專利名稱：一種車載基于gps軟件接收機的智能超緊組合導航方法
技術領域：
本發(fā)明適用于城市交通、航海等中低精度要求的導航定位技術領域，是為了達到 高精度、高可靠性以及大定位覆蓋范圍的導航定位要求，在GPS軟件接收機的基礎上研究 其與低成本慣性敏感器的智能超緊組合導航技術，實現(xiàn)了在衛(wèi)星信號微弱及高動態(tài)等環(huán)境 中的車載無縫定位。
背景技術：
慣性導航是一種不依賴于任何外部信息，也不向外輻射能量的自主式導航系統(tǒng)， 具有機動性好、環(huán)境適應力強、短時精度高的優(yōu)點。然而，由于慣性導航系統(tǒng)的誤差隨時間 累積，導航精度隨時間發(fā)散，無法單獨長時間工作。GPS導航系統(tǒng)通過接收衛(wèi)星信號實現(xiàn)導 航，長時間工作穩(wěn)定性好、使用方便、成本低廉。但在載體做高速機動運動時，接收機的碼環(huán) 和載波環(huán)容易失鎖而丟失信號，且在GPS信號“盲區(qū)”如城市隧道、高層建筑密集的區(qū)域，由 于信號遮擋或多路徑干擾而無法進行定位或定位精度差。由此可見，為滿足高精度、高可靠性、環(huán)境適應力強的大定位覆蓋范圍導航要求， 最好的途徑就是將多種導航系統(tǒng)組合起來，達到取長補短的目的。GPS/INS組合導航目前通 常有三種組合模式，即松組合、緊組合和超緊組合。三種模式的共同點均是通過信息融合技 術對慣導系統(tǒng)誤差提供最小方差估計，然后利用誤差的估計值去修正慣性導航系統(tǒng)。而超 緊組合較之前兩者組合程度更深，它利用INS的位置速度信息與GPS接收機跟蹤環(huán)進行信 息融合，能夠克服在高動態(tài)的應用環(huán)境中接收機跟蹤帶寬與噪聲抑制方面的矛盾，增強其 抗干擾能力。上個世紀70年代開始，很多國外的研究機構(gòu)都致力于組合導航技術的研究，如德 國的布朗施維格科技大學的航天系統(tǒng)研究所，將基于固態(tài)傳感器的慣性測量組件與GPS通 過卡爾曼濾波進行緊組合，增強了微型航空飛行器系統(tǒng)的可靠性；美國Honeywell公司與 斯坦福電信合作，開發(fā)出由激光陀螺慣性系統(tǒng)、大氣數(shù)據(jù)傳感器和GPS接收機組合而成的 組合導航系統(tǒng)。而國內(nèi)在這方面起步的比較晚，很多只限于實驗室研究，但也開發(fā)了一些工 程系統(tǒng)。然而，目前的組合導航系統(tǒng)算法均為單一系統(tǒng)以同一模式輔助另一系統(tǒng)，無法智 能地適應環(huán)境變化。而縱觀我國的車載衛(wèi)星導航產(chǎn)品，一般是基于GPS的OEM板基礎上開 發(fā)，關鍵技術和核心模塊均來自國外，因此在產(chǎn)品的應用上有一定的局限性。為了充分利用 目前的導航資源以實現(xiàn)車載無縫導航，隨著衛(wèi)星軟件接收技術、低成本慣性技術的發(fā)展，有 必要將它們予以組合并研究和開發(fā)低成本車載智能組合導航算法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的技術解決問題是克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種新的車載基于GPS軟 件接收機的智能超緊組合導航方法，該方法克服了傳統(tǒng)單一導航系統(tǒng)由于信號遮擋或誤差 隨時間累積而不能準確長時間定位的欠缺，并采取智能導航工作模式切換、多源系統(tǒng)自適應匹配、濾波和智能導航定位優(yōu)化算法，提供覆蓋范圍更大、可靠性更高也更精確的定位服 務。本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的，采用如下技術方案本發(fā)明一種車載基于GPS軟件接收機的智能超緊組合導航方法，包括以下步驟(1)通過GPS軟件接收機接收衛(wèi)星信號，并將衛(wèi)星信號解析生成GPS導航數(shù)據(jù)，包 括GPS信號載噪比、可視星數(shù)量、I、Q信息、偽距偽距率信息和速度位置信息；(2)通過慣性導航單元采集慣性導航數(shù)據(jù)，并將慣性導航數(shù)據(jù)解析生成速度位置 信息、I、Q信息及偽距偽距率信息；(3)根據(jù)上述數(shù)據(jù)選擇導航主系統(tǒng)及其與輔助系統(tǒng)的組合方式，構(gòu)成卡爾曼濾波 子系統(tǒng)；(4)利用擴展卡爾曼濾波對所述GPS導航數(shù)據(jù)、MINS慣性導航數(shù)據(jù)在主濾波器中 進行數(shù)據(jù)融合，生成導航數(shù)據(jù)；(5)輸出導航信息即步驟(4)所述導航數(shù)據(jù)。優(yōu)選地，所述步驟(3)中，選擇導航主系統(tǒng)及其與輔助系統(tǒng)組合方式的方法為(a)根據(jù)GPS信號載噪比、可視星數(shù)量以判斷GPS的信號質(zhì)量；(b)根據(jù)載體的速度以判斷是否為高動態(tài)環(huán)境；(c)非高動態(tài)環(huán)境且GPS信號強時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行松組合， 在卡爾曼主濾波器中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS，不使用卡爾曼濾波子系統(tǒng)；(d)非高動態(tài)環(huán)境且GPS信號弱時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行緊組合， 即將二者輸出的偽距偽距率信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS ；(e)非高動態(tài)環(huán)境且為GPS信號盲區(qū)時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行超緊 組合，即將二者輸出的I、Q信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS ；(f)高動態(tài)環(huán)境中，選擇GPS為主系統(tǒng)，與MINS進行超緊組合，即將二者輸出的I、 Q信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正GPS。優(yōu)選地，所述步驟(4)為MINS與GPS輸出的速度位置信息在主濾波器中進行融合 以校正主系統(tǒng)，生成最終的導航數(shù)據(jù)。優(yōu)選地，所述步驟(a)中根據(jù)GPS信號載噪比、可視星數(shù)量判斷GPS信號質(zhì)量的方 法如下若載噪比大于等于35dB/Hz且可視星數(shù)量大于等于4個，則GPS信號為強；若載噪 比大于等于20dB/Hz并小于35dB/Hz且可視星數(shù)量大于等于4個，則GPS信號為中等；若載 噪比小于20dB/Hz或者衛(wèi)星個數(shù)小于4個，則為GPS信號盲區(qū)。優(yōu)選地，所述步驟(b)中根據(jù)載體的速度判斷是否為高動態(tài)環(huán)境的方法如下當 載體速度大于等于100m/S時，為高動態(tài)環(huán)境，當載體速度小于lOOm/s時，為非高動態(tài)環(huán)境。本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比的優(yōu)點在于(1)本發(fā)明采樣GPS軟件接收機與低成本慣性敏感器，實現(xiàn)簡單，成本低廉，易于 優(yōu)化；(2)本發(fā)明可智能切換導航工作模式和信息融合算法，較其他單一組合模式的導 航系統(tǒng)更為人性化、自主化，更加合理利用導航信息資源，適應環(huán)境能力強；本發(fā)明利用MINS的位置速度信息與GPS軟件接收機跟蹤環(huán)進行超緊信息融合，能 夠克服在高動態(tài)及微弱信號的應用環(huán)境中單一導航系統(tǒng)的局限性，增強其抗干擾能力，有
4效提高了定位精度。本發(fā)明能根據(jù)工作環(huán)境自主選擇主/輔系統(tǒng)，并融合同步導航數(shù)據(jù)，更 為合理地運用擴展卡爾曼濾波，得到一種精度優(yōu)于構(gòu)成系統(tǒng)的任一子系統(tǒng)、導航覆蓋范圍 更廣也更加穩(wěn)定的新式超緊組合導航方法。從而克服了 GPS定位技術過度依賴衛(wèi)星信號的 缺點，也解決了 MINS定位誤差隨時間積累、無法長時間單獨定位的問題。


圖1為本發(fā)明的算法流程圖；圖2為本發(fā)明實施例原理示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對發(fā)明的技術方案進行詳細說明如圖1所示，本發(fā)明基于軟件GPS接收機/低成本慣性超緊工作模式，根據(jù)不同環(huán) 境自主重構(gòu)組合方法，充分利用有限的導航數(shù)據(jù)實現(xiàn)高精度、高可靠性的車載無縫定位，具 體步驟如下(1)接收衛(wèi)星信號，并解析生成GPS導航數(shù)據(jù)通過GPS軟件接收機，得到信號載噪比、可視星數(shù)量、I、Q信息、偽距偽距率信息和 速度位置信息；(2)采集并解析慣性導航數(shù)據(jù)通過慣性導航單元，得到載體的速度位置信息，并解算出偽距偽距率信息和I、Q
息，方法如下 記MINS的實時位置為(XlylZl)T，由衛(wèi)星星歷解算出的衛(wèi)星實時位置為(xey(;Z(;)T， 可得MINS所在位置的實時偽距信息P工。由MINS到GPS衛(wèi)星Sj的偽距P XJ可表述如下 假設接收機所在位置的坐標真值為(x y z)T，則將式(1)在(x y z)T處進行一階
泰勒展開
Pv = [(x 一 XGJ )2 + - yG; f +(z~ zgj )2 利用符號代換，記 于是記 則式(1)可簡化為
(5) 由此可得MINS到每顆可視星的偽距。 MINS輸出的實時位置信息，可表示為真值與誤差之和，即貝ljMINS 至lj GPS Jl)
S,-的偽距率為由此可得MINS到每顆可視星的偽距率。MINS預測的I、Q值由以下公式產(chǎn)生，其中《6和分別為預測的頻率誤差和相 位誤差，A為信號的幅值，T為濾波的周期，k為周期的記次 其中， co為本地產(chǎn)生的載波信號頻率，c為光速，&和vu分別為接收到的實際位置與速 度數(shù)據(jù)，足和込分別為理論的位置與速度數(shù)據(jù)。Re和ve分別為MINS輸出的位置與速度誤 差，t為計算該誤差的時間。由此可得MINS對每顆衛(wèi)星預測的I、Q值。(3)根據(jù)上述數(shù)據(jù)選擇導航主系統(tǒng)及其與輔助系統(tǒng)的組合方式，構(gòu)成卡爾曼濾波 子系統(tǒng)。根據(jù)組合導航模式的不同，GPS/MINS卡爾曼子濾波器的輸入分別如下松組合模 式時，輸入為GPS軟件接收機解算出的載體速度、位置、時間信息和慣導系統(tǒng)解算出的載體 速度、位置、姿態(tài)信息，即圖中①所示；緊組合模式時，輸入為GPS軟件接收機得到的偽距、 偽距率信息和MINS根據(jù)載體速度、位置和GPS衛(wèi)星星歷預測出的偽距、偽距率信息，即圖中 ②所示；超緊組合模式時，輸入為GPS軟件接收機得到的I、Q信息和MINS根據(jù)載體速度、位 置和GPS衛(wèi)星星歷預測出的I、Q信息。經(jīng)過濾波后，根據(jù)選擇主導航系統(tǒng)的不同，分別將慣 性誤差補償反饋給MINS系統(tǒng)或?qū)、Q誤差補償反饋給GPS導航系統(tǒng)。最后，將主導航系統(tǒng)解算得的導航信息與經(jīng)過子濾波器濾波后得到的導航信息進行松組合，通過卡爾曼主濾波 器處理后輸出最終的導航數(shù)據(jù)。選擇導航主系統(tǒng)及其與輔助系統(tǒng)組合方式的步驟為①根據(jù)GPS信號載噪比、可視星數(shù)量以判斷GPS的信號質(zhì)量，若載噪比大于等于 35dB/Hz且可視星數(shù)量大于等于4個，則GPS信號為強；若載噪比大于等于20dB/Hz并小于 35dB/Hz且可視星數(shù)量大于等于4個，則GPS信號為弱；若載噪比小于20dB/Hz或者衛(wèi)星個 數(shù)小于4個，則為GPS信號盲區(qū)。②根據(jù)載體的速度以判斷是否為高動態(tài)環(huán)境，當載體速度大于等于100m/S時，為 高動態(tài)環(huán)境。③非高動態(tài)環(huán)境且GPS信號強時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行松組合，不 使用卡爾曼濾波子系統(tǒng)；④非高動態(tài)環(huán)境且GPS信號中等時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行緊組合， 即將二者輸出的偽距偽距率信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS ；⑤非高動態(tài)環(huán)境且為GPS信號盲區(qū)時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行超緊 組合，即將二者輸出的I、Q信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS ；⑥高動態(tài)環(huán)境中，選擇GPS為主系統(tǒng)，與MINS進行超緊組合，即將二者輸出的I、Q 信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正GPS。緊組合卡爾曼濾波子系統(tǒng)的17維狀態(tài)矢量由組合導航系統(tǒng)的各種誤差狀態(tài)組 成，分別為MINS在三個方向上的位置、速度、姿態(tài)、加速度計偏置、陀螺漂移的誤差，以及與 GPS接收機時鐘誤差等效的距離誤差、與GPS接收機時鐘頻率誤差等效的距離率誤差。將 MINS的誤差狀態(tài)方程與GPS誤差狀態(tài)方程合并，即可得到在緊組合模式下子系統(tǒng)的狀態(tài)方 程，記為
(12)其中，X^X^分別為MINS和GPS的狀態(tài)矢量，F(xiàn)pF^分別為MINS和GPS的系統(tǒng)狀態(tài) 矩陣，GpG^分別為MINS和GPS的噪聲矩陣，WpW^分別為MINS和GPS的系統(tǒng)噪聲矢量。根 據(jù)步驟(1)中GPS軟件接收機解析得到的偽距、偽距率與步驟(2)得到的MINS到GPS衛(wèi)星 的偽距、偽距率，可得緊組合卡爾曼濾波子系統(tǒng)的量測方程，記為
(13) 其中Z為量測值，H為量測矩陣，X為總狀態(tài)矢量，V為觀測噪聲，記 ^2 = ejX cos L cos λ + ej2 cos L sin λ
(14)其中，λ為載體的緯度，L為載體的經(jīng)度。超緊組合卡爾曼濾波子系統(tǒng)的狀態(tài)方 程與緊組合相同，根據(jù)步驟(1)中GPS軟件接收機解析得到的I、Q信息與步驟(2)得到的 MINS到GPS衛(wèi)星的I、Q信息，可得超緊組合卡爾曼濾波子系統(tǒng)的量測方程，記為Zk = HkXk+Vk(15)其中
// =「{ , , ,0,0,.",1,()},{//. ,h. ,h. ,0,0,··-,0,ljLh'” z'」」i=l:n
(16)h JHAd<Pe , 5Ε[ ]θω1 h =+
"L d(Pe dx 3ωβ δχ J' L d^ dx — dx_且
d^ = [cos(約(A: + l)T + 代)-co^ekT + cpe)]
8^ =+ 1)Γ + Ψβ)- η(ωΜ+ <Pe)]
οφ,
「00841 l = a M =ha dHk
dx c Re，dy c Re，dz c Re，dx c Re ' dy c Re，dz c Re
5φ^=ωΓ_ 5φ = ωΤ _ ωτ dme _ ω Qoe = ω 8ω _ ω廠代 Τ^ Γ^:， ΓΚ Γ^ (4)利用擴展卡爾曼濾波對所述GPS導航數(shù)據(jù)、MINS慣性導航數(shù)據(jù)在主濾波器中 進行數(shù)據(jù)融合，生成導航數(shù)據(jù)主濾波器的狀態(tài)方程與子濾波器相同，根據(jù)步驟(1)與步驟(2)得到的速度位置 信息可得系統(tǒng)量測方程，記為 其中Hv(t) =
03X9]，HP(t) = [diag[l 1 1]03X12] (18)(5)輸出導航信息，包括載體在三個方向上的位置、速度、姿態(tài)及其誤差。本發(fā)明根據(jù)GPS信號強度及載體運動狀態(tài)，智能自適應匹配主/輔導航系統(tǒng)的組 合模式，將有限的導航數(shù)據(jù)充分融合，使整個系統(tǒng)兼具GPS和MINS的優(yōu)點，最終達到導航覆 蓋區(qū)域廣，動態(tài)響應好，導航精度高等優(yōu)點。如圖2所示，本實施例的方法步驟如下(1)通過GPS軟件接收機接收衛(wèi)星信號，并解析生成GPS導航數(shù)據(jù)本發(fā)明使用的GPS軟件接收機，前端為北京東方聯(lián)星公司的NewStarflOA，中頻采 樣頻率為16. 367667MHz，數(shù)字中頻頻率4. 123968MHz。通過GPS軟件接收機的跟蹤環(huán)輸出實時I、Q信息，并估計出載波多普勒頻移解算 出實時的偽距率信息。本實施例中，I、Q信息的輸出頻率為1000Hz，偽距、偽距率數(shù)據(jù)輸出 頻率為1Hz。其中I、Q按以下公式得到 其中，6和盧分別為接收到GPS信號的頻率和相位，和<分別為本地產(chǎn)生的頻 率和相位，n為噪聲。以第一顆衛(wèi)星的到達gps軟件接收機的時刻為基準，求出所有可見 衛(wèi)星與此衛(wèi)星的到達時間的差，即可求得不同衛(wèi)星到接收機的相對偽距，再根據(jù)接收機跟 蹤環(huán)實時估計出的載波多普勒頻移，即可解算出實時的偽距率信息。得到導航電文后，進行解碼以獲得GPS衛(wèi)星的星歷，并通過星歷及相應的偽距、偽距率信息進行載體速度和位置解算。(2)通過慣性導航單元采集慣性導航數(shù)據(jù)，并解析生成慣性導航數(shù)據(jù)本實施例使用MEMS陀螺，陀螺及加速度計數(shù)據(jù)的輸出頻率均為100Hz，導航誤差 數(shù)據(jù)輸出頻率為1Hz。載體的初始位置為北緯32. 05856°，東經(jīng)118. 78864°，高度93米； 初始的三個方向陀螺常值漂移均為0.5° /h，隨機漂移為0.1° /h;初始的三個方向加速度 計常值偏置均為0. 3mg,隨機偏置為0. 05mg。根據(jù)解算出的載體速度位置信息，計算出相應 的I、Q信息及偽距、偽距率信息。(3)根據(jù)上述數(shù)據(jù)選擇導航主系統(tǒng)及其與輔助系統(tǒng)的組合方式，構(gòu)成卡爾曼濾波 子系統(tǒng)；本實施例為非高動態(tài)環(huán)境下的GPS信號盲區(qū)，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進 行超緊組合，即將GPS軟件接收機得到的I、Q信息和MINS根據(jù)載體速度、位置和GPS衛(wèi)星 星歷預測出的I、Q信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS?？柭鼮V波子 系統(tǒng)的初始參數(shù)設定如下P0 = diag{0 0 0 (O.lm/s)2 (0. lm/s)2 (0. lm/s)2 (0.5° )2 (0.5° )2 (0.5° )2 (0. 3mg)2(0. 3mg)2 (0. 3mg)2 (0.5° /h)2 (0.5° /h)2 (0.5° /h)2 le_4 le_8}，Q0 = diag{0 0 0 (0.05mg)2 (0.05mg)2 (0.05mg)2 (0.01 ° )2 (0.01 ° )2 (0.01° )2 00 0 0 0 0 le-4 le_10}，R0 = diagtvarlj varl2 varl3 varl4 varQj varQ2 varQ3 varQ4} (4)利用聯(lián)邦卡爾曼濾波對所述GPS導航數(shù)據(jù)、MINS慣性導航數(shù)據(jù)在主濾波器中 進行數(shù)據(jù)融合，生成導航數(shù)據(jù)；采用松組合模式，將GPS軟件接收機與MINS解算得到的載體速度、位置信息作為 卡爾曼濾波器的輸入，初始參數(shù)設定如下P0 = diag{0 0 0 (O.lm/s)2 (O.lm/s)2 (O.lm/s)2 (0.5° )2 (0.5° )2 (0.5° )2 (0. 3mg)2(0. 3mg)2 (0. 3mg)2 (0.5° /h)2 (0.5° /h)2 (0.5° /h)2 (10m)2 (0. lm/s)2},Q0 = diag{0 0 0 (0.05mg)2 (0.05mg)2 (0.05mg)2 (0.01 ° )2 (0.01 ° )2 (0. 01° )2 00 0 0 0 0 (5m)2 (0. lm/s)2,R0 = diag{(10m)2 (10m)2 (10m)2 (10m)2 (0. 2m/s)2 (0. 2m/s)2 (0. 2m/s)2 (0.2m/ s)2}。(5)輸出導航信息。包括載體東北天三向速度誤差、方位角誤差、俯仰角誤差、傾斜角誤差、經(jīng)度誤差、 緯度誤差和高度誤差。結(jié)果表明，速度誤差均小于0. lm/s，方位角誤差小于0.04’，俯仰角 誤差小于0. 68’，傾斜角誤差小于0. 83’，三向位置誤差均小于3. 2m?；贕PS軟件接收機 的超緊組合導航算法可以有效克服MINS導航系統(tǒng)導航誤差隨時間發(fā)散的缺陷及高動態(tài)或 信號微弱的應用環(huán)境中GPS定位系統(tǒng)的局限性，導航精度不僅超越了單一子系統(tǒng)的精度， 且較之單純的松組合、緊組合模式適應面更為廣泛，真正實現(xiàn)了車載無縫定位。
權利要求
一種車載基于GPS軟件接收機的智能超緊組合導航方法，其特征在于包括以下步驟(1)通過GPS軟件接收機接收衛(wèi)星信號，并將衛(wèi)星信號解析生成GPS導航數(shù)據(jù)，包括GPS信號載噪比、可視星數(shù)量、I、Q信息、偽距偽距率信息和速度位置信息；(2)通過慣性導航單元采集慣性導航數(shù)據(jù)，并將慣性導航數(shù)據(jù)解析生成速度位置信息、I、Q信息及偽距偽距率信息；(3)根據(jù)上述數(shù)據(jù)選擇導航主系統(tǒng)及其與輔助系統(tǒng)的組合方式，構(gòu)成卡爾曼濾波子系統(tǒng)；(4)利用擴展卡爾曼濾波對所述GPS導航數(shù)據(jù)、MINS慣性導航數(shù)據(jù)在主濾波器中進行數(shù)據(jù)融合，生成導航數(shù)據(jù)；(5)輸出導航信息即步驟(4)所述導航數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權利要求1所述的一種車載基于GPS軟件接收機的智能超緊組合導航方法，其 特征在于所述步驟(3)中，選擇導航主系統(tǒng)及其與輔助系統(tǒng)組合方式的方法為(a)根據(jù)GPS信號載噪比、可視星數(shù)量以判斷GPS的信號質(zhì)量；(b)根據(jù)載體的速度以判斷是否為高動態(tài)環(huán)境；(c)非高動態(tài)環(huán)境且GPS信號強時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行松組合，在卡 爾曼主濾波器中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS，不使用卡爾曼濾波子系統(tǒng)；(d)非高動態(tài)環(huán)境且GPS信號弱時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行緊組合，即將 二者輸出的偽距偽距率信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS;(e)非高動態(tài)環(huán)境且為GPS信號盲區(qū)時，選擇MINS為主系統(tǒng)，與GPS系統(tǒng)進行超緊組 合，即將二者輸出的I、Q信息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正MINS ；(f)高動態(tài)環(huán)境中，選擇GPS為主系統(tǒng)，與MINS進行超緊組合，即將二者輸出的I、Q信 息在卡爾曼濾波子系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合以校正GPS。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種車載基于GPS軟件接收機的智能超緊組合導航方法，其 特征在于所述步驟(4)為MINS與GPS輸出的速度位置信息在主濾波器中進行融合以校正 主系統(tǒng)，生成最終的導航數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權利要求2所述的一種車載基于GPS軟件接收機的智能超緊組合導航方法，其 特征在于所述步驟(a)中根據(jù)GPS信號載噪比、可視星數(shù)量判斷GPS信號質(zhì)量的方法如 下若載噪比大于等于35dB/Hz且可視星數(shù)量大于等于4個，則GPS信號為強；若載噪比大 于等于20dB/Hz并小于35dB/Hz且可視星數(shù)量大于等于4個，則GPS信號為中等；若載噪比 小于20dB/Hz或者衛(wèi)星個數(shù)小于4個，則為GPS信號盲區(qū)。
5.根據(jù)權利要求2所述的一種車載基于GPS軟件接收機的智能超緊組合導航方法，其 特征在于所述步驟(b)中根據(jù)載體的速度判斷是否為高動態(tài)環(huán)境的方法如下當載體速 度大于等于100m/S時，為高動態(tài)環(huán)境，當載體速度小于100m/S時，為非高動態(tài)環(huán)境。
全文摘要
本發(fā)明公布了一種車載基于GPS軟件接收機的智能超緊組合導航方法，針對軟件GPS(全球衛(wèi)星定位系統(tǒng))接收機/低成本MINS(微慣性導航系統(tǒng))的超緊密組合模式，進行智能導航工作模式切換、多源系統(tǒng)自適應匹配、濾波和智能導航定位。本發(fā)明無論在高動態(tài)環(huán)境還是微弱衛(wèi)星信號環(huán)境下，都能充分利用子系統(tǒng)得到的信息，智能分配主系統(tǒng)、輔助系統(tǒng)及其組合方式，對誤差進行實時校正和補償，可有效實現(xiàn)城市交通的車載無縫定位。
文檔編號G01S19/47GK101858980SQ20101017511
公開日2010年10月13日 申請日期2010年5月18日 優(yōu)先權日2010年5月18日
發(fā)明者方琳, 祝雪芬, 虞婧, 趙月芳, 陳熙源 申請人:東南大學