适用于弱GNSS信号条件的POS数据纠偏方法技术

本发明专利技术提供一种适用于弱GNSS信号条件的POS数据纠偏方法，引入第三方测量信息，对POS数据处理结果进行误差纠正，包括获取外部纠正信息过程和应用外部纠正信息过程；所述第三方测量信息为影像或者激光数据；所述获取外部纠正信息过程包输出影像或激光数据相对于POS系统的偏心量和偏心角；所述应用外部纠正信息过程利用影像或者激光数据输出符合精度要求的POS结果信息。本发明专利技术适用于弱GNSS信号条件下，GNSS定位结果长期不可靠，POS导航解算结果精度较差，通过引入第三方纠偏改正信息，提高POS导航结果的精度满足工程应用的需求，解决了弱GNSS信号下POS高精度定位的难题。

【技术实现步骤摘要】
适用于弱GNSS信号条件的POS数据纠偏方法
本专利技术属于位置和姿态测量系统(PositionandOrientationSystem，简称：POS)数据处理
，具体涉及一种适用于弱GNSS信号条件下的POS数据纠偏方法。
技术介绍
POS集GNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem，全球卫星导航系统)技术和惯性导航(InertialNavigationSystem)技术于一体，将GNSS技术的长期高精度性能特性与惯性导航技术的短期高精度相结合的组合导航定位系统，能很好地弥补两种技术的缺陷，形成性能互补。然而，城市中高楼林立，GNSS信号受到严重遮挡，无法提供具有稳定精度的定位信息，组合导航解算无法提供高精度的姿态、位置和速度等信息的精度也会受到影响。因此，在弱GNSS信号条件下，需要一种技术，能够降低对GNSS定位结果的依赖，保持POS系统能够连续输出可靠的姿态、位置和速度等信息。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，本专利技术提供一种适用于弱GNSS信号条件下的高精度POS数据纠偏方法。本专利技术采用的技术方案提供一种适用于弱GNSS信号条件的POS数据纠偏方法，引入第三方测量信息，对POS数据处理结果进行误差纠正，包括获取外部纠正信息过程和应用外部纠正信息过程；所述第三方测量信息为影像或者激光数据；所述获取外部纠正信息过程包括以下步骤，第一步，准备数据，包括GNSS数据、IMU数据以及影像或者激光数据；第二步，执行GNSS/IMU数据融合和反向平滑，获得GNSS/IMU融合平滑相应的POS结果信息；第三步，偏心量和偏心角赋值，第一次赋初始值，迭代解算时根据前一次执行第五步测得的偏差值进行修正；第四步，将第二步获得的POS结果结合第三步的偏心量和偏心角应用于影像或者激光数据的直接地理参考，获得初始的影像或激光数据的线元素和角元素信息；第五步，利用影像或激光数据进行已知控制点量测，计算得到量测坐标与已知坐标间的偏差；第六步，根据第五步的偏差值判断偏心量和偏心角的精度是否满足要求，如果不满足要求，返回第三步，否则进入第七步；第七步，输出影像或激光数据相对于POS系统的偏心量和偏心角；所述应用外部纠正信息过程包括以下步骤，第一步，准备数据，包括GNSS数据、IMU数据以及影像或者激光数据；第二步，进行GNSS事后差分解算，获得的GNSS解算结果包括位置、速度和协方差；第三步，利用IMU数据进行捷联惯导初始对准以及姿态解算，获得惯导解算结果；第四步，利用第二步的GNSS解算结果、第三步的惯导解算结果和纠正反馈参数进行卡尔曼滤波解算，获得融合平滑后的POS结果；所述纠正反馈参数第一次为空，迭代时为上一次执行第六步得到的量测坐标与已知坐标间的偏差序列；第五步，将第四步获得的POS结果结合获取外部纠正信息过程所得偏心量和偏心角应用于影像或者激光数据的直接地理参考，获得影像或激光数据的线元素和角元素信息；第六步，利用影像或激光数据进行已知控制点量测，计算得到量测坐标与已知坐标间的偏差；第七步，根据第六步的偏差值判断POS结果的精度是否满足要求，如果不满足要求，返回第四步；如果满足要求，进入第八步；第八步，输出符合精度要求的POS结果信息。而且，获取外部纠正信息过程第三步中对偏心量和偏心角赋值时，第一次赋初始值的实现方式为，将相机或激光与IMU安装的相对关系相应设计值作为初始值。而且，获取外部纠正信息过程中，偏心量和偏心角的精度根据偏差值的大小判断，偏差值的阈值根据工程精度要求预设。而且，应用外部纠正信息过程中，POS结果的精度根据偏差值的大小判断，偏差值的阈值根据工程精度要求预设。本专利技术提供的一种高精度POS数据处理和纠偏技术，适用于弱GNSS信号条件下，GNSS定位结果长期不可靠，POS导航解算结果精度较差，通过引入第三方纠偏改正信息，提高POS导航结果的精度满足工程应用的需求，解决了弱GNSS信号下POS高精度定位的难题。附图说明图1是本专利技术实施例的POS/任务载荷偏心量、偏心角标校算法流程图。图2是本专利技术实施例的基于外部纠正信息输入的GNSS/IMU组合设计图。具体实施方式以下结合附图和实施例对本专利技术技术方案进行具体描述。在弱GNSS信号条件下，引入第三方(如：CCD影像、激光等)测量信息，对POS数据处理结果进行误差纠正，从而减弱GNSS长期定位误差较大对组合导航结果精度的影响，实现高精度姿态、位置和速度等信息的输出。POS系统主要组成部分有GNSS接收机和IMU设备。其中GNSS接收机接收定位数据，IMU提供设备瞬间的速度、加速度和方向信息，然后通过采用卡尔曼滤波技术实现数据的融合。POS系统充分发挥GNSS和INS各自的优点，可用于获取运动物体的空间位置和姿态信息，可与车载移动测图系统、框幅式航摄仪、数码航空相机、机载激光扫描仪、机载雷达成像系统以及多/高光谱扫描仪等集成使用。车载条件下，GNSS受到信号干扰、遮挡情况相比航空条件要复杂的多，车载弱GNSS信号情况是本专利技术主要讨论的应用场景。实施例的具体实现包括以下四个部分：1)GNSS/IMU数据融合GNSS/IMU组合方式中，原始GNSS测量信息(包括伪距，多普勒信息和载波相位信息)先通过GNSS卡尔曼滤波器进行位置和速度解算，然后再将解算的位置和速度信息传递到IMU卡尔曼滤波器中。需要注意的是，GNSS卡尔曼滤波估计的协方差阵也要一起传递到IMU卡尔曼滤波器中，这一信息作为观测噪声信息被利用。具体实施时，可参见文献[1]严恭敏.捷联惯导算法及车载组合导航系统研究[D].西北工业大学,2004.为便于实施参考，介绍实现过程如下：a)系统状态方程的建立(1)导航信息误差模型系统采用线性卡尔曼滤波器，此时取惯性仪表的安装误差，刻度系数误差和随机误差等作为状态,建立位置、速度和姿态误差方程。(2)陀螺漂移误差模型陀螺白噪声的积分为角度随机游走，将陀螺的零偏和比例因子建模成一阶高斯马尔科夫过程。(3)加速度计误差模型加速度计白噪声的积分为速度随机游走，将加速度计的零偏和比例因子建模成一阶高斯马尔科夫过程。b)系统的量测方程GNSS/IMU松组合方式中系统的量测信息为位置和速度，参考文献[1]得到卡尔曼滤波的系统量测方程。惯导算法设计完成后，基于大量实测数据，针对组合导航性能优化卡尔曼滤波器参数，实现滤波的稳定可靠。2)反向平滑具体实施时，可参见文献[2]苗岳旺.SINS/GPS组合导航数据处理方法研究[D].解放军信息工程大学,2013.事后数据集成处理与实时GNSS/IMU组合算法相比，有以下优势：a)可以利用全体数据，而不只是被估计点之前的数据；b)不再受到计算资源和时间的限制；c)可以有人工干预。充分利用上述优势能够进一步显著提高数据后处理的精度和可靠性。实施例采用RTS(Rauch-Tung-Striebel)算法，它是一种固定时间间隔平滑算法，能够综合利用所有时段的量测信息对状态量进行最大似然估计。GNSS/IMU紧组合系统在后处理过程中采用RTS平滑算法可以提高导航定位精度，特别是GNSS信号失锁的情况。高精度定位定姿(POS)事后集成软件可采用RTS平滑方法将GNSS数据和IMU数据进行集成处理，从而得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适用于弱GNSS信号条件的POS数据纠偏方法，其特征在于：引入第三方测量信息，对POS数据处理结果进行误差纠正，包括获取外部纠正信息过程和应用外部纠正信息过程；所述第三方测量信息为影像或者激光数据；所述获取外部纠正信息过程包括以下步骤，第一步，准备数据，包括GNSS数据、IMU数据以及影像或者激光数据；第二步，执行GNSS/IMU数据融合和反向平滑，获得GNSS/IMU融合平滑相应的POS结果信息；第三步，偏心量和偏心角赋值，第一次赋初始值，迭代解算时根据前一次执行第五步测得的偏差值进行修正；第四步，将第二步获得的POS结果结合第三步的偏心量和偏心角应用于影像或者激光数据的直接地理参考，获得初始的影像或激光数据的线元素和角元素信息；第五步，利用影像或激光数据进行已知控制点量测，计算得到量测坐标与已知坐标间的偏差；第六步，根据第五步的偏差值判断偏心量和偏心角的精度是否满足要求，如果不满足要求，返回第三步，否则进入第七步；第七步，输出影像或激光数据相对于POS系统的偏心量和偏心角；所述应用外部纠正信息过程包括以下步骤，第一步，准备数据，包括GNSS数据、IMU数据以及影像或者激光数据；第二步，进行GNSS事后差分解算，获得的GNSS解算结果包括位置、速度和协方差；第三步，利用IMU数据进行捷联惯导初始对准以及姿态解算，获得惯导解算结果；第四步，利用第二步的GNSS解算结果、第三步的惯导解算结果和纠正反馈参数进行卡尔曼滤波解算，获得融合平滑后的POS结果；所述纠正反馈参数第一次为空，迭代时为上一次执行第六步得到的量测坐标与已知坐标间的偏差序列；第五步，将第四步获得的POS结果结合获取外部纠正信息过程所得偏心量和偏心角应用于影像或者激光数据的直接地理参考，获得影像或激光数据的线元素和角元素信息；第六步，利用影像或激光数据进行已知控制点量测，计算得到量测坐标与已知坐标间的偏差；第七步，根据第六步的偏差值判断POS结果的精度是否满足要求，如果不满足要求，返回第四步；如果满足要求，进入第八步；第八步，输出符合精度要求的POS结果信息。...

【技术特征摘要】
1.一种适用于弱GNSS信号条件的POS数据纠偏方法，其特征在于：引入第三方测量信息，对POS数据处理结果进行误差纠正，包括获取外部纠正信息过程和应用外部纠正信息过程；所述第三方测量信息为影像或者激光数据；所述获取外部纠正信息过程包括以下步骤，第一步，准备数据，包括GNSS数据、IMU数据以及影像或者激光数据；第二步，执行GNSS/IMU数据融合和反向平滑，获得GNSS/IMU融合平滑相应的POS结果信息；第三步，偏心量和偏心角赋值，第一次赋初始值，迭代解算时根据前一次执行第五步测得的偏差值进行修正；第四步，将第二步获得的POS结果结合第三步的偏心量和偏心角应用于影像或者激光数据的直接地理参考，获得初始的影像或激光数据的线元素和角元素信息；第五步，利用影像或激光数据进行已知控制点量测，计算得到量测坐标与已知坐标间的偏差；第六步，根据第五步的偏差值判断偏心量和偏心角的精度是否满足要求，如果不满足要求，返回第三步，否则进入第七步；第七步，输出影像或激光数据相对于POS系统的偏心量和偏心角；所述应用外部纠正信息过程包括以下步骤，第一步，准备数据，包括GNSS数据、IMU数据以及影像或者激光数据；第二步，进行GNSS事后差分解算，获得的GNSS解算结果包括位置、速度和协方差；第三步，利用IMU数据进行捷联惯导初始对准以及姿态解算，获得惯导解算结果；第四步，利...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵慧超，洪勇，严悦，
申请(专利权)人：立得空间信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42