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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日：2024-11-12
公开（公告）日：2024-12-17
公开（公告）号：CN119148185A
专利技术分类：.....辅助测量值是惯性测量值，例如紧耦合的惯性[2010.01]
专利摘要：本申请涉及一种机载全源卫星‑惯性紧组合导航高效动静态信息融合方法。所述方法将改进后的信息滤波方法和紧密组合导航方法结合起来，通过对高维Kalman滤波测量更新降为两个低维融合过程，即载波相位观测子集动态测量更新和伪距与伪距变率观测子集静态测量更新，并以动静态信息滤波形式在保证全局最优估计条件下的高计算效率；通过动静态滤波新息自适应加权策略妥善抑制GNSS观测异常的信息融合贡献率；该方法有效解决了高数据率、高维GNSS观测量带来的紧组合Kalman测量更新计算效率低、计算耗时过长的问题，同时克服了GNSS粗差对导航精度的不利影响，在机载计算资源受限条件下提高了机载组合导航计算的实时性和精度。
专利权项：1.一种机载全源卫星-惯性紧组合导航高效动静态信息融合方法，其特征在于，所述方法包括：搭建机载全源卫星-惯性组合导航系统，组合导航系统在载体运动过程中实时获取飞行器的惯导测量数据和多系统多频点多类型的GNSS导航测量数据；根据所述惯导测量数据进行惯性导航解算，并建立系统误差状态方程，然后进行Kalman时间更新；将所述GNSS导航测量数据依据GNSS观测数据时间查找同步星历，进行观测数据和同步星历有效性检查，判断所述GNSS导航测量数据接收是否正常；若判断为异常，则直接输出捷联惯性导航结果数据；若判断为正常，则根据所述GNSS导航测量数据构建高维GNSS观测向量，将所述高维GNSS观测向量划分为载波相位观测量子集和伪距与伪距变率观测量子集；构建基于独立观测信息逐次融合的鲁棒动静态滤波算法，进行卫星惯性紧组合导航的信息融合，并计算导航误差，利用导航误差估计值修正导航结果，输出最终导航结果数据；所述基于独立观测信息逐次融合的鲁棒动静态滤波算法是指在任一历元均基于动力学模型与载波相位观测量子集进行抗差动态Kalman滤波、再序贯加入伪距与伪距变率观测量子集进行抗差静态Kalman滤波后获取全局最优融合解。
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 机载全源卫星-惯性紧组合导航高效动静态信息融合方法
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