Сильносвязанное комплексирование приращений фазовых GPS-измерений и данных бюджетного инерциального МЭМС-блока
https://doi.org/10.17285/0869-7035.2015.23.1.003-017
Аннотация
Рассматривается сильносвязанная инерциально-спутниковая система, в которой помимо данных инерциального модуля в обработке участвуют временные приращения фазовых GPS-измерений в обычном (недифференциальном) режиме. Предлагается модифицированный метод комплексирования инерциальных и спутниковых данных, в котором при формировании матрицы наблюдения учитывается изменчивость матрицы динамики ошибок ИНС. В алгоритме комплексирования используется кубатурный фильтр Калмана (КФК), позволяющий учесть нелинейный характер уравнения, описывающего погрешности ИНС на этапе выставки. Приводятся результаты автомобильных испытаний. Сравниваются результаты, полученные тремя фильтрами: обобщенным ФК, модифицированным (в части вычисления матрицы наблюдения) обобщенным ФК, модифицированным КФК. Установлено преимущество последнего фильтра.
Об авторах
И. Чжао
Технический университет Дармштадт, факультет физической и спутниковой геодезии Института геодезии
Германия
Германия
Чжао Инвэй
М. Беккер
Технический университет Дармштадт, факультет физической и спутниковой геодезии Института геодезии
Германия
Германия
Беккер Матиас
Д. Беккер
Технический университет Дармштадт, факультет физической и спутниковой геодезии Института геодезии
Германия
Германия
С. Ляйнен
Технический университет Дармштадт, факультет физической и спутниковой геодезии Института геодезии
Россия
Россия
Ляйнен Стефан
Список литературы
1. Knight, D.T., Rapid development of tightly-coupled GPS/INS systems, in Position Location and Navigation Symposium, 1996, IEEE 1996, pp. 300–305. IEEE, 1996.
2. Miller, I., Schimpf, B., Campbell, M., and Leyssens, J., Tightly-Coupled GPS/INS system design for autonomous urban navigation, in Position, Location and Navigation Symposium, 2008 IEEE/ION, pp. 1297–1310, IEEE, 2008.
3. Wendel, J. and Trommer, G.F., Tightly coupled GPS/INS integration for missile applications, Aerospace Science and Technology, 2004, no. 8(7), pp. 627–634.
4. Wendel, J., Metzger, J., Moenikes, R., Maier, A., and Trommer, G.F., A performance comparison of tightly coupled GPS/INS navigation systems based on extended and sigma point Kalman filters, Navigation, 2006, no. 53(1), pp. 21–31.
5. Ding, W. and Wang, J., Precise velocity estimation with a stand-alone GPS receiver, Journal of Navigation, 2011, no. 64(02), pp. 311–325.
6. Serrano, L., Kim, D., Langley, R.B., Itani, K., and Ueno, M., A GPS velocity sensor: how accurate can it be? A first look, ION NTM, 2004, pp. 875–885.
7. Soon, B.K.H., Scheding, S., Lee, H.-K., Lee, H.-K., and Durrant-Whyte, H., An approach to aid INS using time-differenced GPS carrier phase (TDCP) measurements, GPS Solutions, 2008, no. 12(4), pp. 261–271.
8. Moafipoor, S., Grejner-Brzezinska, D.A., and Toth, C.K., Tightly coupled GPS/INS integration based on GPS carrier phase velocity update, ION NTM, 2004.
9. Ding, W., Integration of MEMS INS with GPS carrier phase derived velocity: A new approach, Proceedings of ION GNSS 2007, 2007, pp. 2085–2093.
10. Tang, Y., Lian, J., Wu, M., and Shen, L., Reduced Kalman filter for RDSS/INS integration based on time differenced carrier phase, Industrial Electronics and Applications, 2007. ICIEA 2007. 2nd IEEE Conference on, pp. 11–14.
11. Han, S. and Wang, J., Integrated GPS/INS navigation system with dual-rate Kalman filter, GPS solutions, 2012, no. 16(3), pp. 389–404.
12. Groves, P.D., Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation Systems, 2013.
13. Farrell, J., Aided Navigation: GPS with High Rate Sensors, New York: McGraw-Hill, 2008.
14. Ali, J. and Rasheeq Ullah Baig Mirza, M., Initial orientation of inertial navigation system realized through nonlinear modeling and filtering, Measurement, 2011, no. 44(5), pp. 793–801.
15. Yi, Y. and Grejner-Brzezinska, D.A., Tightly-coupled GPS/INS integration using unscented Kalman filter and particle filter, Proceedings of the 19th International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GNSS 2006), 2006, pp. 2182–2191.
16. Zhou, J., Edwan, E., Knedlik, S., and Loffeld, O., Low-cost INS/GPS with nonlinear filtering methods, 13th IEEE Conference on Information Fusion (FUSION), 2010, pp. 1–8.
17. Arasaratnam, I. and Haykin, S., Cubature Kalman filters, IEEE Transactions on Automatic Control, 2009, no. 54(6), pp. 1254–1269.
18. Jiang, L., Bai-gen, C., Tao, T., and Jian, W., A CKF based GNSS/INSS train integrated positioning method, IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), 2010, pp. 1686–1689.
19. Li, W. and Jia, Y., Location of mobile station with maneuvers using an IMM-based cubature Kalman filter, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2012, no. 59(11), 4338–4348.
20. Tang, X., Wei, J., and Chen, K., Square-root adaptive cubature Kalman filter with application to spacecraft attitude estimation, 15th IEEE International Conference on Information Fusion (FUSION), 2012, pp. 1406–1412.
21. Kong, X., Nebot, E.M., and Durrant-Whyte, H., Development of a nonlinear psi-angle model for large misalignment errors and its application in INS alignment and calibration, IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1999, vol. 2, pp. 1430–1435.
22. Wang, Q., Li, Y., Rizos, C., and Li, S., The UKF and CDKF for low-cost SDINS/GPS in-motion alignment, Proceedings of International Symposium on GPS/GNSS, 2008, pp. 441–448.
23. Li, W., Wang, J., Lu, L., and Wu, W., A novel scheme for DVL-aided SINS in-motion alignment using UKF techniques, Sensors, 2013, no. 13(1), pp. 1046–1063.
24. Georgy, J., Noureldin, A., Korenberg, M.J., and Bayoumi, M.M., Low-cost three-dimensional navigation solution for RISS/GPS integration using mixture particle filter, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2010, no. 59(2), pp. 599–615.
25. Yi, Y., On improving the accuracy and reliability of GPS/INS-based direct sensor georeferencing, PhD thesis, The Ohio State University, 2007.
26. Hong, S., Lee, M.H., Chun, H.-H., Kwon, S.-H., and Speyer, J.L., Observability of error states in GPS/INS integration, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2005, no. 54(2), pp. 731–743.
27. Rhee, I., Abdel-Hafez, M.F., and Speyer, J.L., Observability of an integrated GPS/INS during maneuvers, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2004, no. 40(2), pp. 526–535.
28. Tang, Y., Wu, Y., Wu, M., Wu, W., Hu, X., and Shen, L., INS/GPS integration: global observability analysis, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2009., no. 58(3), pp. 1129–1142.
29. Madgwick, S.O.H., Harrison, A.J.L., and Vaidyanathan, R., Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm, IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), 2011, pp. 1–7.
Рецензия
Для цитирования:
Чжао И., Беккер М., Беккер Д., Ляйнен С. Сильносвязанное комплексирование приращений фазовых GPS-измерений и данных бюджетного инерциального МЭМС-блока. Гироскопия и навигация. 2015;23(1):3-17. https://doi.org/10.17285/0869-7035.2015.23.1.003-017
Просмотров:
2
Послать статью по эл. почте 