[发明专利]GNSS/SINS紧组合滤波平滑的高精度快速算法

摘要

本发明涉及一种GNSS/SINS紧组合滤波平滑的高精度快速算法。采用状态方程一步预测的近似方法优化了Kalman滤波的计算效率；通过剔除GNSS状态参数和分解SINS状态参数，加快了RTSS和FBC平滑算法的计算效率；将RTSS嵌入FBC中，融合得到新的平滑算法，提高了平滑算法的解算精度；采用低频观测更新率保存滤波结果并进行平滑处理，减小内存消耗，再以SINS机械编排高频内插的方法，从低频的平滑结果中恢复出任意时刻的紧组合解。本发明可以使GNSS/SINS紧组合快速生成高精度的解算结果。

主权项

1.一种GNSS/SINS紧组合滤波平滑的高精度快速算法，其特征在于：将Kalman滤波的状态预报进行效率优化，在平滑过程中剔除GNSS状态参数和分解SINS状态参数，利用状态降维后的RTSS和FBC相融合的平滑算法，采用低频保存的滤波结果进行平滑处理，以SINS机械编排高频内插获取紧组合解；具体包括以下步骤；步骤1，采用双线程设置前后向两个独立的滤波器，将SINS观测值、GNSS观测值和前后向初始信息分别输入两个滤波器中进行初始化，双向滤波器共用同一内存中的观测数据；步骤2，采用效率优化的Kalman滤波算法进行GNSS/SINS组合滤波；在GNSS/SINS组合滤波过程中，两个GNSS观测更新历元间通过SINS机械编排传递，对应的误差信息采用Kalman滤波一步预测协方差矩阵传递；在机械编排历元时采用效率优化的Kalman滤波处理，使用状态转移矩阵累积和近似过程噪声计算取代预报方差传递；步骤3，在步骤2中，按照GNSS观测更新频率，逐历元保存GNSS/SINS组合滤波结果及其中间信息，完成前后向滤波后，将其输入到改进的前向和后向RTSS平滑器，利用改进的GNSS/SINS紧组合RTSS平滑算法进行低频率的双向RTSS平滑处理，分别得到低频率的前向和后向RTSS平滑处理的结果；在进行RTSS平滑处理时，将GNSS相关的钟差、对流层和模糊度参数剔除，以降低状态维数，避免模糊度参数过多带来的计算负担，加速RTSS计算效率；从SINS状态参数中只分解出位置、速度和姿态这三类参数，对这三类参数分别进行后续FBC平滑处理；步骤4，将步骤3中的前向和后向RTSS平滑结果输入到改进的FBC平滑器，利用改进的GNSS/SINS紧组合FBC平滑算法以及RTSS和FBC相融合的平滑算法得到低频率的FBC平滑处理的结果；步骤5，将SINS观测值和步骤4中的低频率FBC平滑结果输入高频内插模块，通过SINS机械编排高频内插算法得到平滑结果；首先使用平滑结果对SINS原始数据进行系统误差改正，然后在两个低频平滑结果间进行前后向SINS机械编排，取均值后获取内插时刻高精度的紧组合导航结果。