[发明专利]一种MIMU和GNSS信息融合的方法

权利要求书

1.一种MIMU和GNSS信息融合的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)基于MIMU角速度和比力数据，分别在ECEF坐标系和NED坐标系下进行惯性导航解算；将NED坐标系下惯性导航的姿态角直接赋给ECEF坐标系下的导航解算，并将GNSS接收机解算得到的位置、速度信息作为惯性导航解算初始状态的位置、速度；

(2)建立ECEF坐标系下的位置和速度误差方程，作为ECEF坐标系下的误差状态方程；建立NED坐标系下姿态角误差方程和速度误差方程，作为NED坐标系下的误差状态方程；

(3)利用GNSS伪距和伪距率值建立ECEF坐标系下信息融合的观测方程，利用GNSS北向速度和东向速度值建立NED坐标系下信息融合的观测方程；

(4)基于ECEF坐标系下的误差状态方程，采用卡尔曼滤波器进行位置误差、速度误差、加速度计偏置估计；基于NED坐标系下的误差状态方程，采用卡尔曼滤波器进行姿态角误差和陀螺零偏估计；

(5)对于ECEF坐标系下的惯性导航解算进行位置与速度信息的反馈校正，对于NED坐标系下的惯性导航解算进行姿态角与速度信息的反馈校正，根据估计陀螺零偏和加速度计偏置，分别对IMU输出的角速度和比力进行修正；

(6)由ECEF坐标系和NED坐标系下的惯性导航解算综合向用户输出载体的姿态角、位置、速度、角速度和加速度信息。

2.根据权利要求1所述MIMU和GNSS信息融合的方法，其特征在于，所述步骤(2)中的ECEF坐标系下误差状态矢量为X^e＝[δR^e δV^e δa^b]^T，其中δR^e、δV^e分别为ECEF坐标系下的位置误差和速度误差矢量，δa^b为三个轴的加速度计零偏；NED坐标系下误差状态矢量Xⁿ＝[δVⁿ ε δω^b]₈，其中δVⁿ＝[δV_N δV_E]分别为北向、东向速度误差；ε为姿态角误差；δω^b为微陀螺偏差。

3.根据权利要求2所述MIMU和GNSS信息融合的方法，其特征在于，所述步骤(3)中ECEF坐标系下组合导航观测量采用伪距差分和多普勒差分来抵消接收机钟差和钟差漂移的影响；NED坐标系下组合导航观测量为北向速度、东向速度。

4.根据权利要求1或2或3所述MIMU和GNSS信息融合的方法，其特征在于，所述步骤(4)中的卡尔曼滤波器为线性卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器。

5.根据权利要求1或2或3所述MIMU和GNSS信息融合的方法，其特征在于，所述步骤(5)包括：

(5.1)对NED坐标系下姿态角对应的方向余弦阵修正为：

Cbn=[I+ϵ×]C^bn]]>

其中，ε×为失准角矢量的反对称矩阵，为修正前的方向余弦阵，为修正后的方向余弦阵；

(5.2)NED坐标系下的速度修正为：

Vn=V^n-δVn]]>

其中，为NED坐标系下修正前的速度矢量，Vⁿ为NED坐标系下修正后的速度矢量；

(5.3)ECEF坐标系下速度修正为：

Re=R^e-δRe]]>

其中，为修正前的位置矢量，R^e为修正后的位置矢量；

(5.4)ECEF坐标系下速度修正为：

Ve=V^e-δVe]]>

其中，为ECEF坐标系下修正前的速度矢量，V^e为ECEF坐标系下修正后的速度矢量。