北斗/微机电惯性系统微小型组合导航关键技术研究

Integrated navigation is the main way in the future navigation application. Trends of integrated navigation system are miniaturization, integration and high performance price ratio. MEMS sensor and satellite navigation system make it possible to build the low-cost miniature integrated navigation system because of their complementary performance. How to solve the contradiction between algorithm and resource in the miniature system is critical in order to make the system useful. In view of the development trends and the localization demand of integrated navigation system, key technologies in BeiDou/MEMS-INS miniature integrated navigation system are studied in this project, including error analysis and error compensation for sensors, simplification of the system mathematical model, sensor data fusion and adaptability between algorithm and miniature hardware platform. From the viewpoint of analyzing site typical noises, reducing the algorithm,optimizing structure of the algorithm and improving intelligence of the algorithm, we will explore a miniature and high-precision algorithm of attitude and location determination, which adapts to motion states of carriers very well. We will explore the TOC method of micro integrated navigation algorithm,acquire the adaptability relation between the algorithm and the hardware platform and the direction to optimize the algorithm. Research results will lay the theory foundation and the practice foundation for improving the performance of low-cost BeiDou/MEMS-INS integrated navigation system and guiding people to use optimized algorithm in the application.

组合导航是未来导航技术应用的主要模式，微小型化、一体化、高性价比是未来组合导航系统的发展趋势。微机电传感器和卫星导航系统的互补性能使构建低成本微小型组合导航系统成为可能，而如何解决系统中算法和资源之间的矛盾成为保证系统是否可用的关键所在。针对组合导航系统的发展趋势及国产化需求，课题对北斗/微机电惯性系统微小型组合导航中的传感器现场误差分析与补偿、系统数学模型简化、数据融合方法、算法与微小型硬件平台适应性等关键技术展开研究，从现场典型噪声分析、精简算法、优化算法组织结构、提高算法智能性的角度设计传感器滤波和数据融合方法，探索对载体运动状态及其所处环境具有高度适应性的微小型、高精度定姿定位算法；探索微小型组合导航算法的能效评价方法，给出算法与不同微小型硬件平台的适应性结论以及优化的方向。研究结果将为低成本北斗/微机电惯性系统组合导航的性能提高和指导优选算法的工程实用化提供理论和实践基础。

组合导航是未来导航技术应用的主要模式，微小型化、一体化、高性价比是未来组合导航系统的发展趋势。针对组合导航系统的发展趋势及国产化需求，项目对北斗/微机电惯性系统微小型组合导航中的传感器现场误差补偿、系统数学模型简化、数据融合方法、算法与微小型硬件平台适应性等关键技术展开研究。首先，针对惯性传感器随机误差补偿，提出了基于改进线性滤波和基于非线性滤波的两种实时补偿方法，提出了基于改进机器学习算法的误差预测补偿方法，其补偿效果虽优于滤波估计方法，但在微小型系统上的实时性很难保证；针对北斗卫星导航接收机，提出了基于伪距差分和滤波估计的双级伪距误差实时补偿方法，其比常用的单级方法具有更好的补偿效果。其次，提出两级滤波和联邦滤波两种北斗/微机电惯性系统紧组合导航（以下简称紧组合导航）数据融合方案，据此推导出两种紧组合导航系统简化数学模型。第三，为了提高滤波算法估计精度、保证改进滤波算法在微小型硬件系统上的可实现性和实时性，选择非线性卡尔曼滤波中精度较高且复杂度适中的容积卡尔曼滤波（CKF）作为基础算法，研究CKF的改进方法，针对两种系统简化数学模型，提出了基于自适应CKF和平方根CKF两级滤波的紧组合导航数据融合方法，提出了基于联邦自适应改进CKF的紧组合导航数据融合方法。第四，为了保证量测信息不可信时微小型组合导航系统的持续导航能力，对支持向量回归（SVR）算法进行改进和简化，提出了SVR辅助联邦自适应改进CKF算法的紧组合导航数据融合方法。第五，研制以ARM核和DSP核不同组合形式为处理核心的微小型组合导航硬件系统，进行组合导航算法实验，提出采用捷联解算算法运行时间作为标准时间单元评价算法效率，得出算法与不同硬件平台的适应性结论以及资源受限情况下的算法优化原则。项目的研究结果为低成本北斗/微机电惯性系统组合导航的性能提高、算法优化及其工程实用化奠定了理论和实践基础。