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新闻分类:行业资讯 作者:admin 发布于:2019-03-304 文字:【
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摘要:
|阳江升高车出租|阳江升高车出租公司|阳江升高车公司| ⌘老虎口中夺脆骨, 蛟龙背上揭生鳞 ⌘ 按照如下三种方案进行解算:
①模糊度浮点解PPP/INS紧组合前向滤波、 ②模糊度浮点解PPP/INS紧组合后向滤波、 ③对前后向滤波结果加权平滑。数据的初始及末尾均有数分钟的静止段,这段数据分别用来前向、后向滤波的初始对准,不再参与组合解算。解算过程中已考虑杠杆臂改正。将解算结果与参考轨迹进行比较,得到各导航参数的误差结果。值得说明的情况是,60s中断后,INS起到的辅助作用很不明显,需要较长时间才能实现可靠的模糊度重新固定。可是,该组数据却又较短,很难实现60s中断后的重新固定。这也是所面临的实际难题。因此,本组实验不再考虑模糊度固定问题。但是需要说明,前后向平滑算法与模糊度浮动或固定无关,均可适用。
1)位置平滑效果, 分别给出了三种方案解算得到的位置误差图,对比三幅图可发现,无论初始和重新收敛段还是GNSS信号中断段(即INS独立导航段),平滑后的位置误差均显著减小,可以发现:
(1)对于初始收敛段:无论是前向滤波还是后向滤波,在初始收敛段,位置误差均较大,而且会不断起伏震荡,但随着观测时间延长,滤波逐渐收敛,最终能取得分米级的定位精度。
(2)对于GNSS信号中断段:该段时长为60s,这一段单独依赖于INS导航,由于INS推算误差随着时间迅速累积,导致位置误差在这60s内迅速达到米级(对应两图中尖刺)。
(3)对于重新收敛段:由于GNSS信号完全中断长达60s,由INS推算位置的预测误差较大,对重新收敛起到的加速作用有限,但与初始收敛段相比,重新收敛段仍然短些。重新收敛段与初始收敛段类似,位置误差较大且会不断起伏震荡。
(4)无论是收敛段(初始和重新收敛段)还是GNSS信号完全中断段(INS单独导航段),若不进行平滑,位置误差均较大,这些数据段的位置结果通常难以满足测绘用户的精度需求,造成了观测数据浪费。 可以发现,经平滑后,整个数据段的位置误差显著变小,特别是三种特殊数据段。2)速分别给出了前向滤波速度误差、后向滤波速度误差以及平滑后的速度误差; 给出了前向滤波姿态角误差、后向滤波姿态角误差以及平滑后的姿态角误差。对这六幅图进行对比分析,可以发现:(1) 与位置误差不同,速度误差不会经历初始收敛段和重新收敛段,仅在GNSS信号中断段增大(对应两图中尖刺)。经过平滑,GNSS信号中断段的速度误差已经显著减小。
(2),在GNSS信号中断段,姿态角误差增大的很不明显。事实上,这正印证了INS本身的误差积累特性(即位置误差增大的最显著,速度误差次之,姿态角最小)。,经过平滑,姿态角误差更小且趋势更为平滑。为何能够取得如此理想的平滑效果?除了本文所实现的前后向平滑算法本身性能优异外,还需要注意如下原因:由于参考值本身也经过了平滑,因此使用平滑后的结果与参考值比较,会更加符合。经过平滑,常值零偏近似一条水平的直线,符合将它们建模成常数的假设;就量级而言,符合109所用INS的质量等级。以上两点也从侧面反映了本文所实现的前后向平滑算法的正确性,能够取得较满意的平滑效果。
二组算例1数据背景一组算例表明,前后向平滑算法能够较为显著的提高初始与重新收敛段、GNSS信号中断段(即INS独立导航段)的PPP/INS紧组合结果精度。既然如此,是否就意味着本文提出的周跳修复新方法就没有必要了呢?本组算例将会解答这个问题。由于跑车环境为高速公路,GPS信号频繁受桥梁等遮挡,因此该组实验的显著特点是GPS信号频繁中断。五章已经表明:在INS辅助下,能够加速PPP的重新收敛;而修复周跳后,有望实现瞬时重新收敛,将能获取更好的定位结果。
解算分析, 该组实验观测环境恶劣,因此难以取得模糊度固定解,仅能获取模糊度浮点解结果。针对该组数据,基于模糊度浮点解PPP/INS紧组合模式,使用作者研发的PPNav软件,按如下六种方案进行解算:①前向滤波(不修复周跳);②后向滤波(不修复周跳);③将①②的结果进行加权平滑;④前向滤波(修复周跳);⑤后向滤波(修复周跳);⑥将④⑤的结果进行加权平滑。其余解算设置可参考上组算例的描述。将解算结果与参考轨迹进行比较,得到六种方案的位置误差图。其中,未修复周跳的位置误差位于左侧三幅;修复周跳的位置误差位于右侧三幅。考虑到本小节的研究重点,不再给出速度、姿态角平滑效果图。对比并分析这六幅图,可以发现:(1)无论是前向滤波还是后向滤波,修复周跳后的位置误差都要更小,这再次(从后向滤波的角度)验证了周跳修复新方法的有效性。(2)修复周跳后的平滑位置误差也要更小。这是因为,若不在GPS信号中断处修复周跳,那么中断处的模糊度信息就会被重新初始化。无论前向滤波还是后向滤波,这种频繁初始化均会造成模糊度信息的不连续和收敛不充分。修复周跳后,确保了模糊度信息的连续性和收敛性,因此平滑效果更好。注意此处所谓模糊度信息包括了模糊度参数值及其协方差阵。
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