龍 騰，穆榮軍，蘇炳志，崔乃剛

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院，哈爾濱 150001)

0 引 言

近年來隨著衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)的高速發(fā)展和中國自主研發(fā)的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)全球組網(wǎng)，衛(wèi)星導(dǎo)航的應(yīng)用越來越廣泛，尤其是在車輛和無人飛行器導(dǎo)航領(lǐng)域。GPS/MEMS-INS(Global Position System, Micro-Electro-Mechanical System, Inertial Navigation System)組合導(dǎo)航作為一種經(jīng)典的導(dǎo)航系統(tǒng)解決方案，以其低成本、高精度、全維度的特點被廣泛研究和應(yīng)用。其組合方式存在三種：松組合、緊組合和深組合。目前普遍采用的松組合和緊組合方式在實際應(yīng)用中會面臨兩個主要問題：一是在這兩種組合方式中，衛(wèi)星接收機都是作為一個獨立的設(shè)備提供衛(wèi)星導(dǎo)航測量信息，組合導(dǎo)航的精度主要依賴接收機的性能，當(dāng)處于信號遮擋、衰減、多徑的環(huán)境時，接收機極易受到干擾，導(dǎo)致可見衛(wèi)星數(shù)量較少甚至無法定位，從而影響組合導(dǎo)航的輸出；二是當(dāng)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的慣性器件為MEMS器件時，由于其精度性能較差，單天線衛(wèi)星接收機只能提供位置、速度信息，組合導(dǎo)航的航向精度很難提高[1]。針對這兩個問題，本文對雙天線GPS/MEMS-INS深組合導(dǎo)航方法進行研究，通過深組合技術(shù)提升衛(wèi)星接收機在復(fù)雜環(huán)境下的信號跟蹤性能，利用雙天線載波相位差分提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)的航向精度。

慣性/衛(wèi)星深組合技術(shù)基于矢量跟蹤方法[2]，是目前最先進的衛(wèi)星導(dǎo)航信號處理技術(shù)，自1996年被提出以來受到眾多學(xué)者的關(guān)注[3]。矢量跟蹤改變傳統(tǒng)標量跟蹤各衛(wèi)星通道彼此獨立的結(jié)構(gòu)，對所有通道進行聯(lián)合跟蹤[4]，通過引入慣導(dǎo)輔助的信號跟蹤環(huán)路，實現(xiàn)慣性導(dǎo)航和衛(wèi)星導(dǎo)航之間更深的數(shù)據(jù)融合，具有弱信號跟蹤[5]、高動態(tài)跟蹤[6]、橋接中斷信號[7]等優(yōu)點。矢量跟蹤深組合主要分為兩大類：集中式深組合和級聯(lián)式深組合。集中式深組合以基帶I/Q數(shù)據(jù)作為導(dǎo)航濾波器的量測量，導(dǎo)航濾波器控制所有通道本地碼和載波的生成，雖然能在原始數(shù)據(jù)處實現(xiàn)最深層次的組合，但其濾波器維數(shù)大、更新率高、非線性強，難以工程應(yīng)用[8]。級聯(lián)式深組合采用聯(lián)邦濾波思想，先將基帶信號預(yù)處理，再進行組合導(dǎo)航濾波。根據(jù)預(yù)處理方法分為基于鑒別器的級聯(lián)式深組合和基于預(yù)濾波器的級聯(lián)式深組合[9]。由于預(yù)濾波器在應(yīng)用時對濾波參數(shù)敏感[10]，所以本文采用基于鑒別器的方式設(shè)計深組合衛(wèi)星信號跟蹤環(huán)路，使其結(jié)構(gòu)簡單、具有更強的魯棒性。根據(jù)信號強度設(shè)計三種跟蹤結(jié)構(gòu)，通過信號強度判別方法在線切換，解決深組合導(dǎo)航濾波器易受失準通道量測影響、抗差性能較差[11]的問題。

雙天線或多天線載波相位差分是衛(wèi)星導(dǎo)航姿態(tài)測量的主要手段[12]。如果用雙天線載波相位差先計算載體的姿態(tài)角，再作為深組合導(dǎo)航濾波器的量測量，在計算姿態(tài)角階段需使用復(fù)雜的整周模糊度搜索算法和周跳檢測修復(fù)算法[13]。這不僅增大了系統(tǒng)復(fù)雜度，還帶來了不穩(wěn)定因素。本文將雙天線載波相位差直接作為導(dǎo)航濾波器的量測量，避免姿態(tài)角的計算，同時可根據(jù)慣導(dǎo)預(yù)測的姿態(tài)檢驗當(dāng)前測量的相位差是否存在整周誤差，并及時修正。針對實際應(yīng)用中出現(xiàn)的相位差測量俯仰不準而影響導(dǎo)航濾波器俯仰角估計的問題，構(gòu)造了視線矢量水平投影矩陣，對相位差量測方程進行線性變換，使得變換后的相位差量測量不再包含俯仰信息，實現(xiàn)在不對俯仰角造成干擾的條件下修正航向角誤差。

因為實現(xiàn)深組合導(dǎo)航系統(tǒng)涉及到衛(wèi)星接收機的改造，使用軟件無線電技術(shù)具備開發(fā)靈活度高的優(yōu)點[14]，所以文章最后基于軟件無線電開發(fā)了雙天線GPS/MEMS-INS深組合導(dǎo)航車載試驗系統(tǒng)，通過開展城市中的跑車試驗，驗證了所設(shè)計的深組合導(dǎo)航算法在復(fù)雜環(huán)境中的信號跟蹤和導(dǎo)航能力。

1 雙天線GPS/MEMS-INS深組合系統(tǒng)方案設(shè)計

圖1所示為雙天線GPS/MEMS-INS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)的總體方案。

圖1 雙天線GPS/MEMS-INS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)總體方案Fig.1 Dual-antenna GPS/MEMS-INS deeply-coupled navigation system architecture

2 矢量跟蹤環(huán)路設(shè)計

2.1 矢量跟蹤環(huán)路結(jié)構(gòu)

將信號按強度分為三個等級：強信號、弱信號、失鎖狀態(tài)。強信號表現(xiàn)為載噪比較大，使用傳統(tǒng)跟蹤環(huán)路可以穩(wěn)定跟蹤；弱信號表現(xiàn)為載噪比較小或信號存在較大波動，載波跟蹤可能不穩(wěn)定；失鎖狀態(tài)表現(xiàn)為信號很弱導(dǎo)致無法被跟蹤。

在基于二階鎖相環(huán)的傳統(tǒng)跟蹤環(huán)路(見圖2)基礎(chǔ)上，針對上述信號特性，設(shè)計了三種矢量跟蹤結(jié)構(gòu)，如圖3～圖5所示。

圖2 基于二階鎖相環(huán)的傳統(tǒng)跟蹤環(huán)路Fig.2 Traditional tracking loop based on second-order PLL

圖3 強信號通道矢量跟蹤環(huán)路Fig.3 Vector tracking loop in strong signal channel

圖4 弱信號通道矢量跟蹤環(huán)路Fig.4 Vector tracking loop in weak signal channel

圖5 失鎖通道矢量跟蹤環(huán)路Fig.5 Vector tracking loop in loss-of-lock channel

在所有信號強度下，碼跟蹤統(tǒng)一采用矢量碼跟蹤環(huán)。將傳統(tǒng)碼跟蹤環(huán)斷開，去掉碼環(huán)路濾波器，本地碼發(fā)生器由載波頻率計算的碼頻率直接驅(qū)動。取本地碼發(fā)生器碼相位計算的偽距加上碼鑒相器輸出折算成的偽距誤差作為所在通道的偽距測量值，輸入導(dǎo)航濾波器。導(dǎo)航濾波器根據(jù)當(dāng)前位置計算所有通道的理論偽距，理論偽距與碼相位計算的偽距做差得到碼相位誤差，用于修正本地碼發(fā)生器的碼相位。由于失鎖通道無法測量到真實信號，所以不再向?qū)Ш綖V波器提供偽距輸出，只做碼相位修正，保證在失鎖期間跟蹤碼相位，等待信號恢復(fù)。由于信號跟蹤的處理周期要快于導(dǎo)航濾波器的更新周期，通過碼鑒相器獲得偽距誤差可以取濾波更新周期內(nèi)碼鑒相器輸出的均值，以降低偽距測量噪聲。

對于載波跟蹤，為提高導(dǎo)航速度精度，本文并未引入矢量鎖頻環(huán)，而是在強信號時保留傳統(tǒng)二階鎖相環(huán)獨立跟蹤。主要基于以下原因：若構(gòu)造矢量鎖頻環(huán)，需要像碼環(huán)一樣將載波環(huán)打開，通過載波鑒相器或鑒頻器得到當(dāng)前載波頻率誤差，從而得到偽距率測量值。但這樣測量的偽距率噪聲較大，導(dǎo)致導(dǎo)航濾波器輸出的速度噪聲也較大。若用二階鎖相環(huán)先測出偽距率，再傳給導(dǎo)航濾波器處理，相當(dāng)于對速度進行了兩次濾波，可以將最終的速度噪聲壓制到較低的水平。

雖然鎖相環(huán)跟蹤精度高，但也很脆弱，當(dāng)信號較弱時，容易出現(xiàn)跟蹤不穩(wěn)定的現(xiàn)象，所以弱信號和失鎖通道使用頻率輔助載波跟蹤環(huán)。導(dǎo)航濾波器根據(jù)當(dāng)前速度計算理論偽距率，驅(qū)動本地載波發(fā)生器，使用載波相位的比例控制實現(xiàn)載波相位跟蹤。在數(shù)學(xué)模型上相當(dāng)于速度前饋的一階鎖相環(huán)，如圖6所示(圖中vφ為載波相位噪聲，vf為載波頻率噪聲，φi為實際信號的載波相位，φo為本地載波發(fā)生器的載波相位)。由于載波環(huán)路濾波器中沒有積分器，不會出現(xiàn)因為一段時間的弱信號導(dǎo)致積分器積分值誤差過大的情況。這種跟蹤環(huán)路無論信號多么弱，甚至失鎖均可保持運行，一旦信號恢復(fù)，一階環(huán)路會迅速完成相位鎖定。

圖6 速度前饋一階鎖相環(huán)系統(tǒng)模型Fig.6 Velocity feedforward first-order PLL model

本文所提出的矢量跟蹤環(huán)路具有下述優(yōu)勢：

1) 矢量碼跟蹤環(huán)利用接收機位置將所有通道的碼跟蹤耦合在一起，使碼跟蹤精度不再依賴信號強度，即使弱信號和失鎖通道均能保持良好的碼相位跟蹤，信號恢復(fù)時不必重新進行碼相位搜索。

2) 載波跟蹤采用傳統(tǒng)二階鎖相環(huán)和頻率輔助載波跟蹤環(huán)兩種策略，不僅提高了導(dǎo)航速度精度，還能在弱信號和失鎖時維持載波跟蹤，信號恢復(fù)時也能迅速重新鎖定載波相位。

3) 將信號強度分級，只容許誤差小的測量值進入導(dǎo)航濾波器參與導(dǎo)航修正，解決不良信號污染濾波器的問題，保證濾波器的穩(wěn)定性和導(dǎo)航精度。

4) 避免復(fù)雜的預(yù)濾波器設(shè)計，在保證跟蹤性能的基礎(chǔ)上簡化矢量跟蹤結(jié)構(gòu)，降低系統(tǒng)復(fù)雜度，使其更容易工程實現(xiàn)。

2.2 信號強度判別

為在線判別信號強度，本節(jié)提出利用瞬時載噪比、平均載噪比、一個比特內(nèi)I路數(shù)據(jù)的符號變化進行綜合判別的策略，如圖7所示。

圖7 信號強度判別策略示意圖Fig.7 Illustration of signal intensity discrimination strategy

瞬時載噪比CN0i為20 ms I/Q數(shù)據(jù)利用窄帶寬帶功率比值法[15]計算的載噪比，其計算噪聲較大，當(dāng)數(shù)值較小時，表示信號可能不好，也可能是計算噪聲造成的。本著寧可錯判、不能漏判的原則，在強信號時若檢測到瞬時載噪比低于閾值β1就轉(zhuǎn)為弱信號。在強信號狀態(tài)下，跟蹤得到的導(dǎo)航電文比特一定是清晰的，在一個比特內(nèi)I路數(shù)據(jù)的符號一定相同。如果檢測到一個比特內(nèi)I路數(shù)據(jù)符號發(fā)生變化，即使瞬時載噪比沒有低于閾值，也應(yīng)將強信號轉(zhuǎn)為弱信號。當(dāng)通道處在弱信號狀態(tài)時，如果檢測到連續(xù)一段時間瞬時載噪比都沒有低于閾值β1且沒有發(fā)生比特內(nèi)符號變化，則重新判定為強信號。

平均載噪比CN0為1 s內(nèi)瞬時載噪比的平均值，其計算噪聲較小，反映一段時間的平均信號強度，時間上稍有滯后。弱信號時如果平均載噪比數(shù)值過低，則判定信號失鎖，閾值設(shè)為β2。信號從失鎖狀態(tài)返回弱信號也由平均載噪比判斷，閾值設(shè)為β3。為避免信號頻繁在弱信號與失鎖狀態(tài)之間切換，β3應(yīng)稍大于β2。

3 導(dǎo)航濾波器設(shè)計

3.1 狀態(tài)方程

選取姿態(tài)失準角、速度誤差、位置誤差、接收機鐘差等效距離誤差、接收機鐘頻差等效速度誤差、三軸陀螺儀零偏、三軸加速度計零偏作為狀態(tài)變量：

X=[φx,φy,φz,δVN,δVE,δVD,δL,δλ,δh,δtr,

(1)

姿態(tài)失準角描述真實導(dǎo)航系(n)到計算導(dǎo)航系(n)′的旋轉(zhuǎn)關(guān)系，在小角度條件下有如下近似形式：

(2)

由于系統(tǒng)使用MEMS慣導(dǎo)，其精度無法敏感地球自轉(zhuǎn)角速度和有害加速度，所以利用慣導(dǎo)誤差傳播方程構(gòu)建系統(tǒng)狀態(tài)方程時，不必考慮包含地球自轉(zhuǎn)角速度和有害加速度的項，則狀態(tài)變量的微分方程簡化為：

X+w=AX+w

(3)

(4)

(5)

(6)

離散形式的狀態(tài)方程為：

Xk+1=(I+AT)Xk+Twk=ΦXk+Twk

(7)

式中：T為濾波器更新周期。

3.2 量測方程

導(dǎo)航濾波器選取偽距誤差、偽距率誤差、載波相位差誤差為量測量。

在一階近似情況下，偽距誤差與導(dǎo)航位置誤差、鐘差等效距離誤差的關(guān)系為：

(8)

式中：ρI為使用慣導(dǎo)解算位置計算的天線相對衛(wèi)星的距離，ρS為衛(wèi)星信號處理測量的偽距，[ex，ey，ez]為ECEF(Earth-Centered Earth-Fixed)系下衛(wèi)星指向接收機的視線單位矢量。?(x,y,z)/?(L,λ,h)為緯經(jīng)高坐標到ECEF坐標的雅可比矩陣，表達式如下：

(9)

式中：sL，cL，sλ，cλ分別表示sinL，cosL，sinλ，cosλ。

在一階近似情況下，偽距率誤差與導(dǎo)航速度誤差、鐘頻差等效速度誤差的關(guān)系為：

(10)

下面推導(dǎo)載波相位差誤差與姿態(tài)失準角之間的關(guān)系。記當(dāng)前慣導(dǎo)解算的姿態(tài)陣為：

(11)

真實的姿態(tài)陣為：

(12)

定義A天線指向B天線的位置矢量為系統(tǒng)的基線矢量，則基線矢量在地理系下表示為：

(13)

式中：l為基線長度，需預(yù)先測定。

真實的相位差表達式為：

(14)

用慣導(dǎo)解算姿態(tài)計算的地理系下基線矢量為：

(15)

由此計算的相位差為：

(16)

式(14)與式(16)相減得到載波相位差誤差：

δp=pI-pS=

[uyC31-uzC21uzC11-uxC31uxC21-uyC11]·

(17)

式(8)、式(10)和式(17)共同構(gòu)成了深組合導(dǎo)航濾波器的量測關(guān)系。量測方程維數(shù)取決于信號強度判別，偽距、偽距率、相位差的量測個數(shù)分別記為n1，n2，n3。n1等于A天線強信號和弱信號通道個數(shù)的和，n2等于A天線強信號通道個數(shù)，n3等于跟蹤相同衛(wèi)星A，B天線都是強信號的通道個數(shù)。

實際應(yīng)用中由于兩個天線獨立接收信號，信號所經(jīng)過的線纜長度不會完全相同，所有通道相位差都存在相同的路徑差引起的額外相位差。這個誤差可以通過星間差分消除。另外，因為所有可見衛(wèi)星均位于地平面以上，使用相位差確定姿態(tài)時，航向角測量精度高，而俯仰角測量精度較差。若直接使用相位差量測，相當(dāng)于對航向角和俯仰角都做了直接量測，這個失準的俯仰角量測會影響正常的俯仰角估計。考慮將視線矢量投影到水平面上，投影后的相位差將不再包含俯仰信息。

原始視線矢量矩陣記為U，表達式為：

(18)

星間差分矩陣記為B，表達式為：

(19)

式中：1表示元素全是1的矩陣，I表示單位陣。B陣左乘U陣可以將所有衛(wèi)星的視線矢量與第一顆衛(wèi)星的視線矢量相減，以消除公共路徑差。

完成星間差分后的視線矢量矩陣記為D，表達式為：

(20)

構(gòu)造視線矢量水平投影矩陣F為：

(21)

F陣左乘D陣結(jié)果的最后一列都為0，使變換后的視線矢量沒有z方向分量，以達到水平投影的效果。

執(zhí)行星間差分和視線矢量水平投影的綜合矩陣定義為：

J=FB

(22)

J陣的維數(shù)為(n3-2)×n3，使用J陣對導(dǎo)航濾波器量測方程的相位差部分做線性變換，得到最終濾波器所使用的量測方程。由于線性變換會使量測方程降兩維，所以至少要觀測到三顆衛(wèi)星的相位差才能構(gòu)造相位差量測方程。

下面將導(dǎo)航濾波器最終使用的量測量和量測矩陣進行總結(jié)：

(23)

(24)

(25)

(26)

(27)

3.3 導(dǎo)航濾波器運行流程

導(dǎo)航濾波器的運行流程如圖8所示。濾波算法使用卡爾曼濾波。整個運行過程分為三部分，分別是慣性測量更新、衛(wèi)星測量更新和導(dǎo)航誤差修正。每次新的IMU數(shù)據(jù)到來時依次執(zhí)行這三個部分。當(dāng)由于遮擋沒有衛(wèi)星數(shù)據(jù)可獲得時，只執(zhí)行慣性測量更新，如圖8中虛線所示。

對于圖8中導(dǎo)航誤差修正的第6步相位差整周誤差修正部分，由于衛(wèi)星信號的變化和可能跟蹤到新的衛(wèi)星，載波相位差的周跳現(xiàn)象時有發(fā)生，需要及時對相位差整周誤差進行修正。修正方法為：使用當(dāng)前姿態(tài)算出理論相位差，與測量的相位差相減，如果偏差的絕對值大于0.5，說明發(fā)生了周跳，進行整周修正，使偏差的絕對值小于0.5。

圖8 導(dǎo)航濾波器運行流程圖Fig.8 Flow chart of navigation filter

4 深組合導(dǎo)航系統(tǒng)試驗驗證

4.1 車載試驗系統(tǒng)

雙天線GPS/MEMS-INS深組合導(dǎo)航車載試驗系統(tǒng)的配置方案如圖9所示，系統(tǒng)實物如圖10所示。

圖9 深組合導(dǎo)航車載試驗系統(tǒng)配置方案Fig.9 Deeply-coupled navigation vehicle-mounted test system scheme

圖10 深組合導(dǎo)航車載試驗系統(tǒng)實物圖Fig.10 Deeply-coupled navigation vehicle-mounted test system equipment

系統(tǒng)包括兩個GNSS天線、兩個Bias-Tee天線供電模塊、IMU模塊、GNSS授時模塊、通用軟件無線電平臺和筆記本計算機。關(guān)鍵器件的主要參數(shù)如表1～表4所示。

表1 GNSS天線主要參數(shù)Table 1 Main parameters of GNSS antenna

表2 IMU主要參數(shù)Table 2 Main parameters of IMU

表3 GNSS授時模塊主要參數(shù)Table 3 Main parameters of GNSS timing module

表4 通用軟件無線電平臺主要參數(shù)Table 4 Main parameters of universal software radio platform

兩個天線安裝在導(dǎo)軌的兩端，基線長度設(shè)置為1.3 m。IMU靠近A天線安裝，以減小IMU與A天線之間的桿臂誤差，IMU的x軸與導(dǎo)軌縱軸平行。試驗時進行數(shù)據(jù)采集和存儲，離線執(zhí)行深組合導(dǎo)航算法，算法程序使用MATLAB開發(fā)。實際系統(tǒng)中GPS信號和IMU數(shù)據(jù)是獨立采集的，為了在算法執(zhí)行時實現(xiàn)數(shù)據(jù)對齊，IMU數(shù)據(jù)采集電路中額外配置一個GNSS授時模塊，在每一幀IMU數(shù)據(jù)輸出時為其打上GPS時間戳。衛(wèi)星信號跟蹤的相干積分時間設(shè)置為1 ms，導(dǎo)航濾波器更新周期設(shè)置為10 ms。

4.2 試驗結(jié)果分析

為驗證深組合導(dǎo)航系統(tǒng)的性能，在城市環(huán)境中開展跑車試驗，下面給出一組典型的試驗結(jié)果。試驗地點在哈爾濱工業(yè)大學(xué)附近，試驗時間為2019年8月26日11時5分，信號采集時間10分鐘，初始靜止1分鐘，用于系統(tǒng)初始化。圖11為深組合導(dǎo)航的定位結(jié)果，圖12、圖13為局部放大圖。車輛行駛路徑中經(jīng)過了樓群、樹林、橋梁等復(fù)雜環(huán)境，深組合導(dǎo)航系統(tǒng)定位連續(xù)，沒有出現(xiàn)因為衛(wèi)星數(shù)量較少導(dǎo)致定位誤差增大的情況，對短時信號中斷有較強的適應(yīng)能力。

圖11 深組合導(dǎo)航系統(tǒng)定位軌跡Fig.11 Deeply-coupled navigation trajectory

圖12 穿越橋梁時的導(dǎo)航局部放大圖Fig.12 Enlarged view of trajectory while through bridge

圖13 穿越密林時的導(dǎo)航局部放大圖Fig.13 Enlarged view of trajectory while through jungle

圖14、圖15分別展示了靜止和運動時單獨GPS速度解算和深組合導(dǎo)航速度輸出的對比?？梢钥闯錾罱M合導(dǎo)航降低速度噪聲的效果非常明顯，靜止時速度噪聲僅為0.01 m/s(3σ)。運動時深組合導(dǎo)航速度輸出平滑，即使可見衛(wèi)星數(shù)量較少而不能直接測速時也能保證連續(xù)輸出(見圖15中105 s～120 s)。

圖14 靜止時GPS與深組合速度輸出對比圖Fig.14 Comparison of velocity output between GPS and deeply-coupled navigation in the static

圖15 運動時GPS與深組合速度輸出對比圖Fig.15 Comparison of velocity output between GPS and deeply-coupled navigation in the dynamic

圖16、圖17分別展示了靜止和運動時GPS雙天線相位差姿態(tài)解算和深組合導(dǎo)航姿態(tài)輸出的對比?？梢钥闯鲮o止時相位差姿態(tài)解算賦予系統(tǒng)準確的航向初值，而且維持航向不發(fā)散。深組合導(dǎo)航的姿態(tài)噪聲同樣降得很低，靜止時僅有0.05°(3σ)。組合后的俯仰角并沒有跟隨相位差姿態(tài)解算的俯仰角起伏(見圖16(b))，說明導(dǎo)航濾波器相位差量測方程中視線矢量水平投影變換發(fā)揮了作用，屏蔽掉了俯仰量測。

圖16 靜止時GPS與深組合姿態(tài)輸出對比圖Fig.16 Comparison of attitude output between GPS and deeply-coupled navigation in the static

圖17 運動時GPS與深組合姿態(tài)輸出對比圖Fig.17 Comparison of attitude output between GPS and deeply-coupled navigation in the dynamic

圖18、圖19分別展示了第22顆GPS衛(wèi)星在不同信號狀態(tài)下的載波頻率跟蹤結(jié)果和導(dǎo)航電文輸出。395 s～398 s為強信號狀態(tài)，導(dǎo)航電文清晰，由于鎖相環(huán)獨立運行，進行載波相位跟蹤和頻率測量，此時存在量測噪聲。398 s～401 s為弱信號狀態(tài)，導(dǎo)航電文輸出存在波動，載波跟蹤進入頻率輔助跟蹤模式，載波頻率由導(dǎo)航濾波器提供。401 s～406 s信號被遮擋，跟蹤環(huán)路失鎖，無導(dǎo)航電文輸出，載波頻率仍由導(dǎo)航濾波器提供，雖然不能鎖定相位，但可以保證頻率正確，406 s信號恢復(fù)時能很快重新鎖定?？梢钥闯鋈N狀態(tài)之間過渡平滑，實現(xiàn)了橋接中斷信號的效果，所設(shè)計的跟蹤環(huán)路可以適應(yīng)信號強度的變化，提供了良好的載波跟蹤性能。

圖18 第22顆GPS衛(wèi)星載波頻率跟蹤曲線Fig.18 Carrier frequency tracking curve of NO.22 GPS satellite

圖19 第22顆GPS衛(wèi)星導(dǎo)航電文輸出Fig.19 Navigation data output of NO.22 GPS satellite

5 結(jié) 論

本文將雙天線配置引入深組合導(dǎo)航系統(tǒng)，解決了MEMS慣導(dǎo)/衛(wèi)星組合導(dǎo)航航向精度較差的問題。根據(jù)信號強度設(shè)計了三種跟蹤結(jié)構(gòu)，將質(zhì)量好的衛(wèi)星量測提供給導(dǎo)航濾波器完成導(dǎo)航修正，導(dǎo)航濾波器同時為弱信號通道提供跟蹤輔助，所有通道聯(lián)合處理，構(gòu)成矢量跟蹤環(huán)路，提高了跟蹤精度，避免了信號失鎖再恢復(fù)時的重捕獲操作。在導(dǎo)航濾波器相位差量測方程設(shè)計中，采用視線矢量水平投影變換解決了相位差俯仰量測不準時的隔離問題。通過復(fù)雜城市環(huán)境中的車載導(dǎo)航試驗，驗證了所提出的矢量跟蹤環(huán)路在面對信號衰減和中斷時的連續(xù)跟蹤能力，實現(xiàn)了高精度、穩(wěn)定的導(dǎo)航輸出。雙天線GPS/MEMS深組合導(dǎo)航系統(tǒng)方案具有較強的工程實用價值。