GPS与惯导系统的组合导航技术
GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定
GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定GPS（全球定位系统）和惯性导航系统（INS）都是现代导航领域中常用的定位技术。
然而，它们各自都存在一些限制，譬如GPS在城市峡谷地区存在信号遮挡问题，而INS则容易产生漂移误差。
为了克服这些限制，研究人员发现将GPS和INS通过组合定位方法结合使用，可以提供更准确和可靠的定位结果。
首先，我们来了解GPS定位技术。
GPS系统是由一组卫星和接收器组成的，工作原理是通过测量接收器和卫星之间的距离来确定接收器的位置。
然而，由于地面建筑物和天气条件的限制，GPS的定位精度可能受到一定的影响。
特别是在高楼大厦聚集的城市地区，建筑物会遮挡卫星信号，导致定位误差增加。
此外，恶劣天气条件如大雨、大雪等也会对GPS信号产生干扰，进一步降低了定位的准确性。
然而，惯性导航系统可以弥补GPS的不足之处。
INS由加速度计和陀螺仪等传感器组成，可以通过测量加速度和角速度来推断航向和位移。
与GPS不同，INS并不依赖于外部信号，因此不受天气和建筑物遮挡的影响。
然而，INS在使用时间越长，误差也会越来越大。
这是由于惯性传感器的漂移问题导致的。
因此，INS的定位结果并不是完全可靠的。
为了充分利用GPS和INS的优势，研究人员提出了一种组合定位方法，即将两者的定位结果进行融合。
这种方法通过使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法来整合GPS和INS的信息。
卡尔曼滤波是一种数学算法，能够根据系统的动态模型和不确定性信息，进行估计和修正。
在组合定位中，卡尔曼滤波可以将GPS和INS的定位结果进行加权融合，从而得到更精确的定位值。
组合定位的过程可以简单描述为以下几个步骤：首先，根据GPS接收器的测量值，计算出当前位置的估计值。
然后，根据INS的测量值，根据运动方程和初始条件推断位置和速度的改变量。
接着，根据两种传感器的测量精度和不确定性信息，使用卡尔曼滤波算法来融合GPS和INS的定位结果。
微惯性测量组合与GPS组合导航技术
析 了由微 惯 性 器 件 组 成 的 捷 联 惯 导 与 Ｇ Ｓ 组合 导航 的可 行 性 ； Ｐ 综述 了Ｇ ＳＩ Ｓ组 合 导航 的工 作 原 理 和 关键 技 术 。 Ｐ／ Ｎ
【 关键词 】 惯性导航 系统 【 中圈分类号 １ Ｖ ４ ． ２ ９３ ２ ２
【 文献标识码】 Ｂ
性高。
（）Ｎ 的制 导精度 主要 取决 于惯性 器件 （ ２Ｉ Ｓ 陀螺 仪 和 加速 度计 ） 的精 度 。Ｉ Ｓ Ｎ 的精 度 在开 始工作 和较 短的 时间 内是优 良的 ， 但是从 初 始对 准之后 ， 由于 陀螺仪 的
从 ２世 纪８ 年代 开始 ，以Ｉ Ｉ艺 为基 础 的微机 械 ０ ０ Ｃ
导： 战术导 弹 的制导 ； 载鱼雷 、 水炸 弹的制 导 等。 舰 深
加工 技术 开始应 用 于传 感 器 的制造 。随着 ｔ ／ｍ技术 ｒ ｎ ｍ
的发展 ， 微机电系统 （ Ｅ Ｓ 脱颖 而出。 ＭＭ ） 微惯性传感器
（ 要 的ＭＥ 之一 ） 重 ＭＳ 由微 型 陀螺 仪 、 型加 速度 计 、 微 专 用 集 成 电路 （ ＳＣ）嵌 入 式 微 机 及 相 应 的软 件 组 成 ， ＡＩ 、
于Ｇ Ｓ Ｐ 导航 与其互 补性 较好 ， 是其 应 用 的主要 方式 。 １ 微惯 性 器件 的发展 及应 用
过减震 装 置安装 在 导弹上 。２捷 联 式ＩＳ 它是 直接把 ） Ｎ ： 陀螺 仪 和加速度 计 与导 弹弹体 连接 ． 用大容 量 、 高速度 运算 的计 算机来 处 理导 弹姿态 角变 化对加 速度 计输 出 的影响 ； 与平 台式 相 比 ， 联式 的体 积小 、 捷 成本 低 、 靠 可
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第 ２期（ 总第 ８ ９期）
低精度IMU与GPS组合导航系统研究
3、导航数据融合效果有待进一步提高。
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数值计算方 法，优化算法性能，提高实时性。
ห้องสมุดไป่ตู้
3、算法优化：针对卡尔曼滤波 算法复杂度较高的问题
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数 值计算方法，优化算法性能，提高实时性。
1、GPS和IMU数据采集与同步：采用分频复用技术，实现GPS和IMU数据的同 步采集；
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数 值计算方法，优化算法性能，提高实时性。
2、数据预处理：对原始数据进行滤波和平滑处理，以提高数据质量； 3、状态估计：采用扩展卡尔曼滤波算法，估计系统的状态变量和协方差；
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数 值计算方法，优化算法性能，提高实时性。
2、GPS和捷联惯导组合导航系统具有互补性，可以实现优势互补， 提高导航系统的性能。
然而，本研究仍存在一些不足之处。首先，对于GPS和捷联惯导组合导航系统 的具体实现方法，尚未进行详细探讨。未来研究可以进一步深入研究系统的硬件 实现方法、软件算法等具体技术细节。其次，虽然本次演示对GPS和捷联惯导组 合导航系统的应用进行了简要介绍，但尚未对其在各领域的应用进行深入研究。 未来可以对不同领域的应用场景进行详细分析，为实际应用提供更有针对性的指 导。
4、实现卡尔曼滤波算法：根据预处理后的数据和状态估计结果，实现卡尔曼 滤波算法，进行数据融合；
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数 值计算方法，优化算法性能，提高实时性。
5、系统调试与优化：对系统进行实际环境下的调试与优化，确保系统的稳定 性和性能。
捷联惯导算法与组合导航原理讲义
捷联惯导算法与组合导航原理讲义一、捷联惯导算法捷联惯导（Inertial Navigation System，INS）是一种通过测量惯性传感器的运动参数实现导航定位的技术。
惯性导航系统中包括了加速度计和陀螺仪等传感器，通过测量物体的加速度和角速度，可以推算出物体的位置、速度和姿态等信息。
1.1加速度计加速度计是一种测量物体加速度的传感器。
常见的加速度计有基于压电效应的传感器和基于微机电系统（Microelectromechanical System，MEMS）的传感器。
加速度计的原理是通过测量物体受到的惯性力，推算出物体的加速度。
由于加速度是速度对时间的导数，因此通过对加速度的积分操作，可以计算出物体的速度和位移。
1.2陀螺仪陀螺仪是一种测量物体角速度的传感器。
常见的陀螺仪有机械陀螺仪和MEMS陀螺仪等。
陀螺仪的原理是基于角动量守恒定律，通过测量转动惯量的变化，推算出物体的角速度。
与加速度计类似，通过对角速度的积分操作，可以计算物体的姿态。
1.3捷联惯导算法离散时间模型中，位置、速度和姿态等状态变量通过积分加速度和角速度来更新。
由于加速度计和陀螺仪测量结果存在噪声，因此在积分操作时需要加入误差补偿算法来消除误差。
常见的误差补偿算法有零偏校正和比例积分修正等。
连续时间模型中，位置、速度和姿态等状态变量通过微分方程来描述，并通过求解微分方程来更新状态。
由于计算量较大，通常需要使用数值积分方法来求解微分方程。
常见的数值积分方法有欧拉法、中点法和四阶龙格-库塔法等。
二、组合导航原理组合导航是一种融合多种导航技术的导航方式。
常见的组合导航方式有捷联惯导与GPS组合导航。
组合导航通过融合多种导航系统的测量结果，可以提高导航定位的精度和可靠性。
2.1捷联惯导与GPS组合导航捷联惯导与GPS组合导航是一种常见的组合导航方式。
在这种方式下，捷联惯导提供了高频率的惯导数据，可以提供较高的定位精度，但是由于其测量结果累积误差较大，会逐渐偏离真实轨迹。
组合惯性导航系统有哪些
组合惯性导航系统有哪些？随着时代的发展，单一惯性导航系统逐渐被组合惯性导航系统所代替。
单一导航系统都有各自的局限性，组合惯性导航系统是将飞机和舰船等运载体上的两种或两种以上的导航设备组合在一起的导航系统。
下面雅驰为你介绍一些利用多种信息源互补构成精确度更高的多功能导航系统。
1、卫星惯导组合：通过卫星定位系统信息定时对惯性系统进行偏差纠正。
在无法接受卫星信号时，惯性定向定位导航系统也能够保障信息在一定时间内的精准度。
具有精度高，可通讯的特点，但是需要从外界获取信息。
2、天文与惯性导航系统组合：关于天文和惯性导航系统组合，以下三种方式供你参考：一是利用惯性导航和天文导航系统位置信息差值来校正的组合方法，给出工程应用的实际结果；二是根据天文导航系统观测天体的高度、方位值，依据天文原理计算两者之差作为观测卡尔曼滤波组合；三是确定产台坐标系在惯性坐标中跟踪地理坐标系的误差作为观测卡尔曼滤波组合，最后采用天文导航位置信息对陀螺常值漂移的校正。
3、GPS/INS组合导航系统：能很好的实现惯性传感器的校准、惯导系统的空中对准和高度稳定性等，从而提高惯导系统的性能、精度、跟踪卫星的能力。
还可以实现GPS完整性检测，提高可靠性，实现一体化。
4、惯导/多普勒组合：惯性导航系统和多普勒导航的组合解决了多普勒受地形影响的因素，又解决了惯性导航自身的误差，体现了两者很好的互补效果。
5、惯导/地磁组合导航系统：具有自主性强、隐蔽性好、成本低、可用范围广等优点，是当前惯性导航系统研究领域的一个热点。
6、惯导/地形匹配组合导航系统：因为地形匹配的定位精度很高，所以可以利用这种精度的信息来消除长时间工作的误差累计，提高惯性导航的定位精度。
7、GPS/航迹推算组合导航系统：航迹推算是在GPS失效的情况下，根据大气数据测得空速，推算出地速和航迹角。
当信号中断或差时，由航迹确定位置；当信号质量好时，利用GPS定位确定位置。
这样有效的降低了系统的成本。
捷联惯导与组合导航系统高精度初始对准技术研究
捷联惯导与组合导航系统高精度初始对准技术研究捷联惯导与组合导航系统高精度初始对准技术研究引言捷联惯导与组合导航系统是一种集捷联惯导和其他导航传感器（如GPS、气压计、陀螺仪等）的优势于一体的导航系统，具有在惯导滞后情况下实现导航信息快速、准确更新的优势。
为了确保导航精度和可靠性，捷联惯导与组合导航系统的初始对准是不可或缺的关键技术之一。
本文将重点探讨捷联惯导与组合导航系统高精度初始对准技术的研究。
一、捷联惯导与组合导航系统概述捷联惯导与组合导航系统是一种通过融合多种导航传感器测量数据来计算导航解的导航系统。
其中，捷联惯导通过惯性导航算法利用加速度计和陀螺仪提供的姿态、速度和位移信息进行导航计算，而组合导航则通过融合GPS和其它传感器的信息来修正惯导的误差，提供更准确的导航结果。
二、初始对准技术的研究现状初始对准技术在捷联惯导与组合导航系统中起到了决定性的作用，对其精度和可靠性具有重大影响。
目前，针对初始对准技术的研究主要集中在以下几个方面：1. 惯性传感器标定：惯导系统的精度和准确性直接依赖于惯性传感器的性能。
因此，对于惯导系统而言，惯性传感器的标定至关重要。
传感器标定主要涉及惯性传感器的误差估计、参数校准和标定方法等。
2. 导航状态估计算法：捷联惯导与组合导航系统的核心是导航状态估计算法。
目前常用的算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）等。
这些算法通过融合多种传感器的信息，实现对导航状态的准确估计。
3. 高精度传感器融合：为了提高初始对准的精度和可靠性，可以考虑使用更高精度的传感器，如高精度的加速度计和陀螺仪。
此外，对于GPS系统而言，使用双频技术和高精度的差分GPS技术可以进一步提高导航精度。
三、捷联惯导与组合导航系统高精度初始对准技术研究在捷联惯导与组合导航系统高精度初始对准技术的研究中，可以采用以下方法来提高初始对准的精度和可靠性：1. 多目标标定方法：采用多目标标定方法来标定捷联惯导系统中的惯性传感器。
组合导航技术的发展
EKF）对INS旳速度、位置、姿态以及传感器误差进 行最优估计，并根据估计成果对INS进行输出或者反 馈校正。
6、卫星导航与惯性导航组合方式（续）
松组合旳主要优点
4.3 脉冲星导航
➢ 脉冲星是太阳系以外旳遥远 天体，它们旳位置坐标，如 恒星星表一样构成一种高精 度惯性参照系；
➢ 脉冲星按一定频率发射稳定 旳脉冲信号，其长久稳定度 好于最稳定旳铯原子钟。
➢ 脉冲星能够提供绝好旳空间参照基准和时间基准，所以脉 冲星是空间飞行器旳极好旳天然导航信标。
4、天文导航（续）
系统旳容错功能。 ➢ 提升导航系统旳抗干扰能力，提升完好性。
6、卫星导航与惯性导航组合方式
6.1 涣散组合(Loosely-Coupled Integration)
松组合基本概念
➢ 松 组 合 又 称 级 联 Kalman 滤 波 (Cascaded Kalman Filter)方式。
➢ 观察量——INS和GNSS输出旳速度和位置信息旳差 值；
➢ 另外，因为没有GLONASS卫星旳精确轨道源数 据 ， 故 无 法 测 定 精 度 。 与 GPS 相 比 这 是 GLONASS旳个一主要缺陷。
2、卫星导航旳发展即存在旳问题
2.2 卫星导航存在旳问题（续）
3）GALILEO存在旳主要问题
“伽利略计划”是由欧盟委员会和欧洲空间局共同发起并 组织实施旳欧洲民用卫星导航计划，它受多个国家政策 和利益旳制约，政策具有摇摆性。 因为欧盟受美国旳影响极大，“伽利略计划”本身旳独立 性值得怀疑； GALILEO计划目前已经延后，考虑到目前旳金融危机 ，未来旳GALILEO怎样发呈现在还看不清楚。
无人机结构与系统课件：组合导航系统
利用多种导航卫星信号有利于误差补偿提高导航定位的精 度和可靠性。
► 系统误差——轨道系统误差、卫星钟差、多路径误 差…；
► 随机误差——信号随机误差、轨道随机误差、钟差随 机误差…;
► 有色噪声——太阳光压、随时间变化的钟差…; ► 异常误差——周跳、变轨误差…。
➢ 此外，因为没有GLONASS卫星的精确轨道源数据， 故无法测定精度。与GPS相比这是GLONASS的个一 主要缺陷。
3）GALILEO存在的主要问题
➢ “伽利略计划”是由欧盟委员会和欧洲空间局共同发起并 组织实施的欧洲民用卫星导航计划，它受多个国家政策和 利益的制约，政策具有摇摆性。
➢ 由于欧盟受美国的影响极大，“伽利略计划”本身的独立 性值得怀疑；
的容错功能。 ➢ 提高导航系统的抗干扰能力，提高完好性。
（4）多传感器组合导航系统
多传感器组合导航系统是指传感器数目多于两个的组合导 航系统，GPS／INS／Loran-C、GPS／Glonass／INS、 GPS／JTIDS／INS等都是实用的例子。在不少应用场合 传感器数目可能大于等于4个，例如GPS／INS／ DNS/Loran-C和GPS／INS/JTIDS/TAN／SAR等。 优点： • 实时性好、容错性强和精度高。 • 未来发展趋势。
组合导航系统
全球卫星导航定位系统（GPS、 GLONASS、GALILEO、BD）
惯性导航（包括惯性导航INS、航位推
现
算导航DR）
有
导 航
天文导航系统（CNS）
系
统
重磁导航（重力导航、磁力导航）
匹配导航（地形匹配导航、影像匹配导 航）
1.卫星导航存在的问题
1）美国GPS可能存在问题
组合导航关键技术
组合导航系统是将载体( 飞机、舰船等) 上导航设备组合成一个统一系统，利用两种或两种以上设备提供多重信息，构成一个多功能、高精度冗余系统。
组合导航系统有利于充分利用各导航系统进展信息互补与信息合作, 成为导航系统开展方向。
在所有组合导航系统中，以北斗与惯性导航系统INS 组合系统最为理想, 而深组合方式是北斗与惯性导航系统( INS) 组合最优方法。
鉴于GPS 不可依赖性，北斗卫星导航系统与INS 组合是我国组合导航系统开展趋势，我国自主研制北斗/INS深组合导航系统需要解决关键技术。
1北斗/惯导深组合导航算法深组合导航算法是由INS导航结果推算出伪距、伪距率，与北斗定位系统观测得到伪距、伪距率作差得到观测量。
通过卡尔曼滤波对INS误差和北斗接收机误差进展最优估计，并根据估计出INS误差结果对INS进展反应校正, 使INS保持高精度导航。
同时利用校正后INS 速度信息对北斗接收机载波环、码环进展辅助跟踪, 消除载波跟踪环和码跟踪环中载体大局部动态因素, 以降低载波跟踪环和码跟踪环阶数，从而减小环路等效带宽, 增加北斗接收机在高动态或强干扰环境下跟踪能力。
其组合方式如图1所示，图中只画出了北斗一个通道，其他通道均一样。
图 1 深组合方式框图组合导航参数估计是组合导航系统研究关键问题之一。
经典Kalman 滤波方法是组合导航系统中使用最广泛滤波方法，但由于动态条件下组合导航系统状态噪声和量测噪声统计信息不准确，常导致滤波精度下降，影响组合导航性能。
滤波初值选取与方差矩阵初值对滤波结果无偏性和稳定性有较大影响，不恰中选择可能导致滤波过程收敛速度慢，甚至有可能发散。
另外系统误差模型不准确也会导致滤波过程不稳定。
渐消记忆自适应滤波方法通过调节新量测值对估计值修正作用来减小系统误差模型不准确对滤波过程影响。
当系统模型不准确时，增强旧测量值对估计值修正作用，减弱新测量值对估计值修正作用。
因此我们提出了以模糊控制规那么为根底渐消记忆自适应卡尔曼滤波方法。
GPS与惯导系统的组合导航技术
LOGO 基于卡尔曼组合数据的融合方法
分类:
按照组合中滤波器的设置来分类，可以分成： 集中式的卡尔曼滤波 分布式的卡尔曼滤波 按照对系统校正方法的不同，分为: 开环校正(输出校正) 闭环校正(反馈矫正) 按照组合水平的深度不同，分为： 松耦合 紧耦合 根据卡尔曼滤波器所估计的状态不同，卡尔曼 滤波在组合导航中的应用有: 直接法 间接法
LOGO 标准卡尔曼滤波原理
系统的过程噪声和观测噪声的统计特性，假定如下： () () (3)
其中QK 是系统过程噪声WK 的 p*p维对称非负定方差矩阵，RK 是系统观测噪声 VK 的 m*m维对称正定方差阵，而δkj是 Kronecker-δ函数
如果被估计状态XK 和对XK 的观测量ZK 满足(1)、(2)式的约束，系统 过程噪声WK 和观测噪声VK满足(3)式的假定，系统过程噪声方差阵 QK 非负定，系统观测噪声方差阵RK 正定， k 时刻的观测为ZK，则XK 的估计XˆK可按下述方程求解
度组合是其典型代表，它 采用 GPS 和 INS 输出的位 置和速度信息的差值作为 量测值。
LOGO 紧耦合和松耦合
优点:
1.组合结构简单，便于工程实现，便于实现容错 2.两个系统能够独立工作，使得导航系统有一定的 余度
缺点:
1. GPS 输出的位置、速度通常是与时间相关的； 2.INS 和 GPS 信息流动是单向的，INS 无法辅GPS。
LOGO
GPS/INS
INS:
INS 不仅能够提供载体位置、速度参数,还能提 供载体的三维姿态参数,是完全自主的导航方式,在 航空、航天、航海和陆地等几乎所有领域中都得 到了广泛应用。但是,INS 难以克服的缺点是其导航 定位误差随时间累加,难以长时间独立工作。
什么是组合导航技术
什么是组合导航技术国外概况：有三个重要前提推动了的发展：首先，远程/长航时以及武器投放、侦察/反潜以及变轨控制等任务对导航系统提出了更高的要求；第二，现代控制理论的兴起和发展，特别是卡尔曼滤波技术的出现，为组合导航提供了理论基础和数学工具；第三，数字计算机的蓬勃发展为应用卡尔曼滤波方法解决组合导航问题提供了现实可行的条件。
在以惯性为基的机载组合导航系统中，可提供组合的典型传感器有：GPS （或以后的Glonass）、多普勒、罗兰、星体跟踪器、数字地图、雷达高度表、大气数据计算机、合成孔径雷达（SAR）和光电传感器等。
组合系统的优点可归纳如下：1、能有效利用各子系统的导航信息，提高组合系统定位精度；2、允许在子系统工作模式间进行自动转换，从而进一步提高系统工作可靠性；3、可实现对各子系统及其元件的校准，从而放宽了对子系统技术指标的要求；4、允许惯导系统进行空中对准和调整，有利于缩短惯导系统的地面对准时间。
早期飞机主要靠目视导航。
20世纪20年代开始发展仪表导航，30年代出现无线电导航，40年代开始研制超短波的伏尔（VOR）导航系统，50年代惯性导航进入飞机应用，50年代末多普勒导航问世，60年代开始使用远程无线电罗兰C导航系统，60年代中"子午仪"卫星导航正式投入使用，70年代联合战术信息分发系统（JTIDS）得到研制，80年代初出现地形辅助导航，80年代末GPS全球定位系统逐渐进入航空领域。
与此同时，从80年代初以来至今，发挥不同导航系统特点的组合导航逐渐得到应用且发展迅速。
另外，在30年代无线电导航技术问世之前，天文导航是各种航行体主要（甚至是唯一）的导航手段；但直到今天，无文导航仍在使用，且多以与其它导航相结合的形式出现。
下面简介几种主要导航系统，以及它们与惯性系统组合的情况。
1、VOR/DME 近距无线电导航VOR和DME是两种近距无线电测量系统。
VOR为甚高频全向信标系统，测量飞机磁方位角；DME为测距系统，测量飞机与地面DME台间的斜距。
新一代精确制导武器用的卫星定位惯性导航组合
新一代精确制导武器用的卫星定位/惯性导航组合卫星定位/惯性导航（GPS/INS）组合制导技术，是目前最先进的、全天候、自主式制导技术，有广泛应用前景，是国外正在发展的第四代中/远距精确制导空地武器、尤其是第四代精确制导炸弹普遍采用的一项关键技术。
最早采用GPS/INS组合制导技术的机载精确制导武器，是美国海军的舰载攻击机A-7E装备使用的“斯拉姆”（SLAM）AGM-84E空舰导弹。
该弹采用GPS/INS组合制导为中段制导，红外成像加视频数据链遥控为末段制导，在1991年初爆发的海湾战争中，以其很高的命中精度取得引人注目的战绩。
海湾战争之后该弹的改进型——“增敏斯拉姆”（SLAM-ER）AGM-84H和“大斯拉姆”（Grand SLAM）空舰导弹，中段制导均采用GPS/INS组合制导。
目前已经采用GPS/INS组合制导技术的新一代机载精确制导空地武器有：美国的AGM-86C空射巡航导弹、AGM-130空地导弹、 AGM-142空地导弹、CBU-97/B传感器引爆（SFW）子母炸弹和GBU-29/31“杰达姆”（JDAM）制导炸弹。
“杰达姆”由B-2A隐身战略轰炸机携带，首次大量用于1999年3月24日至6月10日对南联盟持续78天的狂轰滥炸中，并于5月8日野蛮轰炸我驻南使馆。
计划加装该组合制导的机载精确制导武器有：AGM-154“杰索伍”（JSOW）联合防区外发射武器、“贾斯姆”（JASSM）联合防区外空地导弹和“杰达姆”（JDAM）第2、3阶段制导炸弹等。
一、全球定位系统（GPS）技术美国1993年建成的“全球定位系统”（GPS），是美国国防部管理的军民两用的天基无线电导航系统。
它由导航星座、地面控制站和用户定位接收机组成。
导航星座目前由24颗卫星组成，其中有21颗工作卫星和3颗备用卫星，在离地高度约20183千米处有6个椭圆形轨道平面，轨道倾角55°，均匀分布4颗卫星，运行周期12小时/转，3颗卫星的覆盖区域超过全球，故使全球各地用户至少可同时接收到6颗卫星播发的导航信号，最多可同时接收11颗卫星播发的导航信号。
RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量
RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量作者：刘斌来源：《中国新技术新产品》2014年第01期摘要：本文以RT3000惯性＼GPS组合导航系统为研究对象，进行了组合导航的技术介绍，介绍了SINS（捷联惯性）/GPS组合导航系统工作原理，采用四元数法进行姿态描述，通过捷联惯性导航计算导航参数，利用卡尔曼滤波进行修正。
通过实验发现，在这些技术的支持下，SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。
关键词：RT3000；SINS＼GPS组合导航；四元数；卡尔曼滤波中图分类号：V249 文献标识码：A1 惯性/GPS组合导航技术为了获得移动载体的实时位置和姿态信息，已经提出和采用了多种导航方式。
其中，以惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）和全球卫星导航系统（以Global Positioning System，GPS为典型代表）应用最为广泛。
INS不仅能够提供载体位置速度参数，还能提供载体的三维姿态参数，是完全自主的导航方式，在航空、航天、航海和陆地等几乎所有领域中都得到了广泛应用。
随着惯性技术与卫星导航定位技术的发展，由GPS/INS不同程度组合而成的定位定姿传感器已成为移动测图系统中确定载体轨迹和平台姿态的重要工具，其中GPS多用于定位而INS则用于测姿。
随着城市建设的飞速发展和人民生活水平的日益提高，车辆在人们的生活中起着越来越重要的作用，其发展速度也越来越快。
因此，如何有效的对其指挥和管理己成为交通运输和安全管理等部门面临的一个重要问题。
由惯性/GPS组成的车载导航系统有着广泛的应用前景。
本文重在介绍RT3000惯性＼GPS组合导航系统（以下简称RT3000）以及内部先进技术。
2 RT300简介RT3000由Oxford Technical Solutions公司研发，目的是实时地对车辆，飞机和船只等的运动做高精度的测量。
为了获得高精度的测量，RT使用了为战斗机导航系统开发的数学算法。
GPS和惯导的概念
GPS实际上是利用无线电测距的原理，通过解算同一时刻GPS接收机天线与至少四颗导航卫星的空间距离（如果GPS解算系统使用的时钟也和卫星一样的原子钟就只需要解算与三颗卫星的距离就可以了），从而得出该GPS接收机天线在空间坐标系中的位置。
这是一个实时测算位置，目前使用GPS系统的民用产品精度也通常在50米以内，而且在未受到人为的或显著大气变化等外部的干扰的情况下，GPS的精度是相对稳定的。
惯导系统在工作初始时，必需要人工或者利用其它途径（如利用GPS测定的位置）给其设定初始位置坐标，这个初始位置的精度决定它的精度基础。
惯导工作中，是利用惯性材料连续解算其运动加速度的大小和方向，并按牛顿运动定律解算出其运动的方向和距离，再依据初始位置和连续解算的运动方向和距离来连续
解算其新的位置。
在非常短的时间内，惯导解算的精度是目前技术中最高的，但它的误差又总成为新的解算中所使用的初始的误差，因此，它的误差是不断积累着的，经过较长时间的连续工作后，这个误差可能会很大了。
在GPS应用后不长时间，人们就利用GPS的测算位置给惯导作解算初始位置，主要用惯导来进行运动
计算，而且每隔不长的时间又用GPS的实测位置给惯导作为新的计算初始位置。
如此，组合了GPS的惯导系统就大大地减小了其误差的积累。
这是目前最好的组合导航之一。
rtk惯导紧组合定位流程
rtk惯导紧组合定位流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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惯导和里程计组合
惯导和里程计组合
惯导与里程计组合（Inertial Navigation System and Odometry Fusion）是一种常用的导航技术，通过将惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）和里程计（Odometry）数据进行融合来提高导航的精度和稳定性。
惯性导航系统是一种基于惯性传感器（如加速度计和陀螺仪）的导航系统，它可以测量和跟踪物体在空间中的加速度和角速度。
由于惯性传感器本身没有参考物体，因此在长时间使用后可能会出现漂移，导致导航误差逐渐累积。
里程计是一种通过测量轮子或足部传感器的旋转次数和运动方向来估计物体位移的方法。
里程计可以提供实时的位移信息，但由于轮子滑动、地面不平整等原因，里程计数据也可能存在误差。
惯导和里程计组合的核心思想是将惯导和里程计的数据进行融合，利用彼此的优点来互相补充和校正。
惯导提供了高频率的角速度和加速度信息，可以提供精确的姿态和速度估计。
里程计则提供了低频率的位移信息，可以通过积分得到相对于起始位置的位置估计。
在融合过程中，通过使用滤波算法（如卡尔曼滤波器）将惯导和里程计的数据进行融合，将它们的优点结合起来，减小误差和漂移。
惯导数据可以用来校正里程计的误差，并修正导航系统的姿态和速度估计。
里程计数据则可以用来校正惯导的
漂移，并提供位置估计。
通过惯导和里程计的组合，可以使导航系统在长时间和复杂环境中保持较高的精度和稳定性，对于需要实时位置和姿态信息的应用，如无人驾驶车辆、航空航天器、机器人等具有重要意义。
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GPS/INS
INS:
INS 不仅能够提供载体位置、速度参数,还能提 供载体的三维姿态参数,是完全自主的导航方式,在 航空、航天、航海和陆地等几乎所有领域中都得 到了广泛应用。但是,INS 难以克服的缺点是其导航 定位误差随时间累加,难以长时间独立工作。
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GPS/INS
GPS/INS组合:
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紧耦合和松耦合
优点:
1.组合结构简单，便于工程实现，便于实现容错 2.两个系统能够独立工作，使得导航系统有一定的 余度
缺点:
1. GPS 输出的位置、速度通常是与时间相关的； 2.INS 和 GPS 信息流动是单向的，INS 无法辅GPS。
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GPS/INS
紧耦合:
紧耦合模式是指利用 GPS 接收机的的原始信息来和惯 导系统组合，原始信息一般是指伪距、伪距率、载波 相位等。
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分类:
基于卡尔曼组合数据的融合方法
按照组合中滤波器的设置来分类，可以分成： 集中式的卡尔曼滤波 分布式的卡尔曼滤波 按照对系统校正方法的不同，分为: 开环校正(输出校正) 闭环校正(反馈矫正) 按照组合水平的深度不同，分为： 松耦合 紧耦合 根据卡尔曼滤波器所估计的状态不同，卡尔曼 滤波在组合导航中的应用有: 直接法 间接法
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紧耦合和松耦合
基于卡尔曼滤波的组合方式:
利用卡尔曼滤波器设计 GPS/INS 组合导航系统的方法 多种多样按照组合水平的深度不同，分为： 松耦合 紧耦合
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紧耦合和松耦合
松耦合:
松耦合模式是指直接利用 GPS 接收机输出的定位信 息与 INS 组合，它是一种 低水平的组合。位置、速 度组合是其典型代表，它 采用 GPS 和 INS 输出的位 置和速度信息的差值作为 量测值。
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基于卡尔曼组合数据的融合方法
卡尔曼的滤波器处理与的数据， 它的量测的输入是直接取自于的接收机观测 量。
假如组合的滤波器使用的是普通卡尔曼滤波器，那么就要GPS的输出位置， 速度信息的误差为白噪声，但是，GPS的接收机的输出位置，速度的信息误 差是和时间都相关。为了解决这一问题，可有两种方法： 一、加大集中的滤波器迭代的周期，但这会导致组合系统导航的精度下降。 二、用分布式的卡尔曼滤波器的理论进行组合。
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基于卡尔曼组合数据的融合方法
分散式的卡尔曼滤波
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分布式的卡尔曼滤波方法，分两步处理 多个系统数据。 第一步，每个系统都处理自己观测的数 据，进行局部的最优的估计。 第二步，局部的滤波器输出并行的输入 主滤波器中，以得到主滤波器的状态向 量最优的估计。
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基于卡尔曼组合数据的融合方法
分散式的卡尔曼滤波：
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基于卡尔曼组合数据的融合方法
卡尔曼滤波:
卡尔曼滤波是Kalman在1960年的时候提出来的。将状态的 空间概念给引入估计理论里，把信号的过程看作是白噪声的 作用下线性系统输出，用状态的方程描述该输入和输出的关 系。在估计的过程中可以利用系统的状态方程和观测的方程， 还有白噪声的激励（系统的过程噪声与观测噪声）统计特性 来构成所要的滤波算法。因为利用到的信息是在时域里的变 量，它能够对平稳、一维随机的过程估计，同时也能够对非 平稳、多维的随机的过程估计。
GPS/INS 松紧耦合组合导航系统仿真:
速度误差估计
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GPS/INS 紧耦合组合导航系统仿真:
位置误差估计
由此可见，在引入 GPS 系统的位置、速度观测信息辅助 INS、并经组合 卡尔曼滤波器的滤波修正后，INS 导航系统的位置、速度误差得到了有 效抑制，长时间导航精度大大提高。
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GPS与惯导系统的组合导航技术 基于卡尔曼组合数据的融合方法 紧耦合和松耦合
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基于卡尔曼组合数据的融合方法
信息融合:
信息融合是在多传 感器的信息系统的 大量涌现的时代背 景之下所产生的。 卡尔曼滤波在控制 的领域得到了广泛 应用后，也逐渐的 成为多传感器的信 息融合的系统主要 技术的手段之一。
设随机线性离散系统的方程（不考虑控制作用）为： () (1) (2)
式中XK 是系统的 n 维状态向量，ZK 是系统的 n 维观测序列，WK 是系统的 p 维 系统过程噪声序列，VK 是系统的 m 维观测噪声序列，Φk，k-1是系统的 n*n状态转 移矩阵，ΓK,K-1是 n*p噪声输入矩阵，HK 是 n*m 维观测矩阵。
组合系统利用高精度的 GPS信息作为外部量测 输入,在运动过程中修正 INS,以控制其误差随时间 的累积；而短时间内高精度的 INS 定位结果,又可 以解决GPS 动态环境中的信号失锁和周跳问题。 INS 还可以辅助 GPS 接收机增强其抗干扰能力,提 高捕获和跟踪卫星信号的能力。
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标准卡尔曼滤波原理
系统的过程噪声和观测噪声的统计特性，假定如下： () () (3)
其中QK 是系统过程噪声WK 的 p*p维对称非负定方差矩阵，RK 是系统观测噪声 VK 的 m*m维对称正定方差阵，而δkj是 Kronecker-δ函数
如果被估计状态XK 和对XK 的观测量ZK 满足(1)、(2)式的约束，系统 过程噪声WK 和观测噪声VK满足(3)式的假定，系统过程噪声方差阵 QK 非负定，系统观测噪声方差阵RK 正定， k 时刻的观测为ZK，则XK 的估计XˆK可按下述方程求解
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标准卡尔曼滤波原理
(4) 给定初值 和P0 ，根据 k 时刻的观测值ZK，就可以 递推计算得 k 时刻的状态 (5) (6)
(7)
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标准卡尔曼滤波原理
(4)
(7) (6)
(5)
(8)
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GPS与惯导系统的组合导航技术 基于卡尔曼组合数据的融合方法 紧耦合和松耦合
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紧耦合和松耦合
优点:
1.用伪距、伪距率等作为观测量，其观测误差可以 建模扩充为状态进行估计和校正，因而组合精度 可以提高； 2.GPS 只提供伪距、伪距率和星历数据，可省去导 航计算部分，便于和惯导进行一体化设计
计算工作量大，软、硬件设计复杂，且伪距的精 确补偿也有一定的难度。
缺点:
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用分布式滤波器理论设计的组合滤波器，不再要求GPS输出的位置误差、速度误 差为白噪声。 这种方案的缺点是GPS滤波器与组合滤波器之间的数据通信量较大。在按该式实 施组合滤波器状态估计时，不仅GPS滤波器的滤波值要作为主滤波器的量测输入， GPS滤波的预报值也要作为主滤波器的量测输入。
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标准卡尔曼滤波原理
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GPS与惯导系统的组合导航技术
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GPS与惯导系统的组合导航技术 基于卡尔曼组合数据的融合方法 紧耦合和松耦合
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GPS/INS
GPS:
20 世纪末发展起来的全球卫星定位系统具有 定位和测速精度高的优势,且基本上不受时间、地 区的限制,已经得到了广泛应用。但是,在卫星信号 受到屏蔽或遮挡时,接收机就无法定位。G P S 的载 体在做高动态运动时, 常使GPS 接收机不易捕获和 跟踪卫星载波信号,甚至产生失锁现象。此外, 由于 G P S 的星历广播数据率相对比较低( 50 b / s ),GPS 的导航解算的输出速率, 也相对是比较低的。因此, 单用G PS 系统, 还不能满足高速移动平台的定位需 要。对导航定位可靠性要求较高的情况下 GPS 很 难单独应用
标准的卡尔曼滤波
UDUT 分解滤波算法 平方根滤波算法 无损卡尔曼(UKF) 算法 粒子（PF）滤波算法
自适应滤波算法 次优滤波算法 扩展卡尔曼滤波（EKF）
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基于卡尔曼组合数据的融合方法
卡尔曼组合数据融合:
通常，将GPS的接收 机输出的信息与INS 惯性测量的信息传 给机载的计算机， 首先利用相应软件 实现两套数据时空 的同步，然后使用 卡尔曼滤波器实现 最优的组合处理。