[发明专利]一种组合导航方法和系统

说明书

本发明公开了一种组合导航方法和系统，其中的方法包括：第一计算单元将第一导航系统的数据和第二导航系统的数据进行信息融合，得到融合后的组合导航数据；B、第二计算单元根据记录的第一导航系统的历史数据和第二导航系统的历史数据，估算得到陀螺常值项和比例项、加速度计常值项和比例项、滤波所用的系统噪声阵和观测噪声阵的估计值；对估算得到的各个估计值进行评价，判断各个估计值是否为更准确的参数；根据判断结果将估计值反馈给第一计算单元，对相应的参数进行修正。通过使用本发明所提供的组合导航方法和系统，可以提高导航精度和可靠性。

技术领域

本发明涉及导航技术领域，特别涉及一种组合导航方法和系统。

背景技术

在当前的现有技术中，有卫星导航、惯性导航、地磁导航、地形匹配导航等多种导航方式。由于惯性导航是完全自主的导航方式，而且具有信息相对连续，不易受到干扰，短时间内精度较高等优点，因此，惯性导航在目前的所有导航方式中依然占有重要的地位。捷联惯性导航(SINS)系统是惯性导航中的一种，具有惯性导航的基本特点。但是，捷联惯性导航是一种递推式的计算，其误差将随着时间的增加而迅速增加，不能满足长时间保持一定导航精度的要求。

组合导航的出现解决了目前单一导航方式遇到的部分问题。组合导航是将两种或者两种以上的导航方式结合起来使用，达到取长补短的目的。以最常见的卫星导航为例，卫星导航具有全天候、在较大的空间范围内有效、导航精度较高、误差不随时间积累等优点。然而与捷联惯性导航系统相比，卫星导航系统也具有信息更新频率较低、大动态条件下容易失锁、信号容易被干扰等缺点。而将捷联惯性导航与卫星导航组成组合导航系统，则可以实现长时间高精度的自主导航。

组合导航系统需要用到信息融合技术。目前的融合方法有卡尔曼滤波、鲁棒滤波、粒子滤波等多种方式。卡尔曼滤波是一种线性最小方差滤波，对于白噪声驱动条件下的线性系统，其滤波值是最优的。但是，卡尔曼滤波需要系统噪声协方差阵和观测噪声协方差阵来分别描述时间更新的精度和观测值的精度。然而，现有技术中的系统噪声协方差阵和观测噪声协方差阵都是根据经验设置，因此导致方差阵的设置不够准确合理，从而影响滤波精度。

现有技术中通常采用的是捷联惯性导航和卫星导航的松组合方式，该方法只是对惯性导航的速度位置等变量进行了修正，而并没有考虑陀螺和加速度计的常值漂移和比例项的变化等误差源，这些也是捷联惯性导航误差发散的原因之一；另外，目前的捷联惯性卫星组合导航系统没有对信息进行充分的利用，仅仅是在滤波时刻使用一次后就丢弃。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种组合导航方法和系统，从而可以提高惯导导航精度和优化滤波效果。

本发明的技术方案具体是这样实现的：

一种组合导航方法，该方法包括如下所述步骤：

A、第一计算单元将第一导航系统的数据和第二导航系统的数据进行信息融合，得到融合后的组合导航数据；

B、第二计算单元根据记录的第一导航系统的历史数据和第二导航系统的历史数据，估算得到陀螺常值项和比例项、加速度计常值项和比例项、滤波所用的系统噪声阵和观测噪声阵的估计值；对估算得到的各个估计值进行评价，判断各个估计值是否为更准确的参数；根据判断结果将估计值反馈给第一计算单元，对相应的参数进行修正。

较佳的，所述第一导航系统为捷联惯性导航系统SINS，第二导航系统为卫星导航系统。

较佳的，所述步骤A包括如下的步骤：

A1、在第一导航系统的数据中，根据陀螺脉冲数计算角增量，并根据加速度计脉冲数计算速度增量；

A2、根据角增量和速度增量计算下一时刻的姿态、速度和位置；

A3、根据计算得到的姿态、速度和位置以及第二导航系统的数据，进行组合导航信息融合，得到融合后的组合导航数据；