城市峡谷环境基于最大似然估计和惯性辅助的车载超紧耦合导航定位理论和方法

For acquiring high precision 3D digintal images under gorge city environment,the study on ultra-tightly coupling (UTC) navigation and positioning technologies based on MLE and inertial auxiliary is with science significance. Main contents include:(1)Analysing anti-multipath and steadily tracking performance of vector tracking loop(VTL) with improved correlator structure based on MLE, revealing the mechanism of effect on VTL based on UTC to precision of navigation and positioning under weak signal,anti-multipath and other Electromagnetic Interference (EMI) condition,setting up mapping relation between space signal and navigation parameter;(2)Studying the robust methods of carrier positioning caculation under short-time sheltered or dynamic multipath condition,setting up compensation models of gyro drift based on multi-scale ensemble learning(MSEL) method and analysing system sensibility to precision of inertial sensors and number of satelite vaillable;(3) Aiming to complicated noise interference of urban and modeluncertainty and measurement noise correlation induced by vehicle state variation,non-linear filtering methods of variable structure and Interactive multiple model based on fuzzy control and iteration measurement update are studied;(4)Simulation platform of mapping surveying vehicle is set up, proposed algorithms and methods are verified by semi-physical simulation experiments.The project provides important theoretical support for realizing robust navigation and positioning with precision of centimeter level positioning and sub-arc minute level orientation.

为获取城市峡谷环境下的高精度三维数字影像，开展基于最大似然估计和惯性辅助的车载超紧耦合导航定位研究，具有重要科学意义。主要内容包括:(1)分析基于MLE改进相关器结构的矢量跟踪环路在弱信号环境下的抗多径和稳定跟踪性能，揭示基于超紧耦合的矢量跟踪结构在弱信号、抗多径及其它电磁干扰影响情况下对导航定位精度影响机理，建立卫星信号与导航参数的映射关系；（2）研究短时遮挡或动态多径情况下载波定位解算的鲁棒方法，基于多尺度集成在线学习方法建立陀螺漂移的补偿模型，分析系统对惯性器件精度和可见卫星数目的敏感性；（3）针对城市环境复杂噪声干扰和载体状态变化引起的模型不确定性和量测噪声的相关性问题，研究基于模糊控制的变结构交互多模型和迭代量测更新的非线性滤波方法；（4）构建城市测绘车辆半物理仿真平台并验证。本项目为实现具有厘米级定位和亚角分级定向精度的可靠导航定位提供了重要的理论支撑。

为获取城市峡谷环境下的高精度三维数字影像，开展基于最大似然估计和惯性辅助的车载超紧耦合导航定位研究，具有重要科学意义。主要内容包括:(1)分析基于MLE改进相关器结构的矢量跟踪环路在弱信号环境下的抗多径和稳定跟踪性能，揭示基于超紧耦合的矢量跟踪结构在弱信号、抗多径及其它电磁干扰影响情况下对导航定位精度影响机理，研究了集中式深耦合系统观测模型中所隐含的非线性因素及滤波稳定性问题，提出了一种改进的EKF观测模型线性化推导方法，并在Jacobian矩阵的计算过程中保留了部分二阶精度，推导证明了该滤波器满足稳定性条件。同时针对原模型忽略码相位误差的问题，在不引入新观测量增加滤波器计算负担的前提下，提出了基于码相位近似的新型观测模型，有效改善了在环路不稳定状态下导航参数状态估计精度；（2）研究短时遮挡或动态多径情况下载波定位解算的鲁棒方法，提出了基于伪距域估计误差的矢量跟踪结构，并引入建模误差和未建模误差的理念，模型更加准确且更易理解,同时提出了相对应的深耦合结构;基于多尺度集成在线学习方法建立陀螺漂移的补偿模型，分析了系统对惯性器件精度及卫星数目的敏感性；（3）针对城市峡谷环境中频繁出现的动态短延迟多径及复杂噪声干扰等导致的模型不确定和量测噪声问题，提出了基于多径误差估计器的惯性辅助矢量跟踪深耦合结构,有效改善了系统的定位精度、量测和跟踪鲁棒性;针对城市峡谷环境下动态短延迟多径所引起的多普勒频差及其估计问题，提出了一种基于自适应 LM-QN（Levenberg-Marquardt and Quasi-Newton）的新型载波跟踪环路,该方法可以显著改善收敛性能与多普勒频率估计精度，明显提高迭代效率；（4）构建城市测绘车辆半物理仿真平台并验证。本项目为实现具有厘米级定位和亚角分级定向精度的可靠导航定位提供了重要的理论支撑。