高 威, 李亞峰, 王可東,*

(1. 北京航空航天大學(xué)宇航學(xué)院, 北京 102206; 2. 北京信息科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院, 北京 100192)

0 引 言

全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(global navigation satellite system,GNSS)和捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(strapdown inertial navigation system,SINS)具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性,將二者組合之后能夠取得比任一單獨(dú)系統(tǒng)更好的效果,因此GNSS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)得到了工程上的廣泛應(yīng)用和學(xué)術(shù)界的深入研究[1]。

根據(jù)組合信息融合程度的不同,GNSS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)分為松組合、緊組合和深組合3種,其中深組合根據(jù)接收機(jī)跟蹤環(huán)路結(jié)構(gòu)的不同,又分為標(biāo)量深組合(超緊組合)和矢量深組合兩種形式[2]。超緊組合具備提升GNSS接收機(jī)動(dòng)態(tài)性能的能力,這是松組合和緊組合無法實(shí)現(xiàn)的[3],同時(shí)相比于矢量深組合,其在工程上更易于實(shí)現(xiàn),系統(tǒng)更易于保持穩(wěn)定,是實(shí)際應(yīng)用中最理想的深組合導(dǎo)航架構(gòu)。

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于超緊組合方面的研究大多著眼于環(huán)路的架構(gòu)和濾波器設(shè)計(jì)等理論問題,例如文獻(xiàn)[4]提出了將超緊組合下I/Q量測(cè)作為濾波器觀測(cè)量時(shí)的模型線性化方法,在一定程度上克服了鑒相器非線性的問題;文獻(xiàn)[5]將改進(jìn)的強(qiáng)跟蹤平方根容積卡爾曼濾波應(yīng)用到組合導(dǎo)航中,以解決GNSS和SINS采樣率不同的問題;文獻(xiàn)[6,7]使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嘗試處理傳統(tǒng)濾波器非線性或者GNSS不可用時(shí)的組合策略問題;文獻(xiàn)[8]引入因子圖這一工具,描述組合導(dǎo)航中的狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)制,以提升組合系統(tǒng)運(yùn)行的魯棒性。

然而,算法理論的研究只是超緊組合導(dǎo)航問題的一小部分。由于GNSS接收機(jī)本身是一個(gè)高速運(yùn)算和低速運(yùn)算并存、硬件結(jié)構(gòu)和軟件結(jié)構(gòu)并重的復(fù)雜系統(tǒng),超緊組合的架構(gòu)特點(diǎn)決定了需要打開GNSS接收機(jī)的捕獲跟蹤環(huán)路,并對(duì)其進(jìn)行重新設(shè)計(jì),這為超緊組合技術(shù)走向工程應(yīng)用帶來了巨大的挑戰(zhàn)。因此,在算法原理的設(shè)計(jì)到硬件化工業(yè)產(chǎn)品之間,實(shí)現(xiàn)具備完整功能的信號(hào)級(jí)超緊組合解算平臺(tái)不僅具有承上啟下的意義,也是其中最為關(guān)鍵和困難的一步。

多年來，也有許多國(guó)內(nèi)外學(xué)者為此開展了相關(guān)工作。AKOS等人[9]在GNSS軟件接收機(jī)程序設(shè)計(jì)方面做出了許多貢獻(xiàn),早些年基于全球定位系統(tǒng)(global positioning system, GPS)設(shè)計(jì)的單頻后處理軟件接收機(jī)平臺(tái)在初學(xué)者中頗受歡迎[10],并在后續(xù)加入了矢量跟蹤模塊,完整實(shí)現(xiàn)了整個(gè)矢量接收機(jī)的軟件設(shè)計(jì)工作;Xu等人[11]基于此設(shè)計(jì)了開源Matlab版本的矢量跟蹤接收機(jī),并在城市建筑和橋梁等場(chǎng)景下做了實(shí)驗(yàn)和測(cè)試。Liu等人[12]對(duì)比了矢量和標(biāo)量跟蹤接收機(jī)在實(shí)時(shí)性和性能方面的優(yōu)劣,并為在嵌入式平臺(tái)上實(shí)時(shí)應(yīng)用矢量跟蹤算法提出了衛(wèi)星位置解算優(yōu)化方法和異步觀測(cè)差值的方法,使得超緊組合算法硬件化進(jìn)程又前進(jìn)了一步。Yang等人[13]完成了基于緊組合濾波模型和SINS速度輔助載波環(huán)路的GNSS/SINS超緊組合開源Matlab軟件方案,并基于車載實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了整個(gè)系統(tǒng)的功能性,不過該軟件方案仍然缺乏中頻數(shù)據(jù)模擬、多模多頻等功能,距離真正的面向工程應(yīng)用的仿真平臺(tái)還有一段距離。

本文在相關(guān)工作的基礎(chǔ)上,首次構(gòu)建了具備完整功能模塊的信號(hào)級(jí)GNSS/SINS超緊組合導(dǎo)航仿真平臺(tái),該平臺(tái)不僅能夠克服實(shí)驗(yàn)方法的場(chǎng)景局限性,提供相關(guān)理論問題研究的驗(yàn)證工具,同時(shí)也為超緊組合技術(shù)最終邁向?qū)嶋H的工程應(yīng)用構(gòu)建了設(shè)計(jì)藍(lán)圖,具有重要的工程價(jià)值。

1 仿真平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)

本文構(gòu)建的信號(hào)級(jí)超緊組合仿真平臺(tái)主要包含軌跡發(fā)生器、中頻信號(hào)發(fā)生器、GNSS軟件接收機(jī)和組合導(dǎo)航解算器等四大模塊。前兩個(gè)模塊為源數(shù)據(jù)產(chǎn)生部分,在飛行軌跡數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下,產(chǎn)生慣性測(cè)量單元(inertial measurement unit, IMU)輸出和考慮多普勒頻移的GNSS中頻信號(hào),這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)同源且同步。后兩個(gè)模塊為數(shù)據(jù)處理模塊,主要包括如下環(huán)節(jié):慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(intertial navigation system, INS)解算、GNSS信號(hào)的捕獲和跟蹤、電文譯碼、單點(diǎn)定位解算、松組合、緊組合、超緊組合及其轉(zhuǎn)換。整個(gè)平臺(tái)總的功能結(jié)構(gòu)如圖1所示。下面詳細(xì)介紹各個(gè)部分的設(shè)計(jì)思路。

圖1 GNSS/SINS超緊組合仿真平臺(tái)功能結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Diagram of functional structure of the ultra-tightly integrated GNSS/SINS simulation platform

1.1 軌跡發(fā)生器

軌跡發(fā)生器的功能是通過設(shè)計(jì)平飛、轉(zhuǎn)彎、俯仰等機(jī)動(dòng)形式產(chǎn)生隨時(shí)間變化的載體位置、速度、加速度、姿態(tài)角和角速度等信息。基于這些軌跡信息,能夠:① 產(chǎn)生加速度計(jì)和陀螺儀的輸出;② 計(jì)算GNSS中頻信號(hào)的多普勒頻移;③ 作為基準(zhǔn)信號(hào),用于導(dǎo)航性能分析。因此,軌跡發(fā)生器奠定了整個(gè)仿真平臺(tái)運(yùn)行的基礎(chǔ)。

1.2 GNSS中頻信號(hào)發(fā)生器

GNSS中頻信號(hào)發(fā)生器主要包括偽隨機(jī)碼生成、星歷產(chǎn)生、導(dǎo)航電文編碼、傳輸時(shí)間計(jì)算和數(shù)字射頻前端濾波等環(huán)節(jié),其中最關(guān)鍵的是傳輸時(shí)間計(jì)算環(huán)節(jié),即利用各衛(wèi)星的星歷信息和軌跡發(fā)生器得到的載體信息計(jì)算GNSS信號(hào)傳輸時(shí)間。產(chǎn)生的GNSS中頻信號(hào)是后續(xù)GNSS軟件接收機(jī)的輸入信號(hào)。

1.3 GNSS軟件接收機(jī)

GNSS軟件接收機(jī)是該仿真平臺(tái)最重要和最復(fù)雜的模塊,主要由以下幾個(gè)步驟組成[14]:

步驟 1捕獲。信號(hào)的捕獲是對(duì)偽碼相位、載波頻率和衛(wèi)星列表的三維搜索過程。捕獲環(huán)節(jié)的意義在于利用偽隨機(jī)碼的自相關(guān)特性找出粗略的接收衛(wèi)星信號(hào)的碼相位和載波頻率信息,并為后續(xù)的信號(hào)跟蹤做出初始化準(zhǔn)備。

步驟 2跟蹤。信號(hào)捕獲結(jié)束后即進(jìn)入跟蹤環(huán)節(jié),使用鎖相環(huán)(phase locked loop, PLL)和/或者鎖頻環(huán)(frequency locked loop, FLL)跟蹤載波頻率,使用延遲鎖相環(huán)(delay locked loop, DLL)跟蹤碼相位。跟蹤成功后,即可得到精確的碼相位和載波頻率,進(jìn)而可以得到精確的偽距測(cè)量值和信號(hào)發(fā)射時(shí)間,并應(yīng)用于后續(xù)的定位解算部分。

步驟 3數(shù)據(jù)解碼?；诟櫗h(huán)節(jié)得到的載波頻率和碼相位信息,完成位同步和幀同步,并根據(jù)調(diào)制信號(hào)的通信協(xié)議,解碼得到衛(wèi)星星歷數(shù)據(jù)。

步驟 4導(dǎo)航解算。利用數(shù)據(jù)解碼環(huán)節(jié)提供的衛(wèi)星星歷,得到衛(wèi)星的位置和速度,再利用偽距或載波相位信息計(jì)算用戶的三維位置、速度和授時(shí)信息,完成導(dǎo)航解算。

1.4 組合導(dǎo)航解算器

組合導(dǎo)航解算器主要包括SINS解算器和組合濾波器兩個(gè)部分。SINS解算器利用軌跡發(fā)生器模擬的加速度計(jì)和陀螺儀輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行慣導(dǎo)解算,得到載體的位置、速度和姿態(tài)信息。組合濾波器部分根據(jù)松組合、緊組合和超緊組合等不同的組合模式,對(duì)SINS和GNSS軟件接收機(jī)輸出的信息進(jìn)行融合。其中,松組合融合的是二者輸出的位置和速度,緊組合融合的是二者輸出的偽距和偽距率,超緊組合是在緊組合的基礎(chǔ)上引入SINS輔助GNSS接收機(jī)實(shí)現(xiàn)載波跟蹤環(huán)路功能,以達(dá)到改善軟件接收機(jī)動(dòng)態(tài)性能和噪聲性能的目的。

2 各環(huán)節(jié)功能設(shè)計(jì)和仿真案例

2.1 載體軌跡設(shè)計(jì)

載體軌跡是產(chǎn)生IMU數(shù)據(jù)和GNSS中頻信號(hào)的基礎(chǔ),軌跡發(fā)生器的設(shè)計(jì)流程[15]如下:

步驟 1設(shè)計(jì)合理的飛行軌跡,包括初始姿態(tài)、位置、速度,以及每段飛行機(jī)動(dòng)的形式、大小、持續(xù)時(shí)間。

步驟 2根據(jù)機(jī)動(dòng)形式和大小計(jì)算載體加速度a和角速度ω,并根據(jù)機(jī)動(dòng)的形式,在合適的坐標(biāo)系中表示出來。

圖2 設(shè)計(jì)的載體軌跡Fig.2 Designed vehicle trajectory

圖3 理想IMU輸出數(shù)據(jù)Fig.3 Ideal IMU output datas

2.2 中頻信號(hào)模擬

以下涉及的GNSS中頻信號(hào)模擬和GNSS接收機(jī)均以GPS為例。在衛(wèi)星端經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)調(diào)制得到的發(fā)射信號(hào)穿過大氣層,由于各種因素的影響,發(fā)射信號(hào)到達(dá)接收機(jī)天線時(shí)的各種信號(hào)參數(shù)已經(jīng)發(fā)生了變化,例如功率、頻率、時(shí)延和相位等。本文在進(jìn)行中頻信號(hào)建模時(shí),主要研究衛(wèi)星和用戶之間相對(duì)運(yùn)動(dòng)的影響,對(duì)電離層和對(duì)流層延時(shí)以及多路徑效應(yīng)暫時(shí)不做考慮,后續(xù)可以按需添加。

忽略軍碼對(duì)應(yīng)的信號(hào)部分,接收機(jī)天線端接收到的GPS的L1信號(hào)模型可以表示為

Si(tr)=AiCi(tr-τi)Di(tr-τi)·

cos[ω1(tr-τi)+φ0i]

(1)

τi=tp-δt(s)

(2)

式中:下標(biāo)i表示衛(wèi)星的編號(hào);Ai表示載波的振幅;Ci(t)表示衛(wèi)星i對(duì)應(yīng)的偽隨機(jī)C/A碼;Dt(i)表示衛(wèi)星i對(duì)應(yīng)的導(dǎo)航電文碼;tr為接收機(jī)接收時(shí)刻;τi為信號(hào)傳播過程中的時(shí)間延遲;tp為信號(hào)到達(dá)接收機(jī)天線的傳輸延時(shí);δt(s)為衛(wèi)星鐘差;ω1為載波角頻率;φ0i為衛(wèi)星i載波的初始載波相位。由天線端模擬獲得的射頻信號(hào),需要再經(jīng)過混頻、低通濾波、各通道信號(hào)合成,最終得到的軟件接收機(jī)基帶處理的中頻信號(hào)表達(dá)式為

cos(ωIFtr-ω1τi+φ0i)

(3)

式中：ωIF為期望的中頻頻率。由式(3)可知,中頻信號(hào)模擬的關(guān)鍵是計(jì)算信號(hào)時(shí)間延遲τ。實(shí)際上,衛(wèi)星和載體之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)所引起的載波和偽碼多普勒頻移,在式(3)中,就是τ的變化。因此,確定了τ,便能得到在信號(hào)接收時(shí)刻tr的信號(hào)幅值和相位,以及最關(guān)鍵的多普勒頻移。而計(jì)算τ需要用到軌跡發(fā)生器和GPS星歷,前者在第1.1節(jié)中已經(jīng)設(shè)計(jì)好,后者可通過GNSS服務(wù)機(jī)構(gòu)網(wǎng)站獲取GPS實(shí)際廣播星歷。

基于上述信號(hào)模型分析,本文設(shè)計(jì)了一種靈活、實(shí)用的GPS中頻信號(hào)模擬器,其主要環(huán)節(jié)包括C/A碼生成、星歷產(chǎn)生、導(dǎo)航電文編碼、傳輸時(shí)間計(jì)算、載噪比配置和數(shù)字射頻前端等。圖4為GPS中頻信號(hào)模擬方案。圖5為仿真中頻信號(hào)帶通濾波后功率譜尖峰處的局部放大圖。

圖4 GPS中頻信號(hào)模擬方案Fig.4 Scheme of the GPS intermediate frequency signal simulation

圖5 濾波后的理想中頻信號(hào)功率譜Fig.5 Power spectrum of the filtered ideal intermediate frequency signal

從圖5可以看出,信號(hào)的功率集中在設(shè)計(jì)中頻附近,并且向外擴(kuò)展的主瓣為其調(diào)制的C/A碼頻率(頻率為1.023 MHz)的2倍,濾波后超過濾波帶寬后的部分功率衰減迅速,6 MHz前端帶寬外的信號(hào)衰減典型值在-40 dB以上,符合典型中頻信號(hào)的頻域特征。

2.3 GNSS軟件接收機(jī)

GNSS軟件接收機(jī)包含捕獲、跟蹤、電文譯碼和導(dǎo)航解算等4個(gè)環(huán)節(jié)。

信號(hào)捕獲的本質(zhì)是在初始較大范圍內(nèi)搜索,以便粗略地確定載波的多普勒頻移和碼相位,由于粗捕獲的精度通常不能滿足后續(xù)跟蹤環(huán)路的需求,因此還需要加入精捕獲環(huán)節(jié)以提升捕獲精度。本文采用基于快速傅里葉變換(fast Fourier transform, FFT)的頻域循環(huán)相關(guān)方法進(jìn)行粗捕獲,采用|sinc|函數(shù)擬合法進(jìn)行精捕獲[16]。

設(shè)根據(jù)粗捕獲得到的頻率計(jì)算出的超前、即時(shí)和滯后非相干積分值分別為VE、Vp和VL,定義鑒別器F為

(4)

利用三次曲線擬合|sinc|函數(shù)的思路,求解的頂峰位置即可近似得到更精細(xì)化的捕獲頻率,可以近似將粗捕獲頻率和|sinc|的頂峰位置的頻率之間的差值[16]表示為

m(F)=-4.135F3+204.5F

(5)

則精捕獲頻率可以表示為

facq=fP-m(F)

(6)

式中：fP為粗捕獲得到的頻率。圖6為某通道的捕獲結(jié)果。

圖6 某衛(wèi)星通道頻率和碼相位的捕獲結(jié)果Fig.6 Acquisition results of frequency and code phaseof a satellite channel

精捕獲完成后,將轉(zhuǎn)入信號(hào)跟蹤環(huán)節(jié),跟蹤是連續(xù)產(chǎn)生本地載波和偽碼并時(shí)刻鎖定當(dāng)前載波和偽碼多普勒頻移的過程,只有這樣才能準(zhǔn)確同步本地信號(hào)和輸入信號(hào),并從輸入信號(hào)中剝離出載波和偽碼,得到最為關(guān)鍵的導(dǎo)航電文。跟蹤環(huán)路的噪聲性能和動(dòng)態(tài)性能在很大程度上決定了整個(gè)接收機(jī)的定位精度和魯棒性。

軟件接收機(jī)分別使用碼環(huán)和載波環(huán)實(shí)現(xiàn)對(duì)碼相位和載波頻率的跟蹤,碼環(huán)的實(shí)現(xiàn)形式主要是DLL,載波環(huán)的主要實(shí)現(xiàn)形式是PLL和FLL。本文采用了二階FLL輔助三階PLL的載波環(huán)路結(jié)構(gòu),以及載波環(huán)輔助碼環(huán)結(jié)構(gòu)。前者是高動(dòng)態(tài)接收機(jī)的構(gòu)成要素,能夠使接收機(jī)獨(dú)自承擔(dān)較高的動(dòng)態(tài)應(yīng)力,而后者能基本消除碼環(huán)所需承擔(dān)的動(dòng)態(tài)應(yīng)力,進(jìn)而采用更窄的帶寬以提高碼相位的計(jì)算精度[14]。圖7為二階FLL輔助的三階PLL示意圖,而圖8展示了各個(gè)跟蹤通道的載波多普勒頻移解算結(jié)果。

圖7 二階FLL輔助的三階PLLFig.7 2nd-order FLL aided 3rd-order PLL

圖8 各個(gè)衛(wèi)星通道的載波多普勒頻移跟蹤結(jié)果Fig.8 Tracking results of carrier Doppler frequency shift of all satellite channels

從圖8可以看出，在90～120 s的設(shè)計(jì)高動(dòng)態(tài)區(qū)間內(nèi)的載波多普勒頻移遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他時(shí)刻,這與本文的載體軌跡設(shè)計(jì)相符。

跟蹤完成后,進(jìn)入電文譯碼環(huán)節(jié)。在此之前還需要進(jìn)行位同步和幀同步,前者是為了將連續(xù)20個(gè)1 ms的偽碼比特值組裝成20 ms的導(dǎo)航電文比特,后者則是尋找同步碼,并進(jìn)行一系列校驗(yàn),以進(jìn)一步找出電文幀頭的位置,并解決180°相位模糊度問題。

幀同步結(jié)束后,需要從連續(xù)的子幀中按照預(yù)先規(guī)范定義的格式提取導(dǎo)航電文信息,并根據(jù)這些電文信息解算出導(dǎo)航定位所關(guān)心的周內(nèi)時(shí)(time of week, TOW)、衛(wèi)星位置、衛(wèi)星鐘差、衛(wèi)星速度和鐘漂等。圖9為某衛(wèi)星通道1～3號(hào)子幀的電文組裝結(jié)果,其中包含了解算所需要的導(dǎo)航電文信息。

圖9 某衛(wèi)星通道1～3號(hào)子幀電文組裝結(jié)果Fig.9 Packaged message of No.1～No.3 subframes of a satellite channel

當(dāng)上述工作完成,即可進(jìn)入導(dǎo)航解算環(huán)節(jié)。碼相位加上TOW能夠裝訂出信號(hào)發(fā)射時(shí)間,結(jié)合衛(wèi)星位置和鐘差,確定偽距,在獲得多于4顆可見星的偽距時(shí),利用最小二乘法即可求解出載體的位置。位置確定后,將多普勒頻移轉(zhuǎn)化為偽距率,并結(jié)合衛(wèi)星速度和鐘漂,可以求得載體的速度。

圖10為本文設(shè)計(jì)的軟件接收機(jī)處理第2.2節(jié)模擬的中頻信號(hào)的結(jié)果。從解算結(jié)果可知,解算的軌跡與軌跡發(fā)生器設(shè)計(jì)的軌跡一致,說明了本文中頻信號(hào)模擬和軟件接收機(jī)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)的正確性。

圖10 GPS軟件接收機(jī)解算結(jié)果Fig.10 Solving results of the GPS software receiver

2.4 組合導(dǎo)航解算器

組合導(dǎo)航解算器包括SINS解算器和組合濾波器兩個(gè)部分。圖11為SINS解算的流程框圖,利用模擬的IMU數(shù)據(jù)和給定的導(dǎo)航初始值解算出載體的位置、速度和姿態(tài)。

圖11 SINS解算框圖Fig.11 SINS solving diagram

在分別實(shí)現(xiàn)了軟件接收機(jī)解算和SINS解算后,進(jìn)一步設(shè)計(jì)組合導(dǎo)航濾波器和超緊組合的反饋環(huán)節(jié)。無論是松組合、緊組合還是超緊組合,其組合導(dǎo)航濾波器的狀態(tài)方程是一致的。完成初始對(duì)準(zhǔn)后,設(shè)誤差狀態(tài)量為

(7)

(8)

松組合濾波的量測(cè)量為SINS解算和接收機(jī)解算得到的速度和位置之差,因此其量測(cè)矩陣H為

(9)

式中：03和I3分別表示3×3的零矩陣和單位陣。緊組合濾波的量測(cè)量為SINS推算的和接收機(jī)導(dǎo)航解算的偽距和偽距率之差,因此偽距對(duì)應(yīng)的量測(cè)矩陣為

(10)

(11)

超緊組合在緊組合導(dǎo)航濾波器的基礎(chǔ)上,增加了濾波解算結(jié)果反饋到接收機(jī)跟蹤環(huán)路的環(huán)節(jié)。由于SINS推算得到的偽距率直接反映了接收機(jī)相對(duì)衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的多普勒頻移,因此可以用來承擔(dān)絕大部分的載波環(huán)動(dòng)態(tài)應(yīng)力,載波環(huán)路可以采用更窄的帶寬。圖12為SINS速度輔助下的接收機(jī)跟蹤環(huán)路框圖。

圖12 SINS速度輔助下的跟蹤環(huán)路框圖Fig.12 Diagram of the SINS-velocity-aided tracking loop

為了檢驗(yàn)超緊組合在載體高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)時(shí)的性能,本文采用兩種環(huán)路設(shè)計(jì),并分別進(jìn)行緊組合和超緊組合層次的濾波融合,以考察在高動(dòng)態(tài)區(qū)間內(nèi)的導(dǎo)航性能,兩種設(shè)計(jì)分別為:

(1) 載波環(huán)路為二階FLL輔助的三階PLL,二者帶寬分別設(shè)為10 Hz和18 Hz,碼環(huán)為帶寬2 Hz的二階DLL;

(2) 載波環(huán)路為帶寬3Hz的二階PLL,碼環(huán)為帶寬0.5 Hz的一階DLL。

對(duì)比兩種環(huán)路設(shè)計(jì),第一種采用了二階FLL輔助的三階PLL環(huán)路,且環(huán)路噪聲帶寬較大,因而環(huán)路的動(dòng)態(tài)性能好,是典型的高動(dòng)態(tài)接收機(jī)參數(shù)設(shè)計(jì)策略;第二種只采用了二階PLL環(huán)路,且環(huán)路噪聲帶寬較小,動(dòng)態(tài)性能差,但環(huán)路熱噪聲較低,易取得更好的解算精度。

圖13和圖14為緊組合的測(cè)速誤差,采用第一種設(shè)計(jì)的緊組合在載體進(jìn)行高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)時(shí)仍然能正常工作,但測(cè)速誤差顯著增大;而采用第二種設(shè)計(jì)的緊組合在載體進(jìn)行高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)時(shí),出現(xiàn)了環(huán)路失鎖,導(dǎo)致速度誤差發(fā)散。因此,在緊組合中,接收機(jī)本身環(huán)路噪聲性能和動(dòng)態(tài)性能的矛盾并沒有解決。

圖15和圖16為超緊組合的測(cè)速誤差。由圖15可知,超緊組合在高動(dòng)態(tài)區(qū)間也可正常工作,但測(cè)速精度和穩(wěn)定性優(yōu)于圖13;對(duì)比圖15和圖16可知,超緊組合在兩種環(huán)路設(shè)計(jì)下的測(cè)速誤差十分接近,這是由于SINS輔助信息在環(huán)路中起到了主導(dǎo)作用。因此,在超緊組合中,由于SINS速度輔助信息的引入承擔(dān)了絕大部分的動(dòng)態(tài)應(yīng)力,環(huán)路的噪聲性能和動(dòng)態(tài)性能的矛盾得到了徹底解決,達(dá)到了一種最佳的融合效果。

圖13 緊組合的測(cè)速誤差(設(shè)計(jì)1)Fig.13 Velocity errors of the tight integration (design 1)

圖14 緊組合的測(cè)速誤差(設(shè)計(jì)2)Fig.14 Velocity errors of the tight integration (design 2)

圖15 超緊組合的測(cè)速誤差(設(shè)計(jì)1)Fig.15 Velocity errors of the ultra-tight integration (design 1)

圖16 超緊組合的測(cè)速誤差(設(shè)計(jì)2)Fig.16 Velocity errors of the ultra-tight integration (design 2)

3 結(jié) 論

本文完成了信號(hào)級(jí)GNSS/SINS超緊組合導(dǎo)航仿真平臺(tái)的構(gòu)建,基于軌跡發(fā)生器的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),模擬了GNSS中頻信號(hào)和IMU輸出數(shù)據(jù),并進(jìn)一步完成了GNSS軟件接收機(jī)、SINS解算器和組合濾波器等模塊,通過一個(gè)仿真案例,初步驗(yàn)證了本平臺(tái)各模塊的功能和超緊組合在載體高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)時(shí)的優(yōu)越性。

另外,該仿真平臺(tái)的模塊化設(shè)計(jì),為超緊組合相關(guān)方向的研究提供了一個(gè)十分便利的驗(yàn)證手段,相比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,具有靈活、穩(wěn)定、快速和場(chǎng)景多樣化等優(yōu)勢(shì),為相關(guān)算法的理論研究和實(shí)際工程應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ)。