本申請涉及慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航，特別是涉及一種機(jī)載全源衛(wèi)星-慣性緊組合導(dǎo)航高效動(dòng)靜態(tài)信息融合方法。

背景技術(shù)：

1、受限于有限載重量和能源供給，現(xiàn)有小型無人飛行器無法裝載諸如高精度慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、精密進(jìn)近雷達(dá)、天文導(dǎo)航星敏感器等傳統(tǒng)的高精度自主導(dǎo)航系統(tǒng)，由此導(dǎo)致的自主導(dǎo)航能力缺陷很大程度上造成了自主飛行技術(shù)困難?，F(xiàn)有工程方案傾向選用高性價(jià)比的機(jī)載衛(wèi)星導(dǎo)航（global?navigation?satellite?system，gnss）模塊和視覺傳感器，配合遙控鏈路完成對無人飛行器的人工導(dǎo)航與控制。一方面，這種方案導(dǎo)致在如濃霧、強(qiáng)降雨雪等可見度較差的惡劣氣象條件下無法遂行飛行任務(wù)，極大地降低了無人飛行器作業(yè)效率；另一方面，這也對無線電鏈路質(zhì)量和地面人員操作技能提出了較高要求，增加了地面站工作負(fù)擔(dān)。近年來，高性能微機(jī)電（micro-electro-mechanical?system，mems）捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（strapdown?inertial?navigation?system，sins）的涌現(xiàn)為增強(qiáng)小型無人飛行器自主導(dǎo)航能力帶來了轉(zhuǎn)機(jī)，mems-sins是一種基于硅晶片的微型、低功耗、低成本傳感器集成系統(tǒng)，能夠在不顯著增加機(jī)載導(dǎo)航系統(tǒng)重量、尺寸和能耗條件下直接安裝于小型無人飛行器上，與現(xiàn)有g(shù)nss模塊構(gòu)成小型化、高性能衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)，實(shí)時(shí)提供精確可信的位置、速度、姿態(tài)、角速度和角速度等導(dǎo)航信息，增強(qiáng)了小型無人飛行器的自主導(dǎo)航及自主飛行能力。

2、衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)通?？梢苑譃樗缮⒔M合（loosely-coupled）、緊密組合（tightly-coupled）和超緊組合（ultra-tightly-coupled，utc）等三種架構(gòu)。盡管超緊組合在載體高動(dòng)態(tài)和弱gnss信號條件下均表現(xiàn)出優(yōu)越性能，但其設(shè)計(jì)開發(fā)涉及gnss接收機(jī)基帶信號處理，通常不對商用模塊開放。因此，松散組合和緊密組合在機(jī)載導(dǎo)航中得到廣泛應(yīng)用，兩者區(qū)別主要在于gnss測量數(shù)據(jù)融合形式。松散組合使用gnss導(dǎo)航模塊提供的位置和速度信息與慣性導(dǎo)航進(jìn)行信息融合，而緊密組合直接使用gnss原始測量數(shù)據(jù)（如偽距和多普勒頻移測量值）進(jìn)行更深層次的信息融合。緊密組合不受衛(wèi)星幾何構(gòu)型、部分gnss信號中斷（即可見衛(wèi)星數(shù)少于4顆）和級聯(lián)濾波相關(guān)性的影響，通常在導(dǎo)航精度方面優(yōu)于松散組合。

3、工程上，衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。伴隨著北斗導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)的全面建成運(yùn)行，現(xiàn)有多gnss系統(tǒng)帶來了可用觀測值個(gè)數(shù)的飆升，并形成了基于多系統(tǒng)、多頻、多類型gnss觀測值（簡稱為全源gnss測量值）的高維gnss觀測信息，極大地提升了傳統(tǒng)衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航所能實(shí)現(xiàn)的精度性能。但是，隨之而來的代價(jià)是卡爾曼濾波測量更新高維觀測矩陣求逆帶來的巨大計(jì)算量。與此同時(shí)，高速、高動(dòng)態(tài)載體（如小型uav）通常要求導(dǎo)航計(jì)算和輸出的高數(shù)據(jù)更新率，造成短時(shí)間內(nèi)高維矩陣乘法和求逆運(yùn)算量劇增，進(jìn)一步加劇了機(jī)載計(jì)算負(fù)擔(dān)。不幸的是，小型無人飛行器匱乏的機(jī)載計(jì)算資源導(dǎo)致較低的導(dǎo)航計(jì)算效率，引發(fā)高維濾波條件下的顯著計(jì)算延遲，威脅機(jī)載導(dǎo)航實(shí)時(shí)性和飛行安全性。因此，為不損失潛在的實(shí)時(shí)導(dǎo)航精度，必須提升高維gnss觀測條件下的組合導(dǎo)航算法效率，改善計(jì)算實(shí)時(shí)性，為諸如gnss精密相對定位、完好性風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)和高采樣率捷聯(lián)慣性解算等計(jì)算任務(wù)提供機(jī)載算力裕量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種機(jī)載全源衛(wèi)星-慣性緊組合導(dǎo)航高效動(dòng)靜態(tài)信息融合方法。

2、一種機(jī)載全源衛(wèi)星-慣性緊組合導(dǎo)航高效動(dòng)靜態(tài)信息融合方法，該方法包括：

3、搭建機(jī)載全源衛(wèi)星-慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)，組合導(dǎo)航系統(tǒng)在載體運(yùn)動(dòng)過程中實(shí)時(shí)獲取飛行器的慣導(dǎo)測量數(shù)據(jù)和多系統(tǒng)多頻點(diǎn)多類型的gnss導(dǎo)航測量數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)慣導(dǎo)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行慣性導(dǎo)航解算，并建立系統(tǒng)誤差狀態(tài)方程，然后進(jìn)行kalman時(shí)間更新；

5、將gnss導(dǎo)航測量數(shù)據(jù)依據(jù)gnss觀測數(shù)據(jù)時(shí)間查找同步星歷，進(jìn)行觀測數(shù)據(jù)和同步星歷有效性檢查，判斷gnss導(dǎo)航測量數(shù)據(jù)接收是否正常；

6、若判斷為異常，則直接輸出捷聯(lián)慣性導(dǎo)航結(jié)果數(shù)據(jù)；

7、若判斷為正常，則根據(jù)gnss導(dǎo)航測量數(shù)據(jù)構(gòu)建高維gnss觀測向量，將高維gnss觀測向量劃分為載波相位觀測量子集和偽距與偽距變率觀測量子集；構(gòu)建基于獨(dú)立觀測信息逐次融合的魯棒動(dòng)靜態(tài)濾波算法，進(jìn)行衛(wèi)星/慣性緊組合導(dǎo)航的信息融合，并計(jì)算導(dǎo)航誤差，利用導(dǎo)航誤差估計(jì)值修正導(dǎo)航結(jié)果，輸出最終導(dǎo)航結(jié)果數(shù)據(jù)；基于獨(dú)立觀測信息逐次融合的魯棒動(dòng)靜態(tài)濾波算法是指在任一歷元均基于動(dòng)力學(xué)模型與載波相位觀測量子集進(jìn)行抗差動(dòng)態(tài)kalman濾波、再序貫加入偽距與偽距變率觀測量子集進(jìn)行抗差靜態(tài)kalman濾波后獲取全局最優(yōu)融合解。

8、上述機(jī)載全源衛(wèi)星-慣性緊組合導(dǎo)航高效動(dòng)靜態(tài)信息融合方法，所述方法將改進(jìn)后的信息濾波方法和緊密組合導(dǎo)航方法結(jié)合起來，通過對高維kalman濾波測量更新降為兩個(gè)低維融合過程，即載波相位觀測子集動(dòng)態(tài)測量更新和偽距與偽距變率觀測子集靜態(tài)測量更新，并以動(dòng)靜態(tài)信息濾波形式在保證全局最優(yōu)估計(jì)條件下的高計(jì)算效率；通過動(dòng)靜態(tài)濾波新息自適應(yīng)加權(quán)策略妥善抑制gnss觀測異常的信息融合貢獻(xiàn)率；該方法有效解決了高數(shù)據(jù)率、高維gnss觀測量帶來的緊組合kalman測量更新計(jì)算效率低、計(jì)算耗時(shí)過長的問題，同時(shí)克服了gnss粗差對導(dǎo)航精度的不利影響，在機(jī)載計(jì)算資源受限條件下提高了機(jī)載組合導(dǎo)航計(jì)算的實(shí)時(shí)性和精度。

技術(shù)特征：

1.一種機(jī)載全源衛(wèi)星-慣性緊組合導(dǎo)航高效動(dòng)靜態(tài)信息融合方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述慣導(dǎo)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行慣性導(dǎo)航解算，并建立系統(tǒng)誤差狀態(tài)方程，然后進(jìn)行kalman時(shí)間更新，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，構(gòu)建基于獨(dú)立觀測信息逐次融合的魯棒動(dòng)靜態(tài)濾波算法，進(jìn)行衛(wèi)星/慣性緊組合導(dǎo)航的信息融合，并計(jì)算導(dǎo)航誤差，利用導(dǎo)航誤差估計(jì)值修正導(dǎo)航結(jié)果，輸出最終導(dǎo)航結(jié)果數(shù)據(jù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述gnss導(dǎo)航測量數(shù)據(jù)構(gòu)建高維gnss觀測向量，將所述高維gnss觀測向量劃分為載波相位觀測量子集和偽距與偽距變率觀測量子集，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述載波相位觀測量子集建立多系統(tǒng)多頻歷元間星差分載波相位觀測方程，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，抗差自適應(yīng)動(dòng)態(tài)信息濾波的過程包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，建立多系統(tǒng)多頻星間差分偽距和偽距變率觀測方程的步驟包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，抗差自適應(yīng)靜態(tài)信息濾波的過程包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及一種機(jī)載全源衛(wèi)星?慣性緊組合導(dǎo)航高效動(dòng)靜態(tài)信息融合方法。所述方法將改進(jìn)后的信息濾波方法和緊密組合導(dǎo)航方法結(jié)合起來，通過對高維Kalman濾波測量更新降為兩個(gè)低維融合過程，即載波相位觀測子集動(dòng)態(tài)測量更新和偽距與偽距變率觀測子集靜態(tài)測量更新，并以動(dòng)靜態(tài)信息濾波形式在保證全局最優(yōu)估計(jì)條件下的高計(jì)算效率；通過動(dòng)靜態(tài)濾波新息自適應(yīng)加權(quán)策略妥善抑制GNSS觀測異常的信息融合貢獻(xiàn)率；該方法有效解決了高數(shù)據(jù)率、高維GNSS觀測量帶來的緊組合Kalman測量更新計(jì)算效率低、計(jì)算耗時(shí)過長的問題，同時(shí)克服了GNSS粗差對導(dǎo)航精度的不利影響，在機(jī)載計(jì)算資源受限條件下提高了機(jī)載組合導(dǎo)航計(jì)算的實(shí)時(shí)性和精度。

技術(shù)研發(fā)人員：王鼎杰,李朝陽,楊曙寧,張成眾,吳杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國人民解放軍國防科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19