機(jī)載GNSS-SINS組合精密導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、飛機(jī)進(jìn)近著陸階段是整個(gè)飛行階段中對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和可靠性要求最高的階段。在滿足精度要求的前提下，飛機(jī)進(jìn)近著陸階段要求導(dǎo)航系統(tǒng)可靠性高，實(shí)時(shí)性好。單一的導(dǎo)航系統(tǒng)很難滿足這一要求。GNSS與SINS互補(bǔ)性強(qiáng)，其組合是一種很好的進(jìn)近著陸導(dǎo)航方案。GNSS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)體積小、重量輕，適用于飛機(jī)飛行全程特別是進(jìn)近著陸階段。
　　高精度GNSS/SINS組合導(dǎo)航技術(shù)還存在一些問題有待研究。GNSS載波相位相對(duì)定位精度高，但是需要快速

2、求解整周模糊度，并且在信號(hào)受到干擾時(shí)可能需要重新求解整周模糊度。動(dòng)態(tài)條件下求解整周模糊度的時(shí)間一般較長(zhǎng)，快速實(shí)現(xiàn)整周模糊度動(dòng)態(tài)解算是提高組合導(dǎo)航精度、實(shí)時(shí)性和可靠性的一個(gè)重要手段。為確保慣導(dǎo)在某些故障狀態(tài)中能夠恢復(fù)運(yùn)行，慣導(dǎo)應(yīng)具有空中對(duì)準(zhǔn)的能力。本文重點(diǎn)研究GNSS整周模糊度快速求解方法和SINS空中對(duì)準(zhǔn)方法，以提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和可靠性。此外，慣導(dǎo)誤差狀態(tài)的可觀性是影響組合導(dǎo)航系統(tǒng)精度及正常運(yùn)行能力的重要因素，慣性傳感器的隨機(jī)誤差

3、是慣導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵誤差之一，因此本文也對(duì)慣導(dǎo)誤差狀態(tài)可觀性分析方法和慣導(dǎo)隨機(jī)誤差建模補(bǔ)償方法進(jìn)行了重點(diǎn)研究。
　　圍繞上述重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容，本文主要完成了以下研究工作：
　?。?）提出一種基于浮點(diǎn)模糊度方差陣分析的整周模糊度搜索空間確定方法。浮點(diǎn)模糊度雖然沒有了整數(shù)特性，但總體上可最大程度地滿足觀測(cè)方程組，通過試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析認(rèn)為，若不存在粗差則整周模糊度與浮點(diǎn)模糊度元素值相差不會(huì)很大。首先利用每個(gè)模糊度元素的方差初步確定模糊度搜

4、索空間，然后利用元素間的協(xié)方差確定一個(gè)調(diào)整系數(shù)，進(jìn)一步確定模糊度的搜索空間。試驗(yàn)證明該方法相比Cholesky分解方法的搜索空間顯著減小，且搜索成功率相當(dāng)。
　　（2）提出了GNSS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)歸一化正交變換可觀測(cè)度分析方法。首先根據(jù) GNSS測(cè)量信息建立用于求解組合導(dǎo)航系統(tǒng)誤差狀態(tài)的最小二乘法方程，然后對(duì)法方程系數(shù)矩陣進(jìn)行對(duì)角線元素歸一化，并進(jìn)行特征值分解，此特征值即作為歸一化正交變換后新的誤差狀態(tài)變量的可觀測(cè)度。在此

5、基礎(chǔ)上提出一種模型降階方法，對(duì)狀態(tài)變量進(jìn)行線性變換，將變換后的狀態(tài)分為可觀部分與不可觀部分。認(rèn)為當(dāng)前時(shí)刻不可觀部分對(duì)導(dǎo)航結(jié)果輸出影響有限，可利用歷史時(shí)刻值外推進(jìn)行估計(jì)。誤差模型只保留可觀測(cè)的狀態(tài)，降低了模型的階數(shù)。
　?。?）提出了機(jī)載捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)單天線快速解析初始對(duì)準(zhǔn)方法，即利用2個(gè)歷元的GNSS位置、速度信息，1個(gè)歷元的SINS視加速度測(cè)量信息，在側(cè)滑速度為零的約束條件下，解析計(jì)算載體姿態(tài)四元數(shù)，完成空中快速初始對(duì)準(zhǔn)。該方法放

6、寬了空中粗對(duì)準(zhǔn)傳統(tǒng)方法中對(duì)飛機(jī)姿態(tài)的要求，可在較寬的動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)保持較高的對(duì)準(zhǔn)精度，且計(jì)算量較小，對(duì)準(zhǔn)速度較快。
　?。?）提出了基于ARMA模型的慣導(dǎo)隨機(jī)誤差建模改進(jìn)方法。利用快速傅立葉變換方法對(duì)隨機(jī)誤差進(jìn)行平穩(wěn)化，在ARMA模型類型的識(shí)別中，量化識(shí)別時(shí)間序列特征函數(shù)的拖尾性和截尾性，并通過統(tǒng)計(jì)方法得到其量化參數(shù)值。利用修正的遞推最小二乘法提高了模型參數(shù)辨識(shí)的收斂速度，并對(duì)模型的適用性進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，該模型能夠比較有效地抑制隨