全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)作为最具竞争力的定位与导航技术,仍然是当前最可靠、应用最广泛的导航信息源。然而在一些特殊环境下,如地下、室内以及遮挡严重的环境中,GNSS信号容易被阻断而无法正常工作。多源导航技术可作为这些特殊环境下有效的补充方案,通过平台携带的传感器,利用环境中所有潜在可用信息源,实现可靠、稳定且精确的定位导航服务。本文利用机会信号导航(Opportunistic Navigation,OpNav)与磁信标导航,针对特殊环境下的导航算法、信息源置信评估方法以及自适应融合算法等方面展开深入研究:首先,研究了OpNav原理并建立系统模型。分析了多源导航系统在环境中潜在的可用信息源,对OpNav理论展开研究。针对环境中指纹先验信息稀疏的问题,提出基于拉格朗日插值的虚拟指纹补偿算法。又针对环境中信源位置缺失或不准确的特殊情况,提出基于虚拟信源的OpNav定位算法,实现机会信号(Signal of Opportunity,SoO)基站位置与目标位置的准确估计,提高OpNav的导航定位精度与鲁棒性。针对地下、室内、以及障碍物较多的环境中可靠导航源匮乏的问题,提出一种基于低频时变磁场的磁信标导航(Magnetic Based Navigation System,MBNS)方案,利用低频时变磁场的强穿透能力,实现复杂环境下的定位与导航服务。通过研究螺线管结构的磁信标在三维空间中的测量模型,提出基于信号接收强度辨识(Received Signal Strength Indication,RSSI)与基于磁场方向矢量的多磁信标导航定位算法,实现目标位置与姿态角的准确估计。在此基础上,研究了磁信标导航系统误差源,包括:磁信标激励磁场中心位置误差、磁信标姿态误差以及感应磁场误差影响等,并提出了相应的标定方案与补偿算法。通过实验验证了提出的磁信标导航系统可在复杂环境下提供稳定、高精度的导航定位服务。针对OpNav与MBNS定位过程中,不同基站测量信息置信度差异影响导航解算精度的问题,提出信息源置信评估方法,通过建立基于统计理论的信息熵评估模型,实现最优信息源融合集的准确选择。相对于传统的评估方法如克拉美罗界等,不仅对于无偏估计的信息源有效,在信息源数量充足情况下,对于有偏估计也具有较好的评估精度。针对基于磁信标与SoO的定位估计融合过程,提出基于信息源置信评估的加权融合算法,在融合方式上加以改进,证明了这种将信息分别融合的方式相对于传统方式具有更小的估计协方差,且不改变融合结果的无偏性;之后针对信息源系统噪声统计特性不易获取的情况,提出基于系统噪声上界的多源信息融合算法,克服了EKF多源信息融合算法需要系统噪声准确统计特性的局限性,证明了在已知系统状态转移噪声上界较小,但系统观测噪声较大的情况下,基于系统噪声上界的多源信息融合算法具有更好的效果。同时,根据信息源置信评估结果确定最优信息源融合集,选择参与融合的信息源,自适应调整融合权重,实现更高的融合精度与更强的自适应性。最后以行人导航系统为验证平台,以IMU、高度计、磁强计、OpNav与MBNS作为多源导航系统的信息源,验证了提出的多源信息融合算法、信息源可靠性评估方法以及多源导航系统自适应重构建方法的有效性,实现自主性强、适应性高的高精度多源信息导航。
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