申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-06-17

公开（公告）日：2022-09-23

公开（公告）号：CN115097508A

主分类号：G01S19/47

分类号：G01S19/47;G01S19/39;G01S19/40;G01S19/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要：本发明公开了一种带有多径误差估计器的卫星惯性深耦合方法，应用于全球卫星导航系统与惯性导航系统在城市峡谷环境下的组合导航问题和动态短延迟多径问题。首先初始化各项参数；进行相关运算和相干积分；使用相干积分结果计算多径误差和多径误差累积均值；对伪距量测进行校正并进行定位解算；使用卫星惯性组合后的位置速度信息构建视距矢量并估计真实伪距；使用卡尔曼滤波估计伪距未建模误差；预测码相位，构建闭环反馈环路；将滤波状态值位置分量重置为零，重复上述步骤直到所有采样数据处理完毕。本方法可实施性强，可以提高卫星接收机跟踪环路的跟踪精度和鲁棒性，降低多径误差持续传递的风险，从而提高定位信息的精度和可用性。

主权项：1.一种带有多径误差估计器的卫星惯性深耦合方法，其特征在于，包括如下步骤：1初始化各项参数，包括多径误差累积均值，滤波状态估计值，滑动时间窗口Kwin；2一个数据处理周期T开始，在该数据处理周期内，使用本地复现的载波信号和伪随机码信号，与接收到的信号进行相关运算，对结果进行相干积分；3使用相干积分结果计算多径误差并进行低通滤波，然后从多径误差中减去多径误差累积均值；4使用得到的多径误差和其他建模误差对卫星伪距量测进行校正，并使用校正后的伪距进行定位解算；其他建模误差具体包括对卫星时钟误差、电离层误差、对流层误差和卫星轨道误差以及其他根据需求可选的误差源进行建模；5使用卫星定位解算的结果与惯性导航系统给出的位置速度信息进行数据融合，使用组合后的位置速度信息与星历播发的卫星位置和速度构建视距矢量，并对真实伪距和伪距率进行估计；6以校正后的量测伪距和估计伪距的差值，以及量测伪距率和估计伪距率的差值作为卡尔曼滤波观测量，对伪距中的未建模误差进行估计；7使用多径误差、其他建模误差以及未建模误差的估计值，对码相位进行预测，构建闭环反馈环路；8将滤波状态值中的位置分量重置为零，并进入下一个数据处理周期；重复步骤1到步骤8，直到所有采样数据处理完毕。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种带有多径误差估计器的卫星/惯性深耦合方法

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