GPS/INS超紧组合系统载波相位跟踪误差研究

载波跟踪环(PLL)设计是GPS接收机设计中的关键问题,PLL的相位误差源包括相位抖动和动态应力误差.随着接收机工作平台动态性的增加,较大的动态应力误差将导致环路失锁.为适应高动态环境,GPS接收机通常采取INS辅助GPS跟踪环路的超紧组合方式来降低动态应力误差.组合系统提供的外界辅助信息不可能完全精确,所以跟踪环路在减小动态应力误差时,也会引入其他测量误差源.对GPS/INS超紧组合系统PLL跟踪误差进行了详细推导并且得出两个解析公式.仿真结果表明,对超紧组合系统的PLL跟踪误差公式推导是准确的,为PLL环路参数的最优设计提供理论参考.     

一种提高GPS载波跟踪环动态特性的INS辅助方法

在高动态下,针对惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)速度辅助GPS接收过程中,由于INS输出速度的离散化导致接入环路NCO的控制量变化较大,使环路跟踪不稳定甚至失锁的问题,提出一种新的基于自适应调节的引入INS加速度与速度信息相结合的辅助方法.论文首先分析了典型二阶跟踪环在INS速度辅助下,更新率对环路性能的影响,然后建立了引入INS加速度信息辅助的自适应调节模型,推导了调节计算方法.理论分析和实验仿真结果表明,该方法较传统的速度辅助方案能有效提高GPS接收机环路跟踪的快速性和稳定性,降低环路动态应力误差和高动态下环路失锁的机率,具有较强的实用价值和工程实现基础.     

基于跟踪回路误差限制的惯导辅助载波跟踪回路模式研究

惯导(INS)对接收机载波跟踪回路的辅助,能够减弱或抵消载体动态影响,降低回路带宽,减少回路跟踪误差,也是实施超紧耦合技术的主要特点。具体分析了FLL和PLL的各组成误差,推导了稳态载波相位误差、载波多普勒频移误差与INS速度误差之间的关系,基于跟踪回路误差的限制和稳定回路的门限,具体给出了在相位辅助和频率辅助两种不同模式下对INS速度误差的限制条件。分析表明,考虑INS辅助精度的影响,采用INS对载波跟踪的频率辅助更具可行性,最后仿真验证了频率辅助的有效性。     

基于跟踪回路误差限制的INS辅助载波跟踪回路模式研究

INS对接收机载波跟踪回路的辅助,能够减弱或抵消载体动态影响,降低回路带宽,减少回路跟踪误差,也是实施超紧耦合技术的主要特点。具体分析了FLL和PLL的各组成误差,推导了稳态载波相位误差、载波多普勒频移误差与INS速度误差之间的关系,基于跟踪回路误差的限制和稳定回路的门限,具体给出了在相位辅助和频率辅助两种不同模式下对INS速度误差的限制条件,分析表明考虑到INS辅助精度的影响,采用INS对载波跟踪的频率辅助更具可行性,最后仿真验证了频率辅助的有效性。     

一种GPS/MIMU深组合滤波器算法

研究一种GPS/MIMU超紧组合下的矢量跟踪算法.引入惯导信息计算载波延时来建立中频信号模型,计算C/A码、载波频率和载波相位与伪距、伪距率的关系,构建预滤波器动态模型.引入惯导状态信息和量测信息构建主滤波器模型,形成闭合矢量跟踪环路.仿真结果表明:GPS/MIMU超紧组合下的矢量跟踪算法能够增加同向即时支路数据信号的功率,缩小初始载波相位误差和码相位误差,从而提高载波相位和码相位的鉴别精度;当信号载噪比低至26 dB·Hz时,矢量跟踪环所能跟踪到的码相位和载波相位比标量跟踪环路分别提高了0.14码片和0.15 rad,同向即时支路信号的幅值也提高了2～3倍.     

GPS/INS超紧组合导航滤波器的优化设计

在极高动态条件下,GPS （global positioning system）接收机即使采用基带信号预处理技术,也无法精确地估计载波频率.而各通道的跟踪误差会通过传统导航滤波器相互耦合,并最终导致GPS/INS （inertial navigation system）超紧组合系统的崩溃.为解决这一问题,对伪距率跟踪误差建模,并将其扩充为导航滤波器状态量.但此时扩维导航滤波器维数过高,因此又通过星间单差和两阶段Kalman滤波对该滤波器进行了降维处理,从而在不损失导航精度的前提下,大幅降低了系统的计算复杂度.最后,以某次火箭弹试射时所遥测的惯性器件输出值为基础,通过半实物仿真验证了新型导航滤波器的有效性.      

含有分布时滞的中立型时滞系统H∞无偏滤波

针对含有分布时滞的中立型时滞系统的H∞滤波问题,应用Lyapunov第二研究方法,将无偏滤波器的设计思想拓展到含有分布时滞的中立型时滞系统中来,设计含有分布时滞环节的无偏滤波器.通过对滤波误差系统的恒等变换,推导出误差系统的算子;在算子稳定的前提下,构建恰当的Lyapunov泛函;基于线性矩阵不等式技术和Schur补公式,给出使滤波误差系统渐近稳定和具有H∞性能的充分条件.无偏条件的引入,滤波误差系统的稳定性独立于待估计时滞系统的稳定性,可应用于临界稳定或不稳定时滞系统的状态估计.数值算例验证了该方法既可用于稳定系统的滤波器设计,也可用于不稳定系统的滤波器设计.     

基于UKF的INS/GPS组合导航系统仿真

通过Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,研究INS/GPS紧耦合组合导航系统中滤波算法的问题,避免了对非线性的系统方程进行线性化。同时将自适应原理引入UKF,给出了一种自适应UKF算法。将EKF、UKF和自适应UKF分别应用到INS/GPS组合导航系统的滤波中。仿真结果表明,相比UKF算法,自适应UKF算法进一步提高导航解的精度和收敛速度,同时系统的鲁棒性也得到了提高。     

GPS/INS延时估计与基于残差重构的延时补偿算法

传感器采样延时是多传感器信息融合过程中面临的一个重要问题,全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)的组合导航系统是智能汽车常用定位方式,但常面对GPS采样延时的问题,因而会造成对INS误差状态的错误估计,影响定位定速的精度.本文针对该问题,在传统的GPS/INS松耦合组合导航模型的基础上提出一种延时估计和补偿的算法.首先建立延时估计模型,估计时间同步误差,然后构建残差传播方程,利用残差重构的方式进行延时补偿,实现基于软件的时间同步.根据试验中对速度、位置误差及均方根误差的分析,改进的滤波算法有效地降低了GPS采样延时引入的误差,提高了定位和定速的精度.     

一类双线性参数化时变时滞系统的自适应迭代学习控制

针对一类双线性参数化时变时滞系统,设计了一种新颖的自适应迭代学习控制策略,该策略利用信号置换思想与参数重组技术来有效处理系统中时变时滞项,引入微分-差分耦合型自适应律以解决系统中双线性参数化项.通过构建一个Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数证明了跟踪误差的收敛性以及所有信号的有界性.仿真实例结果表明该策略是有效且可行的.