[发明专利]一种基于卫星紧组合的INS和DR惯性导航方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于卫星紧组合的INS和DR惯性导航方法与系统，其包括有：INS系统误差分析单元；航位推算误差分析单元；GBDT算法处理单元，用于处理卫星信号失锁情况下的Kalman观测值；紧组合导航滤波方程建立单元；基于GBDT算法改进的紧组合导航位置误差实验单元，用于在卫星信号丢失的情况下，进行基于GBDT算法改进的紧组合导航位置误差实验，检验系统在东、北、天等三个方向的位置误差。本发明将GBDT算法应用于紧组合导航系统，GBDT算法构建模型所需时间短，在卫星信号失锁情况下，仍有效预测紧组合导航系统滤波的观测值，确保导航系统的实时性，提高定位精度，可有效解决复杂环境下载车定位时间长而影响导航性能的问题。

技术领域

本发明涉及惯性导航系统，尤其涉及一种基于卫星紧组合的INS和DR惯性导航方法与系统。

背景技术

惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)和全球导航卫星系统(GlobalNavigation Satellite System，GNSS)的组合是最常见的组合导航系统，其有效利用了GNSS和INS各自的优点，进行系统间的取长补短，能减小系统误差，提高系统精度。组合方式有松组合、紧组合、深组合等三种，目前大多数INS与GNSS组合导航是以松组合的方式，在GNSS信号正常时，组合导航系统能够提供良好的导航性能，但在可见卫星数目低于4颗、卫星信号失锁的情况下，GNSS无法提供载体的位置、速度，从而无法与INS组合导航，且滤波器输出发散，降低导航性能，同时地，随着测量时间增加，会出现惯导定位误差累积、陀螺仪、加速度传感器等器件测量精度下降而导致的INS性能变差等问题。而紧组合采用伪距及伪距率组合，能够得到稳定可靠的连续定位精度，导航实时性高，定位精度高。

紧组合导航中，只需对惯导输出的位置信息和GNSS接收机提供星历数据进行解算得出伪距和伪距率，所以在复杂环境下卫星信号短暂缺失时，紧组合仍能继续导航，但位置误差随时间增加而增大，滤波器输出逐渐发散，长时精度不高，在复杂环境下提升导航性能仍存在局限性。

现有紧组合导航技术中，请参见申请号为201310462886、公开号为103487820A、名称为“一种车载捷联_卫星紧组合无缝导航方法”的中国发明专利申请文件，该技术方案的缺陷在于，在高动态的复杂环境中，卫星信号易丢失，当卫星数小于4颗时，运用智能组合算法，其算法中卫星双频恢复技术，无法消除多路径误差，在城市建筑密集区定位精度较弱，尤其是双频定位所需定位时间较长，影响载车高速运行时的定位导航性能。

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树)算法，是一种迭代的决策树算法，其本质是基于残差学习，在逐次迭代中，残差向梯度方向不断减小，最终将所有迭代产生的模型累加得到最终的预测模型。GBDT可广泛应用于各种类型数据的处理，可用于非线性和线性的回归问题，与SVM(Support Vector Machine，支持向量机)相比有较高的准确率，对异常值的鲁棒性强，GBDT算法构建模型所需时间短，不需要花费大量时间进行数据预处理和仔细调整学习过程，能提供与现有数据相媲美的最佳预测能力，有效解决复杂环境下载车定位时间长而影响导航性能的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种设计合理、实时性高、定位精度高、鲁棒性好、能有效改善复杂环境下载车高速运行时的导航性能的基于卫星紧组合的INS和DR惯性导航方法与系统。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。

一种基于卫星紧组合的INS和DR惯性导航方法，其包括有：步骤S1，INS系统误差分析，选取东北天地理坐标系为导航参考坐标系，记为n系，当惯性模块按一定的方位安装到载车上时，认为载车坐标系与惯性坐标系重合，记为b系，惯导系统姿态、速度和位置误差方程经过推导并整理得到姿态误差方程、速度误差方程、位置误差方程；

步骤S2，航位推算误差分析；