时钟同步GNSS/SINS紧组合自适应滤波算法

摘要

GNSS/SINS观测模型直接影响组合导航结果的精度和稳定性,基于时钟同步GNSS接收机,本文提出一种基于单差载波相位、双差伪距/伪距率的观测模型以提高与捷联惯导(SINS)紧组合的定位精度和稳定性.本文分析了该模型的误差特性,利用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率观测量可以消除组合导航中的大部分误差,提高伪距观测值精度;同时为了提高紧组合导航系统数据融合算法的精度,设计了一种自适应渐消卡尔曼滤波算法,利用含有渐消因子的优化算法限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用当下的观测数据,避免卡尔曼滤波受较大误差信息的影响,当系统误差增大时,增加观测值的权重,并给出了相应的滤波算法流程.本文利用GNSS和IMU模块实时采集的观测数据做了对比实验,包括载波相位平滑与双差伪距/伪距率组合的对比、自适应渐消卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼滤波算法的对比.结果表明,采用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率与SINS紧组合,能有效提高导航定位结果的精度和稳定性;采用的自适应渐消卡尔曼滤波算法优于标准卡尔曼滤波算法,前者的收敛更快、稳定性更好.