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現代導航對系統有能夠實時、準確地獲取載體運動信息的要求。在組合導航領域，衛星導航(目前最常用的是GPS)與捷聯式慣性導航(SINS)組合的導航系統能夠彌補各自單獨導航情況下的不足，而且具有高精度、低成本、結構簡單等優點，目前已經成為最熱門的研究方向。GPS/SINS組合導航一般是以位置，速度作為量測量來修正慣性導航系統，隨著GPS定向系統的逐漸發展，將姿態與位置和速度同樣作為量測量的全組合方法正在成為研究熱點。本文根據GPS/SINS全組合導航系統的機理和特點在基于DSP+FPGA的導航計算機平臺上設計了可靠的信息融合技術，通過相關的試驗證明本系統具有較好的效果。 組合導航系統軟硬件設計 導航計算機總體設計 捷聯式慣性導航系統中將陀螺儀、加速度計、電子線路和金屬臺體合稱為慣性測量裝置(IMU)，它是整個系統的核心部件。本文中導航系統采用方便野外跑車實驗的一體化、模塊化設計，通過接口將導航計算機固連于IMU器件內，計算機與IMU方便更換。本系統中設置IMU數據更新率為200Hz，GPS數據輸出頻率為1Hz，因此計算機必須能夠在5ms內完成整個系統算法運行，這樣的速率要求使得單純采用一個核心處理器的方法已無法滿足系統實時性要求，故本系統中計算機采用了DSP+FPGA雙核設計方式，DSP選用TI公司的TMS320C6747，TMS320C6747具有高性能的浮點運算能力，最高主頻可達到450MHz，能夠實現高速運算;而FPGA型號為Xilinx公司的XC3S500E。系統硬件結構如圖1所示，其中，DSP6747主要負責IMU解算、卡爾曼濾波等數據處理算法，FPGA主要完成外部接口擴展(2路RS232口，1路RS422口)、數據的采集與傳輸及邏輯時序控制的功能。 圖1 導航計算機結構圖 導航系統軟件設計 導航計算機軟件設計必須滿足實時性與準確性的要求。計算機上電后會執行整個系統的初始化，通過后開始捷聯慣導算法運算，組合導航算法在GPS數據獲取后將其作為初始數據進行運算，如果有GPS數據丟失狀況發生，系統將單獨運行捷聯慣導解算，經解算后的數據被送入Kalman濾波器中處理。系統軟件流程圖如圖2所示。 圖2 系統軟件流程圖 組合導航系統算法 (1)組合導航的狀態方程 目前，GPS/SINS組合導航方式主要分為松散組合和緊密組合。而松散組合大多采用位置、速度組合模式，而本文中加入雙天線GPS姿態角作為量測量進而實現全組合方式。其狀態方程如公式(1)所示： 其中F(t)是18*18階的狀態轉移矩陣;W(t)為18維的狀態噪聲向量;下列各式給出了狀態方程的系統噪聲性質： 系統狀態X(t)選取為： 其中δL、δλ、δH為經度、緯度、高度誤差，δVe、δVn、δVu分別為 東北天三個方向上的速度誤差，Φe、Φn、Φu為平臺誤差角，εbx、εby、εbz，εrx、εry、εrz，Δax、Δay、Δaz分別為陀螺常值漂移，相關漂移與加速度計的零偏。 而其中失準角誤差方程為： 速度誤差方程為： 位置誤差方程為： (2)組合導航系統的量測方程 由于系統將定向GPS給出的數據作為修正數據，系統量測值在位置和速度值的基礎上加入了姿態信息。位置量測值為慣導系統與GPS給出的緯度、經度和高度差，相應的速度量測值為慣導系統與GPS給出的在慣性系統中各坐標下的差值，而慣導系統與雙天線GPS給出的姿態差值作為第三組量測值。 慣導系統與GPS位置量測信息在地理坐標系以真值和誤差表示如下： 式中L、λ、h表示運載體真實位置，Ne、Nn、NH為GPS東北天方向位置誤差。 位置量測方程如下： 與位置量測方程形式相似，速度量測方程表示如下： 下式為姿態量測方程： 將（2）（3）（4）式組合后可以得到整個系統的量測方程如下 本文采用卡爾曼濾波算法對GPS，IMU數據進行融合。將式(1)(8)離散化后方程為： 一步預測狀態方程為： 狀態估計方程為： 濾波增益為： 計算得到一步預測均方差： 則均方差誤差估計： 試驗結果 為了驗證本文提出的雙天線GPS/SINS組合導航系統的可行性，在南京某地進行了跑車實驗。其中姿態GPS模塊定位精度小于5m，速度精度0.1m/s，航向精度0.1°。IMU常值漂移小于0.1°/h。跑車過程中以高精度GPS作為真實值，將組合導航系統輸出值與高精度GPS數據進行比較。整個系統中每5ms進行一次慣導數據解算，通過卡爾曼濾波算法進行數據修正的頻率為1次/s。將跑車過程中導航計算機輸出數據存入文件，通過MATLAB進行數據處理。圖3中給出一次跑車中組合導航系統與高精度GPS同一時刻輸出數據的差值，結果如圖3所示。 圖3 組合導航與GPS誤差曲線 從圖3可以看出，在動態情況下本文提出的組合導航系統具有較高的定位精度，從與高精度GPS數據對比中可以看，此系統定位誤差在4m以內，而速度誤差在0.1m/s左右，達到了系統的要求，充分滿足了實際應用需求。 |
