[发明专利]一种GNSS/INS松组合中杆臂估计以及补偿方法

说明书

本发明公开了一种GNSS/INS松组合中杆臂估计以及补偿方法，本发明所要解决的问题为：针对GNSS/INS松组合导航系统中杆臂效应量测不便，而且在导航过程中杆臂效应不断变化从而影响组合导航系统导航精度的问题，提出一种将杆臂作为卡尔曼滤波状态量进行估计的方法，该方法无需事先确定惯导与卫导天线之间的杆臂，从而避免了在导航前对杆臂的量测过程，除此之外能够有效补偿导航过程中，由于载体震动而导致的杆臂误差实时变化的问题。

技术领域

本发明涉及GNSS/INS组合导航领域，尤其涉及GNSS/INS组合导航系统中通过卡尔曼滤波算法解决GNSS天线和INS之间由于安装位置不重合造成的杆臂效应的估计以及补偿的方法。

背景技术

当观测条件良好时，GNSS设备单独工作就能得到可靠的导航结果。然而在高楼林立的城市、森林、峡谷等恶劣的观测条件下，当可见卫星数量小于四颗时，GNSS无法进行导航解算。INS具有较高的信息更新频率，在初始化完成后，依靠自身测得的角速度以及比力信息能够计算出载体的位置、速度、姿态等信息，然而由于受误差积累的影响，导致导航定位解算精度随时间发散。GNSS和INS具有良好的互补性，这两者的组合能够提供相较于单一系统更精确、可靠的导航定位结果。在GNSS/INS组合导航中，GNSS提供惯导需要的更新信息，从而抑制惯导信息的发散，而惯导又能输出高采样率的导航定位信息，当GNSS因为信号受到遮挡或者干扰而中断时，惯导仍能继续工作从而增加系统的可靠性和健壮性。

在实际的导航应用中，为了使惯导能够准确地反映载体的姿态，惯导通常会被安装固定在载体内部，而为了得到良好的观测信号，接收机天线通常被安装在载体顶部。由于惯导和卫导天线安装位置不一致从而产生了杆臂效应。为了得到高精度的组合导航结果，必须进行杆臂效应的补偿。传统的杆臂补偿方法是在导航进行前测量出惯导与接收机天线之间的杆臂，在实时导航的过程中进行补偿，然而在实际应用中惯导设备以及接收机天线安装复杂从而给测量带来不便，甚至导致测量得到的杆臂不准确，从而在卡尔曼滤波估计中难以准确地补偿杆臂误差，除此之外对于一些大型载体，在应用中由于震动的存在，杆臂并非常值而是处于实时变化的状态，因此将杆臂误差认定为一个固定的常值会给导航估计引入误差。因此对杆臂效应进行有效补偿是提高导航精度的关键步骤。

发明内容

本发明所要解决的问题为：针对GNSS/INS松组合导航系统中杆臂效应量测不便，而且在导航过程中杆臂效应不断变化从而影响组合导航系统导航精度的问题，提出一种将杆臂作为卡尔曼滤波状态量进行估计的方法，该方法无需事先确定惯导与卫导天线之间的杆臂，从而避免了在导航前对杆臂的量测过程，除此之外能够有效补偿导航过程中由于载体震动而导致的杆臂误差实时变化的问题。

本发明的内容如下：

一种GNSS/INS松组合中杆臂估计以及补偿方法，包括以下步骤：

步骤一：建立包含杆臂效应的卡尔曼滤波模型；

步骤二：设定包含杆臂效应的卡尔曼滤波的噪声矩阵，所述的卡尔曼滤波的噪声矩阵包括反映惯导噪声水平的状态量噪声矩阵Q阵，状态向量方差矩阵P阵，以及量测噪声矩阵R阵；

步骤三：利用卡尔曼滤波模型和包含杆臂效应的卡尔曼滤波的噪声矩阵进行包含杆臂效应的卡尔曼滤波预测以及更新，得到包含杆臂效应误差的状态向量；

步骤四：利用包含杆臂效应误差的状态向量对杆臂效应进行补偿。

其中，步骤一具体包括以下步骤：

1.1根据导航系统以及导航场景选取包含杆臂效应的卡尔曼滤波的状态向量，所述的杆臂效应L＝[l_x l_y l_z]，包含杆臂效应的卡尔曼滤波的状态向量为：