Global positioning systems, inertial navigation, and integration

《gps惯性导航组合(第2版)》

第1章 绪论 1

1.1 gnss/ins综述 1

1.2 gnss概述 2

1.2.1 gps 2

1.2.2 全球导航卫星系统(glonass) 3

1.2.3 伽利略系统(galileo) 4

1.3 差分和增强gps 6

1.3.1 差分gps 6

1.3.2 局域差分gps 6

1.3.3 广域差分gps 7

1.3.4 广域增强系统waas 7

1.4 空基增强系统(sbas) 7

1.4.1 历史背景 7

1.4.2 广域增强系统(waas) 8

1.4.3 欧洲同步导航覆盖系统(egnos) 9

1.4.4 日本的基于mtsat多功能传输卫星的增强系统(msas) 10

1.4.5 加拿大的广域增强系统(cwaas) 10

1.4.6 中国的卫星导航增强系统(snas) 10

1.4.7 印度的gps和geo增强导航系统(gagan) 10

.1.4.8 地基增强系统(gbas) 11

1.4.9 inmarsat民用导航 13

1.4.10 卫星重叠导航服务 13

1.4.11 未来的卫星系统 13

1.5 应用 14

1.5.1 航空 14

1.5.2 航天器引导 14

1.5.3 海运 14

1.5.4 陆地 14

1.5.5 地理信息系统(giss)、绘图及农业 15

习题 15

第2章 卫星导航和惯性导航的基本原理 16

2.1 导航系统研究 16

2.1.1 不同于gnss的系统 16

2.1.2 比较标准 16

2.2 惯性导航的基本原理 17

2.2.1 惯性导航的基本概念 17

2.2.2 惯性导航系统 19

2.2.3 传感器的信号处理 23

2.2.4 独立ins性能 28

2.3 卫星导航 29

2.3.1 卫星轨道 29

2.3.2 导航解算(二维实例) 30

2.3.3 卫星选择和精度因子 32

2.3.4 dops的计算实例 36

2.4 时间与gps 37

2.4.1 协调世界时的产生 37

2.4.2 gps系统时 38

2.4.3 接收机utc的计算 38

2.5 例子：无误差的用户定位计算 39

2.5.1 用户的位置计算 39

2.5.2 用户的速率计算 41

习题 41

第3章 信号特征及信息提取 45

3.1 信号的数学模型 45

3.2 gps信号的组成、用途和特性 46

3.2.1 50bps的数据码流 46

3.2.2 gps卫星位置的计算 51

3.2.3 c/a码及其性能 54

3.2.4 p码及其性能 59

3.2.5 l1和l2载波 60

3.3 信号功率电平 61

3.3.1 发射功率电平 61

3.3.2 自由空间损耗因子 61

3.3.3 大气损耗因子 61

3.3.4 天线增益和最低接收信号功率 61

3.4 信号的捕获和跟踪 62

3.4.1 可见卫星的确定 62

3.4.2 信号的多普勒估计 63

3.4.3 在频率和c/a码相位范围内搜索信号 63

3.4.4 信号检测和确认 66

3.4.5 码跟踪环 68

3.4.6 载波相位跟踪环 71

3.4.7 位同步 74

3.4.8 数据位解调 74

3.5 导航解算所需信息的提取 75

3.5.1 信号发射时间信息 75

3.5.2 星历数据 75

3.5.3 使用c/a码的伪距测量 75

3.5.4 使用载波相位的伪距测量 77

3.5.5 载波的多普勒测量 78

3.5.6 积分的多普勒测量 79

3.6 伪距和频率估计的理论考虑 80

3.6.1 码伪距性能的理论值与实际值 80

3.6.2 载波伪距的理论误差界限 82

3.6.3 频率测量的理论误差界限 83

3.7 gps的现代化 83

3.7.1 当前系统的不足 83

3.7.2 现代gps的组成 84

3.7.3 gps卫星系列 87

3.7.4 现代化的精度改进 87

3.7.5 现代化改进信号的结构 88

习题 90

第4章 接收机及天线的设计 93

4.1 接收机的结构 93

4.1.1 射频级(前端) 93

4.1.2 下变频及中频放大 94

4.1.3 数字化 95

4.1.4 基带信号处理 96

4.2 接收机设计的选择 97

4.2.1 信道数和序列速率 97

4.2.2 l2特性 99

4.2.3 码型选择：c/a码、p码或无码 99

4.2.4 sa信号 100

4.2.5 差分性能 101

4.2.6 伪卫星的兼容性 102

4.2.7 对伪卫星信号的抗扰性 106

4.2.8 辅助输入 107

4.3 高灵敏辅助的gps系统(室内定位) 107

4.3.1 辅助数据如何改变接收机的性能 108

4.3.2 影响接收机高灵敏度的因素 110

4.4 天线的设计 112

4.4.1 天线形式 112

4.4.2 gps信号的圆极化 113

4.4.3 相控阵天线的原理 114

4.4.4 天线相位中心 117

习题 117

第5章 gnss数据误差 119

5.1 选择可用性误差 119

5.1.1 时域描述 121

5.1.2 sa的数据采集 123

5.2 电离层传播误差 124

5.2.1 电离层延迟模型 126

5.2.2 gps的电离层算法 127

5.3 对流层传播误差 134

5.4 多径问题 135

5.5 多径如何引起测距误差 135

5.6 多径抑制方法 137

5.6.1 空间处理技术 137

5.6.2 时域处理 139

5.6.3 mmt技术 142

5.6.4 时域方法的性能 149

5.7 多径消除的理论限制 151

5.7.1 估计理论方法 151

5.7.2 mmse估计器 152

5.7.3 多径建模误差 152

5.8 星历数据误差 152

5.9 星载时钟误差 152

5.10 接收机时钟误差 154

5.11 误差预估计 155

5.12 差分gnss 156

5.12.1 码差分测量 156

5.12.2 载波相位差分测量 157

5.12.3 利用二次差分测量的定位 159

5.13 gps精确点定位服务及产品 160

习题 162

第6章 差分gnss 164

6.1 简介 164

6.2 ladgps、wadgps和sbas 164

6.2.1 局域差分gps(ladgps) 164

6.2.2 广域差分gps(wadgps) 164

6.2.3 空基增强系统(sbas) 165

6.3 地基增强系统(gbas) 169

6.3.1 区域增强系统(laas) 169

6.3.2 联合精度进近着陆系统(jpals) 169

6.3.3 loran-c 170

6.4 geo上行链路子系统(gus) 170

6.4.1 gus算法 170

6.4.2 在轨测试(iot) 172

6.4.3 电离层延迟估计 172

6.4.4 码-载波频率的相干性 173

6.4.5 载频稳定性 175

6.5 gus的时钟控制算法 175

6.5.1 主gus的时钟控制算法 176

6.5.2 备用gus的时钟控制算法 177

6.5.3 时钟控制测试结果的描述 178

6.6 geo l1/l5信号 179

6.6.1 空基增强系统(sbas)的geo 179

6.6.2 geo上行链路子系统类型1(gust)控制环 181

6.7 新的gus时钟控制算法 185

6.7.1 接收机时钟误差的确定 187

6.7.2 时钟驱动控制定律 188

6.8 geo轨道的确定 190

6.8.1 影响geo信号性能的因素 190

6.8.2 轨道确定协方差分析 190

习题 195

第7章 gnss、geo信号的完好性 196

7.1 接收机自主完好性监测(raim) 196

7.1.1 lee距离比较法[121] 196

7.1.2 最小二乘法[151] 196

7.1.3 等价法[182,183] 197

7.2 sbas和gbas完好性的设计 198

7.2.1 sbas误差源和完好性威胁 199

7.2.2 与gps相关的误差 200

7.2.3 与geo相关的误差 202

7.2.4 接收机和测量处理误差 202

7.2.5 估计误差 204

7.2.6 与完好性界限相关的误差 204

7.2.7 geo上行链路误差 205

7.2.8 完好性威胁的消除 205

7.3 sbas实例 210

7.4 结束语 212

7.5 gps完好性信道(gic) 212

第8章 卡尔曼滤波 213

8.1 简介 213

8.1.1 什么是卡尔曼滤波器？ 213

8.1.2 卡尔曼滤波器的工作原理 214

8.2 卡尔曼增益 215

8.2.1 获取卡尔曼增益的途径 215

8.2.2 高斯概率分布密度函数 216

8.2.3 似然函数的性质 217

8.2.4 组合信息矩阵的求解 219

8.2.5 组合最大值(argmax)的求解 219

8.2.6 有噪测量似然 220

8.2.7 高斯最大似然估计 221

8.2.8 用于最大似然估计的卡尔曼增益矩阵 223

8.2.9 利用卡尔曼增益的估计修正 223

8.2.10 用于测量的协方差修正 224

8.3 预测 224

8.3.1 连续时间随机系统 224

8.3.2 离散时间随机系统 229

8.3.3 离散时间状态空间模型 230

8.3.4 动态扰动噪声分布矩阵 231

8.3.5 预测器方程 231

8.4 卡尔曼滤波方程总结 232

8.4.1 基本方程 232

8.4.2 常用术语 232

8.4.3 数据流程图 233

8.5 对时间相关噪声的适应性 234

8.5.1 相关噪声模型 234

8.5.2 传感器噪声的经验模型 236

8.5.3 状态向量增量 238

8.6 非线性和自适应的实现 239

8.6.1 非线性动态 239

8.6.2 非线性传感器 240

8.6.3 线性卡尔曼滤波 241

8.6.4 扩展卡尔曼滤波 242

8.6.5 自适应卡尔曼滤波 243

8.7 卡尔曼—布西滤波器(kalman-bucy filter) 244

8.7.1 实现方程 244

8.7.2 卡尔曼－布西滤波器参数 245

8.8 gps接收机实例 246

8.8.1 卫星模型 246

8.8.2 测量模型 247

8.8.3 坐标 247

8.8.4 测量灵敏度矩阵 247

8.8.5 实现的结果 248

8.9 其他的卡尔曼滤波器改进 254

8.9.1 斯密特—卡尔曼次最佳滤波 254

8.9.2 串行测量处理 256

8.9.3 改进数字稳定性 258

8.9.4 卡尔曼滤波器监控 261

习 题 264

第9章 惯性导航系统 267

9.1 惯性传感器技术 267

9.1.1 早期的陀螺仪 267

9.1.2 早期的加速度计 270

9.1.3 反馈控制技术 273

9.1.4 旋转科里奥利多传感器 275

9.1.5 激光技术和光学陀螺仪 277

9.1.6 振动科里奥利陀螺仪(vcg) 278

9.1.7 微机电系统技术 279

9.2 惯性系统技术 280

9.2.1 早期的需求 280

9.2.2 计算机技术 281

9.2.3 早期的捷联系统 282

9.2.4 ins和gnss 282

9.3 惯性传感器模型 284

9.3.1 零均值随机误差 284

9.3.2 系统误差 285

9.3.3 其他校准参数 288

9.3.4 校准参数的不稳定性 289

9.3.5 辅助传感器 290

9.4 系统运行模型 290

9.4.1 一维的实例 290

9.4.2 初始化和校准 292

9.4.3 地球模型 294

9.4.4 平衡环姿态的实现 300

9.4.5 捷联姿态的实现 302

9.4.6 导航计算机和软件的需求 307

9.5 系统级误差模型 308

9.5.1 误差来源 309

9.5.2 导航误差传播 311

9.5.3 传感器的误差传播 316

9.5.4 实例 319

习题 323

第10章 gnss/ins组合 324

10.1 背景 324

10.1.1 传感器组合 324

10.1.2 对主载体轨迹性能的影响 325

10.1.3 松耦合和紧耦合组合 325

10.1.4 天线/惯性传感器组的偏移修正 327

10.2 主飞行器动态的影响 328

10.2.1 飞行器跟踪滤波器 329

10.2.2 主飞行器专用跟踪滤波器 331

10.2.3 飞行器跟踪滤波器的比较 340

10.3 松耦合组合 342

10.3.1 总体方法 342

10.3.2 gnss误差模型 343

10.3.3 接收机位置误差模型 346

10.3.4 ins误差模型 347

10.4 紧耦合组合 351

10.4.1 为获得ins垂直通道稳定性使用gnss 351

10.4.2 利用ins加速度以辅助gnss信号跟踪 352

10.4.3 使用gnss伪距 352

10.4.4 实时ins校准 356

10.5 未来发展 361

附录a 软件 362

附录b 向量和矩阵 366

附录c 坐标变换 390

缩略语 430

参考文献 437