[发明专利]GNSS/MEMS紧组合导航系统中动态突变识别方法

权利要求书

1.GNSS/MEMS紧组合导航系统中动态突变识别方法，其特征在于，具体实施方式为：通过计算各个卫星相邻时刻的多普勒差值来确定接收机端测量的加速度，并比较接收机端测量的加速度与MEMS加速度计所测量到的加速度来确定二者的不一致性；根据当前载体运动状态及所接收的卫星状态来识别该不一致性是否为动态突变；接收机发生动态突变时，在紧组合滤波器中的时钟漂移项叠加额外处理噪声用以补偿减弱该动态突变带来的影响；

所述计算各个卫星相邻时刻的多普勒差值来确定接收机端测量的加速度的算法如下：

Δd_k，i＝(d_k，i-d_k-1，i)/dT_k，i＝1，2，…，m

若相邻时刻都接收到了m颗相同的卫星，则其中Δd_k，i为第i颗卫星在k时刻显现的与前一时刻的多普勒测量差值；d_k，i，d_k-1，i分别为第i颗卫星在k时刻和k-1时刻的多普勒观测值；dT_k为时间间隔；

由第i颗卫星在k时刻显现的与前一时刻的多普勒测量差值Δd_k，i可估算接收机从k-1到k时刻的本地时钟漂移变化即接收机端测量的加速度为：

MEMS加速度计的测量由下式得到：

其中为第k时刻第j方向轴上的加速度计输出；为第j轴方向上加速度计的零偏，该值由组合导航滤波器得到；f_k，j是所计算的第k时刻j轴方向上的加速度真值；

由MEMS加速度计测量到的加速度的模f_k由下式得到：

其中，f_k，j是所计算的第k时刻j轴方向上的加速度真值，j＝1,2,3；

所述比较接收机端测量的加速度与MEMS加速度计所测量到的加速度来确定二者的不一致性按照如下方法：

其中，M_k为接收机端测量的加速度和MEMS加速度计所测量到的加速度的不一致量值；g为重力加速度；

所述根据当前载体运动状态及所接收的卫星状态来识别该不一致性是否为动态突变，其算法通过定义分段来实现：

其中，N_k为所识别的加速度不一致性，当超过门限阈值η时，其数值为M_k，低于阈值时可视作常规噪声级数据，即无明显加速度；g_k为确定门限的成本函数；V_k为当前运动速度，为载体姿态变化，n_k为所跟踪的卫星数；Trck_k，i为第i颗卫星的跟踪状态，当载波跟踪有效时，Trck_k，i在成本函数中所占权重增加；C_k，i为所跟踪的第i颗卫星的载噪比；

所述接收机的动态突变Δa_k的计算方法为：

2.根据权利要求1述的GNSS/MEMS紧组合导航系统中动态突变识别方法，其特征在于，所述在紧组合滤波器中的时钟漂移项叠加额外处理噪声用以补偿或减弱该动态突变带来的影响算法如下：

紧组合导航系统使用17维卡尔曼滤波器作为主滤波器，其滤波状态包括三维位置误差、三维速度误差、三维姿态误差、加速度计零偏、陀螺零偏、接收机钟差，接收机钟漂；

卡尔曼滤波的时间预测回路可用如下公式表示：

P_k，k-1＝P_k-1+Q_k

其中，P_k-1为第k-1时刻卡尔曼滤波器的状态方差；P_k，k-1为根据P_k-1对为第k时刻滤波器状态方差的估计；Q_k为第k时刻滤波器应用的系统噪声；

将所计算的动态突变叠加在系统处理噪声项中与接收机钟漂对应的部分，即

Q′_k，17＝Q_k，17+(dT_k*Δa_k)²

其中，Q′_k，17，Q_k，17分别代表卡尔曼滤波器的时间预测中，接收机钟漂项对应的叠加动态突变之后及之前的系统噪声。