牛小驥， 班亞龍， 張?zhí)嵘?劉經(jīng)南

武漢大學(xué) 衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心， 武漢 430079

GNSS/INS深組合技術(shù)研究進(jìn)展與展望

牛小驥， 班亞龍， 張?zhí)嵘?， 劉經(jīng)南

武漢大學(xué) 衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心， 武漢 430079

在GNSS/INS組合導(dǎo)航領(lǐng)域，深組合是最深層次的組合方式，隨著航空、航天、軍事等應(yīng)用對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)性能要求的提升，深組合技術(shù)逐步成為國(guó)內(nèi)外研究的重點(diǎn)。通過(guò)對(duì)GNSS/INS深組合的技術(shù)起源與結(jié)構(gòu)發(fā)展過(guò)程的梳理，總結(jié)出當(dāng)前對(duì)深組合概念理解的兩種立場(chǎng)。按照接收機(jī)環(huán)路跟蹤結(jié)構(gòu)與信息處理方式不同，將深組合結(jié)構(gòu)分為標(biāo)量深組合、相干矢量深組合以及非相干矢量深組合3種類型，其中相干矢量深組合又可以分為級(jí)聯(lián)式和集中式兩種結(jié)構(gòu)。綜述了國(guó)內(nèi)外深組合技術(shù)的研究現(xiàn)狀并指出了當(dāng)前研究中存在的問(wèn)題，最后結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求對(duì)深組合的發(fā)展進(jìn)行了展望。

GNSS/INS； 組合導(dǎo)航； 深組合； 結(jié)構(gòu)分類； 矢量深組合； 標(biāo)量深組合

全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System, GNSS)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Inertial Navigation System, INS)具有很強(qiáng)的互補(bǔ)特性，兩者的組合可以取長(zhǎng)補(bǔ)短，獲得比單獨(dú)使用任一系統(tǒng)時(shí)更高的導(dǎo)航性能，也因此GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)得到了越來(lái)越廣泛的研究和應(yīng)用。

GNSS與INS的組合通常分為3種模式：松組合、緊組合和深組合。其中，松組合是最簡(jiǎn)單的組合模式，GNSS與INS各自獨(dú)立工作，并利用兩者位置、速度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；緊組合則相對(duì)復(fù)雜，根據(jù)GNSS接收機(jī)接收到的衛(wèi)星星歷信息和INS輸出的位置、速度信息進(jìn)行計(jì)算得到對(duì)應(yīng)于INS位置的偽距與偽距率，然后再與GNSS接收機(jī)測(cè)量得到的偽距與偽距率組合。在松組合與緊組合模式中，GNSS的信息可以抑制INS誤差的累積，當(dāng)GNSS信號(hào)受遮擋而無(wú)法正常工作時(shí)，INS可以提供連續(xù)的導(dǎo)航結(jié)果[1]。

深組合除了可以完成松組合或緊組合的處理工作外，還利用INS的測(cè)量(加速度)或者導(dǎo)航信息(位置、速度)對(duì)接收機(jī)的信號(hào)跟蹤進(jìn)行輔助。深組合需要深入到接收機(jī)內(nèi)部，涉及接收機(jī)的信號(hào)處理層次的融合，在結(jié)構(gòu)或算法方面都比松、緊組合更加復(fù)雜，是GNSS與INS最深層次的組合方式。

在接收機(jī)中完成GNSS信號(hào)解調(diào)(捕獲、跟蹤)的核心環(huán)節(jié)是信號(hào)跟蹤環(huán)路。環(huán)路通過(guò)不斷鑒別本地復(fù)制信號(hào)與接收信號(hào)的差異，進(jìn)而調(diào)節(jié)壓控振蕩器使得本地復(fù)制信號(hào)的頻率/相位與接收到的信號(hào)趨于一致，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的捕獲/跟蹤。然而，接收機(jī)的信號(hào)跟蹤環(huán)路通常會(huì)受到多種誤差源的影響，包括熱噪聲、晶振的不穩(wěn)定性及載體動(dòng)態(tài)等。在進(jìn)行接收機(jī)設(shè)計(jì)時(shí)，為了保證接收機(jī)的動(dòng)態(tài)性能就需要設(shè)置較大的環(huán)路帶寬，然而越大的環(huán)路帶寬通常意味著引入越多的環(huán)路噪聲，也即犧牲了環(huán)路的抗噪聲或者抗干擾性能甚至是靈敏度。反過(guò)來(lái)，為了獲得更好的抗噪聲或抗干擾性能就要減小環(huán)路帶寬，這樣環(huán)路的動(dòng)態(tài)性能就會(huì)受到限制。如圖1所示，傳統(tǒng)接收機(jī)動(dòng)態(tài)性能對(duì)帶寬的要求與抗干擾、抗噪聲性能對(duì)帶寬的要求存在矛盾性，在進(jìn)行接收機(jī)設(shè)計(jì)時(shí)只能折中考慮[2]。圖1中：SNR為信噪比。

圖1 環(huán)路性能與帶寬設(shè)置的矛盾性Fig.1 Tradeoff between loop performance and bandwidth

GNSS/INS深組合技術(shù)可以有效地解決傳統(tǒng)接收機(jī)跟蹤環(huán)路設(shè)計(jì)中性能與帶寬設(shè)置的矛盾問(wèn)題。深組合利用INS測(cè)量的載體動(dòng)態(tài)信息輔助GNSS接收機(jī)跟蹤環(huán)路，可以大大減小環(huán)路承受的動(dòng)態(tài)應(yīng)力，因此即使在較高動(dòng)態(tài)條件下，基于深組合技術(shù)的跟蹤環(huán)也可以壓縮環(huán)路帶寬，降低環(huán)路噪聲的影響，提高抗噪聲抗干擾能力甚至靈敏度，充分發(fā)揮接收機(jī)的性能。

深組合技術(shù)的研究要求掌握組合導(dǎo)航與卡爾曼濾波技術(shù)，同時(shí)也要熟悉接收機(jī)設(shè)計(jì)技術(shù)，增加了深組合技術(shù)研究的難度[3]。盡管如此，GNSS/INS深組合帶來(lái)的性能優(yōu)勢(shì)顯示了其重要的研究?jī)r(jià)值，GNSS/INS深組合技術(shù)成為當(dāng)前組合導(dǎo)航領(lǐng)域的前沿、熱點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題。

本文著重對(duì)GNSS/INS深組合技術(shù)進(jìn)行介紹，第一節(jié)通過(guò)對(duì)深組合技術(shù)的起源與結(jié)構(gòu)發(fā)展的歷史過(guò)程進(jìn)行梳理，總結(jié)出當(dāng)前深組合概念理解的兩種立場(chǎng)，并提出深組合結(jié)構(gòu)的參考分類。第二部分對(duì)國(guó)內(nèi)外深組合技術(shù)的研究概況進(jìn)行介紹，并詳細(xì)地介紹了深組合關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀。最后對(duì)當(dāng)前深組合研究中存在的問(wèn)題進(jìn)行了總結(jié)并提出展望。

1 深組合的概念與結(jié)構(gòu)分類

1.1 思想起源與概念確立

深組合是伴隨著早期GPS系統(tǒng)的發(fā)展而逐漸產(chǎn)生和發(fā)展起來(lái)的一門技術(shù)，深組合從技術(shù)起源、結(jié)構(gòu)發(fā)展到概念的確立經(jīng)歷了一個(gè)長(zhǎng)期的歷史過(guò)程，如圖2所示。

圖2 GNSS/INS深組合概念的發(fā)展歷程Fig.2 Development of GNSS/INS deep integration concept

1973年，美國(guó)國(guó)防部成立GPS聯(lián)合項(xiàng)目辦公室，計(jì)劃實(shí)現(xiàn)全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)。在早期的接收機(jī)設(shè)計(jì)中就考慮使用慣性測(cè)量信息對(duì)接收機(jī)環(huán)路進(jìn)行輔助，其中最為典型的是1976年Rockwell Collins公司研制的GDM (Generalized Development Model)接收機(jī)。由于當(dāng)時(shí)還沒有出現(xiàn)GPS/INS組合導(dǎo)航的概念，采用的方法主要是INS單方面對(duì)GPS環(huán)路進(jìn)行輔助[4-5]。

1978年，Draper實(shí)驗(yàn)室的Cox首次全面詳實(shí)地闡述了GPS與INS之間的互補(bǔ)特性以及將兩者進(jìn)行組合的優(yōu)勢(shì)；介紹了GPS/INS的組合方式與結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，包括松組合和緊組合，并指出在松組合和緊組合結(jié)構(gòu)中，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的輸出可以用于輔助GPS的捕獲和跟蹤[6]。

1980年，Copps等[7]對(duì)比了分散式和組合式跟蹤/導(dǎo)航結(jié)構(gòu)。其中分散式結(jié)構(gòu)是指接收機(jī)各通道相互獨(dú)立，每個(gè)通道包含獨(dú)立的跟蹤環(huán)路，導(dǎo)航卡爾曼濾波器利用通道提供的觀測(cè)信息對(duì)INS速度誤差進(jìn)行估計(jì)，利用誤差修正后的INS速度信息對(duì)各通道碼跟蹤環(huán)路進(jìn)行輔助，這種結(jié)構(gòu)可以提高接收機(jī)的動(dòng)態(tài)及抗干擾性能。但是，當(dāng)通道濾波器的濾波帶寬小于卡爾曼濾波器的等效帶寬，環(huán)路提供給卡爾曼濾波器的觀測(cè)量的噪聲不再相互獨(dú)立，輔助結(jié)構(gòu)可能會(huì)變得不穩(wěn)定。

為了解決這一問(wèn)題，Copps等提出了組合式跟蹤/導(dǎo)航結(jié)構(gòu)，組合導(dǎo)航濾波器將接收機(jī)所有通道相關(guān)器的輸出信息和慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit, IMU)測(cè)量的載體動(dòng)態(tài)信息融合并進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)，然后利用估計(jì)的信息對(duì)IMU和GPS進(jìn)行“控制”，這種設(shè)計(jì)改變了傳統(tǒng)的接收機(jī)環(huán)路結(jié)構(gòu)，各通道之間不再相互獨(dú)立，沒有了產(chǎn)生時(shí)間相關(guān)噪聲觀測(cè)量的分立環(huán)路，為解決分散式結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性問(wèn)題提供了一種方案[7]。

1986年，Nielson等基于GPS/INS松組合結(jié)構(gòu)，利用慣性輔助信息對(duì)接收機(jī)環(huán)路進(jìn)行了輔助，并進(jìn)行了飛行實(shí)測(cè)，結(jié)果表明在INS的輔助下，接收機(jī)環(huán)路在干擾環(huán)境下可以更好地跟蹤信號(hào)[8]。

1987—1989年，Ritland和Spalding針對(duì)Copps文章中的分散式結(jié)構(gòu)(INS輔助的傳統(tǒng)獨(dú)立環(huán)路結(jié)構(gòu))的穩(wěn)定性問(wèn)題進(jìn)行了算法改進(jìn)研究。Ritland首先針對(duì)環(huán)路的偽距觀測(cè)信息與INS輔助信息相關(guān)(即卡爾曼濾波器觀測(cè)量與狀態(tài)量相關(guān))的問(wèn)題，提出了增廣狀態(tài)量方法，將環(huán)路跟蹤誤差建模并作為卡爾曼濾波器的狀態(tài)量進(jìn)行估計(jì)[9]。

Spalding針對(duì)通道濾波器的濾波帶寬小于卡爾曼濾波器的等效帶寬時(shí)，觀測(cè)噪聲具有較強(qiáng)的時(shí)間相關(guān)性問(wèn)題，提出解偽距相關(guān)法，為卡爾曼濾波提供具有白化噪聲的觀測(cè)信息[10]。這些措施在一定程度上可以減少系統(tǒng)潛在的不穩(wěn)定性問(wèn)題，但由于沒有對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，并不能從根本上解決穩(wěn)定性問(wèn)題。

1990年, 美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)提出GGP(GPS Guidance Program)項(xiàng)目規(guī)劃，設(shè)計(jì)慣性信息輔助傳統(tǒng)接收機(jī)環(huán)路的GPS/INS組合系統(tǒng)，主要用于制導(dǎo)武器[11]。

從1980年至20世紀(jì)90年代初，這一時(shí)期INS輔助接收機(jī)環(huán)路的GPS/INS組合導(dǎo)航結(jié)構(gòu)得到快速發(fā)展和應(yīng)用。隨后，一些學(xué)者逐漸發(fā)現(xiàn)Copps組合式跟蹤結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)并相繼展開廣泛的研究。

20世紀(jì)90年代初，首先由Bradley大學(xué)的學(xué)者進(jìn)一步發(fā)展了Copps的組合式跟蹤思想，并嘗試將這種跟蹤方法用于接收機(jī)設(shè)計(jì)中[12]。

1996年，Spilker首次提出矢量跟蹤(Vector Tracking)的概念，傳統(tǒng)的接收機(jī)中，各信號(hào)處理通道之間是相互獨(dú)立的，每一個(gè)通道各自包含完整的跟蹤環(huán)路，然而由于視野中所有衛(wèi)星信號(hào)是由同一接收機(jī)天線接收的，各通道信號(hào)之間并不是完全獨(dú)立的。矢量跟蹤環(huán)路打破原來(lái)的獨(dú)立通道處理結(jié)構(gòu)，利用所有通道的相關(guān)器輸出信息組成的觀測(cè)矢量對(duì)導(dǎo)航參數(shù)和環(huán)路參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并統(tǒng)一對(duì)各通道數(shù)控振蕩器(Numerically Controlled Oscillator, NCO)進(jìn)行控制，僅包含一個(gè)閉合環(huán)路。相對(duì)矢量跟蹤環(huán)，傳統(tǒng)的環(huán)路結(jié)構(gòu)則被稱為標(biāo)量跟蹤環(huán)。Spilker在文中對(duì)矢量跟蹤結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)也進(jìn)行了總結(jié)，矢量跟蹤結(jié)構(gòu)具有更好的抗干擾和靈敏度性能，但抗差性能較差[13]。

同年，Draper實(shí)驗(yàn)室的學(xué)者在總結(jié)GPS/INS組合導(dǎo)航技術(shù)的特點(diǎn)時(shí)，第1次使用“深組合(Deep Integration)”這一概念[14]。

1999年，Aerospace公司提出一種基于兩級(jí)(聯(lián)邦/級(jí)聯(lián))卡爾曼濾波器的慣性輔助矢量跟蹤環(huán)路的組合系統(tǒng)，并稱之為“超緊組合(Ultratight Coupling)”[15]。

2003年，Gustafson和Dowdle在文章中指出，GPS/INS深組合應(yīng)當(dāng)基于矢量跟蹤結(jié)構(gòu)[16]。2003年，Gautier和Parkinson提出只要采用慣性信息對(duì)接收機(jī)信號(hào)處理進(jìn)行輔助的組合結(jié)構(gòu)都可以視為深組合[17]。2007年，Groves等根據(jù)環(huán)路是否采用非相干的鑒別器，首次將基于矢量跟蹤環(huán)路的深組合進(jìn)行了相干和非相干結(jié)構(gòu)的劃分[18]。

綜上所述，深組合的發(fā)展依次經(jīng)歷了早期的INS單方面輔助接收機(jī)環(huán)路的結(jié)構(gòu)，INS輔助標(biāo)量跟蹤環(huán)路的GNSS/INS組合結(jié)構(gòu)，以及伴隨著矢量跟蹤方法的發(fā)展而產(chǎn)生的基于矢量跟蹤環(huán)路的深組合等多個(gè)階段。

由于不同的研究單位知識(shí)背景不同，對(duì)深組合的理解角度不同，導(dǎo)致深組合的概念至今都沒有完全統(tǒng)一。目前在深組合研究領(lǐng)域，對(duì)深組合概念的理解主要存在兩種立場(chǎng)，如圖3所示。

圖3 GNSS/INS深組合概念理解的兩種立場(chǎng) Fig.3 Two kinds of understandings of GNSS/INS deep integration

以麻省理工學(xué)院(MIT)或Draper實(shí)驗(yàn)室為代表的研究單位站在INS受輔助的角度，認(rèn)為只有采用接收機(jī)環(huán)路最原始的相關(guān)器輸出信息與INS組合的矢量跟蹤結(jié)構(gòu)才能定義為深組合[14,16]；另一方面，以斯坦福大學(xué)為代表的研究單位則認(rèn)為，只要采用INS信息對(duì)環(huán)路信號(hào)跟蹤進(jìn)行輔助的組合結(jié)構(gòu)，都可以稱之為深組合[17]。第1種立場(chǎng)對(duì)深組合的定義相較于第2種立場(chǎng)更為嚴(yán)格。

1.2 結(jié)構(gòu)分類與特點(diǎn)

從1.1節(jié)內(nèi)容可知，深組合的結(jié)構(gòu)與概念的確立不是一蹴而就的，而是經(jīng)過(guò)一個(gè)連續(xù)的發(fā)展過(guò)程。在這個(gè)發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)了多種結(jié)構(gòu)形式，每種結(jié)構(gòu)都對(duì)深組合的發(fā)展都起到了促進(jìn)作用。因此在理解深組合的概念或定義時(shí)，應(yīng)該綜合考慮深組合發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)的所有結(jié)構(gòu)。

圖4給出了深組合系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)分類。深組合按照接收機(jī)跟蹤環(huán)路結(jié)構(gòu)的不同，可以分為標(biāo)量深組合與矢量深組合兩大類。

標(biāo)量深組合在傳統(tǒng)的松/緊組合結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用INS輸出的高速率導(dǎo)航信息對(duì)接收機(jī)環(huán)路進(jìn)行輔助，接收機(jī)各通道之間相互獨(dú)立，如圖5所示。

矢量深組合有時(shí)又被稱為超緊組合[17]。矢量深組合以矢量跟蹤環(huán)路為基礎(chǔ)，所有通道的相關(guān)信息與INS測(cè)量信息一起通過(guò)組合導(dǎo)航濾波器對(duì)導(dǎo)航定位信息進(jìn)行估計(jì)，然后利用估計(jì)的信息對(duì)環(huán)路跟蹤進(jìn)行控制，通道之間不相互獨(dú)立，如圖6所示。

標(biāo)量深組合結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，不需改變傳統(tǒng)接收機(jī)環(huán)路的基本結(jié)構(gòu)，容易實(shí)現(xiàn)，各通道之間互不影響，抗差性好，但是存在組合導(dǎo)航濾波器與環(huán)路濾波器的串聯(lián)，結(jié)構(gòu)上存在潛在的不穩(wěn)定因素[9-10]。矢量深組合基于矢量跟蹤，實(shí)現(xiàn)了通道間的相互輔助，可以提高載噪比，對(duì)于短暫的信號(hào)中斷不需重新捕獲而保持連續(xù)跟蹤。然而矢量跟蹤需要對(duì)傳統(tǒng)接收機(jī)結(jié)構(gòu)進(jìn)行大量改動(dòng)，不易工程化實(shí)現(xiàn)。并且在矢量跟蹤結(jié)構(gòu)中，一個(gè)通道出現(xiàn)了問(wèn)題會(huì)影響到其他所有通道，抗差性能較差[13]。

圖4 深組合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的典型分類 Fig.4 Typical classification of deep integration system architectures

圖5 GNSS/INS標(biāo)量深組合結(jié)構(gòu) Fig.5 Scalar-based architecture of GNSS/INS deep integration

圖6 GNSS/INS矢量深組合結(jié)構(gòu) Fig.6 Vector-based architecture of GNSS/INS deep integration

矢量深組合按照跟蹤環(huán)路是否采用非相干鑒別算法又可以分為相干和非相干矢量深組合。

如圖6所示，相干矢量深組合不包含非相干鑒別器或鑒別算法，可以避免將未建模的非線性測(cè)量誤差引入到卡爾曼濾波器中，但要求對(duì)載波相位準(zhǔn)確跟蹤，可以獲得比非相干結(jié)構(gòu)更高的精度。非相干矢量深組合由于采用非相干鑒別算法，不需要準(zhǔn)確的載波相位信息，并且在對(duì)碼相位進(jìn)行估計(jì)時(shí)不需要考慮載噪比是否足以保持載波跟蹤，因此更適用于對(duì)弱信號(hào)進(jìn)行跟蹤或工作在復(fù)雜環(huán)境當(dāng)中[18]。

相干矢量深組合根據(jù)各通道是否采用預(yù)濾波器又可以分為集中式矢量深組合和級(jí)聯(lián)式矢量深組合。

如圖6(a)所示，集中式結(jié)構(gòu)僅采用一個(gè)組合導(dǎo)航卡爾曼濾波器集中處理所有通道的相關(guān)器輸出信息，計(jì)算量大。級(jí)聯(lián)式結(jié)構(gòu)在每個(gè)通道設(shè)置預(yù)濾波器對(duì)相關(guān)器輸出信息進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)濾波器的存在可以緩解組合導(dǎo)航濾波器的計(jì)算負(fù)擔(dān)，相對(duì)于集中式結(jié)構(gòu)更易工程實(shí)現(xiàn)[19]。

需要特別說(shuō)明的是，矢量跟蹤目前僅適用于對(duì)偽碼相位和載波頻率的準(zhǔn)確跟蹤，而無(wú)法獨(dú)立完成對(duì)載波相位的準(zhǔn)確跟蹤。相干深組合在實(shí)際設(shè)計(jì)時(shí)仍需要采用標(biāo)量跟蹤環(huán)路對(duì)載波相位進(jìn)行跟蹤[20]。

表1對(duì)上述典型深組合結(jié)構(gòu)的主要特征進(jìn)行了總結(jié)。一些學(xué)者對(duì)不同深組合結(jié)構(gòu)的性能進(jìn)行了對(duì)比評(píng)估，一些學(xué)者從卡爾曼濾波算法出發(fā)，推導(dǎo)了級(jí)聯(lián)式與集中式兩種結(jié)構(gòu)的等價(jià)性[21]；也有學(xué)者利用仿真數(shù)據(jù)對(duì)比評(píng)估了級(jí)聯(lián)式相干結(jié)構(gòu)與兩種非相干結(jié)構(gòu)的性能，結(jié)果顯示3種結(jié)構(gòu)的定位與抗干擾性能并無(wú)明顯差異[22]。但是到目前為止還沒有文獻(xiàn)對(duì)標(biāo)量深組合與矢量深組合結(jié)構(gòu)的性能進(jìn)行系統(tǒng)地對(duì)比分析，并給出兩種結(jié)構(gòu)性能優(yōu)劣的明確結(jié)論。

表1 深組合典型結(jié)構(gòu)特點(diǎn)Table 1 Typical features of deep integration architectures

2 深組合研究現(xiàn)狀

深組合技術(shù)從產(chǎn)生到現(xiàn)在，已經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展，得到了國(guó)內(nèi)外的廣泛關(guān)注和研究。圖7對(duì)400余篇國(guó)內(nèi)外深組合技術(shù)相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，反映了國(guó)內(nèi)外深組合技術(shù)研究公開發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量的逐年變化情況。從圖7中可以看出，國(guó)外關(guān)于深組合的研究起步較早，深組合的技術(shù)起源可以追溯至20世紀(jì)70年代中后期，2004—2011年前后，國(guó)外深組合研究達(dá)到了一個(gè)高峰時(shí)期。

從研究過(guò)程看，國(guó)外深組合研究經(jīng)歷了以軍方為主導(dǎo)，到軍民共同研究，再到百家爭(zhēng)鳴、百花齊放的過(guò)程。從方法論上看，國(guó)外深組合研究形成了從“需求分析”到“結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)”，再到“仿真驗(yàn)證”與“系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)/性能評(píng)估”，最后對(duì)深組合的應(yīng)用進(jìn)行推廣。

國(guó)內(nèi)關(guān)于深組合的研究最早始于20世紀(jì)90代初，研究的主力是大學(xué)和研究院所，主要針對(duì)標(biāo)量深組合進(jìn)行了一定研究[23-24]。由于當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)對(duì)接收機(jī)技術(shù)的了解或掌握程度有限，客觀上限制了深組合技術(shù)的研究和發(fā)展。20世紀(jì)90年代末到2006年，國(guó)內(nèi)深組合研究鮮有文獻(xiàn)發(fā)表，直到2007年前后深組合才重新在國(guó)內(nèi)獲得關(guān)注，從2010年至今，國(guó)內(nèi)關(guān)于深組合的研究進(jìn)入了高峰期。但是目前國(guó)內(nèi)深組合研究仍主要停留在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證階段。

圖7 國(guó)內(nèi)外深組合研究公開文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.7 Statistical results concerning the number of domestic and foreign literature of deep integration

深組合發(fā)展的幾十年中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)深組合技術(shù)進(jìn)行了大量的研究，下面將依次從深組合系統(tǒng)的模型、系統(tǒng)的主要性能以及深組合系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)等方面對(duì)深組合技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹。

2.1 深組合系統(tǒng)模型

深組合的系統(tǒng)模型研究分為兩大類：一類是深組合系統(tǒng)的濾波算法研究，一類是深組合系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模研究。深組合系統(tǒng)的濾波算法研究主要針對(duì)矢量深組合結(jié)構(gòu)。對(duì)于標(biāo)量深組合系統(tǒng)，組合導(dǎo)航濾波器設(shè)計(jì)與普通的松/緊組合基本一致，在此不再贅述。不同結(jié)構(gòu)的矢量深組合系統(tǒng)則需要進(jìn)行不同的濾波器設(shè)計(jì)。

深組合系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模研究則主要針對(duì)標(biāo)量深組合系統(tǒng)，以標(biāo)量跟蹤環(huán)路的模型為基礎(chǔ)，建立慣性信息輔助環(huán)路的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而可以對(duì)誤差源的影響進(jìn)行量化分析。

1) 矢量深組合濾波算法

相干矢量深組合包括集中式矢量深組合與級(jí)聯(lián)式矢量深組合兩種結(jié)構(gòu)。

對(duì)于集中式矢量深組合，環(huán)路相關(guān)器輸出的高速率I/Q信息(最少50 Hz)直接作為組合導(dǎo)航濾波器的觀測(cè)信息，并且由于觀測(cè)信息與被估計(jì)的狀態(tài)量之間通常是非線性關(guān)系，需要考慮非線性濾波設(shè)計(jì)[25]。

對(duì)于級(jí)聯(lián)式矢量深組合，算法研究的重點(diǎn)在于通道預(yù)濾波器的設(shè)計(jì)，每個(gè)預(yù)濾波器通常至少包含3個(gè)狀態(tài)量：碼相位跟蹤誤差、載波頻率跟蹤誤差和載波相位跟蹤誤差，預(yù)濾波器的輸出分別對(duì)應(yīng)偽距差和偽距率差更新值，隨后這些更新值再作為組合導(dǎo)航濾波器的觀測(cè)信息[19]。

在非相干矢量深組合中，環(huán)路I/Q信息直接通過(guò)非相干鑒別器或鑒別算法計(jì)算碼相位與載波頻率偏差，隨后這些偏差經(jīng)比例求和運(yùn)算得到低速率的偽距差、偽距率差信息，再作為組合導(dǎo)航濾波器的觀測(cè)信息[18,26-27]。

2) 標(biāo)量深組合數(shù)學(xué)建模

標(biāo)量深組合數(shù)學(xué)建模研究方法主要包括功率譜密度法和Laplace域模型分析法，兩種方法均以深組合系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為基礎(chǔ)。

功率譜密度法利用系統(tǒng)傳遞函數(shù)和誤差源的功率譜密度函數(shù)求解各誤差源引起的環(huán)路誤差的均方差。斯坦福大學(xué)與明尼蘇達(dá)大學(xué)對(duì)該方法進(jìn)行了深入的研究，在文獻(xiàn)中給出了詳細(xì)的誤差源模型與誤差源影響的量化分析[28-29]。功率譜密度方法可以對(duì)誤差源影響進(jìn)行定量分析，尤其是針對(duì)接收機(jī)誤差源。目前該方法對(duì)慣性輔助信息誤差的建模停留在多普勒頻率或者速度誤差這一層次，尚缺少對(duì)慣性輔助信息誤差源的建模和定量分析研究。

Laplace域(或s域)模型分析法以接收機(jī)環(huán)路的s域模型為基礎(chǔ)，加入慣性輔助信息前饋支路模型，利用系統(tǒng)傳遞函數(shù)對(duì)環(huán)路的誤差特性進(jìn)行分析。由于傳統(tǒng)接收機(jī)標(biāo)量跟蹤環(huán)路的s域模型研究已經(jīng)比較成熟，該方法的研究重點(diǎn)在于對(duì)慣性輔助環(huán)節(jié)進(jìn)行s域建模。

2013年，張?zhí)嵘龑?duì)慣性輔助環(huán)節(jié)進(jìn)行了細(xì)化建模，考慮了一般動(dòng)態(tài)條件下慣性器件的零偏、比例因子誤差以及輔助信息時(shí)延等誤差源，并分析了普通動(dòng)態(tài)條件誤差源影響的量化結(jié)果[32]。但文章僅對(duì)靜態(tài)和一般動(dòng)態(tài)下的誤差源進(jìn)行了建模和分析，缺乏對(duì)高動(dòng)態(tài)條件下一些誤差源影響的建模和分析。

在進(jìn)行深組合系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，基于深組合數(shù)學(xué)模型的量化分析可用以系統(tǒng)性能評(píng)估，指導(dǎo)慣性器件和晶振選型以及環(huán)路參數(shù)優(yōu)化等。深組合系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型研究具有重要的理論指導(dǎo)意義，需要進(jìn)一步深入研究。

2.2 深組合系統(tǒng)性能

GNSS/INS深組合可以提高系統(tǒng)多方面的性能，在深組合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以及系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，利用仿真手段或者實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步對(duì)深組合性能進(jìn)行評(píng)估測(cè)試。深組合系統(tǒng)的性能研究主要包括對(duì)系統(tǒng)高動(dòng)態(tài)、抗干擾、靈敏度性能以及器件等級(jí)對(duì)性能的影響等方面。

1) 深組合系統(tǒng)高動(dòng)態(tài)性能

在深組合系統(tǒng)中，慣導(dǎo)對(duì)載體動(dòng)態(tài)的測(cè)量可以預(yù)測(cè)接收機(jī)與衛(wèi)星之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，接收機(jī)需要承受的動(dòng)態(tài)應(yīng)力大大減小，環(huán)路就可以穩(wěn)定工作在較高的動(dòng)態(tài)條件下。

目前，國(guó)外對(duì)高動(dòng)態(tài)深組合技術(shù)的研究主要是針對(duì)軍事應(yīng)用，例如高沖擊力(2 000g)的炮射彈藥制導(dǎo)[33]，再入式飛行器制導(dǎo)(10g～100g)等[34]，總體來(lái)說(shuō)公開的資料較少。國(guó)內(nèi)一些學(xué)者對(duì)高動(dòng)態(tài)性能進(jìn)行了一定的研究[35-37]，采用軟件仿真的方法，場(chǎng)景設(shè)置簡(jiǎn)單，缺乏較為詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)描述，研究結(jié)果尚無(wú)法為實(shí)踐提供可靠的指導(dǎo)。

2) 深組合系統(tǒng)抗干擾性能

深組合系統(tǒng)利用慣性輔助信息輔助接收機(jī)跟蹤環(huán)路，可以壓縮環(huán)路帶寬，減小環(huán)路噪聲，提高載噪比，進(jìn)而提高系統(tǒng)的抗干擾性能。

1976年，Hemesath和Hutchinson利用建立的INS輔助環(huán)路的s域模型進(jìn)行的量化分析表明，在高等級(jí)INS輔助下，系統(tǒng)的抗干擾能力可以提高10～15 dB[5]。

1999年，Raytheon公司基于級(jí)聯(lián)式矢量深組合結(jié)構(gòu)，采用低等級(jí)的激光慣導(dǎo)可以在70～75 dB 干信比條件下得到高質(zhì)量載波相位觀測(cè)值和穩(wěn)定的碼環(huán)跟蹤[38]。

2000年，Draper實(shí)驗(yàn)室的Gustafson等采用蒙特卡羅仿真方法對(duì)非相干深組合的抗干擾性能進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明，采用MEMS (Micro-Electro-Mechanical System) IMU (10 (°)/h)，非相干矢量深組合相比于傳統(tǒng)的緊組合，抗干擾能力提高15～20 dB[39]。

2007年，Kim等使用Spirent仿真器和低端IMU仿真數(shù)據(jù)對(duì)矢量深組合進(jìn)行了研究，結(jié)果表明深組合系統(tǒng)的抗干擾性能提高了10 dB[40]。

2011年，Park等使用GPS/INS組合導(dǎo)航的速度信息對(duì)接收機(jī)進(jìn)行輔助，測(cè)試結(jié)果顯示使用速度輔助可以有效減小環(huán)路帶寬，增強(qiáng)了系統(tǒng)的抗干擾性能[41]。

此外，Areospace公司、L3通信公司和美國(guó)遙感中心等單位也對(duì)深組合系統(tǒng)的抗干擾性能進(jìn)行分析[15,27,42]。

國(guó)內(nèi)對(duì)抗干擾性能的研究主要集中于軍事院校[43-44]，通過(guò)仿真對(duì)深組合系統(tǒng)的抗干擾性能進(jìn)行了評(píng)估，研究相對(duì)較少。

目前，關(guān)于深組合系統(tǒng)的抗干擾性能研究比較成熟，得到的結(jié)論基本一致，即深組合系統(tǒng)相對(duì)于普通接收機(jī)或無(wú)輔助的組合導(dǎo)航結(jié)構(gòu)，抗干擾性能可以提高10～20 dB。

3) 深組合系統(tǒng)靈敏度性能

在慣性輔助信息作用下，接收機(jī)壓縮環(huán)路帶寬，減少環(huán)路噪聲，同時(shí)為延長(zhǎng)相干積分時(shí)間提供了可能，進(jìn)而可以提高跟蹤靈敏度。

俄亥俄大學(xué)的Soloviev等對(duì)深組合系統(tǒng)的靈敏度性能進(jìn)行了長(zhǎng)期的系統(tǒng)研究。Soloviev等基于矢量深組合結(jié)構(gòu)與低等級(jí)IMU，實(shí)現(xiàn)了城市峽谷環(huán)境15 dB-Hz弱信號(hào)的載波跟蹤，并獲得了高精度(厘米級(jí))的載波測(cè)量[45-47]。

2006年，Gao和Lachpelle基于慣性輔助的緊組合結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了CO-OP (Co-operated)跟蹤環(huán)路，并進(jìn)行了動(dòng)、靜態(tài)仿真測(cè)試，結(jié)果顯示在25 dB-Hz弱信號(hào)環(huán)境下，可以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定跟蹤并保持載波相位鎖定[48]。

2008年，Petovello等基于級(jí)聯(lián)式矢量深組合結(jié)構(gòu)與戰(zhàn)術(shù)級(jí)IMU (1 (°)/h)，使用軟件接收機(jī)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理分析，結(jié)果表明，相對(duì)于傳統(tǒng)接收機(jī)，深組合接收機(jī)靈敏度提高了7 dB，并發(fā)現(xiàn)延長(zhǎng)相干積分時(shí)間對(duì)靈敏度性能的提升并沒有預(yù)期的那么明顯[49]。同年，Chiou等模擬赤道電離層閃爍場(chǎng)景，仿真汽車級(jí)的IMU (10～200 (°)/h)數(shù)據(jù)輔助標(biāo)量跟蹤環(huán)路。多普勒輔助的相干跟蹤環(huán)路可以跟蹤30 dB-Hz的信號(hào)，而多普勒輔助的非相干環(huán)路則可以跟蹤22 dB-Hz的信號(hào)[50]。

2009年，Pany等采用多傳感器輔助的深組合系統(tǒng)，并使用Aided-GNSS方法，采用軟件接收機(jī)處理分析，得出在跟蹤模式下，相干積分時(shí)間在動(dòng)態(tài)和靜態(tài)模式下分別可以延長(zhǎng)至2 s和10 s[51]。

2010年，Soloviev和Dickman使用商業(yè)級(jí)IMU (100 (°)/h)輔助接收機(jī)環(huán)路，采用1 s相干積分時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)15 dB-Hz弱信號(hào)的穩(wěn)定跟蹤并取得厘米級(jí)載波相位量測(cè)信息[52]。

目前，國(guó)內(nèi)關(guān)于深組合系統(tǒng)的靈敏度性能研究較少，多采用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行理論分析或仿真測(cè)試，仿真條件及器件特性描述過(guò)于簡(jiǎn)單[43,53-54]。

4) 器件等級(jí)對(duì)系統(tǒng)性能的影響

在INS的輔助下，接收機(jī)跟蹤環(huán)路的主要誤差項(xiàng)從載體動(dòng)態(tài)引起誤差轉(zhuǎn)變?yōu)镮NS估計(jì)誤差和晶振誤差。接收機(jī)的晶振是接收機(jī)的頻率基準(zhǔn)信號(hào)的來(lái)源，直接影響接收機(jī)性能，晶振器件等級(jí)的影響在接收機(jī)技術(shù)中已經(jīng)充分研究，此處不再贅述。慣性器件的等級(jí)則影響INS輔助信息的質(zhì)量，進(jìn)而會(huì)影響深組合系統(tǒng)性能。

2003年，Gautier和Parkinson在斯坦福大學(xué)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)評(píng)估平臺(tái)上測(cè)試了不同精度IMU對(duì)跟蹤環(huán)路的輔助效果，結(jié)果在顯示導(dǎo)航級(jí)IMU (陀螺零偏<0.01 (°)/h)輔助下，環(huán)路帶寬可以壓縮至2 Hz,基于汽車級(jí)IMU (陀螺零偏100 (°)/h)提供的輔助信息只會(huì)導(dǎo)致環(huán)路不穩(wěn)定[17]。同年，Alban等采用功率譜密度法對(duì)標(biāo)量深組合誤差源進(jìn)行定量分析，得出的結(jié)論認(rèn)為在GPS對(duì)INS誤差的連續(xù)修正作用下，低等級(jí)的IMU和普通溫補(bǔ)型晶振(Temperature Compensated Crystal Oscillator, TCXO)可以改善環(huán)路性能，仿真顯示輔助后環(huán)路噪聲抑制能力提高了14 dB[31]。

2004年，Chiou等專門針對(duì)晶振和IMU器件的等級(jí)對(duì)深組合系統(tǒng)的影響進(jìn)行分析，車載實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)后處理結(jié)果顯示當(dāng)GPS結(jié)果質(zhì)量較高且連續(xù)對(duì)INS的誤差進(jìn)行修正時(shí)，IMU器件等級(jí)并不影響多普勒輔助信息精度，使用TCXO可以壓縮環(huán)路帶寬至3 Hz，使用恒溫晶振 (Oven Controlled Crystal Oscillator, OCXO)則可以壓縮至1 Hz[55]。

2007年，Watson等分別通過(guò)實(shí)測(cè)和仿真數(shù)據(jù)分析認(rèn)為，晶振和IMU等級(jí)均會(huì)影響環(huán)路相干積分時(shí)間長(zhǎng)度[56]。

2011年，Kiesel等針對(duì)IMU等級(jí)對(duì)深組合系統(tǒng)的影響進(jìn)行了仿真測(cè)試，得出高等級(jí)(0.005 (°)/h)，MEMS(8 (°)/h、30 (°)/h)IMU分別可以實(shí)現(xiàn)12、16和20 dB-Hz信號(hào)跟蹤[57]。

同年，JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency)的Tsujii通過(guò)機(jī)載數(shù)據(jù)分析指出，使用OCXO和TXCO對(duì)標(biāo)量深組合系統(tǒng)性能影響不大，并且在GPS連續(xù)修正作用下，使用MEMS和導(dǎo)航級(jí)的IMU(<0.01 (°)/h)對(duì)環(huán)路進(jìn)行輔助的系統(tǒng)性能相近[58]。

2014年，班亞龍等對(duì)標(biāo)量深組合系統(tǒng)進(jìn)行了細(xì)化建模，定量分析結(jié)果表明，在衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)INS的連續(xù)修正/輔助作用下，低等級(jí)MEMS器件可以用于深組合系統(tǒng)[59]。

上述研究現(xiàn)狀表明，不同研究單位采用不同研究平臺(tái)，在不同測(cè)試條件下評(píng)估了器件等級(jí)對(duì)深組合系統(tǒng)性能的影響，得出的結(jié)論也有所差異。但是目前可以確定的結(jié)論是，在GNSS系統(tǒng)連續(xù)修正作用下，低等級(jí)的MEMS IMU可以用于深組合系統(tǒng)，使用OCXO比TCXO可以獲得更好的系統(tǒng)性能。

2.3 深組合系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

深組合系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)包括軟件實(shí)現(xiàn)和硬件實(shí)現(xiàn)兩種方式。軟件平臺(tái)相對(duì)靈活，便于深組合算法的研究，硬件系統(tǒng)開發(fā)周期長(zhǎng)、靈活性差，但具有重要的軍事意義和商業(yè)價(jià)值。

目前國(guó)外基于軟件接收機(jī)平臺(tái)的深組合實(shí)現(xiàn)研究比較完善，例如卡爾加里大學(xué)PLAN組研發(fā)的GSNRx、德國(guó)IfEN的ipexSR。國(guó)內(nèi)如國(guó)防科技大學(xué)、北京航空航天大學(xué)等也進(jìn)行了軟件實(shí)現(xiàn)的研究。

國(guó)外對(duì)深組合系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)比較早，如表2 所示，國(guó)外從20世紀(jì)90年代起就將深組合技術(shù)廣泛地應(yīng)用于軍事武器平臺(tái)，例如SLAM導(dǎo)彈(Standoff Land Attack Missile)的中程制導(dǎo)[60]、國(guó)防部GGP項(xiàng)目[11]、再入式空間飛行器[34]、單兵導(dǎo)航系統(tǒng)(Personal Navigation System, PNS)[61]等。

隨后一些公司也陸續(xù)推出了一體化深組合商業(yè)產(chǎn)品，如Litton公司的LN25x和LN27x系列[62-63]，Honeywell與Rockwell聯(lián)合研制的IGS系統(tǒng)[64]，NovAtel和KVH推出的CNS5000[65]，以及英國(guó)Goodrich公司研制的SiNAV系統(tǒng)[66]。此外，Stanford大學(xué)、美國(guó)遙感中心、加拿大TPI公司等也推出了深組合硬件平臺(tái)[67-69]。

國(guó)內(nèi)有關(guān)深組合硬件實(shí)現(xiàn)的文獻(xiàn)報(bào)道較少，與國(guó)外相關(guān)研究存在較大的差距。2013年武漢大學(xué)設(shè)計(jì)完成了一體化實(shí)時(shí)標(biāo)量深組合系統(tǒng)[32]；國(guó)防科技大學(xué)在2013年北斗衛(wèi)星導(dǎo)航年會(huì)上展出了基于北斗和MEMS IMU的深組合系統(tǒng)。

表2深組合系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)研究現(xiàn)狀

Table2Researchprogressonhardwareimplementationofdeepintegrationsystem

YearCountryInstitutionDeepintegrationsystem1986USAMcDonnellDouglasSLAMGuidanceSystem1990USADARPAGGP1990USADraperMMIMU2001USADODDIGNU2002USAHoneywellE?SIGI2002USAL3/IECTRUNAVTM2002USADraperSoldierPNS2001USAHoneywell，RockwellIGS2003USAStanfordUniversityGIGETPlatform2007USACRSUTCforTSPI2007USAQinetiQLtd．HardwarePrototype2008Canada/USANovAtel&KVHCNS50002011BritainGoodRichSiNAV2013CanadaTPIHardwarePrototype2013ChinaWuhanUniversityHardwarePrototype2013ChinaNationalUniversityofDefenseTechnologyHardwarePrototype

3 深組合研究存在的問(wèn)題與展望

深組合導(dǎo)航技術(shù)的優(yōu)勢(shì)使其成為組合導(dǎo)航技術(shù)研究和發(fā)展的焦點(diǎn)之一。

國(guó)外深組合技術(shù)起步早，尤其是以美國(guó)為代表的國(guó)家已經(jīng)完成對(duì)深組合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的探索，對(duì)深組合系統(tǒng)性能進(jìn)行了系統(tǒng)評(píng)估，并于20世紀(jì)90年代就已將深組合技術(shù)應(yīng)用于各種制導(dǎo)武器當(dāng)中。當(dāng)前國(guó)外已逐漸減少了深組合技術(shù)相關(guān)研究，近年的少量文獻(xiàn)主要是深組合技術(shù)在軍事領(lǐng)域之外的應(yīng)用探討，包括復(fù)雜環(huán)境(遮擋，城市峽谷)接收機(jī)性能[47,70-72]、移動(dòng)測(cè)圖[73]以及嘗試將深組合技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外無(wú)縫定位[74]等。

國(guó)內(nèi)關(guān)于深組合技術(shù)的研究起步較晚，整體研究仍停留在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證階段，還有很多問(wèn)題亟待解決：

1) 深組合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與濾波算法研究。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與算法設(shè)計(jì)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，國(guó)外對(duì)深組合結(jié)構(gòu)與算法研究較為系統(tǒng)，但是公開的文獻(xiàn)中提供的實(shí)現(xiàn)方案缺乏實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，難以直接參考，需要自主深入研究。

2) 深組合系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型研究。深組合系統(tǒng)研究需要一套系統(tǒng)的理論模型，目前已經(jīng)提出較為細(xì)化的慣性輔助環(huán)路數(shù)學(xué)模型，需要進(jìn)一步完善高動(dòng)態(tài)條件下的誤差源的建模分析。

3) 深組合系統(tǒng)性能研究。國(guó)外關(guān)于深組合高動(dòng)態(tài)性能研究公開文獻(xiàn)較少，對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的系統(tǒng)性能研究深入，而國(guó)內(nèi)相關(guān)研究較少。

4) 深組合系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。國(guó)外早在20世紀(jì)90年代就已將深組合技術(shù)應(yīng)用于軍事武器，并發(fā)展出多款商業(yè)一體化深組合導(dǎo)航系統(tǒng)產(chǎn)品。國(guó)內(nèi)直到近年才開始出現(xiàn)深組合原理樣機(jī)，且基本都是面向科研需求，無(wú)法滿足工程化和產(chǎn)品化要求。

國(guó)內(nèi)在進(jìn)行深組合技術(shù)研究時(shí)，可以結(jié)合國(guó)內(nèi)的實(shí)際應(yīng)用需求，發(fā)揮深組合系統(tǒng)的性能優(yōu)勢(shì)，例如：

1) 隨著北斗全球?qū)Ш蕉ㄎ幌到y(tǒng)的建設(shè)，發(fā)展基于北斗接收機(jī)的深組合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)深組合技術(shù)的本土化。

2) 發(fā)展基于MEMS慣性器件的深組合系統(tǒng)，MEMS器件的使用可以大大降低系統(tǒng)的設(shè)計(jì)成本，拓展深組合的應(yīng)用范圍。

3) 深組合技術(shù)可以潛在提高接收機(jī)的量測(cè)精度，尤其是動(dòng)態(tài)條件下的量測(cè)信息精度。例如高鐵軌道的動(dòng)態(tài)精密測(cè)量、強(qiáng)地震時(shí)的環(huán)路跟蹤精度提高。

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牛小驥男， 博士， 教授, 博士生導(dǎo)師。主要研究方向： 慣性導(dǎo)航與組合導(dǎo)航。

Tel: 027-68778595

E-mail: xjniu@whu.edu.cn

班亞龍男， 博士研究生。主要研究方向： GNSS/INS深組合。

E-mail: ylban@whu.edu.cn

張?zhí)嵘校?博士， 講師。主要研究方向： GNSS接收機(jī)， GNSS/INS深組合。

Tel: 027-68778890

E-mail: zts@whu.edu.cn

劉經(jīng)南男， 博士, 教授, 博士生導(dǎo)師。主要研究方向： 衛(wèi)星導(dǎo)航， 大地測(cè)量。

E-mail: jnliu@whu.edu.cn

URL：www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20151230.1617.002.html

ResearchprogressandprospectsofGNSS/INSdeepintegration

NIUXiaoji,BANYalong,ZHANGTisheng*,LIUJingnan

GNSSResearchCenter,WuhanUniversity,Wuhan430079,China

Withtheimprovementoftheperformancerequirementsofthenavigationsysteminaviation,aerospaceandmilitaryapplications,theGNSS/INSdeepintegrationhasgraduallybecometheresearchfocusasitisthedeepestwayofGNSS/INSintegration.ThispaperhasintroduceddifferentunderstandingsofthedeepintegrationconceptbasedontheoriginationanddevelopmentprocessofGNSS/INSdeepintegration.Accordingtothevariationofthereceivertrackingloopsandinformationprocessingmethods,thedeeplyintegratednavigationsystemcanbeclassifiedintothreemodes,whicharescalartracking-baseddeepintegration,coherentvectortracking-baseddeepintegrationandnon-coherentvectortracking-baseddeepintegration.Thecoherentvectortracking-baseddeepintegrationmodecanbefurtherclassifiedintothecascadeandcentralizedarchitectures.Thefeaturesarecomparedandanalyzedrespectivelybyprovidingarchitecturesofdifferentdeepintegrationmodes.TheresearchesoftheGPS/INSdeepintegrationresearchathomeandabroadarereviewedandproblemsinthecurrentresearcharesummarized.FinallythefuturedirectionsoftheGPS/INSdeepintegrationarepointedoutaccordingtothepracticalapplications.

GNSS/INS;integratednavigation;deepintegration;architecture;vector-baseddeepintegration;scalar-baseddeepintegration

2015-10-21；Revised2015-11-26；Accepted2015-12-22；Publishedonline2015-12-301617

s：NationalNaturalScienceFoundationofChina(41174028,41404029,L1422027);NationalHigh-techResearchandDevelopmentProgramofChina(2015AA124002)

.Tel.：027-68778890E-mailzts@whu.edu.cn

2015-10-21；退修日期2015-11-26；錄用日期2015-12-22； < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間

時(shí)間：2015-12-301617

www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20151230.1617.002.html

國(guó)家自然科學(xué)基金 (41174028,41404029,L1422027)； 國(guó)家“863”計(jì)劃 (2015AA124002)

.Tel.：027-68778890E-mailzts@whu.edu.cn

牛小驥， 班亞龍， 張?zhí)嵘?等．GNSS/INS深組合技術(shù)研究進(jìn)展與展望J． 航空學(xué)報(bào),2016,37(10):2895-2908.NIUXJ,BANYL,ZHANGTS,etal.ResearchprogressandprospectsofGNSS/INSdeepintegrationJ.ActaAeronauticaetAstronauticaSinica,2016,37(10):2895-2908.

http://hkxb.buaa.edu.cnhkxb@buaa.edu.cn

10.7527/S1000-6893.2015.0351

V443; TN961

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1000-6893(2016)10-2895-14