[发明专利]一种GNSS/INS紧耦合时间分散滤波方法

说明书

本发明涉及一种GNSS/INS紧耦合时间分散滤波方法，通过分散传统Kalman滤波器的计算过程减小组合时刻点紧耦合的耗时。传统紧耦合滤波器在组合时刻点集中进行时间更新和测量更新，耗时较大，甚至超过INS的解算周期，影响INS力学编排的实时性。本发明将滤波器过程分散在各个时间段内，在组合时刻点之前提前进行时间更新和增益阵计算。而在组合时刻点只进行状态变量和状态协方差阵的修正，大大减小了组合时刻点的计算量。该方法不损失滤波器的精度，有利于GNSS/INS紧耦合的工程应用。

技术领域

本发明涉及一种GNSS/INS紧耦合时间分散滤波方法，属于组合导航技术领域。

背景技术

全球卫星导航系统(GNSS)能够为不同平台提供时空基准，具有全天候工作、连续性强、精度高、实时性强等特点。但是其突出的缺点是卫星信号在众所周知的频率上发射，发射功率不大，信噪比低，到达地面的信号弱，容易产生信号中断、多径效应等问题，且易受干扰或欺骗。

惯性导航(INS)既不依赖外部信息、又不产生能量辐射，以本身携带的加速度计、陀螺仪为敏感器，探测平台在惯性空间中的比力和角速度，并以此计算平台在导航系中的位置、姿态、速度等信息，是一种探测信息极为全面的导航系统。但是由于导航结果由积分得到，因而误差会长时积累。

GNSS/INS组合导航系统能够实现两种导航方式的优势互补，是一种较为常见的传感器融合方案。紧耦合使用GNSS的伪距、伪距率作为观测量，是一种层次较深的组合模式。紧耦合的耗时与GNSS卫星数有关，星数越多，耗时越大。在主频为800MHz的ARM A9平台上进行测试，8颗星耗时约10ms。该耗时限制了INS的解算频率不能超过100Hz，否则会造成导航结果输出延迟。而实际应用中IMU频率普遍在200Hz以上，因此需要解决紧耦合耗时问题。

目前，减小Kalman滤波器计算量的方法主要有并行卡尔曼滤波和解耦卡尔曼滤波两种。并行卡尔曼滤波通过近似手段将时间更新和测量更新分离，从而把串行的计算过程变为并行。解耦卡尔曼滤波则利用状态变量之间的弱相关性，将一个高维数的滤波器分解为多个低维数的滤波器。这两种方法均不适用于GNSS/INS紧耦合Kalman滤波器。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：避免传统紧耦合Kalman滤波器因观测量维数多造成计算耗时较大，提供了一种GNSS/INS紧耦合时间分散滤波方法。该方法通过分解传统Kalman滤波器的计算过程，将与GNSS实时观测量无关的部分计算过程在组合时刻点之前执行，此时CPU的载荷较小。而在组合时刻点只执行GNSS观测量修正状态变量的过程，从而大大减小了组合时刻点的计算量。该方法不损失滤波器的精度，可以被应用于GNSS/INS组合导航装置中。

本发明目的通过以下技术方案予以实现：

一种GNSS/INS紧耦合时间分散滤波方法，其特征在于：将组合Kalman滤波器的过程分解为时间更新、增益阵计算和状态变量修正，分别在不同时间段内计算，避免集中计算引起的耗时较大问题；具体的分散滤波方法包括如下步骤：

步骤(1)、在组合时刻点之前2个IMU周期内进行Kalman滤波器的时间更新；

步骤(2)、在组合时刻点之前1个IMU周期内计算Kalman滤波器的观测矩阵H和增益矩阵K；(R阵)

步骤(3)、在组合时刻点，检查是否需要重构H阵和K阵，若需要则重新计算H阵和K阵；

步骤(4)、在组合时刻点，计算Kalman滤波器的观测向量Z；

步骤(5)、在组合时刻点，对时间更新后的状态变量和状态协方差阵进行修正。

上述GNSS/INS紧耦合时间分散滤波方法，所述步骤(1)中在组合时刻点之前2个IMU周期内进行Kalman滤波器时间更新的具体方法如下：