1 嵌入式低成本GNSS/INS组合高精度定位技术研究文献综述
2020-04-30 16:12:35
1.1课题研究目的及意义
导航系统是汽车、舰船、航天器等载体上的重要设备，其主要任务就是在预先规定好航行计划的前提下，以要求的精度，在一定时间内将载体引航到目的地。随着科学技术的发展，目前已出现了多种适用于航行体的导航系统。虽然他们各自都有优点，但也有其固有的不足之处。例如GNSS（Global Navigation Satellite System）能够为全球提供全天时、全天候的位置、速度和时间信息，精度不随时间变化。但GNSS不能提供载体的姿态信息；并且GNSS较低的数据更新率不能满足动态变化范围较大的应用；另外当信号受到干扰或遮挡时，会造成GNSS的失效。而INS（Inertial Navigation System）作为自主导航系统，在短期内有很高的定位精度，且其采样频率往往能达到200HZ，具有较好的动态响应，但由于惯性器件误差的影响，其定位精度随时间增长而迅速恶化，因此无法长时间单独工作。显然 GNSS与INS在性能上形成互补，两者组合后的优点体现在：对惯导系统可以实现惯性传感器的校准、惯导系统的空中校准等，从而可以有效提高惯导系统的性能和精度；而对GNSS系统，惯导系统的辅助可以提高接收机的动态特性和抗干扰性。因此GNSS/INS可以组成一种比较理想的导航系统，其精度、完好性、可用性及连续性均优于单一系统。T.D.Tan、L.M.Ha等在2007年对在GPS信号受到阻挡期间的车载GNSS/INS组合定位系统进行了研究，其采用了8状态变量的Kalman滤波器来提高GNSS与INS的组合性能，研究表明相比于单纯使用GNSS或INS，GNSS与INS组合可以有效提高定位精度，且增加Kalman滤波器的状态空间变量数可以增加参数估计的准确性[1]。
随着高精度定位产业日趋成熟，亚米级导航定位装置需求旺盛。而目前GNSS/INS组合导航设备价格居高不下，严重制约了亚米级导航定位装置的推广及应用。研制低成本高精度GNSS/INS组合导航定位装置成为领域研究的热点。本课题重点研究低成本GNSS/INS组合导航定位算法的嵌入式实现。
1.2国内外研究现状
图1-1GNSS/INS松组合结构
松组合是最简单的组合方式，GNSS输出的位置/速度作为测量输入给组合Kalman滤波器，组合Kalman滤波器用它来估计INS误差，并对INS导航参数进行校正，矫正后的INS导航参数构成组合导航输出。该组合方式简单、易于实现，缺点在于至少要存在4颗卫星才能得到GNSS导航信息来对滤波器进行更新。且这种组合导致滤波器的串联，使组合导航观测噪声时间相关，不满足Kalman滤波器观测噪声为白噪声的基本要求，严重时可能使滤波器不稳定[3]。
紧组合结构如图1-2：
图1-2GNSS/INS紧组合结构
紧组合是一种相对复杂的组合方式，源于GNSS测距处理器的伪距和伪距率构成Kalman滤波器的量测输入，滤波器采用这些量测信息来估计INS和GNSS系统的误差，与松组合结构相同，组合导航参数是校正后的惯性导航参数。其中伪距源于码跟踪，而伪距率源于更为精确、但鲁棒性差的载波跟踪。袁俊刚、范胜林等在2010年对GPS/INS紧组合导航系统进行了研究，仿真结果表明组合系统可以明显的减少组合导航系统的误差，提高了系统的定位精度和可靠性[4]。Gianluca Falco、Marco Pini等在2016年，使用低价的MEMS惯性元器件与常用的GNSS接收机，对GNSS/INS组合导航分别使用松组合、紧组合在市区的定位进行了比较，结果表明使用紧组合可以有效降低定位误差[5]。
超紧组合组合结构如图1-3：
图1-3GNSS/INS超紧组合结构
超紧组合更为复杂，除了完成紧组合的工作外，还需使用校正后的INS信息对接收机内部的载波环、码环进行辅助跟踪，由于超紧组合涉及到对接收机内部电路的更改，国内条件不成熟，目前的研究主要停留在算法仿真；国外则对超紧组合进行了一系列深入研究并搭建了实验平台。
国内外学者对上述三种组合方式做过大量的研究，其中李倩在2010年对GNSS/INS组合导航中普遍存在的GNSS与INS数据时间不同步问题进行了研究，设计出了一套基于FPGA的GNSS/INS时间同步方法[6]。邓超慧在2011年对嵌入式GNSS/INS松组合导航进行了研究，设计出了基于ARM9的硬件平台，WinCE操作系统的嵌入式组合导航系统并进行了实时测试，定位精度为2.5m[7]。
影响GNSS实时单点定位精度的因素很多，其中最主要的因素有卫星星历误差、大气延迟误差和卫星的钟差等。由于上述误差从总体上讲有较好的空间相关性，因而相距不太远的两个测站在同一时间分别对单点定位时，上述误差对两站的影响就大体相同[8]。如果我们能够在距离较近的一已知点上配备一台GNSS接收机并和用户一起测量，便可求得上述误差对站坐标的影响，再将此误差发送给在附近工作的用户，用户在对上述误差进行补偿后，其定位精度就能大幅度提高，这便是差分GNSS的原理。按照观测值类型可将差分GNSS分为伪距差分、载波相位差分和介于两者之间的相位平滑伪距差分。其中伪距差分最简单，但精度最低；载波相位差分精度最高，但会受到载波周跳的影响；而载波相位平滑伪距差分的精度介于两者之间，且同样会受到载波周跳的影响。
彭元、符杰林等在2017年对GPS/BDS组合伪距差分定位进行了研究，设计了基于树莓派的嵌入式GPS/BDS组合定位系统并进行了测试，达到了0.5m的定位精度[9]。但其将GPS与北斗进行组合，虽然定位精度有所提高，但仍具有卫星定位共同的缺点。吴富梅、唐颖哲在2010年对基于载波相位平滑伪距技术的GPS/INS组合导航进行了研究，采用松组合，进行事后解算，在不发生周跳的情况下，基于载波相位平滑伪距技术的GPS/INS组合导航的精度较伪距差分组合导航有较大提高；反之精度提高不明显[10]。刘洋在2016年对基于载波相位时间差分测速的GPS/INS组合导航进行了研究，采用松组合，进行事后解算，定位精度达到了0.7m[11]。
上文提到在紧组合中使用载波相位定位时，虽然精度较高，但是会受载波的周跳影响。韩厚增、王坚等人在2015年对GPS/INS紧组合的INS辅助周跳探测与修复进行了研究，提出了一种周跳检测阈值自适应确定方法，在GPS信号失锁时能较好的修复周跳[12]。
GNSS/INS组合定位算法的研究目前主要集中在Kalman滤波上，XiaohongZhang、Feng Zhu等在2016年针对RTS平滑（Rauch–Tung–StreibelSmoother，RTSS）与前后向Kalman滤波（Forward–Backward combination，FBC）各自单独使用时都存在不足的问题，提出了一种将两者结合在一起的平滑算法，研究表明使用此方法可以显著提高GNSS/INS紧组合的绝对定位精度[13]。针对无迹Kalman滤波（UKF）鲁棒性不强的问题，朱立新、马春来等在2014年提出了基于交互式多模型（IMM）的混合平方根无迹Kalman滤波（SRUKF）算法，仿真结果表明新算法能够以适当的时间复杂度，获得较强的鲁棒性能，适用于复杂的导航环境[14]。标准Kalman滤波算法一般假定系统方程与观测方程均为线性，然而GNSS/INS组合定位系统通常不能满足这一假定。王坚、刘超等人在2011年针对此问题提出了一种抗差EKF算法，EKF算法可实现非线性系统的线性近似，进一步提高求解精度，而抗差EKF算法将组合导航异常值干扰分为单粗差、多粗差和缓慢增长误差三类，并将粗差归入函数模型，仿真表明抗差EKF算法可将导航解的误差精度从dm级提高为cm级甚至mm级,导航精度及可靠性得到明显提高[15]。
研究上述文献可以发现，国内外对GNSS/INS组合导航有较多的研究，但是对嵌入式低成本高精度GNSS/INS组合导航的研究不多，或者尽管有研究但精度较低，且国内外的研究多集中在仿真或对采集的数据进行事后解算，对于实时性要求较高的场合研究较少。其中对于GNSS的数据处理，大多基于位置、速度解算或伪距解算，对基于精度更高但更复杂的载波解算的研究较少。对于GNSS/INS的组合方式，限于研究条件，国内研究多集中在松组合与紧组合，其中紧组合精度更高、适用范围更广，已成为研究热点。对于低成本IMU的选取，随着这些年MEMS传感器的兴起，使用MEMS IMU作为惯性元器件已成为十分合适的选择。但低成本IMU，例如MEMS IMU不可避免会存在各种误差，其中最主要的就是陀螺仪的误差。理想情况下，陀螺仪仅测量旋转速率，与其他无关。但实际上，由于机械设计不对称或微加工精度不够，所有陀螺仪都有一定的加速度敏感误差，其中最显著的就是对线性加速度的敏感误差（g敏感误差）。Chen Fan、Xiaoping Hu等在2014年对陀螺仪的g敏感误差的可观性进行了研究，并将此项数据作为一个状态变量加入Kalman滤波器的状态方程。研究结果表明，陀螺仪的g敏感误差是可观的，且在将其进行补偿后INS的定位精度得到了显著提高[16]。
2. 研究的基本内容与方案
{title}主要研究内容及目标如下：
（1）GNSS/INS组合导航软件架构设计。学习数据解码、差分GNSS算法、GNSS/INS组合导航定位算法流程，了解组合导航算法原理，结合Ublox定位模块以及Inversense MEMS模块，设计嵌入式GNSS/INS组合导航软件架构。
（2）网络差分Ntrip协议顺从与实现。学习Ntrip通讯协议的通讯原理，完成Ntrip通讯协议的编写，实现基于Ntrip通讯协议用户登录、数据请求、位置上传。
（3）嵌入式GNSS/INS算法优化及软件移植。充分顾及定位装置本身的资源空间，在实现软件基础功能的基础上，对软件进行优化集成，降低设备功耗与制作成本。完成对软件的嵌入式移植，实现定位装置的实时亚米级定位。
拟采用的技术方案及措施如下：
本设计的技术方案流程图如图2-1：
图2-1技术方案流程图
本设计基于嵌入式上Linux编程，同时涉及到嵌入式硬件设计与嵌入式软件设计，为明确调试过程中问题所在、提高开发效率，本设计采用先在成熟的开发板上调试软件，调试无误后再整合所用硬件资源、完成硬件设计。
ARM上Linux的开发一般采用在宿主机（PC机）上编程，再通过交叉编译链arm-linux-gcc对程序进行编译，最后将编译生成的文件传送到ARM上运行的方式。因此首先要进行宿主机上开发环境的搭建，包括虚拟机的安装、Linux系统以及交叉编译工具的安装。
宿主机上开发环境搭建完成后便可进行ARM上开发环境的搭建，包括ARM上Linux的烧录以及底层驱动程序（串口通信以及网络通信程序等）的设计。在此基础上通过调用底层驱动程序，完成GNSS数据、IMU数据的读取以及基于NTRIP协议实现导航定位装置与数据处理中心的网络通讯。
完成开发环境的搭建后，便可开始GNSS/INS组合定位算法的设计，其中包括原始数据解码、差分GNSS算法、GNSS/INS组合导航定位算法等。组合定位算法的设计选择先在PC上进行编写，使用事先测好的数据进行算法验证，并根据验证结果对算法进行修改，待算法验证无误后再移植到ARM上，并通
过实时读取GNSS数据、IMU数据再次对组合定位算法进行验证。算法设计的流程图如图2-2所示：
图2-2算法设计流程图
最后，本设计需要完成硬件电路的设计，去掉开发板上不需要的硬件资源，只保留本设计中用到的部分，以提高集成度。本设计用到的硬件资源包括ARM核心板、GNSS接收板、MEMS IMU以及底板，其中本设计选用ARM9作为核心处理器，且直接使用成熟的核心板，GNSS接收板与MEMS IMU也直接使用现有的成熟方案，只需设计底板。底板上包括ARM核心板接口、GNSS接收机接口、IMU接口以及串口电路、网口电路、电源电路。3. 参考文献
[1]T.D.Tan，L.M.Ha，N.T.Long等. Land-vehicle mems INS/GPSpositioning during GPS signal blockage periods[J]. VNU Journal of Science，2007，（23）：243-251.
[2]Paul D.Groves. GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理[M].李涛，练军想，曹聚亮等，北京：国防工业出版社，2011：320-321.
[3]艾伦，金玲等.GPS/INS组合导航技术的综述和展望[J].数字通信世界，2011，（2）：58-61.
[4]袁俊刚,范胜林等. GPS/INS紧组合系统导航性能研究[J]. 航天电子对抗，2010，27（2）：17-20.
[5]Gianluca Falco，Marco Pini等. Loose and Tight GNSS/INS Integrations:Comparison of Performance Assessed in Real Urban Scenarios[J].sensors，2017，17（2）：255.
[6]李倩. GPS/INS组合导航系统研究及实现[D].上海：上海交通大学，2010.
[7]邓超慧. 嵌入式GPS/SINS组合导航技术研究[D].湖南：国防科技大学，2011.
[8] 李征航，黄劲松.GPS测量与数据处理[M].武汉：武汉大学出版社，2005：173-174.
[9]彭元，符杰林等. 嵌入式GPS/BDS组合伪距差分定位系统[J]. 桂林电子科技大学学报，2017,37（5）：378-381.
[10]吴富梅，唐颖哲. 基于载波相位平滑伪距技术的GPS/INS组合导航[J]. 大地测量与地球动力学，2010，30（1）：130-135.
[11]刘洋. 基于载波相位时间差分测速的GPS/INS组合导航研究[M]. 江苏：中国矿业大学，2016.
[12]韩厚增，王坚等. GPS/INS紧组合的INS辅助周跳探测与修复[J]. 测绘学报，2015，44（8）：848-857.
[13]Xiaohong Zhang，Feng Zhu等. New optimal smoothing scheme for improving relative and absoluteaccuracy of tightly coupled GNSS/SINS integration[J]. GPS Solutions，2017，21（3）：861-872.
[14]朱立新，马春来等. UKF改进算法在组合导航INS误差校正中的应用[J]. 现代雷达，2014,36（2）：35-41.
[15]王坚，刘超等. 基于抗差EKF的GNSS/INS紧组合算法研究[J]. 武汉大学学报信息科学版，2011，36（5）：596-600.
[16] Chen Fan，Xiaoping Hu等. Observability Analysis of a MEMS INS/GPS Integration System withGyroscope G-Sensitivity Errors[J]. sensors，2014，14（9）：16003-16016.
1．目的及意义 1.1课题研究目的及意义
导航系统是汽车、舰船、航天器等载体上的重要设备，其主要任务就是在预先规定好航行计划的前提下，以要求的精度，在一定时间内将载体引航到目的地。随着科学技术的发展，目前已出现了多种适用于航行体的导航系统。虽然他们各自都有优点，但也有其固有的不足之处。例如GNSS（Global Navigation Satellite System）能够为全球提供全天时、全天候的位置、速度和时间信息，精度不随时间变化。但GNSS不能提供载体的姿态信息；并且GNSS较低的数据更新率不能满足动态变化范围较大的应用；另外当信号受到干扰或遮挡时，会造成GNSS的失效。而INS（Inertial Navigation System）作为自主导航系统，在短期内有很高的定位精度，且其采样频率往往能达到200HZ，具有较好的动态响应，但由于惯性器件误差的影响，其定位精度随时间增长而迅速恶化，因此无法长时间单独工作。显然 GNSS与INS在性能上形成互补，两者组合后的优点体现在：对惯导系统可以实现惯性传感器的校准、惯导系统的空中校准等，从而可以有效提高惯导系统的性能和精度；而对GNSS系统，惯导系统的辅助可以提高接收机的动态特性和抗干扰性。因此GNSS/INS可以组成一种比较理想的导航系统，其精度、完好性、可用性及连续性均优于单一系统。T.D.Tan、L.M.Ha等在2007年对在GPS信号受到阻挡期间的车载GNSS/INS组合定位系统进行了研究，其采用了8状态变量的Kalman滤波器来提高GNSS与INS的组合性能，研究表明相比于单纯使用GNSS或INS，GNSS与INS组合可以有效提高定位精度，且增加Kalman滤波器的状态空间变量数可以增加参数估计的准确性[1]。
随着高精度定位产业日趋成熟，亚米级导航定位装置需求旺盛。而目前GNSS/INS组合导航设备价格居高不下，严重制约了亚米级导航定位装置的推广及应用。研制低成本高精度GNSS/INS组合导航定位装置成为领域研究的热点。本课题重点研究低成本GNSS/INS组合导航定位算法的嵌入式实现。
1.2国内外研究现状
