徐 韓 曾 超 黃清華

1. 南京理工大學(xué)， 南京 210094 2. 中國工程物理研究院電子信息研究所，綿陽 621999

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高動(dòng)態(tài)環(huán)境下GPS/INS超緊組合導(dǎo)航研究

徐 韓1，2曾 超2黃清華2

1. 南京理工大學(xué)， 南京 210094 2. 中國工程物理研究院電子信息研究所，綿陽 621999

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，組合導(dǎo)航越來越受重視。隨著研究的不斷深入以及工程需求的提出，對(duì)組合導(dǎo)航的綜合性能要求也越來越高。高動(dòng)態(tài)將導(dǎo)致信號(hào)跟蹤性能下降，進(jìn)而導(dǎo)致導(dǎo)航精度降低，甚至衛(wèi)星失鎖。松、緊組合在高動(dòng)態(tài)中會(huì)出現(xiàn)誤差累計(jì)和循環(huán)滑動(dòng)，本文介紹了超緊組合，并結(jié)合其特點(diǎn)給出模型，針對(duì)高動(dòng)態(tài)引起的問題提出相應(yīng)的超緊組合模型。仿真結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)的組合導(dǎo)航比較，在高動(dòng)態(tài)環(huán)境中超緊組合能在較少的解算時(shí)間內(nèi)精確導(dǎo)航。 關(guān)鍵詞 超緊組合；鑒相器；預(yù)濾波器；ERC；UKF；交互多模型(IMM)

在高動(dòng)態(tài)的環(huán)境下經(jīng)常出現(xiàn)信號(hào)跟蹤異常問題，采用超緊組合的方法能減少復(fù)雜信號(hào)模型和高更新率導(dǎo)致的繁重計(jì)算量，通過INS和GPS的相互輔助提高導(dǎo)航精度。Petovello[1]等人做了GPS超緊組合在弱信號(hào)環(huán)境下的性能分析。Soloviev[2]等研究室內(nèi)的GPS/INS的超緊組合導(dǎo)航和GPS超緊組合在多徑干擾的環(huán)境下的性能分析。Kiesel[3]等展示GPS超緊組合在城市環(huán)境下的初級(jí)方針環(huán)境結(jié)果。C.O’Driscoll[4]等人提出GPS/INS的超緊組合導(dǎo)航相干積分。

超緊組合能提供精確的導(dǎo)航輸出和更強(qiáng)的抗干擾能力。本文介紹了多種超緊組合系統(tǒng)，有Horslund 和Hooker[5]的運(yùn)用碼環(huán)鑒別器和載波鑒別器輸入集成濾波器的超緊組合系統(tǒng)；Abbott和Lillo[6]運(yùn)用預(yù)濾波器的超緊組合，預(yù)濾波器就是從相關(guān)器的輸出中估計(jì)出碼環(huán)相位誤差和載波頻率誤差；Gustafson的運(yùn)用擴(kuò)展范圍相關(guān)器(ERC)的超緊組合系統(tǒng)。

1 GPS/INS超緊組合

超緊組合包括碼和載波跟蹤環(huán)路，就性能而言，超緊組合能給接收機(jī)以及整個(gè)系統(tǒng)提供更精確的定位和更好的魯棒性。超緊組合不僅能改善獲取時(shí)間，同時(shí)還能改善鎖相環(huán)的帶寬和拒絕噪音的跟蹤性能，能得到更加精確的多普勒和相位測量。超緊組合中慣性傳感器通過消除運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的跟蹤需求以減少載波相位跟蹤環(huán)路的帶寬。這種集成結(jié)構(gòu)可以得到干擾較少的載波相位測量，更快的跟蹤載波相位。此外，假如信息通道有一定的視線阻塞，GPS接收機(jī)的鐘漂估計(jì)仍能接收到這個(gè)通道的連續(xù)跟蹤信號(hào)，能有效的阻止載波相位的循環(huán)滑動(dòng)，因此超緊組合在高性能的導(dǎo)航系統(tǒng)中具有潛在的應(yīng)用，能提供精確的導(dǎo)航輸出和更強(qiáng)的抗干擾能力。

正交信號(hào)來自接收機(jī)相關(guān)器，同相(I)和正交(Q)組成了濾波器的量測值。GPS的信號(hào)由下式表示：

y(t)=A·CA(t)·D(t)

cos(2πf0(t-τ)+θ0)+η

(1)

其中，A為信號(hào)幅度；CA為C/A碼序列；D(t)為導(dǎo)航數(shù)據(jù)；τ為衛(wèi)星和接收機(jī)之間的傳播延遲；f0為載波頻率；θ0為最初載波相位；η為高斯噪聲。信號(hào)來自接收機(jī)相關(guān)器。濾波器的量測值I和Q表示如下：

(2)

(3)

簡化后的方程表示如下：

sin(ωekT+θe)}+ηI

(4)

sin(ωekT+θe)}+ηQ

(5)

sin(ωekT+θe)}

(6)

sin(ωekT+θe)}

(7)

上式給出了I和Q的期望信息，E[I]和E[Q]的信息依賴于載波頻率和相位誤差。誤差可以通過位置和速率來描述。

(8)

(9)

(10)

(11)

2 GPS/INS跟蹤誤差

集成卡爾曼濾波器的量測值是GPS接收機(jī)的相關(guān)器的輸出，集成卡爾曼濾波器的更新率和相關(guān)器輸出率一樣。當(dāng)這種結(jié)構(gòu)沒有用于超緊組合系統(tǒng)時(shí)，復(fù)雜的信號(hào)模型和高更新率所導(dǎo)致的繁重的計(jì)算量將完全由集成卡爾曼濾波器承擔(dān)。

為避免這種情況，加入了信號(hào)跟蹤誤差估計(jì)模型。為滿足加入信號(hào)跟蹤誤差估計(jì)模型，將集成卡爾曼濾波器分成：信號(hào)跟蹤誤差估計(jì)模型和一個(gè)新的集成導(dǎo)航卡爾曼濾波器。當(dāng)這個(gè)新的模塊估計(jì)出距離誤差和距離變化率誤差時(shí)，GPS/INS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的集成卡爾曼濾波器也不需要做更多的改動(dòng)，有很多方法可以解決上述問題，作為信號(hào)誤差跟蹤估計(jì)模型有：鑒相器[7]、預(yù)濾波器[8]和擴(kuò)展范圍相關(guān)器(ERC)[9]等，下文將逐個(gè)介紹并進(jìn)行分析。

2.1 相位鑒別器

上述模型在超緊組合中有多種形式，最典型的信號(hào)跟蹤誤差估計(jì)器形式有3種：鑒相器，預(yù)濾波器和擴(kuò)展范圍相關(guān)器。

基于鑒相器的GPS/INS超緊組合如圖1所示，線性鑒相器接收估計(jì)碼相位誤差，反正切鑒相器是估計(jì)載波相位和頻率誤差。

圖1 基于鑒相器的GPS/INS超緊組合導(dǎo)航

加入鑒相器后原本過于復(fù)雜的信號(hào)模型和高更新率所導(dǎo)致的繁重的計(jì)算量將分別由集成卡爾曼濾波器和相位鑒別器承擔(dān)。

2.2 預(yù)濾波器

圖2為基于預(yù)濾波器的GPS/INS超緊組合，預(yù)濾波器是接收相位誤差和頻率誤差，每一個(gè)預(yù)濾波器都表現(xiàn)為擴(kuò)展卡爾曼濾波器的形式，處理6個(gè)I-Q量測值。

圖2 基于預(yù)濾波器GPS/INS超緊組合

2.3ERC

基于ERC的GPS/INS超緊組合如圖3所示，用擴(kuò)展范圍相關(guān)器(ERC)估計(jì)相位誤差和頻率誤差。

在超緊組合中加入這3種信號(hào)跟蹤誤差估計(jì)模型可以有效減少原本過于復(fù)雜的信號(hào)模型和高更新率所導(dǎo)致的繁重的計(jì)算量。

3 NCO命令產(chǎn)生法

在GPS/INS的超緊組合中，作為一個(gè)預(yù)先方法，在SDINS和卡爾曼濾波器輸出代替GPS接受機(jī)跟蹤環(huán)路輸出的過程中，產(chǎn)生NCO命令。本節(jié)將介紹基于NCO命令產(chǎn)生的GPS/INS超緊組合[10-11]。

在獨(dú)立的GPS接收機(jī)中，NCO命令接收來自環(huán)路濾波器。在GPS/INS超緊組合中，GPS接收機(jī)的NCO命令來自于SDINS輸出補(bǔ)償和通過星歷參數(shù)所得出的衛(wèi)星位置和速率。GPS/INS超緊組合的NCO命令產(chǎn)生機(jī)制如圖4所示。

碼NCO命令產(chǎn)生方程如下:

MCO=MO,CO+ΔMCO

(12)

(13)

(14)

其中，MCO,MO,CO,ΔMCO,NCO,fS,fD,fCO和fCA分別表示碼NCO命令、表面碼NCO命令、由多普勒頻率產(chǎn)生的碼NCO命令、碼NCO累加器比特量、參考時(shí)鐘頻率的NCO、多普勒頻率、碼頻率和載波頻率。載波NCO命令產(chǎn)生方程如下：

MCA=MO,CA+ΔMCA

(15)

(16)

(17)

圖3 基于ERC的GPS/INS超緊組合導(dǎo)航

圖4 GPS/INS超緊組合NCO命令

以上可以看出NCO命令由表面NCO命令和修正項(xiàng)組成。通過碼和載波頻率誤差計(jì)算得出誤差修正。碼和載波頻率誤差由SDINS輸出補(bǔ)償和通過星歷參數(shù)所得出的衛(wèi)星位置和速率計(jì)算得出。

從式(12)～(17)可以看出NCO命令更新率和SDINS輸出率相同。一般來說，NCO命令的更新率會(huì)高于SDINS輸出率，表明GPS/INS超緊組合在高動(dòng)態(tài)環(huán)境下信號(hào)跟蹤性能會(huì)惡化，所以能推出下一代的NCO命令控制需要有低更新率。

4 UKF

首先搭建一個(gè)非線性動(dòng)態(tài)模型，這個(gè)在第1節(jié)已進(jìn)行了相關(guān)描述，導(dǎo)航參數(shù)將組成UKF的狀態(tài)矢量，因此，需要理解I/Q量測值和INS狀態(tài)之間的關(guān)系。UKF這種濾波器是一種高級(jí)的EKF，其實(shí)UKF的目的就是解決非線性方程，同時(shí)在線性模型無法反映真實(shí)動(dòng)態(tài)情況時(shí)也可以用UKF。

用多個(gè)已知模型的卡爾曼濾波組合進(jìn)行混合預(yù)測，例如交互式多模型方法(IMM),該方法的思想是用多個(gè)運(yùn)動(dòng)模型混合濾波，每個(gè)模型都有一個(gè)單獨(dú)的濾波器。IMM方法采用一個(gè)馬爾科夫鏈控制多個(gè)模型之間的切換，把各個(gè)模型上一時(shí)刻的濾波值進(jìn)行交互作為各模型下一時(shí)刻的輸入,然后分別進(jìn)行濾波，得到的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)交互輸出作為最終結(jié)果。這是一種自適應(yīng)方法,利用多個(gè)濾波器的加權(quán)值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,避免了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)的濾波發(fā)散，效果較好。圖5為交互多模型-UKF(IMMUKF)算法圖。

圖5 IMMUKF超緊組合模型

IMMUKF方法能保證高動(dòng)態(tài)環(huán)境導(dǎo)航精度，同時(shí)低動(dòng)態(tài)環(huán)境導(dǎo)航精度不會(huì)降低。相對(duì)于EKF，UKF，基于IMM的方式能提高估計(jì)精度?；贗MMUKF的濾波算法在超緊組合中有相當(dāng)強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

5 仿真驗(yàn)校

通過對(duì)比合作跟蹤模式的超緊組合和傳統(tǒng)組合導(dǎo)航跟蹤模式，在相同的接入信號(hào)強(qiáng)度下對(duì)不同的導(dǎo)航方式進(jìn)行驗(yàn)證，圖6為接入信號(hào)的信號(hào)強(qiáng)度，加加速度為10g/s，仿真時(shí)間為50s，信號(hào)強(qiáng)度維持在40～45dB-Hz。

圖6 接入信號(hào)

圖7 不同組合導(dǎo)航模式的速度誤差對(duì)比

圖7(a)為采用合作跟蹤模型的超緊組合仿真結(jié)果，從圖中可知在仿真開始14s時(shí)跟蹤環(huán)路跟蹤到信號(hào)，并且北向和東向速度誤差為0.038m/s。圖7(b)為傳統(tǒng)組合導(dǎo)航仿真結(jié)果，從圖中可知在仿真開始20s時(shí)跟蹤環(huán)路跟蹤到信號(hào)，北向和東向速度誤差為0.094m/s。

表1 兩種導(dǎo)航模型50次仿真結(jié)果

表1為合作跟蹤模式超緊組合和傳統(tǒng)組合導(dǎo)航跟蹤模式50次仿真的平均速度誤差、收斂次數(shù)和跟蹤時(shí)間。從表1可知，通過50次仿真后，超緊組合導(dǎo)航和傳統(tǒng)組合導(dǎo)航較平均速度誤差減小66%，收斂能力提高12%，跟蹤時(shí)間縮短30%。

6 總結(jié)

為了解決高動(dòng)態(tài)環(huán)境下的多普勒效應(yīng)和信號(hào)跟蹤性能下降的問題，提高組合導(dǎo)航在高動(dòng)態(tài)環(huán)境下的抗干擾能力和多徑衰減的性能，介紹了超緊組合以及多種應(yīng)用在超緊組合上的方法。通過仿真驗(yàn)證了超緊組合和傳統(tǒng)組合導(dǎo)航在相同接入信號(hào)下的速度誤差，收斂能力和跟蹤時(shí)間等數(shù)據(jù)，可知基于超緊組合的導(dǎo)航模型優(yōu)于傳統(tǒng)組合導(dǎo)航。

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Research on GPS/INS Ultra-Tight Integration in High-Dynamic Environment

Xu Han1,2，Zeng Chao2，Huang Qinghua2

1. Nanjing University of Science and Technology, NanJing 210094，China 2. Institute of Electronic Engineering, CAEP, MianYang 621999，China

Thecurrentcenturyistheeraofrapiddevelopmentofinformationtechnology,andintegratednavigationwhichdependsonthedevelopmentofinformationtechnologyisfocusedincreasingly,whichleadstomoreandmorerequirementincomprehensiveapplicationofintegratednavigation.Theperformanceoftrackingloopcanbedowngradedinplatforminhigh-dynamicenvironment,whichcanreduceprecisionofnavigationandevenbringintenseerror.Loosecouplingandtightcouplingcandemonstrateerroraccumulationandheavycalculationrespectivelyinhigh-dynamicenvironment.Theultra-tightintegrationfeatureisintroducedinthispaper,andmodelandcalculationprocessaredemonstratedinhigh-dynamicenvironment.Severalmodelsofultra-tightintegrationareproposedduetothearisingprobleminhigh-dynamicenvironment.Theresultshowsthatultra-tightintegrationcannavigateaccuratelywithlesstimebycomparinghigh-dynamicnavigationwithtraditionnavigation.

Ultra-tightintegration；Phasedetector；Pre-filter；ERC；UKF；Interactingmultiplemodels(IMM)

2015-12-30

徐 韓(1984-)，男，四川人，博士研究生，主要研究方向?yàn)榻M合導(dǎo)航、數(shù)據(jù)融合；曾 超(1968-)，男，四川人，博士生導(dǎo)師，主要從事武器電子學(xué)系統(tǒng)科學(xué)，常規(guī)武器引信等領(lǐng)域的研究；黃清華(1972-)，男，四川人，研究員，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜電子系統(tǒng)分析、綜合與仿真。

TJ765

A

1006-3242(2016)04-0059-05