劉亞玲 陳 帥 丁翠玲

南京理工大學(xué)，南京210094

捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Strapdown Inertial Navigation System，SINS)［1］和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite Systems，GNSS)［2］有各自的特點與優(yōu)點，同時也具有缺陷和不足，二者結(jié)合充分發(fā)揮了GNSS定位精度不隨時間改變和SINS完全自主導(dǎo)航的優(yōu)勢［3-4］。按照組合深度，可把組合導(dǎo)航系統(tǒng)分為3類:松組合、緊組合和深組合［5］。松組合和緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，GNSS接收機性能并未得到改善，接收機在高動態(tài)下不能穩(wěn)定跟蹤衛(wèi)星信號，組合導(dǎo)航系統(tǒng)無法正常工作。深組合不僅通過估計SINS誤差對SINS進行反饋校正，還利用校正后的SINS信息輔助 GNSS接收機跟蹤環(huán)路或直接用SINS信息閉合跟蹤環(huán)路［6］，其實現(xiàn)形式主要有2種:Draper實驗室提出的基于深組合濾波器的集中式組合結(jié)構(gòu)［7-8］;斯坦福大學(xué)提出的基于緊組合濾波器的具備環(huán)路跟蹤輔助功能的分布式組合結(jié)構(gòu)［9-10］。二者結(jié)構(gòu)上存在差異，本質(zhì)上均是將組合程度深入到基帶信號處理部分，以獲得更高的定位精度和系統(tǒng)性能［11］。分布式深組合比集中式深組合更易在工程上實現(xiàn)，因此成為深組合實現(xiàn)的主要方式。

本文為實現(xiàn)高動態(tài)環(huán)境下組合導(dǎo)航系統(tǒng)穩(wěn)定導(dǎo)航定位，設(shè)計基于軟件接收機的分布式SINS/GNSS深組合仿真系統(tǒng)方案，基于VC++與Matlab混合編程，搭建基于GNSS軟件接收機的分布式深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)，實現(xiàn)SINS與GNSS的雙向輔助。實驗表明:分布式深組合導(dǎo)航系統(tǒng)提高了高動態(tài)環(huán)境下GNSS接收機的動態(tài)跟蹤性能和組合導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航定位精度。

1 分布式深組合仿真系統(tǒng)方案設(shè)計

與硬件接收機相比，軟件接收機通過軟件方式實現(xiàn)對信號的處理，成本低，易于實現(xiàn)，具有更高的靈活性、開發(fā)性和通用性，成為導(dǎo)航領(lǐng)域的研究熱點。基于軟件接收機的組合導(dǎo)航系統(tǒng)打破了接收機硬件設(shè)計的局限性，便于修改系統(tǒng)參數(shù)和架構(gòu)以驗證新算法，靈活性較高。基于GNSS軟件接收機的分布式SINS/GNSS深組合仿真系統(tǒng)方案設(shè)計如圖1所示。

圖1 基于軟件接收機的分布式深組合仿真系統(tǒng)方案設(shè)計

圖1中，軌跡發(fā)生器產(chǎn)生所需軌跡，衛(wèi)星導(dǎo)航信號模擬器模擬的衛(wèi)星信號經(jīng)中頻信號采集器處理產(chǎn)生數(shù)字中頻信號，GNSS軟件接收機對信號進行捕獲和跟蹤，輸出偽距和偽距率信息;IMU采集載體角速度和比力信息，進行捷聯(lián)慣導(dǎo)解算并計算載體和衛(wèi)星間的偽距、偽距率信息;組合導(dǎo)航濾波器對GNSS和SINS各自輸出的偽距和偽距率信息進行信息融合，并修正SINS的各種誤差量，提高組合導(dǎo)航精度;利用校正后的SINS信息和衛(wèi)星星歷信息對多普勒頻移進行估計，對GNSS跟蹤環(huán)路進行頻率輔助，消除由載體與衛(wèi)星的相對運動造成的動態(tài)應(yīng)力影響，提高GNSS接收機在高動態(tài)環(huán)境下的動態(tài)跟蹤性能。

2 分布式深組合仿真系統(tǒng)實現(xiàn)

2.1 跟蹤環(huán)路頻率輔助算法

分布式深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)中，為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，采用頻率輔助算法輔助GNSS跟蹤環(huán)路，提高GNSS接收機的動態(tài)跟蹤性能，其原理如圖2所示。

式中，T為跟蹤環(huán)路積分時間。

圖2 跟蹤環(huán)路頻率輔助算法原理圖

由預(yù)測載體位置、速度信息及衛(wèi)星星歷計算出接收機與衛(wèi)星相對運動造成的多普勒頻移為

2.2 深組合濾波器模型

深組合濾波器采用改進的基于偽距和偽距率的組合濾波器，對GNSS偽距及偽距率進行平滑，將SINS與平滑后GNSS的偽距差和偽距率差作為量測信息進行信息融合，對SINS誤差進行反饋校正，同時利用校正后的SINS信息輔助GNSS跟蹤環(huán)路。

分布式深組合濾波器模型與緊組合系統(tǒng)類似，系統(tǒng)誤差狀態(tài)包括SINS誤差狀態(tài)和GNSS誤差狀態(tài)。SINS誤差狀態(tài)包括東北天姿態(tài)角誤差、東北天速度誤差、緯經(jīng)高位置誤差、載體系下三軸陀螺常值漂移、載體系下三軸加速度計零偏;GNSS誤差狀態(tài)包括時鐘等效距離誤差、鐘頻等效距離率誤差。當(dāng)GNSS接收機有效接收星數(shù)大于4顆時，通過選星算法獲取最佳4顆導(dǎo)航星［12］，當(dāng)有效收星數(shù)小于4顆時，所有通道量測信息都用于構(gòu)造觀測方程。故系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測方程為

2.3 混合編程實現(xiàn)

Matlab是一個高效、完整的數(shù)學(xué)平臺，具有強大的數(shù)值分析和矩陣運算能力，語言簡單，但代碼執(zhí)行率較低;VC++編程語言靈活高效，用其開發(fā)的系統(tǒng)界面友好、代碼率高、執(zhí)行速度快，但在數(shù)值分析和工程計算方面不足，因此兩者結(jié)合可實現(xiàn)優(yōu)勢互補，平衡編程時間和程序執(zhí)行效率。GNSS軟件接收機以軟件形式實現(xiàn)基帶信號處理，涉及大量數(shù)據(jù)計算和處理，Matlab在這方面優(yōu)勢明顯，所以軟件接收機采用Matlab實現(xiàn)。基于 GNSS軟件接收機，利用VC++與Matlab混合編程實現(xiàn)深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)搭建，該仿真系統(tǒng)利用Matlab提供的mcc編譯器，將Matlab編寫的軟件接收機(*.m)編譯成動態(tài)鏈接庫，供VC程序調(diào)用。

利用mcc編譯器前需要在Matlab環(huán)境下對C/C++編譯環(huán)境進行配置，配置過程為:

1)在Matlab命令窗口輸入:mbuild-setup;

2)按照提示選擇VC的編譯器，完成后在Matlab命令窗口中輸入:mex-setup。

由于VC++需要調(diào)用Mablab生成的動態(tài)鏈接庫，因此要對VC++編譯環(huán)境進行配置，主要包括:

1)設(shè)置Matlab中頭文件(*.h)和鏈接庫(*.lib)的路徑;

2)設(shè)置運行時動態(tài)鏈接庫;

3)設(shè)置靜態(tài)鏈接的引入庫文件;

4)在調(diào)用Matlab函數(shù)的VC++源程序中包含*.h。

通過上述步驟即可實現(xiàn)VC++對Matlab函數(shù)的調(diào)用。通過添加包含mwArray類的文件進行數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)VC++與Matlab之間的參數(shù)傳遞:VC++向Matlab傳遞慣性輔助信息，數(shù)據(jù)更新頻率為200Hz;Matlab向VC++傳遞GNSS接收機通道信息，數(shù)據(jù)更新頻率為10Hz。深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)工作流程如圖3所示。

圖3 深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)工作流程圖

3 實驗及結(jié)果分析

3.1 實驗條件

采用衛(wèi)星導(dǎo)航信號模擬器模擬衛(wèi)星信號。通過中頻信號采集器采集數(shù)字中頻信號，采樣率為16.369MHz，中頻為3.996MHz;GNSS軟件接收機采用三階鎖相環(huán)進行載波跟蹤，環(huán)路積分時間為1ms;SINS輸出頻率為200Hz，慣導(dǎo)測量精度為:加速度計比例誤差200ppm，加速度計白噪聲1mg，加速度計零偏1mg，陀螺儀比例誤差200ppm，陀螺儀白噪聲3.0(°)/h，陀螺儀漂移2(°)/h;組合濾波器組合頻率為10Hz。

模擬高動態(tài)彈道軌跡設(shè)置如下:起點:北緯38.7580°、東經(jīng) 105.6100°、高程 1431.90m;終點:北緯38.9961°、東經(jīng) 105.6195°、高程 20767.6203m;初始靜止20s，然后從起點飛至終點，飛行時長為60s，模擬時間共80s，飛行過程中最大速度1000m/s，最大加速度20g，最大加加速度40g/s，載體運動軌跡如圖4所示。

圖4 載體運動軌跡

3.2 結(jié)果分析

分布式深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)監(jiān)控顯示界面如圖5所示，可實時顯示收星情況、GNSS量測信息、組合導(dǎo)航信息及誤差信息。

圖5 深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)監(jiān)控顯示界面

分布式深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)組合導(dǎo)航定位結(jié)果及誤差曲線如圖6和7所示。

根據(jù)圖6和7可知，基于軟件接收機的分布式深組合導(dǎo)航系統(tǒng)在靜態(tài)和高動態(tài)下都能穩(wěn)定導(dǎo)航定位，組合水平位置誤差小于2m，高程誤差小于10m，組合水平速度誤差小于0.2m/s，天向速度誤差小于1m/s，姿態(tài)角誤差小于0.3°。

圖6 組合導(dǎo)航定位結(jié)果圖

4 結(jié)論

為實現(xiàn)高動態(tài)環(huán)境下組合導(dǎo)航系統(tǒng)穩(wěn)定導(dǎo)航定位，設(shè)計了基于軟件接收機的分布式SINS/GNSS深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)方案，采用改進的基于偽距、偽距率的組合濾波器，對SINS和GNSS輸出的偽距和偽距率信息進行數(shù)據(jù)融合并校正SINS誤差，同時利用校正后的SINS信息對GNSS跟蹤環(huán)路進行頻率輔助。通過VC++與Matlab混合編程，搭建了基于GNSS軟件接收機的分布式深組合導(dǎo)航仿真系統(tǒng)，實現(xiàn)了SINS與GNSS的雙向輔助，提高了高動態(tài)環(huán)境下GNSS接收機的動態(tài)跟蹤性能和組合導(dǎo)航系統(tǒng)導(dǎo)航定位能力。

圖7 組合導(dǎo)航誤差曲線圖

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