基于动态零速修正的SINS/ODO组合导航算法研究

全球导航卫星系统(GNSS)存在易遭屏蔽、易受干扰等缺点,故在GNSS信号缺失时,SINS系统的积累误差长时间得不到校正,传统的SINS/GNSS组合导航系统的导航性能迅速降低。当SINS采用微机电(MEMS)器件时,更是如此。为提高车载组合导航系统的导航精度,提出在GNSS信号拒止时,采用里程计(ODO)辅助SINS,并加以动态零速修正的方法,来提高系统的导航定位精度。跑车试验结果显示在GNSS短时拒止时,基于动态零速修正的SINS/ODO组合导航具有较高的导航定位精度。

一种基于径向速度残差曲线拟合的车载SINS零速修正算法

基于卡尔曼滤波的零速修正技术是陆地车辆导航的关键技术之一,针对传统车载激光陀螺捷联惯导中,零速修正停车间隔短,量测噪声参数敏感,以及动态零速修正(DZUPT)时滤波算法的鲁棒性较差等问题,提出了一种结合自适应卡尔曼滤波与径向速度残差曲线拟合的复合零速修正算法。在DZUPT算法的基础上,使用Sage-Husa自适应卡尔曼滤波,并结合高阶曲线拟合的方法对车载径向速度残差导致的定位误差进行补偿,将动态、静态零速信息有机结合,进一步提高系统的综合定位精度。经车载实验验证,在15分钟零速修正间隔条件下,定位精度达到10 m(CEP)。