[发明专利]一种卫星/惯性组合导航系统定位方法与装置

说明书

本发明涉及一种卫星/惯性组合导航系统定位方法与装置，属于卫星定位技术领域。方法包括利用卫星/惯性组合导航系统中的原始观测值，计算每颗卫星各频点的整周模糊度；利用卫星/惯性组合导航系统，获取载波相位观测值，以及卫星天线到接收机天线的距离；并结合卫星各频点的整周模糊度，计算卫星各频点的观测量残差，当观测量残差大于设定的残差阈值时，判定卫星相应频点的整周模糊度为错误解；对整周模糊度不存在错误解的卫星，建立观测方程，利用卡尔曼滤波算法进行量测更新，确定最终的定位参数。本发明能够准确的筛选出整周模糊度存在错误解的卫星，剔除导致计算出错误解的观测值，利用剩下的观测值建立观测方程，求解出高精度定位参数。

技术领域

本发明属于卫星定位技术领域，具体涉及一种卫星/惯性组合导航系统定位方法与装置。

背景技术

卫星/惯性组合系统(GNSS/INS)能够提供位置、速度、姿态信息，被广泛应用于实时导航、移动测量、武器装备、导弹制导等领域。为获得厘米级的定位精度和高精度的测速、测姿精度，需要计算卫星观测量中的载波相位整周模糊度参数。在卫星/惯性组合系统中一般使用扩展Kalman(卡尔曼)滤波算法进行系统融合解算，并估计卫星导航系统(GNSS)和惯性导航系统(INS)的相关参数。因为需要估计整周模糊度参数，使得Kalman滤波时的相关矩阵阶数上升，上升为卫星数量的三次方，增加了模型的复杂度，且降低了数据处理效率，既不利于实时解算，也不方便事后处理软件进行数据解算。

作者肖凯等人于2018年在期刊《中国惯性技术学报》第26卷第2期公开了一篇名称为《三频差分GNSS/INS紧组合模型》的论文中，提出了一种GNSS/INS紧组合模型，可以很好地解算上述问题，通过将模糊度解算从融合滤波部分分离出来，充分利用三频模糊度解算(TCAR)算法快速解算的优点，降低了模糊度解算的复杂度，并使滤波阶数大大降低，从而增强了模型的可靠性，加快了解算的速度。然而，卫星观测量受接收机性能和观测环境影响，会较多地出现观测量误差较大的情况，这会令TCAR算法算得的模糊度整数解正确性不稳定，并进一步污染Kalman滤波解算。当观测数据质量差，TCAR算法计算的模糊度频繁出错时，对卫星/惯性组合导航系统的影响更为明显，导致定位精度降低。

作者戴海亮等人与2019年在期刊《测绘科学技术学报》第36卷第1期公开了一篇名称为《三频BDS/INS紧组合的抗差自适应Kalman滤波》的论文中，提出一种抗差自适应Kalman滤波算法，应用于三频GNSS/INS紧组合模型，在单颗卫星的模糊度都解算错误时，利用三频模糊度解算算法的抗错误解上，容错性较好，但若是在多颗卫星的模糊度都解算错误时，滤波结果不佳，仍会影响卫星/惯性组合导航系统的定位精度。

发明内容

本发明的目的是提供一种卫星/惯性组合导航系统定位方法与装置，用于解决现有卫星/惯性组合导航系统的定位精度低的问题。

基于上述目的，一种卫星/惯性组合导航系统定位方法的技术方案如下：

1)利用卫星/惯性组合导航系统中的原始观测值，计算每颗卫星各频点的整周模糊度；

2)利用所述卫星/惯性组合导航系统，获取载波相位观测值，以及卫星天线到接收机天线的距离；根据所述卫星各频点的整周模糊度，载波相位观测值，以及卫星天线到接收机的距离，计算卫星各频点的观测量残差，当所述观测量残差大于设定的残差阈值时，判定卫星相应频点的整周模糊度为错误解；所述残差阈值是根据惯性导航误差和载波相位波长确定的；

3)对整周模糊度不存在错误解的卫星，建立卫星/惯性组合导航系统的观测方程，利用卡尔曼滤波算法进行量测更新，确定最终的定位参数。

为解决上述技术问题，本发明还提出一种卫星/惯性组合导航系统定位装置，包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述定位方法。

上述两个技术方案的有益效果是：