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《哈尔滨工程大学》 2012年
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分布式GPS/SINS超紧组合架构下的信号处理和信息融合技术研究

高帅和  
【摘要】:卫星导航和惯性导航具有互补的优势,二者的组合可以有效地克服GPS信号易受工作环境干扰,以及捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)误差随时间累积的缺点,因此组合GPS/SINS系统被认为是实现连续、实时、精确定位的有效技术途径之一。随着软件接收机技术和组合数据融合技术的发展,GPS和SINS的组合系统历经了松散组合、紧组合和超紧组合三个阶段。与松散组合、紧组合不同,超紧组合系统一改以往仅以SINS为主导的局面,增加了利用SINS信息对GPS信号处理的辅助,即实现GPS的I,Q信号(或GPS信号跟踪参数)和SINS位置、速度之间的信息融合。尤其是分布式的GPS/SINS超紧组合方式,在实现辅助SINS初始对准和误差修正的基础上,应用SINS的输出推算多普勒频移信息,进而辅助接收机的信号捕获和跟踪,使得复杂环境下组合系统具有较强的抗干扰和抗动态能力。 分布形式的超紧组合系统充分利用SINS的位置、速度和GPS信号跟踪参数之间的关系,且易于工程化实现,逐渐成为组合导航领域的研究热点和发展方向。本课题根据组合系统的框架特点,分别对组合的理论基础,惯性信息辅助的信号捕获和跟踪处理,以及组合信息融合等关键技术进行研究。 在对GPS和SINS子系统的工作机理进行数学描述的基础上,分别推导伪距、伪距率,I、Q信号,和位置、速度之间的对应关系,为松散组合、紧组合,以及超紧组合建立完备的理论依据。同时,分析I,Q信号层次的集中式超紧组合框架和SINS辅助接收机跟踪环路的分布式超紧组合框架,并验证了不同超紧组合架构在相同条件下的趋同等价性。根据组合系统的需求,设计了基于GPS射频前端和惯性测量单元(InertialMeasurement Unit,IMU)的数据采集平台。 研究接收机信号捕获技术,考虑其中制约捕获性能的相关因素,提出利用离散小波实现信号捕获预处理的方法,实现兼顾最大化降低数据率和最小化影响信噪比的预处理目的。在基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)的信号捕获流程中,提出综合利用分裂基算法和素因子算法的优化FFT方法,并将该优化方法应用于信号捕获中的相关运算,进而提高运算效率,适应高动态和高速率的捕获需求。同时,在分析差分相干捕获技术和频率误差修正技术的基础上,提出了综合以上方法的高灵敏度信号捕获方案。引入惯性信息的辅助,分析SINS辅助的GPS接收机信号初始捕获和重捕获的性能。综合测试结果显示引入惯性辅助的差分捕获的信噪比较标准差分提高1dB,频率修正的差分捕获较标准差分提高0.5dB,而标准差分较非相干捕获提高1.5dB。 剖析接收机信号跟踪环路的误差模型和相关控制理论,将载波相位锁定环(PhaseLocked Loop,PLL)近似为PI(Proportion and Integration)控制模型。在验证加入辅助信息能够保证环路稳定的前提下,采用惯性信息和时钟误差信息估计的多普勒频率及其变化率作为引入项,提出增加类微分控制项的SINS辅助接收机载波跟踪环路设计方案。同时,针对辅助信息中存在的随机多普勒误差进行建模,进一步提高多普勒频移估计的准确性,增强辅助环路性能。综合仿真结果表明应用精确信息辅助的接收机可跟踪载噪比更低的信号,同等带宽条件下,在动态适应性和系统稳定性方面显著提高。 信号跟踪环路制约着GPS接收机的工作性能,针对其易受高动态和弱信号等环境干扰的缺陷,借助环路鉴相器、滤波器和跟踪环路参数之间的关系,利用滤波估计方法实现GPS接收机的载波信号跟踪和码信号跟踪,综合数据融合的主滤波器构建了一种基于分布UKF(Unscented Kalman Filter)滤波形式的GPS/SINS超紧组合方案。对其中的跟踪从滤波、数据融合主滤波设计、数据融合算法,以及交互信息辅助等问题进行深入分析。构建相应的仿真系统,测试结果表明所提方案相对于单独GPS子系统在基带信号处理层面上具有更强的抗干扰和抗动态性能,相对于各子系统在数据融合层面上具有更高的定位精度。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:P228.4

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【参考文献】
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