地載波副本在每個積分時段內(nèi)，其相位隨
時間線性變化，其初始值是實際的相位估計，變化率是頻率估計。
:0115] 此外，對載波相位來說，不必考慮Ln的影B向，因為它只影響幅度，另外不用在代碼 中，因為Early和Late樣本是同時獲得的。另外，這里提供的描述足以通用于不同的GNSS
號，比如GPS Ll或L2，或者Galileo L1或E5。 :0116] 至于KF的其余實現(xiàn)，過程模型和狀態(tài)轉(zhuǎn)變模型由下式給出 :0117]Jt: = /(;(;,￡■)
:0118] 更具體地說，用于求解位置(x6)、速度(v6)和姿態(tài)角(以Euler矩陣Rb6的形式) 的ECEF參考系中的導(dǎo)航常微分方程(ODE)的基本形式為 ，0119] Xe - ve
<formula>formula see original document page 11</formula>
S0--As0+W,。
:iii。-一A,m。+w",。
邊。=-a,,,ma + wm。 其中用地球自轉(zhuǎn)(Q。ib)、Coriolis效應(yīng)(_2 Q icV)和重力(ge(xe))效應(yīng)項來補償加速度計和陀螺儀觀測結(jié)果(分別為fb和Q ibb)。 等式中使用的單位取決于為處理選擇的參考系和坐標(biāo)系。不過，假定使用Cartesian坐標(biāo)系的ECEF參考系，對位置和速度，以及角度的標(biāo)準(zhǔn)角度單位來說，使用的單位如下所示位置米(m)，速度米/秒(m/s)，姿態(tài)角弧度(rad)。應(yīng)考慮到角度可被處理成Euler矩陣的四元數(shù)或元素(無單位參數(shù))。與比力相關(guān)的所有參數(shù)(加速度計觀測結(jié)果，重力和Coriolis效應(yīng))用米/平方秒(m/s2)表示，與轉(zhuǎn)動相關(guān)的參數(shù)(陀螺儀觀測結(jié)果和地球自轉(zhuǎn))用弧度/秒(rad/s)表示。這種情況下，角度變化參數(shù)也被處理成Euler矩陣的四元數(shù)或元素。[O130] MU校準(zhǔn)參數(shù)是 w。是陀螺儀觀測結(jié)果白噪聲(通常設(shè)成頻譜密度，單位[deg/sqrt(hr)]或者[rad/sqrt(Hz)]; Wf是加速度計觀測結(jié)果白噪聲(通常設(shè)成頻譜密度，單位[micro-g/sqrt (Hz)];
S。是陀螺儀比例因子矩陣(通常設(shè)成無單位參數(shù)，或者單位為百萬分率(ppm));
Sa是加速度計比例因子矩陣(通常設(shè)成無單位參數(shù)，或者單位為卯m);
R。。b是陀螺儀失配矩陣[rad]或[micro-radians];
Ruab是加速度計失配矩陣[rad]或[micro-radians]; b。是陀螺儀偏差向量[deg/hr]或[rad/sec] ， W。是偏差白噪聲[deg/hr]或[rad/sec] ， P b是自校準(zhǔn)參數(shù)SDE的系數(shù)[ 一階Gauss-Markov (GM)的相關(guān)時間(單位為秒或小時)的倒數(shù)];K是加速度計偏差向量[micro-g]或[m/s2]，、 是偏差白噪聲[micro-g]或[m/s2] ， a b是自校準(zhǔn)參數(shù)SDE的系數(shù)[ 一階GM的相關(guān)時間(單位為秒或小時)的倒數(shù)];
s。是陀螺儀比例因子向量(無單位或單位為ppm)，^。是偏差白噪聲(無單位或單位為ppm) ， 13 s是自校準(zhǔn)參數(shù)SDE的系數(shù)[ 一階GM的相關(guān)時間(單位為秒或小時)的倒數(shù)];、是加速度計比例因子向量，>\是偏差白噪聲，c^是自校準(zhǔn)參數(shù)SDE的系數(shù)(單位與s。的相同)； m。是陀螺儀失配向量[rad]或[micro-rad] ， W,。是偏差白噪聲[rad]或[micro-rad] ， P m是自校準(zhǔn)參數(shù)SDE的系數(shù)[ 一階GM的相關(guān)時間(單位為秒或小時)的倒數(shù)]; ma是加速度計失配向量，w,，,。是偏差白噪聲，a m是自校準(zhǔn)參數(shù)SDE的系數(shù)(單位與m。的相同)。 已假定校準(zhǔn)參數(shù)遵守一階GM隨機模型，并且鐘差率是常數(shù)(只在濾波中估計)。
另一方面，預(yù)測的誤差是通過轉(zhuǎn)移矩陣計算的
①=exp( A tF)
該轉(zhuǎn)移矩陣假定對于較小的時間間隔(A t) ， F是常數(shù)矩陣。 通過用于求解上面所示的微分方程的數(shù)值方法和預(yù)測的協(xié)方差計算的預(yù)測狀態(tài)向量是通過轉(zhuǎn)移矩陣與之前已知的協(xié)方差矩陣的乘法和過程噪聲矩陣(Qh)來計算的
Pk-= OkPk—1+OkT+Qk—丄 —旦(通過求解導(dǎo)航方程)進行了預(yù)測，并且提供了觀測結(jié)果更新，KF增益就為 Kk = Pk-HkT[HkPk-HkT+Rk]-1 并且校正的估計狀態(tài)變量和協(xié)方差矩陣為 Xk+ = Xk—+Kk[Zk-Hkhk(Xk—)]—1 pk+= pk--KkHkPk- R是測量結(jié)果噪聲矩陣，Q是對于本發(fā)明的可能實現(xiàn)來說，需要被調(diào)整或校準(zhǔn)的過程噪聲矩陣。高保真模型被用在為產(chǎn)生Jacobian矩陣(擴展的Kalman濾波器)而同樣需要的測量預(yù)測中。Galileo信號的使用不同地影響Jacobian，有助于提高濾波器穩(wěn)定性。此外，對載波誤差進行跟蹤，從而只要它被保存在GNSS信號波長之內(nèi)，KF就將能夠正常工作。對代碼的跟蹤有助于更魯棒的跟蹤，在例如由于噪聲過大，而失去相位載波跟蹤的情況下，仍然能夠好像KF對這種可能性有所準(zhǔn)備似地保持代碼跟蹤。 在本說明中，濾波器的等效噪聲帶寬現(xiàn)在固有地并且最佳地由KF調(diào)整，而不是由
PLL和DLL濾波器調(diào)整，從而取決于KF實現(xiàn)，也取決于其中采用的測量模型。 由于最佳的鎖定檢測器對使信號失鎖和鎖定報警的丟失之間的時間縮短至最短
來說非常重要，于是，為了縮短再采集時間并提高導(dǎo)航的可用性，需要不同類型的鎖定檢測
器，以允許在輸入信號強度低于通常的信號強度的情況下工作，僅僅在高度集成的接收器
中才可能。為此，鎖定檢測器使用本發(fā)明的VE-VL部分。VE-VL鎖定檢測器比較Prompt相關(guān)器輸出與VE-VL相關(guān)器輸出，以確定信號是否
存在。這種方法的主要優(yōu)點在于在實現(xiàn)了收斂之后，比較信號功率與只有噪聲的基準(zhǔn)功率。從而，與其它經(jīng)典技術(shù)相比，能夠更精確地估計基準(zhǔn)本底噪聲(reference noise floor)。
令I(lǐng)i和Qi是對應(yīng)的相關(guān)器輸出的實部和虛部。通過M個樣本計算的k個測量結(jié)果的寬帶功率WBP(k)由下式給出
乂 i=l 乂fc 決策準(zhǔn)則基于比較Prompt輸出的WBP值與乘以常數(shù)(KTH)的VE-VL輸出的WBP值。 解調(diào)器110負(fù)責(zé)檢測和解調(diào)導(dǎo)航數(shù)據(jù)比特，以及歸因于比特轉(zhuǎn)移的信號變化的去除，從而這些信號變化不會影響Hi-Gi導(dǎo)航儀操作。 Hi-Gi導(dǎo)航儀還包括整周模糊度固定和預(yù)處理組件。通過使用校正用導(dǎo)航數(shù)據(jù)，預(yù)處理對諸如電離層之類的用戶信號傳播應(yīng)用計及歸因于衛(wèi)星的誤差的校正。導(dǎo)航數(shù)據(jù)由GNSS衛(wèi)星傳送，于是可由終端內(nèi)部獲得，或者可由與接收器通信的某一系統(tǒng)外部提供。在GPSDGPS的情況下和在Galileo的情況下，該數(shù)據(jù)可以是提供微分校正的本地元素，或者其它種類的幫助數(shù)據(jù)。另外，預(yù)處理模塊還可借助載波相位進行代碼的平滑。由于在一些情況下，KF不能跟蹤輸入信號，于是載波相位的測量會被需要利用公知的方法固定的未知誤差損害，因此需要整周模糊度固定功能。
在本說明中，在GNSS I和Q數(shù)據(jù)是在慣性傳感器所處的同一濾波器中被處理的意義上，INS和GNSS數(shù)據(jù)被高度集成，從而能夠增強導(dǎo)航性能。INS是在KF內(nèi)實現(xiàn)的，在KF，進行慣性原始數(shù)據(jù)的數(shù)值積分，并數(shù)值求解集成在慣性導(dǎo)航方程內(nèi)的微分方程。這要求包含慣性傳感器的模型，慣性傳感器的模型包括也是KF的輸出的參數(shù)，比如漂移、偏差和失配。 一旦狀態(tài)向量被更新，通過累積濾波器的連續(xù)時期的輸出，能夠確定被用于反饋給代碼和載波跟蹤的相對用戶-衛(wèi)星動態(tài)特性。為了確定衛(wèi)星位置和速度，Hi-Gi需要導(dǎo)航數(shù)據(jù)。當(dāng)鎖定檢測器用信號通知失鎖時，即使沒有GNSS數(shù)據(jù)，僅僅依賴于慣性傳感器，仍然能夠計算反饋信號，從而仍然有助于代碼跟蹤。 前面提供的詳細(xì)說明可用計算機軟件程序?qū)崿F(xiàn)，所述計算機軟件程序隨后可被保存在任何計算機設(shè)備上，并在所述計算機設(shè)備上運行，所述計算機設(shè)備能夠在GNS跟蹤階段的所需高速率，比如250Hz下工作。 本發(fā)明由許可的權(quán)利要求限定，于是，前面提供的說明應(yīng)被看作對可應(yīng)用于不同的可能實施例的本質(zhì)的舉例說明。
權(quán)利要求
一種用于增強低信號強度、高動態(tài)特性或其它GNSS或INS苛刻環(huán)境中的導(dǎo)航的高度集成的GPS、Galileo和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，包括提供來自GNSS天線的數(shù)據(jù)和來自慣性測量單元(IMU)的數(shù)據(jù)的耦合天線(101)，其中來自GNSS天線的數(shù)據(jù)被提供給射頻前端(RF-FE)，來自慣性測量單元的數(shù)據(jù)被提供給導(dǎo)航儀，其中GNSS天線能夠從GPS和Galileo衛(wèi)星接收數(shù)據(jù)，并與IMU集成在同一外殼中；進行衛(wèi)星傳送的信號的采集和預(yù)處理的RF-FE 102，之后，所述信號被傳給相位旋轉(zhuǎn)模塊(103)；具有通過提供初始載波相位和代碼，允許開始跟蹤GPS和Galileo信號的代碼采集算法的模塊(104)；具有允許跟蹤輸入信號的載波相位和頻率的相位旋轉(zhuǎn)功能的模塊(103)；允許生成本地代碼副本，從而允許跟蹤輸入信號代碼相位的本地代碼生成器(105)，輸入信號代碼相位受不同的固定延遲影響，從而生成Very-Early、Early、Prompt、Late和Very-Late副本；生成將允許使本地代碼與輸入代碼相互關(guān)聯(lián)的信號的乘法器(106)；一組允許實現(xiàn)相互關(guān)聯(lián)的積分清除函數(shù)(107)；利用不同的本地代碼副本提供導(dǎo)航數(shù)據(jù)比特，并進行這種數(shù)據(jù)的去除的數(shù)據(jù)解調(diào)器(110)；檢測GNSS信號中斷，并把GNSS信號中斷事件通知給導(dǎo)航儀(109)的鎖定檢測器功能(108)；當(dāng)能夠獲得GNSS數(shù)據(jù)時，利用GNSS數(shù)據(jù)和慣性傳感器數(shù)據(jù)來提供必需的校正，以跟蹤輸入的GNSS信號，或者在GNSS信號中斷期間，保持對準(zhǔn)的內(nèi)部本地代碼副本，確定導(dǎo)航解的導(dǎo)航儀(109)；如果外部系統(tǒng)可用的話，從外部系統(tǒng)接收導(dǎo)航數(shù)據(jù)的接口；如果導(dǎo)航基準(zhǔn)站可用的話，從導(dǎo)航基準(zhǔn)站接收數(shù)據(jù)的接口。
2. 按照權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述導(dǎo)航解至少包括下述之一 位置、速度和姿態(tài)。
3. 按照權(quán)利要求l所述的系統(tǒng)，其中積分清除輸出包括GNSS，通常是GPS或Galileo 的Very—Early、 Early、 Prompt、 Late禾口 Very—Late的I禾口 Q數(shù)據(jù)。
4. 按照權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中導(dǎo)航數(shù)據(jù)至少包括下述之一 衛(wèi)星星歷表；GNSS 信號傳播的校正；時鐘校正；導(dǎo)航數(shù)據(jù)有效性信息。
5. 按照權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，還包括不同的通道，每個通道被分配給不同的衛(wèi)星和 頻率，以RF-FE(102)數(shù)據(jù)作為輸入，其中每個通道包括下述模塊代碼采集(104)、相位旋 轉(zhuǎn)(102)、乘法器(106)、本地代碼生成器(105)、積分清除(I&D) (107)、鎖定檢測器(109) 和導(dǎo)航數(shù)據(jù)解調(diào)器(110)。
6. 按照權(quán)利要求1所述的導(dǎo)航系統(tǒng)，其中導(dǎo)航儀(109)還包括應(yīng)用在導(dǎo)航數(shù)據(jù)中提供的校正的預(yù)處理功能，與相位、電離層、對流層和衛(wèi)星時鐘校正 一起，所述預(yù)處理功能還包括諸如代碼的平滑之類的功能；允許在載波相位的跟蹤中求解可能的整周模糊度的專用整周固定算法； 利用超緊密耦合來組合MU和GNSS數(shù)據(jù)，以確定用于GNSS信號的跟蹤的導(dǎo)航解，以及載波相位和頻率及代碼和估計的Kalman濾波器。
7. 按照權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其中所述Kalman濾波器模塊包括 使代碼、相位和頻率誤差與位置和速度誤差關(guān)聯(lián)，并考慮積分清除的積分時間的精確相關(guān)器模型；利用歸一化的Early和Late I和Q測量結(jié)果，確定估計的代碼和輸入代碼之間的誤差 的代碼鑒別器；包含位置誤差，比如速度、時鐘、姿態(tài)和慣性傳感器誤差的狀態(tài)向量； 對慣性傳感器數(shù)據(jù)進行積分，同時使用I和Q數(shù)據(jù)而不需要鑒相器，并使用代碼鑒別器數(shù)據(jù)，將所有這些數(shù)據(jù)被集成起來以生成魯棒的導(dǎo)航解的一組導(dǎo)航算法；根據(jù)衛(wèi)星星歷表數(shù)據(jù)和導(dǎo)航解，利用導(dǎo)航數(shù)據(jù)確定衛(wèi)星_用戶距離和速度，并把結(jié)果傳送給GNSS跟蹤級的功能。
8. 按照權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其中所述KF導(dǎo)航算法包括同時魯棒地跟蹤代碼、載波相位和頻率的誤差，以便即使在不跟蹤相位的情況下，也允 許僅僅跟蹤代碼的功能；預(yù)測用于預(yù)測在Kalman濾波器內(nèi)使用的I和Q數(shù)據(jù)的輸入載波相位、頻率和代碼誤差 的功能。
9. 按照權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其中所述精確相關(guān)器模型包含通過不但考慮載波相位和頻率以及代碼誤差的影響，而且考慮積分時間的影響，以允 許增大包括Galileo導(dǎo)頻信號的GNSS信號的積分時間的相關(guān)器的輸出的精確模型；Kalman濾波器使用的、允許把相關(guān)器輸出模型與代碼及載波相位和頻率的誤差聯(lián)系起 來的技術(shù)。
10. 按照權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述鎖定檢測器包括 比較Prompt與其余相關(guān)器的輸出，以確定信號是否存在的比較器，其中將信號功率與 只有噪聲的基準(zhǔn)功率相比較。
11. 按照權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述耦合天線包括包含GNSS和IMU傳感器，以盡可能地減小可能影響在超緊密耦合中對代碼相位與載波 相位和頻率的跟蹤的任何差異的單個外殼。
全文摘要
這里描述的導(dǎo)航系統(tǒng)利用與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)結(jié)合的GPS和Galileo衛(wèi)星信號，其中耦合天線(CAN)向高度集成的GNSS-慣性(Hi-Gi)接收器提供GNSS數(shù)據(jù)和慣性測量單元(IMU)數(shù)據(jù)。這種接收器利用GNSS未處理的相關(guān)器輸出(COUT)I和Q數(shù)據(jù)及用戶軌跡與慣性傳感器數(shù)據(jù)之間的高保真關(guān)系，所有這些數(shù)據(jù)又在Kalman濾波器(KF)內(nèi)被結(jié)合。KF確定導(dǎo)航解，導(dǎo)航解還被用于向接收器解調(diào)信號處理級提供反饋，從而不需要專用結(jié)構(gòu)，比如延遲鎖相環(huán)(DLL)和鎖相環(huán)(PLL)，可以顯著改進導(dǎo)航性能。所述改進使該系統(tǒng)可以提供高質(zhì)量測量結(jié)果，并在常規(guī)技術(shù)不可用的環(huán)境中工作；例如，在由于障礙物而造成衛(wèi)星信號中斷期間，或者在動態(tài)特性很高的情況下，或者甚至在例如由于樹冠而造成信號衰減的環(huán)境中工作。KF還利用允許系統(tǒng)在這種環(huán)境中工作的特殊Galieo信號特性、鎖定檢測器和耦合天線。
文檔編號G01S19/47GK101765787SQ200780053808
公開日2010年6月30日 申請日期2007年5月29日 優(yōu)先權(quán)日2007年5月29日
發(fā)明者A·卡拉明戈, A·弗爾納德茲奧爾蒂斯瑞普松, I·庫洛米納, J·S·席爾瓦, J·德茲瑟卡達斯, P·D·F·達席爾瓦 申請人:戰(zhàn)神工程股份有限公司;地理空間學(xué)院