Научная статья на тему 'Улучшение точности местоположения одночастотных ГНСС приёмников при помощи инерциальных датчиков'

Улучшение точности местоположения одночастотных ГНСС приёмников при помощи инерциальных датчиков Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
766
217
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СПУТНИКОВАЯ НАВИГАЦИЯ / ГЛОНАСС / ИНЕРЦИАЛЬНЫЕ MEMS-ДАТЧИКИ / ФИЛЬТР КАЛМАНА / ОДНОЧАСТОТНЫЙ ПРИЁМНИК / ТОЧНЫЕ ОРБИТЫ И ЧАСЫ СПУТНИКОВ / GPS / IMU / SATELLITE NAVIGATION / GLONASS / INERTIAL MEMS-SENSORS / THE KALMAN FILTER / A SINGLE-FREQUENCY RECEIVER / THE PRECISE SATELLITE ORBIT AND CLOCK

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Щербаков Антон Станиславович, Першин Денис Юрьевич

Местоположение приемника в системе спутниковой навигации вычисляется пересечением сфер от разных спутников. Радиусы сфер определяются неточно из-за ионосферной и тропосферной задержек, релятивистского эффекта, эффекта приема отраженного сигнала и других факторов. Без каких-либо коррекций точность определения местоположения составляет 30-50 метров. В данной работе рассматривается модель, в которой учитывается максимальное количество дополнительных данных для коррекции ошибок. Для исправления ионосферной задержки используются данные IONEX о состоянии ионосферы. Все используемые данные хранятся на международных серверах. Для улучшения точности навигации используются инерциальные MEMS-датчики (акселерометр, гироскоп, магнитометр). Кроме того, в работе описан кинематический метод определения местоположения высокой точности. Для минимизации ошибок приборов спутниковой навигации и инерциальных датчиков использован фильтр Калмана.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Щербаков Антон Станиславович, Першин Денис Юрьевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

IMPROVING ACCURACY OF THE LOCATION OF SINGL

Location of the receiver in the GNSS is calculated by the intersection of the spheres from different satellites. The radii of the spheres are determined inaccurately because of the ionospheric and tropospheric delays, the relativistic effect, the effect of the reception of the reflected signal, and other factors. Without any corrections positioning accuracy is about 30-50 meters. Here considered the model which takes into account the maximum number of additional data for error corrections. For ionospheric delay correction ionosphere state data IONEX is used, for satellite positions and clock errors corrections precise satellite ephemeris (final ephemerides) are used. All used data is stored on the international servers. For positioning accuracy increasing inertial sensors MEMS-sensors (accelerometer, gyroscope, magnetometer) are used. The kinematical point precise positioning method is considered in this paper. To minimize errors of satellite navigation devices and inertial sensors Kalman filter is used.

Текст научной работы на тему «Улучшение точности местоположения одночастотных ГНСС приёмников при помощи инерциальных датчиков»

УЛУЧШЕНИЕ ТОЧНОСТИ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ОДНОЧАСТОТНЫХ ГНСС ПРИЁМНИКОВ ПРИ ПОМОЩИ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ

Антон Станиславович Щербаков

Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, проспект Лаврентьева, 6, аспирант, email: anton. scherbakov@gmail. com

Денис Юрьевич Першин

Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, проспект Лаврентьева, 6, младший научный сотрудник, email: dyp@perchine.com

Местоположение приемника в системе спутниковой навигации вычисляется пересечением сфер от разных спутников. Радиусы сфер определяются неточно из-за ионосферной и тропосферной задержек, релятивистского эффекта, эффекта приема отраженного сигнала и других факторов. Без каких-либо коррекций точность определения местоположения составляет 30-50 метров. В данной работе рассматривается модель, в которой учитывается максимальное количество дополнительных данных для коррекции ошибок. Для исправления ионосферной задержки используются данные IONEX о состоянии ионосферы. Все используемые данные хранятся на международных серверах. Для улучшения точности навигации используются инерциальные MEMS-датчики (акселерометр, гироскоп, магнитометр). Кроме того, в работе описан кинематический метод определения местоположения высокой точности. Для минимизации ошибок приборов спутниковой навигации и инерциальных датчиков использован фильтр Калмана.

Ключевые слова: спутниковая навигация, ГЛОНАСС, GPS, IMU, инерциальные MEMS-датчики, фильтр Калмана, одночастотный приёмник, точные орбиты и часы спутников.

IMPROVING ACCURACY OF THE LOCATION OF SINGLE-FREQUENCY GNSS RECEIVER WITH INERTIONAL SENSORS

Anton S. Shcherbakov

Institute of Informatics Systems A. P. Ershov, 630090, Russia, Novosibirsk, Lavrentiev Street, 6, post-graduated student, email: dyp @p erchine .com

Denis Yu. Pershin

Institute of Informatics Systems A. P. Ershov, 630090, Russia, Novosibirsk, Lavrentiev Street, 6, junior Researcher, email: dyp @p erchine .com

Location of the receiver in the GNSS is calculated by the intersection of the spheres from different satellites. The radii of the spheres are determined inaccurately because of the ionospheric and tropospheric delays, the relativistic effect, the effect of the reception of the reflected signal, and other factors. Without any corrections positioning accuracy is about 30-50 meters. Here considered the model which takes into account the maximum number of additional data for error corrections. For ionospheric delay correction ionosphere state data IONEX is used, for satellite positions and clock errors corrections precise satellite ephemeris (final ephemerides) are used. All used data is stored on the international servers. For positioning accuracy increasing inertial sensors MEMS-sensors (accelerometer, gyroscope, magnetometer) are used. The kinematical point precise positioning method is considered in this paper. To minimize errors of satellite navigation devices and inertial sensors Kalman filter is used.

Key words: satellite navigation, GLONASS, GPS, IMU, Inertial MEMS-sensors, the Kalman filter, a single-frequency receiver, the precise satellite orbit and clock.

Каждая система спутниковой навигации содержит не менее 24 спутников. Спутники постоянно передают пакеты, в которых закодировано время отправки и координаты спутника во время отправки. Скорость передачи данных известна

- скорость света в вакууме. После получения пакета приемник рассчитывает время прохождения сигнала, вычитая из времени получения время отправки. Значит, расстояние от спутника (в момент отправки) до приёмника (в момент получения) есть произведение времени на скорость. Следовательно, приемник может быть на любой точке сферы соответствующего радиуса с центром в точке, где находился спутник во время отправки. Если добавить информацию со второго спутника, то приемник будет находиться на пересечении двух сфер. Таким образом, добавив еще один излучатель, мы найдём точное местоположение. На рис. 1 представлена схема определения местоположения.

Рис. 1. Линейная пространственная засечка

Однако таким способом найти точное местоположение невозможно. Это происходит по причине того, что расстояние от спутника до приёмника найдено не точно: в подсчёте присутствуют различные неучтённые ошибки и задержки.

Под ошибкой будем понимать какой-либо сдвиг координат спутника или часов приёмника и спутников. Задержка - это ошибка, по причине которой изменилась скорость прохождения сигнала на каком-либо участке от спутника до приёмника.

На рис. 2 схематично показаны ошибки и их порядки. Более подробную информацию об ошибках и методах их исключений можно найти, к примеру, в [1, 2].

Рис. 2. Ошибки и их порядки

Для уменьшения влияния ошибок и для решения поставленной задачи был разработан метод высокой точности для кинематических наблюдений [3]. Основные идеи этого метода:

- использование фильтра Калмана [4, 5] для кинематической серии наблюдений в системе спутниковой навигации;

- в качестве физической модели использовать Ньютоновскую механику;

- в качестве измерений использовать данные с прибора со спутникового приёмника (псевдодальности) и данные с инерциальных датчиков;

- вектор состояний будет в себя включать 15 основных компонент: координаты, скорости, ускорения, углы поворота и вектор магнитного склонения;

- вектор измерений будет в себя включать псевдодальности, ускорения, угловые скорости, вектор магнитного поля;

- ковариационные матрицы будут диагональными, т.к. все величины считаются независимыми.

Данный алгоритм был реализован на языке программирования C++ при использовании библиотеки GPSTk, для которого были рассчитаны все параметры фильтра Калмана [6]. Псевдодальности в векторе измерений скорректированы в соответствии с теми ошибками и задержками, которые можно исключить (полностью или частично). Ионосферная задержка подсчитана при помощи модуля IonexModel. Реализованный метод, возможно, применять в любой спутниковой системе, т.к. программа использует общий формат получаемых данных RINEX (receiver independent exchange).

Эксперименты

Были проведены экспериментальные вычисления местоположения при помощи данного метода. В качестве прибора спутниковой навигации был использован Ublox Antaris LEA-6T. В качестве инерциального датчика был использован IMU Sparkfun 9DOF (рис. 3 и 4).

Рис. 3. Приёмник спутниковой навигации Ublox AntarisLEA-6T и инерциальный датчик Sparkfun 9DOF

фЫох

и-Ыох 6 GPS Engine

Precision Timing GPS / GALILEO Evaluation Kit

Рис. 4. Комплекс GPS+IMU, одночастотная антенна и двухчастотная антенна на крыше автомобиля

Для оценки точности метода было подсчитано другое решение разностным методом при использовании двухчастотных приёмников. Для этого были выполнены измерения в относительном методе с помощью двухчастотной аппаратуры Trimble 5700. В этом случае, при использовании разностного метода, заявленная точность решения в кинематическом случае 50-60 мм.

Кроме того, был проведён выезд по пути, длиной 48 километров. Среднеквадратичное отклонение решения разработанного метода от решения, полученного при помощи двухчастотного приёмника, составило 72.2 сантиметра. При этом среднеквадратичное отклонение решения без использования инерци-альных данных от решения, полученного при помощи двухчастотного приёмника, составило 96.4 сантиметра. Таким образом, использование инерциальных данных повышает точность позиционирования.

Выводы:

1. Работа посвящена разработке метода определения высокой точности для случая кинематических наблюдений с использованием одночастотного приёмника спутниковой навигации и инерциальных датчиков.

2. Особенностью данного метода является использование всех девяти параметров с инерциального датчика в сильной связи с данными с приборов спутниковой навигации.

3. Другой особенностью разработанного метода является низкие требования к оборудованию. Вследствие этого можно использовать более дешёвое оборудование. Поэтому данный метод можно применять в таких областях, как мобильная картография - в ситуации, когда бригады картографов достаточно большие, и каждому необходим приёмник и при этом точности порядка дециметра, как правило, достаточно.

4. Проведены полевые испытания этого метода, проведены сравнения с разностным методом на двухчастотном приёмнике - инерциальные датчики повышают точность позиционирования в среднем на 24 сантиметра в кинематическом случае.

5. Основное направление дальнейших работ - увеличение точности позиционирования при помощи одночастотных приёмников и проведение комплексных экспериментов.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Alfred Leick, GPS Satellite Surveying // John Wiley & Sons, Inc. 2004.

2. Boonsap Witchayangkoon, Elements of GPS precise point positioning // Технологический университет имени Короля Монгкута, Банкок, 1992, университет Майна, 1997.

3. А. С. Щебраков, Д.Ю. Першин, Определение местоположения высокой точности для одночастотных приемников спутниковой навигации с использованием инерциальных датчиков // Новосибирский государственный университет, МНСК-2011.

4. Greg Welch and Gary Bishop, An Introduction to the Kalman Filter // Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл, 2006.

5. Vanheeghe, GPS/IMU Data Fusion using Multisensor Kalman Filtering: Introduction of Contextual Aspects.

6. Открытая библиотека GPSTk [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gpstk.org/

© А.С. Щербаков, Д.Ю. Першин, 2013

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.