姿態(tài)誤差方程為： 
　　速度誤差方程為： 
　　位置誤差方程為：  

　　其中，為姿態(tài)誤差， 為速度誤差， 為位置誤差。為輸出角速度誤差矢量， 為所測(cè)得的比力誤差矢量。 

　　卡爾曼濾波器系統(tǒng)狀態(tài)向量由15項(xiàng)構(gòu)成，其中， 為姿態(tài)誤差角;分別為載體的東向、北向和天向速度誤差;分別為緯度誤差、經(jīng)度誤差和高度誤差;分別為陀螺隨機(jī)常值漂移和加速度計(jì)隨機(jī)常值零偏。具體卡爾曼濾波算法功能通過(guò)軟件代碼實(shí)現(xiàn)。

　　通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)所設(shè)計(jì)的捷聯(lián)算法與組合濾波算法。重點(diǎn)研究了采用EKF組合算法之后的系統(tǒng)誤差狀態(tài)向量的估計(jì)情況。并通過(guò)matlab軟件對(duì)衛(wèi)星/MEMS組合中的各種誤差向量估計(jì)做仿真觀(guān)測(cè)。并在實(shí)際路測(cè)環(huán)境下，獲得導(dǎo)航全參數(shù)。如圖6所示為路測(cè)試驗(yàn)專(zhuān)用車(chē)。

　　如圖7所示，紅色為衛(wèi)星導(dǎo)航，藍(lán)色為組合導(dǎo)航，當(dāng)試驗(yàn)車(chē)路過(guò)城市峽谷時(shí)，由于遮擋和多路徑效應(yīng)等，衛(wèi)星導(dǎo)航出現(xiàn)較大偏差，而組合導(dǎo)航表現(xiàn)良好。

　　如圖8所示，當(dāng)路測(cè)試驗(yàn)車(chē)進(jìn)入地下車(chē)庫(kù)時(shí)，衛(wèi)星導(dǎo)航立刻中斷，而組合導(dǎo)航依然能夠維持導(dǎo)航能力?！　?/p>

 

　　當(dāng)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)中斷，組合導(dǎo)航模塊的定位、定速性能將逐漸惡化，而姿態(tài)角受影響較小。表1給出了組合濾波算法在不同的衛(wèi)星導(dǎo)航中斷間隔內(nèi)的實(shí)測(cè)結(jié)果。在靜態(tài)情況下，姿態(tài)角誤差小于0.2°，航向角誤差小于0.5°。在動(dòng)態(tài)情況下，姿態(tài)角與航向角誤差小于1°，如果衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)突然中斷，將能持續(xù)30秒，定位精度維持在20米內(nèi)?！　?/p>

 

　　硬件平臺(tái)

　　本文以GPS/BD多模導(dǎo)航接收機(jī)、MEMS-IMU、磁強(qiáng)計(jì)構(gòu)成的超低成本微小型組合導(dǎo)航模塊為研究對(duì)象，結(jié)合實(shí)際需求，設(shè)計(jì)組合導(dǎo)航架構(gòu);通過(guò)比較傳統(tǒng)SINS與現(xiàn)代MEMS-SINS，提出實(shí)用的MEMS-SINS的初始化方案和捷聯(lián)解算算法;基于MEMS-IMU，給出衛(wèi)星/MEMS組合導(dǎo)航模塊工程化的濾波算法，實(shí)現(xiàn)非線(xiàn)性連續(xù)系統(tǒng)的線(xiàn)性離散化。仿真與實(shí)測(cè)試驗(yàn)結(jié)果表明：在MEMS-IMU精度較低的情況下，通過(guò)相關(guān)算法的合理設(shè)計(jì)，仍可以實(shí)現(xiàn)較高精度導(dǎo)航。圖9展示了自主設(shè)計(jì)的衛(wèi)星/MEMS組合導(dǎo)航模塊和集成開(kāi)發(fā)軟件平臺(tái)。

　　參考文獻(xiàn)

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