GNSS-MIMU組合導(dǎo)航系統(tǒng)動態(tài)初始對準(zhǔn)及實時信息融合方法研究.pdf

1、本文以GNSS/MIMU組合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究對象，對GNSS/MIMU組合導(dǎo)航初始對準(zhǔn)的理論和算法進(jìn)行了驗證及研究，重點驗證了GNSS/MIMU動基座初始對準(zhǔn)方法和系統(tǒng)動態(tài)可觀測性分析方法；研究了基于可觀測性改進(jìn)Kalman濾波方法以及改進(jìn)實際系統(tǒng)實時性的Kalman濾波方法。
　　本研究首先針對低精度、低成本MEMS-IMU初始對準(zhǔn)濾波初值確定難題，采用了GNSS雙歷元輔助MIMU解析動態(tài)粗對準(zhǔn)方法，利用GNSS測量的速度信息計算

2、導(dǎo)航坐標(biāo)系中的加速度和比力，與捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的比力信息相比較，并假設(shè)體坐標(biāo)系中側(cè)滑速度為零，從而計算得到載體姿態(tài)，實現(xiàn)了快速精確解析求解MEMS-IMU初始姿態(tài)角信息。車載和機載試驗結(jié)果表明，該方法精度較高，且對載體動態(tài)性限制較小，可為精對準(zhǔn)提供良好初值。其次，基于動態(tài)粗對準(zhǔn)方法提供的初始值，研究了GNSS/MIMU組合導(dǎo)航系統(tǒng)初始精對準(zhǔn)方法。采用“速度匹配+位置更新”傳遞對準(zhǔn)方案實現(xiàn)動態(tài)初始精對準(zhǔn)過程。車載和機載試驗結(jié)果表明，相對于

3、GNSS/FIMU組合導(dǎo)航結(jié)果且考慮到 MIMU較差的性能，基于粗對準(zhǔn)結(jié)果的精對準(zhǔn)過程已達(dá)到較高收斂精度和較短收斂時間。然后，針對狀態(tài)變量合理選取、系統(tǒng)性能提升等問題，研究了可觀測性分析理論。通過試驗驗證兩種可觀測度分析方法在動態(tài)條件下的有效性，試驗結(jié)果表明：基于最小二乘估計方差陣的動態(tài)可觀測度分析方法計算量小且分析結(jié)果與實際情況相符。提出基于可觀測性分析的改進(jìn)Kalman濾波方法，旨在提高初始精對準(zhǔn)精度、減小對準(zhǔn)時間并改善MIMU獨立