虚拟卫星法提升GNSS/INS组合导航精度

"崔建勇气、陈坡和杨坤在2012年的《测绘科学技术学报》第29卷第2期发表的文章‘虚拟卫星法在GNSS/INS组合导航中的应用’中，探讨了如何利用虚拟卫星法来解决GNSS/INS车载组合导航系统中信号失锁导致的导航精度下降问题。他们提出通过增加虚拟卫星并构造虚拟观测量，结合实测观测量一同输入到Kalman滤波器中进行解算，以提高系统的可观测性和导航精度。实验结果证实了这种方法的有效性。" 文章详细分析了在全球导航卫星系统（GNSS）与惯性导航系统（INS）集成的车载导航系统中，由于GNSS信号可能受到遮挡或干扰，从而导致导航性能的下降。为了解决这一问题，作者引入了虚拟卫星的概念。虚拟卫星是通过算法模拟真实卫星信号的一种技术，可以弥补实际环境中卫星信号丢失的情况。 在GNSS/INS组合导航系统中，当真实卫星信号不足或丢失时，虚拟卫星能够提供额外的观测数据。通过构造虚拟观测量，即根据INS的连续运动信息和历史GNSS数据来生成虚拟卫星的位置信息，这些虚拟观测值被整合到Kalman滤波器的估计过程中。Kalman滤波是一种统计滤波方法，用于融合不同来源的数据，以得到最优的估计结果。在这种情况下，它能结合实际和虚拟观测数据，优化车辆位置、速度和姿态的估计，从而提高导航系统的整体性能。 文章进一步讨论了虚拟观测值如何增强系统的可观测性，即系统对状态变量的估计能力。通过增加虚拟卫星，即使在实际卫星信号弱的情况下，也能保持足够的观测信息，使滤波器能够更准确地跟踪车辆的动态。实验结果证明，采用虚拟卫星法后，不仅增强了系统的抗干扰能力，还显著提升了导航精度。 关键词涵盖了组合导航、虚拟卫星法、可视卫星数、虚拟观测值和Kalman滤波，强调了这些技术在解决GNSS信号问题上的关键作用。该研究对于改善复杂环境下的车载导航系统性能具有重要的理论和实践意义，特别是在军事和民用领域，如无人驾驶车辆、航空航天以及海事导航等应用场景。