面对城市低空复杂的电磁环境, 无人机在运行过程中GNSS信号极易受到干扰, 导致定位不准。为提高无人机定位精度, 提出一种基于扩展卡尔曼滤波的数据融合方法, 该方法在惯性导航系统的基础上, 与基于5G信号的三维定位相融合, 并对惯性导航误差进行修正。软件仿真表明, 该方法在缺少有效GNSS信号的情况下将姿态误差和位置误差控制在一定的范围内, 提高了无人机的定位精度, 视距下的平均位置误差为16.6 cm, 相比于融合前定位精度提升了49.7%, 使得无人机具有长时间较高定位精度, 具有一定的工程实用性。
无人机 组合定位 扩展卡尔曼滤波 UAV combined positioning extended Kalman filtering 5G 5G
1 太原理工大学 信息与计算机学院，山西 太原 030600
2 北京强度环境研究所，北京 100076
在卫星信号受干扰严重的复杂地貌环境中，由于可见卫星数目较少、卫星信号质量差，单模卫星定位导航的精度一直不尽人意，尤其是针对动态导航定位精度问题更为明显。为了提高动态导航定位精度，创新设计了一种多模GNSS的伪距组合定位算法，该算法属于一种有迭代组合定位算法，通过高度角先验定权模型确定初始迭代权矩阵，在加权最小二乘法解算过程中通过方差分量估计后验模型，不断迭代更新权矩阵，进而得到目标的精确位置，该算法需依赖初值和多次迭代，但定位精度要优于Gauss-Newton迭代算法和Helmert方差分量估计法。实验仿真结果表明，相较于Gauss-Newton迭代算法和Helmert方差分量估计法，文中设计的算法定位精度分别提高了45.1%和23%。最后结合实际空投试验分析表明，文中所述算法能够准确的解算出空投物资的落点，可以为飞行器导航系统设计人员提供参考，具有一定的理论意义和实用价值。
多模 GNSS 伪距 组合定位 姿态矩阵 位置矩阵 multi-mode GNSS pseudo-range combined positioning attitude matrix position matrix 红外与激光工程
2021, 50(6): 2021G006
1 天津大学 精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
2 军械工程学院 光学与电子工程系, 河北 石家庄 050003
在室内组合定位系统中, 不同子系统之间相互姿态关系的确定是通过对准过程实现的。使用惯性器件进行组合定位, 通常航姿参考系统AHRS是以地理坐标系(E-N-U)作为导航坐标系。然而, 在室内导航任务中, 导航坐标系一般根据用户需求建立在厂内标志点或工装坐标系等自定义位置。针对这一问题, 提出一种将地理坐标系与自定义坐标系相互转换的新方法, 通过激光跟踪仪建立的外部基准, 提出了基于方向余弦矩阵的标定算法, 实现了地理坐标系与外部参考坐标系之间的相互转换。实验结果表明: AHRS任意位姿下的转换姿态角度均方根误差小于0.25°。
组合定位 方向余弦矩阵 捷联惯导 激光跟踪仪 integrated location direction cosine matrix strapdown inertial navigation system laser tracker 红外与激光工程
2016, 45(5): 0531002
针对本课题组研制的线阵推扫成像光谱仪和GPS/INS组合定位的集成系统,分析了姿态位置参数、焦距测量和安装角测量引入的几何校正误差,并利用航空试验数据计算出了定量化的误差结果.
成像光谱仪 全球定位系统/惯导系统组合定位 共线方程 几何校正
