基于载波相位差分的车载GPS、DR组合定位系统算法研究
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摘要
GPS全球定位系统以其全球性、全天候、实时定位等优点显示出强大的生命力和竞争力，在航空、航天、航海及许多民用领域有着广泛的应用。将GPS导航方式与其他的导航方式相结合，以形成低成本的组合导航系统，是目前国际、国内车辆导航系统研究的重点和热点。车辆组合导航系统是由多种单一的导航定位模式组合而成，采用不同的导航定位模式进行组合可得到不同的组合导航定位系统。将RTK(Real Time Kinematic)技术与简易型单频GPS接收机和航位推算技术(Dead Reckoning简称DR)相结合，可形成基于载波相位差分的车载GPS、DR组合导航定位系统。如何处理导航系统中各种导航位置传感器的数据信息，以实现降低系统成本、提高系统定位精度的目的，成为整个导航系统设计中的关键问题。本论文针对基于载波相位差分GPS、DR组合导航定位系统的特点，设计了适合于各子系统的传感器数据处理算法及整个系统的数据融合算法：
1．针对目前在RTK动态定位中存在着整周模糊度解算速度慢、对解算数据要求高的缺点，提出了基于遗传算法的模糊度函数法搜索策略算法，通过大量的算例计算和仿真计算，该新算法能够部分解决诸多传统整周模糊度解算方法无法解决的问题，从而提高RTK整周模糊度解算速度，以满足动态定位的需要。
2．DR子系统中测量方程是非线性的，因此为了解决测量方程线性化误差对DR子系统滤波算法的影响，同时为了避免在卡尔曼滤波过程中由于数值稳定性问题而引起的滤波发散，应用了U-D分解的自适应迭代序列滤波算法对DR子系统的压电陀螺仪和车辆里程计数据进行滤波处理，仿真结果表明，该新算法能够大大提高DR子系统的导航定位精度。
3．对GPS子系统则采用普通的自适应卡尔曼滤波对其进行滤波处理。
4．在数据融合过程中：将RTK导航信息作为一部分，GPS、DR作为一部分，采用精度及可靠性优先的原则进行融合，其中应用一个容错性高的联邦卡尔曼滤波器对GPS、DR子系统的数据进行融合。
Global Positioning System(GPS)is a satellite navigation system designed to provide instantaneous three-dimensional position infbrmation almost anywhere on the globe at any time, and in any weather .It have greatly applied in many areas such as aeronautics, astronautics, marine and other civil fields. Using GPS combined with other navigation methods to form integrated navigation system, has been a stress and a challenging issue in China and other countries in the world. Integrated land vehicle navigation system is composed of many single navigation methods, if we use different methods to integrate, we will obtain different integrated land vehicle navigation methods. Using Real Time Kinematic technique to integrate with sample single frequency GPS receiver and Dead Reckoning technique, will form an integrated GPS, DR land vehicle navigation system based on RTK. For the aim of reducing the cost and improving the navigation precision of the system, the most important in designing the whole system is how to dispose of the Position information data obtained by position sensors in it. Corresponding with trait of the integrated navigation system, the disposing data algorithms suitable for obtained by every sub-systems in the system and data integrated algorithm for the whole system have been designed in this dissertation:
(1) For dealing with the defections of spending long time on ambiguity resolution and requiring high quality to the data in the RTK, a new algorithm named as Ambiguity Function Method Search Strategy Based on Genetic Algorithm is proposed. The new algorithm can improve the speed of ambiguity resolution in RTK by partly resolving difficulties those cannot be resolved by many traditional ambiguity resolutions, it has been proved by many examples of using which to deal with RTK survey data and computer simulation results.
(2) Surveying equation of DR sub-system is not linear. A new algorithm named as U-D Factorization Adaptive Extended Iterative serial Filter algorithm is proposed for filtering the data obtained by angular rate sensor and milemeter. The new algorithm can greatly improve the positioning precision of DR sub-system by resolving the affection caused by linearization of surveying equation and avoiding divergence of Kalman filter caused by instability of values, it has been proved by computer simulation results.
(3) Using Adaptive Kalman filter to filter data obtained by GPS sub-system.
(4) Look upon the navigation information of RTK sub-system as one part, and the navigation information of GPS, DR as another one, using the principle of the priority of precision and reliability to integrate the two part information. A united Kalman filter to integrate information of GPS and DR sub-system has been used in the process.
1．针对目前在RTK动态定位中存在着整周模糊度解算速度慢、对解算数据要求高的缺点，提出了基于遗传算法的模糊度函数法搜索策略算法，通过大量的算例计算和仿真计算，该新算法能够部分解决诸多传统整周模糊度解算方法无法解决的问题，从而提高RTK整周模糊度解算速度，以满足动态定位的需要。
2．DR子系统中测量方程是非线性的，因此为了解决测量方程线性化误差对DR子系统滤波算法的影响，同时为了避免在卡尔曼滤波过程中由于数值稳定性问题而引起的滤波发散，应用了U-D分解的自适应迭代序列滤波算法对DR子系统的压电陀螺仪和车辆里程计数据进行滤波处理，仿真结果表明，该新算法能够大大提高DR子系统的导航定位精度。
3．对GPS子系统则采用普通的自适应卡尔曼滤波对其进行滤波处理。
4．在数据融合过程中：将RTK导航信息作为一部分，GPS、DR作为一部分，采用精度及可靠性优先的原则进行融合，其中应用一个容错性高的联邦卡尔曼滤波器对GPS、DR子系统的数据进行融合。
Global Positioning System(GPS)is a satellite navigation system designed to provide instantaneous three-dimensional position infbrmation almost anywhere on the globe at any time, and in any weather .It have greatly applied in many areas such as aeronautics, astronautics, marine and other civil fields. Using GPS combined with other navigation methods to form integrated navigation system, has been a stress and a challenging issue in China and other countries in the world. Integrated land vehicle navigation system is composed of many single navigation methods, if we use different methods to integrate, we will obtain different integrated land vehicle navigation methods. Using Real Time Kinematic technique to integrate with sample single frequency GPS receiver and Dead Reckoning technique, will form an integrated GPS, DR land vehicle navigation system based on RTK. For the aim of reducing the cost and improving the navigation precision of the system, the most important in designing the whole system is how to dispose of the Position information data obtained by position sensors in it. Corresponding with trait of the integrated navigation system, the disposing data algorithms suitable for obtained by every sub-systems in the system and data integrated algorithm for the whole system have been designed in this dissertation:
(1) For dealing with the defections of spending long time on ambiguity resolution and requiring high quality to the data in the RTK, a new algorithm named as Ambiguity Function Method Search Strategy Based on Genetic Algorithm is proposed. The new algorithm can improve the speed of ambiguity resolution in RTK by partly resolving difficulties those cannot be resolved by many traditional ambiguity resolutions, it has been proved by many examples of using which to deal with RTK survey data and computer simulation results.
(2) Surveying equation of DR sub-system is not linear. A new algorithm named as U-D Factorization Adaptive Extended Iterative serial Filter algorithm is proposed for filtering the data obtained by angular rate sensor and milemeter. The new algorithm can greatly improve the positioning precision of DR sub-system by resolving the affection caused by linearization of surveying equation and avoiding divergence of Kalman filter caused by instability of values, it has been proved by computer simulation results.
(3) Using Adaptive Kalman filter to filter data obtained by GPS sub-system.
(4) Look upon the navigation information of RTK sub-system as one part, and the navigation information of GPS, DR as another one, using the principle of the priority of precision and reliability to integrate the two part information. A united Kalman filter to integrate information of GPS and DR sub-system has been used in the process.
引文
1．李杰．车载GPS／航位推算(DR)／电子地图组合导航系统(硕士学位论文)．华北工学院，2002．
2．关桂霞．车载GPS／DR组合导航系统研究(硕士学位论文)．华北工学院，2001．
3．房建成，申功勋．车载DR系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立及仿真研究．中国惯性技术学报，1998，6(3)：24～28．
4．史忠科．最优估计的计算方法．北京：科学出版社，2001．
5．徐宁寿．随机信号估计与系统控制．北京：北京工业大学出版社，2001．
6．房建成，申功勋，万德钧．一种新的车载DR系统自适应扩展卡尔曼滤波模型．北京航空航天大学学报，1998，24(6)
7．周宏仁，敬忠良，王德培．机动目标跟踪．北京：国防工业出版社，1991．
8．顾启泰．应用仿真技术．北京：国防工业出版社，1995．
9．房建成，申功勋，万德钧，周百令．GPS／DR组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立[J]．控制理论与应用，1998，15(3)：385～390．
10．房建成，申功勋，万德钧．一种新的车载DR系统自适应扩展卡尔曼滤波模型[J]．北京航空航天大学学报，1998，24(6)，722～725
11．徐宁寿，张建华，张其普．内模自适应卡尔曼滤波新方法及其在GPS信估计中的应用[J]．北京工业大学学报，2001，27(2)，148～156．
12．柏钢，万德均，王庆等．联合卡尔曼滤波器在GPS／DR车辆导航系统中的应用．东南大学学报[J]，1999，29(2)，23-27．
13．董绪荣，孟庆杰，任宇飞．车辆GPS／DR组合导航方法研究．指挥技术学院学报[J]，2001，12，23～25．
14．房建成，申功勋，万德钧．车载GPS／DR／地图匹配组合导航的系统自适应扩展卡尔曼滤波模型．控制与决策[J]，1999，14(3)，448～452．
15．房建成，李学恩，申功勋等．市区车辆GPS／DR组合导航的系统的研究．中国公路学报[J]，1999，12(1)84～89．
16．王广运，郭秉义，李洪涛．差分GPS定位技术与应用．北京：电子工业出版社，1996．
17．李洪涛，许国昌，薛鸿印等 GPS应用程序设计 北京：科学出版社，1999．
18．段广仁．线性系统理论．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1996．
19．陆恺，田蔚风．最优估计理论及其在导航中的应用．上海：上海交通大学出版社，1990．
20．孙红星，李德仁．使用双频相关法解算GPS整周模糊度值．测绘学报[J]，2003，32(3)，208～212．
21．陈永其．一种检验GPS整周模糊度解算有效性的方法．武汉测绘科技大学
学报[J]，1997，22(4)，342～345．
22．陈永其，James,Lutes．单历元GPS变形监测数据处理方法的研究．武汉测绘科技大学学报[J]，1998，23(4)，324～328．
23．云庆夏．进化算法．北京：冶金工业出版社，2000．
24．李敏强，寇纪凇，林丹等．遗传算法的基本理论与应用．北京：科学出版社，2002．
25．王小平，曹立明．遗传算法一理论、应用与软件实现．西安：西安交通大学出版社，2002．
26．潘正君，康立山，陈毓屏．演化计算．北京：清华大学出版社，1998．
27．J．S 麦迪成著，赵希人译，蕾渊超校．哈尔滨：黑龙江人民出版社，1984．
28．Günter Seeber著，赖锡安，游新兆等译．随机最优线性估计与控制．北京：地震出版社，1998．
29．周忠谟，易杰军，周琪．GPS卫星测量原理与应用．北京：测绘出版社，1999．
30．章燕申．最优估计与工程应用．北京：宇航出版社，1991．
31．G．C．古德温，孙贵生．自适应滤波、预测与控制．北京：科学出版社， 1992．
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33．刘基余，李征航，王跃虎等．全球定位系统原理及其应用．北京：测绘出版社，1993．
34．张友民，张洪才，戴冠中．一种U-D分解自适应推广卡尔曼滤波及应用．西北工业大学学报，1993，11(3)，345～350．
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36．王爱朝，高飞．GPS快速静态定位中的模糊度函数法．合肥工业大学学报[J]，1994，17(4)，138～145．
37．许江宁，万德钧，王庆等．基于遗传算法的GPS姿态测量技术．中国惯性技术学报[J]，2002，10(4)，9～13．
38．许江宁，万德钧，王庆等．GPS姿态测量并行遗传算法快速搜索技术．东南大学学报[J]，2002，32(3)，500～505．
39．郑庆晖，张育林．基于遗传算法的整周模糊度OTF解算．国防科技大学学报[J]，2001，23(3)，12～17．
40．郭涛，康立山，李艳．一种求解不等式约束下函数优化问题的新算法．武汉大学学报[J]，1999，45(5)B，771～775．
41. Counselman C. and Gourevitch S. Miniature Interferometer Terminals for Earth Surveying: Ambiguity and Multipath with Global Positioning System. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,Vol GE-19,NO.4,October
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47. Han shaowei and Rizos C. Improving the computational efficiency of the Ambiguity Function algorithm. Journal of Geodesy, Vol 70, 1996, 330-341.
48. Hassan A. and Mezera D. Pseudo Randomized Search Strategy Algorithm in Resolving the Ambiguity Resolution. Proceedings of the ION GPS 97, Kansas, Missouri, 1997,1135～1142.
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16．王广运，郭秉义，李洪涛．差分GPS定位技术与应用．北京：电子工业出版社，1996．
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