本發(fā)明涉及組合導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法。

背景技術(shù)：
衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合衛(wèi)星導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航的優(yōu)點(diǎn)，具有定位精度高，穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn)，因此在軍事領(lǐng)域及民用領(lǐng)域都被廣泛應(yīng)用。組合導(dǎo)航的模式有很多種，主要分為松組合、緊組合、深組合三類：松組合方式直接利用全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS,GlobalNavigationSatelliteSystem)和捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(SINS,StrapdownInertialNavigationSystem)接收機(jī)輸出的位置和速度信息進(jìn)行組合；深組合方式的核心是利用衛(wèi)星/慣性組合的導(dǎo)航結(jié)果輔助接收機(jī)的環(huán)路進(jìn)行跟蹤與捕獲；緊組合方式利用GNSS接收機(jī)輸出的偽距、偽距率信息和由SINS輸出的位置與速度信息解算得到的偽距、偽距率信息進(jìn)行組合。目前我國(guó)在主戰(zhàn)飛機(jī)上仍以松組合實(shí)驗(yàn)為主，但是載體在諸如高動(dòng)態(tài)飛行、接收機(jī)信號(hào)遮擋等情況下，GNSS接收機(jī)接收到衛(wèi)星數(shù)目很容易少于四顆，此時(shí)松組合系統(tǒng)將工作在純慣導(dǎo)狀態(tài)，導(dǎo)航精度隨時(shí)間下降。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種高精度的彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法，基于慣性/衛(wèi)星的偽距、偽距率無縫組合導(dǎo)航，從而有效抑制導(dǎo)航精度的發(fā)散。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：一種彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法，包括以下步驟：步驟1，SINS初始對(duì)準(zhǔn)，初始化速度、位置；步驟2，導(dǎo)航計(jì)算機(jī)分別接收GNSS數(shù)據(jù)和SINS數(shù)據(jù)；步驟3，導(dǎo)航計(jì)算機(jī)進(jìn)行SINS導(dǎo)航解算，得到載體的速度、位置、姿態(tài)信息；導(dǎo)航計(jì)算機(jī)判斷GNSS是否發(fā)送完所有通道信息，若發(fā)送完則計(jì)算與各通道對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星高度角、方位角信息；步驟4，判斷可見衛(wèi)星個(gè)數(shù)，若可見衛(wèi)星大于4顆，則通過分布式最佳精度因子選星法選出4顆可見衛(wèi)星作為導(dǎo)航星；若可見衛(wèi)星少于4顆，則將所有可見衛(wèi)星選為導(dǎo)航星；步驟5，對(duì)導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距測(cè)量誤差進(jìn)行補(bǔ)償；根據(jù)導(dǎo)航衛(wèi)星的速度、位置信息，以及SINS的速度、位置信息，確定載體相對(duì)每顆導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距、偽距率信息；步驟6，對(duì)組合導(dǎo)航的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行判別，并根據(jù)GNSS、IMU的工作狀態(tài)選擇匹配的導(dǎo)航策略，構(gòu)建系統(tǒng)狀態(tài)方程，并根據(jù)可見衛(wèi)星的個(gè)數(shù)構(gòu)建系統(tǒng)量測(cè)方程；步驟7，根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)方程和系統(tǒng)量測(cè)方程，采用卡爾曼濾波信息融合法進(jìn)行濾波，并根據(jù)濾波結(jié)果，對(duì)由通訊延時(shí)引起的滯后誤差，通過基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的誤差補(bǔ)償方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行校正得到最終的導(dǎo)航結(jié)果。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點(diǎn)是：(1)由于采用GNSS輸出的原始偽距、偽距率信息，不存在濾波器串聯(lián)，從而消除了量測(cè)輸出的時(shí)間相關(guān)性；(2)緊組合濾波器在收星數(shù)少于四顆的情況下動(dòng)態(tài)調(diào)整系統(tǒng)相關(guān)變量維數(shù)，使系統(tǒng)工作在組合導(dǎo)航狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)無縫導(dǎo)航；(3)采用分布式最佳精度因子選星算法，既避免了選星對(duì)捷聯(lián)解算的影響，又提供了最佳導(dǎo)航衛(wèi)星組合；(4)采用容錯(cuò)組合，在組合前判別系統(tǒng)狀態(tài)并進(jìn)行導(dǎo)航策略的選擇，可使組合導(dǎo)航系統(tǒng)具備無人干預(yù)下的自主運(yùn)行狀態(tài)判別、自主故障診斷、自主誤差修正能力，從而大大提高了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的容錯(cuò)性能；(5)基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，將通訊延時(shí)滯后誤差遞推至當(dāng)前時(shí)刻，對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)償，大大的提高了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。附圖說明圖1是本發(fā)明彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法的流程圖。圖2是本發(fā)明彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法的選星運(yùn)行時(shí)序示意圖。圖3是本發(fā)明彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法的容錯(cuò)組合導(dǎo)航流程圖。圖4是本發(fā)明彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法的系統(tǒng)維數(shù)變化示意圖。圖5是本發(fā)明彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法的滯后誤差補(bǔ)償方法原理圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。結(jié)合圖1，本發(fā)明彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法，步驟如下：步驟1，SINS初始對(duì)準(zhǔn)，初始化速度、位置，具體如下：采用動(dòng)基座傳遞對(duì)準(zhǔn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)姿態(tài)、位置、速度的快速，精確初始化。步驟2，導(dǎo)航計(jì)算機(jī)分別接收GNSS數(shù)據(jù)和SINS數(shù)據(jù)，具體如下：(2.1)導(dǎo)航計(jì)算機(jī)接收GNSS數(shù)據(jù)在緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，GNSS接收機(jī)輸出多個(gè)衛(wèi)星的信息，每顆衛(wèi)星信息通過一個(gè)通道輸出，每個(gè)通道的信息包含：通道號(hào)，衛(wèi)星編號(hào)，衛(wèi)星工作狀態(tài)，世界標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間，接收機(jī)地心地固直角坐標(biāo)系下的X、Y、Z軸位置和速度，偽距、偽距率量測(cè)值，衛(wèi)星在地心地固直角坐標(biāo)系下的X、Y、Z軸位置和速度；每個(gè)通道信息更新頻率為1HZ，導(dǎo)航計(jì)算機(jī)依次接收、存儲(chǔ)每個(gè)衛(wèi)星對(duì)應(yīng)的通道信息；(2.2)導(dǎo)航計(jì)算機(jī)接收SINS數(shù)據(jù)慣性測(cè)量單元(IMU，Inertialmeasurementunit)輸出載體的加速度、角速度信息，IMU輸出信息更新頻率200HZ，導(dǎo)航計(jì)算機(jī)接收IMU輸出信息，進(jìn)行導(dǎo)航解算。步驟3，導(dǎo)航計(jì)算機(jī)進(jìn)行SINS導(dǎo)航解算，得到載體的速度、位置、姿態(tài)信息；導(dǎo)航計(jì)算機(jī)判斷GNSS是否發(fā)送完所有通道信息，若發(fā)送完則計(jì)算與各通道對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星高度角、方位角信息，具體為：(3.1)采用傳統(tǒng)四元數(shù)法進(jìn)行捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)姿態(tài)更新解算，其中四元數(shù)微分方程表達(dá)式為：其中，Ω為載體坐標(biāo)系相對(duì)導(dǎo)航系下的角速率構(gòu)成的反對(duì)稱矩陣，Q為四元數(shù)；通過龍格-庫塔求解四元數(shù)微分方程，然后由四元數(shù)求得姿態(tài)矩陣，由姿態(tài)矩陣求解載體的三個(gè)姿態(tài)角；(3.2)進(jìn)行捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)速度解算，速度微分方程如下：其中，Vn、分別為導(dǎo)航系下載體的速度矢量、速度矢量變化率，為載體坐標(biāo)系到導(dǎo)航坐標(biāo)系的姿態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣，fb為加速度計(jì)在載體坐標(biāo)系下的輸出值，為地球自轉(zhuǎn)角速率在導(dǎo)航系下的投影，為導(dǎo)航系相對(duì)地球系的旋轉(zhuǎn)角速率，gn為當(dāng)?shù)刂亓铀俣仁噶浚?3.3)進(jìn)行捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)位置解算，載體的位置微分方程如下：其中，分別為導(dǎo)航系下載體的緯度、經(jīng)度和高度的變化率，VE,VN,VU分別為導(dǎo)航系下載體的東向、北向和天向速度，RM為橢球子午圈上各點(diǎn)的曲率半徑，RN為卯酉圈上各點(diǎn)的曲率半徑，L,λ,h分別為導(dǎo)航系下載體的緯度、經(jīng)度和高度；(3.4)導(dǎo)航計(jì)算機(jī)通過通道標(biāo)志，判斷GNSS是否發(fā)送完所有通道信息：若沒有接收完，則繼續(xù)接收；若接收完則計(jì)算與各通道對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星高度角、方位角信息；計(jì)算方法如下：其中，[ΔeΔnΔu]T為導(dǎo)航坐標(biāo)系中載體到衛(wèi)星的觀測(cè)向量，[ΔxΔyΔz]T為地心地固直角坐標(biāo)系中載體到該衛(wèi)星的觀測(cè)向量，其中，[XYZ]T為衛(wèi)星在地心地固直角坐標(biāo)系中的位置，[xyz]T為載體在地心地固直角坐標(biāo)系中位置，則衛(wèi)星的高度角θ、方位角α分別如下：α＝arctan(Δe/Δn)其中，0≤θ≤π/2、0≤α≤2π。步驟4，判斷可見衛(wèi)星個(gè)數(shù)，若可見衛(wèi)星大于4顆，則通過分布式最佳精度因子選星法選出4顆可見衛(wèi)星作為導(dǎo)航星；若可見衛(wèi)星少于4顆，則將所有可見衛(wèi)星選為導(dǎo)航星，具體如下：(4.1)判斷可見星個(gè)數(shù)。對(duì)計(jì)算出來的每顆星的高度角進(jìn)行判斷，若大于最小高度角閾值，則判斷為可見衛(wèi)星；否則，判斷為不可見衛(wèi)星；(4.2)導(dǎo)航衛(wèi)星選擇。若可見衛(wèi)星少于4顆，則不需要選星，將所有可見衛(wèi)星選為導(dǎo)航星，若可見星個(gè)數(shù)多于4顆，則需通過選星算法，選出導(dǎo)航星；分布式最佳精度因子選星算法：例如在200MHZ的彈載計(jì)算機(jī)(TMS320C6713)上，每計(jì)算一種衛(wèi)星組合情況，耗時(shí)0.1ms。以12顆可見星為例，需選星495次，耗時(shí)49.5ms，若在一個(gè)慣導(dǎo)解算周期內(nèi)選星495次，必將影響慣導(dǎo)解算，所以應(yīng)將選星算法拆分到幾個(gè)慣導(dǎo)解算節(jié)拍內(nèi)完成。通過分布式最佳精度因子選星法選出4顆可見衛(wèi)星作為導(dǎo)航星，將選星算法拆分到多個(gè)慣導(dǎo)解算周期內(nèi)完成，拆分方式如圖2所示，首先構(gòu)建一個(gè)包含所有4顆可見衛(wèi)星組合情況的表格，在GNSS數(shù)據(jù)接收完的下一個(gè)慣導(dǎo)解算周期開始選星，每個(gè)慣導(dǎo)解算周期內(nèi)通過查表選擇不同的4顆可見衛(wèi)星組合情況進(jìn)行幾何精度因子GDOP計(jì)算，直到表格中所有組合情況的幾何精度因子GDOP計(jì)算完，選擇幾何精度因子GDOP最小的一組4顆可見衛(wèi)星作為導(dǎo)航星；其中幾何精度因子GDOP的求取方法如下：式中，θ(σ)、α(σ)分別為一組可見衛(wèi)星中第σ顆衛(wèi)星的高度角、方位角，σ＝1,2,3,4。步驟5，對(duì)導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距測(cè)量誤差進(jìn)行補(bǔ)償；根據(jù)導(dǎo)航衛(wèi)星的速度、位置信息，以及SINS的速度、位置信息，確定載體相對(duì)每顆導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距、偽距率信息，具體如下：(5.1)對(duì)導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距測(cè)量誤差進(jìn)行補(bǔ)償，補(bǔ)償?shù)厍蜃赞D(zhuǎn)誤差、對(duì)流層誤差；地球自轉(zhuǎn)誤差：其中，Px,Py分別為衛(wèi)星在地心地固直角坐標(biāo)系下x軸、y軸位置，px,py分別為載體在地心地固直角坐標(biāo)系下x軸、y軸位置，we為地球自轉(zhuǎn)角速率，light_speed為光速；對(duì)流層誤差：其中，θ為衛(wèi)星的高度角，light_speed為光速；通過校正，得到導(dǎo)航衛(wèi)星偽距ρGj、偽距率信息，偽距ρGj為：ρGj＝rj-δtu-vρjδtu＝δt1+δt2其中，δtu為偽距測(cè)量誤差，vρj為偽距測(cè)量白噪聲，rj為載體到第j顆衛(wèi)星Sj的真實(shí)無差距離；導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距率公式如下：其中，δtru為鐘漂引起的距離率誤差，為偽距率測(cè)量白噪聲，為載體到第j顆衛(wèi)星Sj的真實(shí)無差距離變化率；(5.2)根據(jù)導(dǎo)航衛(wèi)星的速度、位置信息，以及SINS的速度、位置信息，確定載體相對(duì)每顆導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距、偽距率信息；載體到第j顆衛(wèi)星的偽距ρIj為：ρIj＝rj+ej1δx+ej2δy+ej3δz其中，δx、δy、δz分別為載體在地球坐標(biāo)系中的位置誤差在x軸、y軸、z軸分量，ej1、ej2、ej3分別為載體和第j顆衛(wèi)星的x軸、y軸、z軸方向余弦；載體到第j顆衛(wèi)星的偽距率為：其中分別為載體在地球坐標(biāo)系中的速度誤差在x軸、y軸、z軸分量。步驟6，對(duì)組合導(dǎo)航的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行判別，并根據(jù)GNSS、IMU的工作狀態(tài)選擇匹配的導(dǎo)航策略，構(gòu)建系統(tǒng)狀態(tài)方程，并根據(jù)可見衛(wèi)星的個(gè)數(shù)構(gòu)建系統(tǒng)量測(cè)方程，容錯(cuò)組合導(dǎo)航流程如圖3所示，具體如下：(6.1)對(duì)組合導(dǎo)航的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行判別(a)根據(jù)IMU的陀螺儀采樣值和加速度計(jì)采樣值判斷IMU的工作狀態(tài)，設(shè)A(axis)max為加速度閾值、ω(axis)max為角速度閾值，判斷加速度計(jì)采樣值A(chǔ)axis和陀螺采樣值ωaxis是否滿足以下條件：|Aaxis|＜A(axis)max|ωaxis|＜ω(axis)max當(dāng)滿足上式時(shí)，則IMU工作狀態(tài)正常，否則IMU的工作狀態(tài)異常；(b)根據(jù)GNSS輸出值判斷GNSS的工作狀態(tài)，先后進(jìn)行外層判斷和內(nèi)層判斷：①外層判斷為收星條件判別，設(shè)dop為精度因子門限，判斷收星數(shù)Nsats和幾何精度因子GDOP是否滿足以下條件：或1≤Nsats＜4當(dāng)上式滿足其中一個(gè)時(shí)，繼續(xù)內(nèi)層判別，否則認(rèn)為GNSS的工作狀態(tài)異常；②內(nèi)層判斷對(duì)GNSS量測(cè)粗大誤差進(jìn)行判別，設(shè)δρ、分別為偽距差閾值、偽距率差閾值，ρGj、分別為第j顆衛(wèi)星當(dāng)前時(shí)刻量測(cè)偽距、偽距率值，ρIj、分別為載體相對(duì)第j顆衛(wèi)星的偽距、偽距率值，則判斷下式是否成立：|ρGj-ρIj|＜δρ上式成立時(shí)，則認(rèn)為GNSS的工作狀態(tài)正常，否則GNSS的工作狀態(tài)異常；(6.2)根據(jù)GNSS、IMU的工作狀態(tài)選擇匹配的導(dǎo)航策略，具體方法如下：(a)當(dāng)IMU、GNSS的工作狀態(tài)均正常時(shí)，采用緊組合導(dǎo)航：將IMU和GNSS進(jìn)行位置速度誤差組合得到誤差方程，經(jīng)卡爾曼濾波估計(jì)出載體的位置、速度和姿態(tài)誤差，對(duì)IMU的位置、速度、橫滾角和俯仰角進(jìn)行反饋校正；(b)當(dāng)IMU工作狀態(tài)異常、GNSS工作狀態(tài)正常時(shí)，放棄當(dāng)前時(shí)刻IMU中陀螺儀和加速度計(jì)的量測(cè)值，用前一時(shí)刻的量測(cè)值替代：ω(k)axis＝ω(k-1)axisA(k)axis＝A(k-1)axis其中，ω(k)axis為k時(shí)刻的角速度，ω(k-1)axis為k-1時(shí)刻的角速度，A(k)axis為k時(shí)刻的加速度，A(k-1)axis為k-1時(shí)刻的加速度；(c)當(dāng)IMU工作狀態(tài)正常、GNSS工作狀態(tài)異常時(shí)，采用丟星算法處理；從丟星狀態(tài)恢復(fù)收星時(shí)，利用狀態(tài)誤差轉(zhuǎn)移矩陣F估計(jì)導(dǎo)航誤差并修正導(dǎo)航輸出；(d)當(dāng)IMU、GNSS工作狀態(tài)均異常時(shí)，采用機(jī)動(dòng)目標(biāo)的軌跡預(yù)測(cè)方法對(duì)載體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)；(6.3)導(dǎo)航系統(tǒng)的姿態(tài)、速度、位置、偽距、偽距率誤差方程如下：式中，φE、φN、φU分別為東、北、天方向平臺(tái)失準(zhǔn)角，δVE、δVN、δVU分別為載體東、北、天方向速度誤差，δL、δλ、δh分別為載體緯度、經(jīng)度、高度誤差，δtu為與時(shí)鐘等效的距離誤差，δtru為與時(shí)鐘頻率等效的距離率誤差，RM為橢球子午圈上各點(diǎn)的曲率半徑，RN為卯酉圈上各點(diǎn)的曲率半徑，wie為地球轉(zhuǎn)動(dòng)角速率，fE、fN、fU分別是慣導(dǎo)系統(tǒng)的比力在導(dǎo)航系下東、北、天方向上的分量，εE、εN、εU、分別為地理坐標(biāo)系內(nèi)陀螺的等效漂移在東、北、天方向的分量，▽E、▽N、▽U分別為地理坐標(biāo)系內(nèi)加速計(jì)的等效漂移在東、北、天方向的分量，βtru為反相關(guān)時(shí)間；(6.4)以導(dǎo)航系統(tǒng)的姿態(tài)誤差、速度誤差、位置誤差及偽距、偽距率誤差為狀態(tài)變量，建立慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程：其中，X為系統(tǒng)狀態(tài)矢量，表示系統(tǒng)狀態(tài)矢量的導(dǎo)數(shù)，F(xiàn)為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，G為系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣，W為系統(tǒng)噪聲矢量，具體如下：系統(tǒng)狀態(tài)矢量：其中，φE、φN、φU分別為東、北、天方向平臺(tái)失準(zhǔn)角，δVE、δVN、δVU分別為載體東、北、天方向速度誤差，δL、δλ、δh分別為載體緯度、經(jīng)度、高度誤差，εx、εy、εz分別為載體系下陀螺隨機(jī)常值漂移在x、y、z軸上的分量，▽x、▽y、▽z分別為載體系下加速度計(jì)偏置在x、y、z軸上的分量，δtu為與時(shí)鐘等效的距離誤差，δtru為與時(shí)鐘頻率等效的距離率誤差；狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣：其中，F(xiàn)ins由步驟(6.3)中誤差方程構(gòu)成，為載體坐標(biāo)系到導(dǎo)航坐標(biāo)系的姿態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣，βtru為反相關(guān)時(shí)間；系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣為G，且：系統(tǒng)噪聲矢量為W，且：其中，wgx、wgy、wgz分別為陀螺儀在x軸、y軸、z軸方向的隨機(jī)白噪聲，wax、way、waz分別為加速度計(jì)在x軸、y軸、z軸方向的隨機(jī)白噪聲，wtu、wtru分別為偽距隨機(jī)白噪聲和偽距率隨機(jī)白噪聲；(6.5)構(gòu)建系統(tǒng)狀態(tài)方程，根據(jù)可見衛(wèi)星個(gè)數(shù)，系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)整觀測(cè)方程及組合濾波器相關(guān)矩陣的維數(shù)，圖4給出了維數(shù)變化示意圖，構(gòu)建系統(tǒng)量測(cè)方程，如下：Z(t)＝H(t)X(t)+V(t)其中，Z(t)為系統(tǒng)觀測(cè)矢量，H(t)為系統(tǒng)觀測(cè)矩陣，V(t)為系統(tǒng)觀測(cè)噪聲陣，X為系統(tǒng)狀態(tài)矢量；量測(cè)方程的維數(shù)及組合濾波器的維數(shù)根據(jù)可見衛(wèi)星數(shù)量變化，變化關(guān)系如下：其中，N為可見星數(shù)量，觀測(cè)向量Z的維數(shù)為：2n×1；系統(tǒng)觀測(cè)矩陣H為：2n×17；系統(tǒng)觀測(cè)噪聲方差R陣為：2n×2n；卡爾曼濾波增益陣為：17×2n；偽距觀測(cè)方程如下：式中，為觀測(cè)矢量，為觀測(cè)矩陣，為觀測(cè)噪聲陣，為狀態(tài)矢量，分別為：δρj＝ρIj-ρGj＝ej1δx+ej2δy+ej3δz+δtu+νρj其中，δρj為衛(wèi)星偽距和載體相對(duì)衛(wèi)星偽距之差，j＝1…n，…為各通道偽距測(cè)量白噪聲，ρIj為載體相對(duì)每顆導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距，νρj為偽距量測(cè)白噪聲，δtu為鐘差引起的距離誤差，ρGj為導(dǎo)航衛(wèi)星的偽距，展開如下：其中，ej1、ej2、ej3分別為載體和第j顆衛(wèi)星的x軸、y軸、z軸方向余弦，f為地球橢圓度；偽距率觀測(cè)方程如下所示：式中，為觀測(cè)矢量，為觀測(cè)矩陣，為觀測(cè)噪聲陣，為狀態(tài)矢量，分別為：其中，為衛(wèi)星偽距率和載體相對(duì)衛(wèi)星偽距率之差，j＝1…n，…為各通道偽距率測(cè)量白噪聲，為載體相對(duì)每顆導(dǎo)航衛(wèi)星偽距率，為偽距率量測(cè)白噪聲，δtru為鐘漂引起的距離率誤差，為導(dǎo)航衛(wèi)星偽距率，展開如下：其中，ej1、ej2、ej3分別為載體和第j顆衛(wèi)星的x軸、y軸、z軸方向余弦；綜合偽距、偽距率觀測(cè)方程，得到慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航系統(tǒng)觀測(cè)方程如下：步驟7，根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)方程和系統(tǒng)量測(cè)方程，采用卡爾曼濾波信息融合法進(jìn)行濾波，并根據(jù)濾波結(jié)果，對(duì)由通訊延時(shí)引起的滯后誤差，通過基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的誤差補(bǔ)償方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行校正得到最終的導(dǎo)航結(jié)果，具體如下：(7.1)根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)方程和系統(tǒng)量測(cè)方程，采用卡爾曼濾波信息融合算法；(7.2)根據(jù)濾波結(jié)果，對(duì)由通訊延時(shí)引起的滯后誤差，通過基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的誤差補(bǔ)償方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行校正。在緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，由GNSS接收機(jī)輸出各通道衛(wèi)星信息，數(shù)據(jù)傳輸量相較松組合系統(tǒng)大幅增加。以分布式導(dǎo)航系統(tǒng)為例，帶來的串口通訊時(shí)延大幅增加，若12通道接收機(jī)，數(shù)據(jù)傳輸波特率115200bit/s，傳輸時(shí)延為420ms。因此需要高精度的誤差補(bǔ)償方法；在現(xiàn)有時(shí)間同步方法的基礎(chǔ)上，提出一種基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的誤差補(bǔ)償方法，具體思路為：利用秒脈沖時(shí)刻SINS和GNSS輸出進(jìn)行組合濾波以獲取導(dǎo)航狀態(tài)誤差量的最優(yōu)估計(jì)，并利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣將其遞推到當(dāng)前時(shí)刻，對(duì)當(dāng)前時(shí)刻系統(tǒng)進(jìn)行校正，其原理如圖5所示，誤差補(bǔ)償方法具體為：(7.1)設(shè)GNSS接收機(jī)秒脈沖時(shí)刻為tk，GNSS數(shù)據(jù)傳輸完畢時(shí)刻為tk+td，td為GNSS通訊延時(shí)；(7.2)利用秒脈沖時(shí)刻SINS和GNSS輸出進(jìn)行組合卡爾曼濾波，求取tk時(shí)刻導(dǎo)航狀態(tài)誤差量的最優(yōu)估計(jì)(7.3)采用GNSS傳輸完畢時(shí)刻的SINS解算輸出求取連續(xù)系統(tǒng)下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F(tk+td)，采用直接法求取tk至tk+td時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)誤差轉(zhuǎn)移矩陣其中，I為單位陣；(7.4)利用系統(tǒng)狀態(tài)誤差轉(zhuǎn)移矩陣的性質(zhì)，將tk時(shí)刻導(dǎo)航狀態(tài)誤差量的最優(yōu)估計(jì)遞推至當(dāng)前時(shí)刻，并進(jìn)行反饋修正，得tk+td時(shí)刻導(dǎo)航狀態(tài)誤差量的最優(yōu)估計(jì)綜上所述，本發(fā)明彈載慣性/衛(wèi)星緊組合導(dǎo)航方法可實(shí)現(xiàn)基于慣性/衛(wèi)星的偽距、偽距率無縫組合導(dǎo)航，提高了導(dǎo)航精度和對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性，應(yīng)用前景廣闊。