GNSS/INS深組合技術研究進展與展望

牛小驥， 班亞龍， 張提升， 劉經南

武漢大學 衛星導航定位技術研究中心， 武漢 430079

GNSS/INS深組合技術研究進展與展望

牛小驥， 班亞龍， 張提升*， 劉經南

武漢大學 衛星導航定位技術研究中心， 武漢 430079

在GNSS/INS組合導航領域，深組合是最深層次的組合方式，隨著航空、航天、軍事等應用對導航系統性能要求的提升，深組合技術逐步成為國內外研究的重點。通過對GNSS/INS深組合的技術起源與結構發展過程的梳理，總結出當前對深組合概念理解的兩種立場。按照接收機環路跟蹤結構與信息處理方式不同，將深組合結構分為標量深組合、相干矢量深組合以及非相干矢量深組合3種類型，其中相干矢量深組合又可以分為級聯式和集中式兩種結構。綜述了國內外深組合技術的研究現狀并指出了當前研究中存在的問題，最后結合實際應用需求對深組合的發展進行了展望。

GNSS/INS； 組合導航； 深組合； 結構分類； 矢量深組合； 標量深組合

全球衛星導航系統(Global Navigation Satellite System, GNSS)和慣性導航系統(Inertial Navigation System, INS)具有很強的互補特性，兩者的組合可以取長補短，獲得比單獨使用任一系統時更高的導航性能，也因此GNSS/INS組合導航系統得到了越來越廣泛的研究和應用。

GNSS與INS的組合通常分為3種模式：松組合、緊組合和深組合。其中，松組合是最簡單的組合模式，GNSS與INS各自獨立工作，并利用兩者位置、速度信息進行數據融合；緊組合則相對復雜，根據GNSS接收機接收到的衛星星歷信息和INS輸出的位置、速度信息進行計算得到對應于INS位置的偽距與偽距率，然后再與GNSS接收機測量得到的偽距與偽距率組合。在松組合與緊組合模式中，GNSS的信息可以抑制INS誤差的累積，當GNSS信號受遮擋而無法正常工作時，INS可以提供連續的導航結果[1]。

深組合除了可以完成松組合或緊組合的處理工作外，還利用INS的測量(加速度)或者導航信息(位置、速度)對接收機的信號跟蹤進行輔助。深組合需要深入到接收機內部，涉及接收機的信號處理層次的融合，在結構或算法方面都比松、緊組合更加復雜，是GNSS與INS最深層次的組合方式。

在接收機中完成GNSS信號解調(捕獲、跟蹤)的核心環節是信號跟蹤環路。環路通過不斷鑒別本地復制信號與接收信號的差異，進而調節壓控振蕩器使得本地復制信號的頻率/相位與接收到的信號趨于一致，實現信號的捕獲/跟蹤。然而，接收機的信號跟蹤環路通常會受到多種誤差源的影響，包括熱噪聲、晶振的不穩定性及載體動態等。在進行接收機設計時，為了保證接收機的動態性能就需要設置較大的環路帶寬，然而越大的環路帶寬通常意味著引入越多的環路噪聲，也即犧牲了環路的抗噪聲或者抗干擾性能甚至是靈敏度。反過來，為了獲得更好的抗噪聲或抗干擾性能就要減小環路帶寬，這樣環路的動態性能就會受到限制。如圖1所示，傳統接收機動態性能對帶寬的要求與抗干擾、抗噪聲性能對帶寬的要求存在矛盾性，在進行接收機設計時只能折中考慮[2]。圖1中：SNR為信噪比。

圖1 環路性能與帶寬設置的矛盾性Fig.1 Tradeoff between loop performance and bandwidth

GNSS/INS深組合技術可以有效地解決傳統接收機跟蹤環路設計中性能與帶寬設置的矛盾問題。深組合利用INS測量的載體動態信息輔助GNSS接收機跟蹤環路，可以大大減小環路承受的動態應力，因此即使在較高動態條件下，基于深組合技術的跟蹤環也可以壓縮環路帶寬，降低環路噪聲的影響，提高抗噪聲抗干擾能力甚至靈敏度，充分發揮接收機的性能。

深組合技術的研究要求掌握組合導航與卡爾曼濾波技術，同時也要熟悉接收機設計技術，增加了深組合技術研究的難度[3]。盡管如此，GNSS/INS深組合帶來的性能優勢顯示了其重要的研究價值，GNSS/INS深組合技術成為當前組合導航領域的前沿、熱點與難點問題。

本文著重對GNSS/INS深組合技術進行介紹，第一節通過對深組合技術的起源與結構發展的歷史過程進行梳理，總結出當前深組合概念理解的兩種立場，并提出深組合結構的參考分類。第二部分對國內外深組合技術的研究概況進行介紹，并詳細地介紹了深組合關鍵技術的研究現狀。最后對當前深組合研究中存在的問題進行了總結并提出展望。

1 深組合的概念與結構分類

1.1 思想起源與概念確立

深組合是伴隨著早期GPS系統的發展而逐漸產生和發展起來的一門技術，深組合從技術起源、結構發展到概念的確立經歷了一個長期的歷史過程，如圖2所示。

圖2 GNSS/INS深組合概念的發展歷程Fig.2 Development of GNSS/INS deep integration concept

1973年，美國國防部成立GPS聯合項目辦公室，計劃實現全球衛星導航定位系統。在早期的接收機設計中就考慮使用慣性測量信息對接收機環路進行輔助，其中最為典型的是1976年Rockwell Collins公司研制的GDM (Generalized Development Model)接收機。由于當時還沒有出現GPS/INS組合導航的概念，采用的方法主要是INS單方面對GPS環路進行輔助[4-5]。

1978年，Draper實驗室的Cox首次全面詳實地闡述了GPS與INS之間的互補特性以及將兩者進行組合的優勢；介紹了GPS/INS的組合方式與結構設計，包括松組合和緊組合，并指出在松組合和緊組合結構中，慣性導航系統的輸出可以用于輔助GPS的捕獲和跟蹤[6]。

1980年，Copps等[7]對比了分散式和組合式跟蹤/導航結構。其中分散式結構是指接收機各通道相互獨立，每個通道包含獨立的跟蹤環路，導航卡爾曼濾波器利用通道提供的觀測信息對INS速度誤差進行估計，利用誤差修正后的INS速度信息對各通道碼跟蹤環路進行輔助，這種結構可以提高接收機的動態及抗干擾性能。但是，當通道濾波器的濾波帶寬小于卡爾曼濾波器的等效帶寬，環路提供給卡爾曼濾波器的觀測量的噪聲不再相互獨立，輔助結構可能會變得不穩定。

為了解決這一問題，Copps等提出了組合式跟蹤/導航結構，組合導航濾波器將接收機所有通道相關器的輸出信息和慣性測量單元(Inertial Measurement Unit, IMU)測量的載體動態信息融合并進行最優估計，然后利用估計的信息對IMU和GPS進行“控制”，這種設計改變了傳統的接收機環路結構，各通道之間不再相互獨立，沒有了產生時間相關噪聲觀測量的分立環路，為解決分散式結構的穩定性問題提供了一種方案[7]。

1986年，Nielson等基于GPS/INS松組合結構，利用慣性輔助信息對接收機環路進行了輔助，并進行了飛行實測，結果表明在INS的輔助下，接收機環路在干擾環境下可以更好地跟蹤信號[8]。

1987—1989年，Ritland和Spalding針對Copps文章中的分散式結構(INS輔助的傳統獨立環路結構)的穩定性問題進行了算法改進研究。Ritland首先針對環路的偽距觀測信息與INS輔助信息相關(即卡爾曼濾波器觀測量與狀態量相關)的問題，提出了增廣狀態量方法，將環路跟蹤誤差建模并作為卡爾曼濾波器的狀態量進行估計[9]。

Spalding針對通道濾波器的濾波帶寬小于卡爾曼濾波器的等效帶寬時，觀測噪聲具有較強的時間相關性問題，提出解偽距相關法，為卡爾曼濾波提供具有白化噪聲的觀測信息[10]。這些措施在一定程度上可以減少系統潛在的不穩定性問題，但由于沒有對系統結構進行改進，并不能從根本上解決穩定性問題。

1990年, 美國國防高級研究計劃局(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)提出GGP(GPS Guidance Program)項目規劃，設計慣性信息輔助傳統接收機環路的GPS/INS組合系統，主要用于制導武器[11]。

從1980年至20世紀90年代初，這一時期INS輔助接收機環路的GPS/INS組合導航結構得到快速發展和應用。隨后，一些學者逐漸發現Copps組合式跟蹤結構的優勢并相繼展開廣泛的研究。

20世紀90年代初，首先由Bradley大學的學者進一步發展了Copps的組合式跟蹤思想，并嘗試將這種跟蹤方法用于接收機設計中[12]。

1996年，Spilker首次提出矢量跟蹤(Vector Tracking)的概念，傳統的接收機中，各信號處理通道之間是相互獨立的，每一個通道各自包含完整的跟蹤環路，然而由于視野中所有衛星信號是由同一接收機天線接收的，各通道信號之間并不是完全獨立的。矢量跟蹤環路打破原來的獨立通道處理結構，利用所有通道的相關器輸出信息組成的觀測矢量對導航參數和環路參數進行估計，并統一對各通道數控振蕩器(Numerically Controlled Oscillator, NCO)進行控制，僅包含一個閉合環路。相對矢量跟蹤環，傳統的環路結構則被稱為標量跟蹤環。Spilker在文中對矢量跟蹤結構的優勢也進行了總結，矢量跟蹤結構具有更好的抗干擾和靈敏度性能，但抗差性能較差[13]。

同年，Draper實驗室的學者在總結GPS/INS組合導航技術的特點時，第1次使用“深組合(Deep Integration)”這一概念[14]。

1999年，Aerospace公司提出一種基于兩級(聯邦/級聯)卡爾曼濾波器的慣性輔助矢量跟蹤環路的組合系統，并稱之為“超緊組合(Ultratight Coupling)”[15]。

2003年，Gustafson和Dowdle在文章中指出，GPS/INS深組合應當基于矢量跟蹤結構[16]。2003年，Gautier和Parkinson提出只要采用慣性信息對接收機信號處理進行輔助的組合結構都可以視為深組合[17]。2007年，Groves等根據環路是否采用非相干的鑒別器，首次將基于矢量跟蹤環路的深組合進行了相干和非相干結構的劃分[18]。

綜上所述，深組合的發展依次經歷了早期的INS單方面輔助接收機環路的結構，INS輔助標量跟蹤環路的GNSS/INS組合結構，以及伴隨著矢量跟蹤方法的發展而產生的基于矢量跟蹤環路的深組合等多個階段。

由于不同的研究單位知識背景不同，對深組合的理解角度不同，導致深組合的概念至今都沒有完全統一。目前在深組合研究領域，對深組合概念的理解主要存在兩種立場，如圖3所示。

圖3 GNSS/INS深組合概念理解的兩種立場 Fig.3 Two kinds of understandings of GNSS/INS deep integration

以麻省理工學院(MIT)或Draper實驗室為代表的研究單位站在INS受輔助的角度，認為只有采用接收機環路最原始的相關器輸出信息與INS組合的矢量跟蹤結構才能定義為深組合[14,16]；另一方面，以斯坦福大學為代表的研究單位則認為，只要采用INS信息對環路信號跟蹤進行輔助的組合結構，都可以稱之為深組合[17]。第1種立場對深組合的定義相較于第2種立場更為嚴格。

1.2 結構分類與特點

從1.1節內容可知，深組合的結構與概念的確立不是一蹴而就的，而是經過一個連續的發展過程。在這個發展過程中出現了多種結構形式，每種結構都對深組合的發展都起到了促進作用。因此在理解深組合的概念或定義時，應該綜合考慮深組合發展過程中出現的所有結構。

圖4給出了深組合系統的典型結構分類。深組合按照接收機跟蹤環路結構的不同，可以分為標量深組合與矢量深組合兩大類。

標量深組合在傳統的松/緊組合結構的基礎上，利用INS輸出的高速率導航信息對接收機環路進行輔助，接收機各通道之間相互獨立，如圖5所示。

矢量深組合有時又被稱為超緊組合[17]。矢量深組合以矢量跟蹤環路為基礎，所有通道的相關信息與INS測量信息一起通過組合導航濾波器對導航定位信息進行估計，然后利用估計的信息對環路跟蹤進行控制，通道之間不相互獨立，如圖6所示。

標量深組合結構簡單，不需改變傳統接收機環路的基本結構，容易實現，各通道之間互不影響，抗差性好，但是存在組合導航濾波器與環路濾波器的串聯，結構上存在潛在的不穩定因素[9-10]。矢量深組合基于矢量跟蹤，實現了通道間的相互輔助，可以提高載噪比，對于短暫的信號中斷不需重新捕獲而保持連續跟蹤。然而矢量跟蹤需要對傳統接收機結構進行大量改動，不易工程化實現。并且在矢量跟蹤結構中，一個通道出現了問題會影響到其他所有通道，抗差性能較差[13]。

圖4 深組合系統結構的典型分類 Fig.4 Typical classification of deep integration system architectures

圖5 GNSS/INS標量深組合結構 Fig.5 Scalar-based architecture of GNSS/INS deep integration

圖6 GNSS/INS矢量深組合結構 Fig.6 Vector-based architecture of GNSS/INS deep integration

矢量深組合按照跟蹤環路是否采用非相干鑒別算法又可以分為相干和非相干矢量深組合。

如圖6所示，相干矢量深組合不包含非相干鑒別器或鑒別算法，可以避免將未建模的非線性測量誤差引入到卡爾曼濾波器中，但要求對載波相位準確跟蹤，可以獲得比非相干結構更高的精度。非相干矢量深組合由于采用非相干鑒別算法，不需要準確的載波相位信息，并且在對碼相位進行估計時不需要考慮載噪比是否足以保持載波跟蹤，因此更適用于對弱信號進行跟蹤或工作在復雜環境當中[18]。

相干矢量深組合根據各通道是否采用預濾波器又可以分為集中式矢量深組合和級聯式矢量深組合。

如圖6(a)所示，集中式結構僅采用一個組合導航卡爾曼濾波器集中處理所有通道的相關器輸出信息，計算量大。級聯式結構在每個通道設置預濾波器對相關器輸出信息進行預處理。預濾波器的存在可以緩解組合導航濾波器的計算負擔，相對于集中式結構更易工程實現[19]。

需要特別說明的是，矢量跟蹤目前僅適用于對偽碼相位和載波頻率的準確跟蹤，而無法獨立完成對載波相位的準確跟蹤。相干深組合在實際設計時仍需要采用標量跟蹤環路對載波相位進行跟蹤[20]。

表1對上述典型深組合結構的主要特征進行了總結。一些學者對不同深組合結構的性能進行了對比評估，一些學者從卡爾曼濾波算法出發，推導了級聯式與集中式兩種結構的等價性[21]；也有學者利用仿真數據對比評估了級聯式相干結構與兩種非相干結構的性能，結果顯示3種結構的定位與抗干擾性能并無明顯差異[22]。但是到目前為止還沒有文獻對標量深組合與矢量深組合結構的性能進行系統地對比分析，并給出兩種結構性能優劣的明確結論。

表1 深組合典型結構特點Table 1 Typical features of deep integration architectures

2 深組合研究現狀

深組合技術從產生到現在，已經歷了幾十年的發展，得到了國內外的廣泛關注和研究。圖7對400余篇國內外深組合技術相關研究文獻進行了統計，反映了國內外深組合技術研究公開發表文獻數量的逐年變化情況。從圖7中可以看出，國外關于深組合的研究起步較早，深組合的技術起源可以追溯至20世紀70年代中后期，2004—2011年前后，國外深組合研究達到了一個高峰時期。

從研究過程看，國外深組合研究經歷了以軍方為主導，到軍民共同研究，再到百家爭鳴、百花齊放的過程。從方法論上看，國外深組合研究形成了從“需求分析”到“結構設計”，再到“仿真驗證”與“系統實現/性能評估”，最后對深組合的應用進行推廣。

國內關于深組合的研究最早始于20世紀90代初，研究的主力是大學和研究院所，主要針對標量深組合進行了一定研究[23-24]。由于當時國內對接收機技術的了解或掌握程度有限，客觀上限制了深組合技術的研究和發展。20世紀90年代末到2006年，國內深組合研究鮮有文獻發表，直到2007年前后深組合才重新在國內獲得關注，從2010年至今，國內關于深組合的研究進入了高峰期。但是目前國內深組合研究仍主要停留在系統結構設計與仿真驗證階段。

圖7 國內外深組合研究公開文獻數量統計結果Fig.7 Statistical results concerning the number of domestic and foreign literature of deep integration

深組合發展的幾十年中，國內外學者對深組合技術進行了大量的研究，下面將依次從深組合系統的模型、系統的主要性能以及深組合系統的實現等方面對深組合技術的研究現狀進行介紹。

2.1 深組合系統模型

深組合的系統模型研究分為兩大類：一類是深組合系統的濾波算法研究，一類是深組合系統的數學建模研究。深組合系統的濾波算法研究主要針對矢量深組合結構。對于標量深組合系統，組合導航濾波器設計與普通的松/緊組合基本一致，在此不再贅述。不同結構的矢量深組合系統則需要進行不同的濾波器設計。

深組合系統的數學建模研究則主要針對標量深組合系統，以標量跟蹤環路的模型為基礎，建立慣性信息輔助環路的數學模型，進而可以對誤差源的影響進行量化分析。

1) 矢量深組合濾波算法

相干矢量深組合包括集中式矢量深組合與級聯式矢量深組合兩種結構。

對于集中式矢量深組合，環路相關器輸出的高速率I/Q信息(最少50 Hz)直接作為組合導航濾波器的觀測信息，并且由于觀測信息與被估計的狀態量之間通常是非線性關系，需要考慮非線性濾波設計[25]。

對于級聯式矢量深組合，算法研究的重點在于通道預濾波器的設計，每個預濾波器通常至少包含3個狀態量：碼相位跟蹤誤差、載波頻率跟蹤誤差和載波相位跟蹤誤差，預濾波器的輸出分別對應偽距差和偽距率差更新值，隨后這些更新值再作為組合導航濾波器的觀測信息[19]。

在非相干矢量深組合中，環路I/Q信息直接通過非相干鑒別器或鑒別算法計算碼相位與載波頻率偏差，隨后這些偏差經比例求和運算得到低速率的偽距差、偽距率差信息，再作為組合導航濾波器的觀測信息[18,26-27]。

2) 標量深組合數學建模

標量深組合數學建模研究方法主要包括功率譜密度法和Laplace域模型分析法，兩種方法均以深組合系統的傳遞函數為基礎。

功率譜密度法利用系統傳遞函數和誤差源的功率譜密度函數求解各誤差源引起的環路誤差的均方差。斯坦福大學與明尼蘇達大學對該方法進行了深入的研究，在文獻中給出了詳細的誤差源模型與誤差源影響的量化分析[28-29]。功率譜密度方法可以對誤差源影響進行定量分析，尤其是針對接收機誤差源。目前該方法對慣性輔助信息誤差的建模停留在多普勒頻率或者速度誤差這一層次，尚缺少對慣性輔助信息誤差源的建模和定量分析研究。

Laplace域(或s域)模型分析法以接收機環路的s域模型為基礎，加入慣性輔助信息前饋支路模型，利用系統傳遞函數對環路的誤差特性進行分析。由于傳統接收機標量跟蹤環路的s域模型研究已經比較成熟，該方法的研究重點在于對慣性輔助環節進行s域建模。

2013年，張提升對慣性輔助環節進行了細化建模，考慮了一般動態條件下慣性器件的零偏、比例因子誤差以及輔助信息時延等誤差源，并分析了普通動態條件誤差源影響的量化結果[32]。但文章僅對靜態和一般動態下的誤差源進行了建模和分析，缺乏對高動態條件下一些誤差源影響的建模和分析。

在進行深組合系統設計時，基于深組合數學模型的量化分析可用以系統性能評估，指導慣性器件和晶振選型以及環路參數優化等。深組合系統數學模型研究具有重要的理論指導意義，需要進一步深入研究。

2.2 深組合系統性能

GNSS/INS深組合可以提高系統多方面的性能，在深組合系統結構設計以及系統模型的基礎上，利用仿真手段或者實測數據可以進一步對深組合性能進行評估測試。深組合系統的性能研究主要包括對系統高動態、抗干擾、靈敏度性能以及器件等級對性能的影響等方面。

1) 深組合系統高動態性能

在深組合系統中，慣導對載體動態的測量可以預測接收機與衛星之間的相對運動，接收機需要承受的動態應力大大減小，環路就可以穩定工作在較高的動態條件下。

目前，國外對高動態深組合技術的研究主要是針對軍事應用，例如高沖擊力(2 000g)的炮射彈藥制導[33]，再入式飛行器制導(10g～100g)等[34]，總體來說公開的資料較少。國內一些學者對高動態性能進行了一定的研究[35-37]，采用軟件仿真的方法，場景設置簡單，缺乏較為詳細的實驗描述，研究結果尚無法為實踐提供可靠的指導。

2) 深組合系統抗干擾性能

深組合系統利用慣性輔助信息輔助接收機跟蹤環路，可以壓縮環路帶寬，減小環路噪聲，提高載噪比，進而提高系統的抗干擾性能。

1976年，Hemesath和Hutchinson利用建立的INS輔助環路的s域模型進行的量化分析表明，在高等級INS輔助下，系統的抗干擾能力可以提高10～15 dB[5]。

1999年，Raytheon公司基于級聯式矢量深組合結構，采用低等級的激光慣導可以在70～75 dB 干信比條件下得到高質量載波相位觀測值和穩定的碼環跟蹤[38]。

2000年，Draper實驗室的Gustafson等采用蒙特卡羅仿真方法對非相干深組合的抗干擾性能進行了評估，結果表明，采用MEMS (Micro-Electro-Mechanical System) IMU (10 (°)/h)，非相干矢量深組合相比于傳統的緊組合，抗干擾能力提高15～20 dB[39]。

2007年，Kim等使用Spirent仿真器和低端IMU仿真數據對矢量深組合進行了研究，結果表明深組合系統的抗干擾性能提高了10 dB[40]。

2011年，Park等使用GPS/INS組合導航的速度信息對接收機進行輔助，測試結果顯示使用速度輔助可以有效減小環路帶寬，增強了系統的抗干擾性能[41]。

此外，Areospace公司、L3通信公司和美國遙感中心等單位也對深組合系統的抗干擾性能進行分析[15,27,42]。

國內對抗干擾性能的研究主要集中于軍事院校[43-44]，通過仿真對深組合系統的抗干擾性能進行了評估，研究相對較少。

目前，關于深組合系統的抗干擾性能研究比較成熟，得到的結論基本一致，即深組合系統相對于普通接收機或無輔助的組合導航結構，抗干擾性能可以提高10～20 dB。

3) 深組合系統靈敏度性能

在慣性輔助信息作用下，接收機壓縮環路帶寬，減少環路噪聲，同時為延長相干積分時間提供了可能，進而可以提高跟蹤靈敏度。

俄亥俄大學的Soloviev等對深組合系統的靈敏度性能進行了長期的系統研究。Soloviev等基于矢量深組合結構與低等級IMU，實現了城市峽谷環境15 dB-Hz弱信號的載波跟蹤，并獲得了高精度(厘米級)的載波測量[45-47]。

2006年，Gao和Lachpelle基于慣性輔助的緊組合結構，設計了CO-OP (Co-operated)跟蹤環路，并進行了動、靜態仿真測試，結果顯示在25 dB-Hz弱信號環境下，可以實現穩定跟蹤并保持載波相位鎖定[48]。

2008年，Petovello等基于級聯式矢量深組合結構與戰術級IMU (1 (°)/h)，使用軟件接收機對實測數據進行后處理分析，結果表明，相對于傳統接收機，深組合接收機靈敏度提高了7 dB，并發現延長相干積分時間對靈敏度性能的提升并沒有預期的那么明顯[49]。同年，Chiou等模擬赤道電離層閃爍場景，仿真汽車級的IMU (10～200 (°)/h)數據輔助標量跟蹤環路。多普勒輔助的相干跟蹤環路可以跟蹤30 dB-Hz的信號，而多普勒輔助的非相干環路則可以跟蹤22 dB-Hz的信號[50]。

2009年，Pany等采用多傳感器輔助的深組合系統，并使用Aided-GNSS方法，采用軟件接收機處理分析，得出在跟蹤模式下，相干積分時間在動態和靜態模式下分別可以延長至2 s和10 s[51]。

2010年，Soloviev和Dickman使用商業級IMU (100 (°)/h)輔助接收機環路，采用1 s相干積分時間，實現了室內15 dB-Hz弱信號的穩定跟蹤并取得厘米級載波相位量測信息[52]。

目前，國內關于深組合系統的靈敏度性能研究較少，多采用數學模型進行理論分析或仿真測試，仿真條件及器件特性描述過于簡單[43,53-54]。

4) 器件等級對系統性能的影響

在INS的輔助下，接收機跟蹤環路的主要誤差項從載體動態引起誤差轉變為INS估計誤差和晶振誤差。接收機的晶振是接收機的頻率基準信號的來源，直接影響接收機性能，晶振器件等級的影響在接收機技術中已經充分研究，此處不再贅述。慣性器件的等級則影響INS輔助信息的質量，進而會影響深組合系統性能。

2003年，Gautier和Parkinson在斯坦福大學的組合導航系統評估平臺上測試了不同精度IMU對跟蹤環路的輔助效果，結果在顯示導航級IMU (陀螺零偏<0.01 (°)/h)輔助下，環路帶寬可以壓縮至2 Hz,基于汽車級IMU (陀螺零偏100 (°)/h)提供的輔助信息只會導致環路不穩定[17]。同年，Alban等采用功率譜密度法對標量深組合誤差源進行定量分析，得出的結論認為在GPS對INS誤差的連續修正作用下，低等級的IMU和普通溫補型晶振(Temperature Compensated Crystal Oscillator, TCXO)可以改善環路性能，仿真顯示輔助后環路噪聲抑制能力提高了14 dB[31]。

2004年，Chiou等專門針對晶振和IMU器件的等級對深組合系統的影響進行分析，車載實測數據后處理結果顯示當GPS結果質量較高且連續對INS的誤差進行修正時，IMU器件等級并不影響多普勒輔助信息精度，使用TCXO可以壓縮環路帶寬至3 Hz，使用恒溫晶振 (Oven Controlled Crystal Oscillator, OCXO)則可以壓縮至1 Hz[55]。

2007年，Watson等分別通過實測和仿真數據分析認為，晶振和IMU等級均會影響環路相干積分時間長度[56]。

2011年，Kiesel等針對IMU等級對深組合系統的影響進行了仿真測試，得出高等級(0.005 (°)/h)，MEMS(8 (°)/h、30 (°)/h)IMU分別可以實現12、16和20 dB-Hz信號跟蹤[57]。

同年，JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency)的Tsujii通過機載數據分析指出，使用OCXO和TXCO對標量深組合系統性能影響不大，并且在GPS連續修正作用下，使用MEMS和導航級的IMU(<0.01 (°)/h)對環路進行輔助的系統性能相近[58]。

2014年，班亞龍等對標量深組合系統進行了細化建模，定量分析結果表明，在衛星導航系統對INS的連續修正/輔助作用下，低等級MEMS器件可以用于深組合系統[59]。

上述研究現狀表明，不同研究單位采用不同研究平臺，在不同測試條件下評估了器件等級對深組合系統性能的影響，得出的結論也有所差異。但是目前可以確定的結論是，在GNSS系統連續修正作用下，低等級的MEMS IMU可以用于深組合系統，使用OCXO比TCXO可以獲得更好的系統性能。

2.3 深組合系統的實現

深組合系統的實現包括軟件實現和硬件實現兩種方式。軟件平臺相對靈活，便于深組合算法的研究，硬件系統開發周期長、靈活性差，但具有重要的軍事意義和商業價值。

目前國外基于軟件接收機平臺的深組合實現研究比較完善，例如卡爾加里大學PLAN組研發的GSNRx、德國IfEN的ipexSR。國內如國防科技大學、北京航空航天大學等也進行了軟件實現的研究。

國外對深組合系統的硬件實現比較早，如表2 所示，國外從20世紀90年代起就將深組合技術廣泛地應用于軍事武器平臺，例如SLAM導彈(Standoff Land Attack Missile)的中程制導[60]、國防部GGP項目[11]、再入式空間飛行器[34]、單兵導航系統(Personal Navigation System, PNS)[61]等。

隨后一些公司也陸續推出了一體化深組合商業產品，如Litton公司的LN25x和LN27x系列[62-63]，Honeywell與Rockwell聯合研制的IGS系統[64]，NovAtel和KVH推出的CNS5000[65]，以及英國Goodrich公司研制的SiNAV系統[66]。此外，Stanford大學、美國遙感中心、加拿大TPI公司等也推出了深組合硬件平臺[67-69]。

國內有關深組合硬件實現的文獻報道較少，與國外相關研究存在較大的差距。2013年武漢大學設計完成了一體化實時標量深組合系統[32]；國防科技大學在2013年北斗衛星導航年會上展出了基于北斗和MEMS IMU的深組合系統。

表2深組合系統硬件實現研究現狀

Table2Researchprogressonhardwareimplementationofdeepintegrationsystem

YearCountryInstitutionDeepintegrationsystem1986USAMcDonnellDouglasSLAMGuidanceSystem1990USADARPAGGP1990USADraperMMIMU2001USADODDIGNU2002USAHoneywellE?SIGI2002USAL3/IECTRUNAVTM2002USADraperSoldierPNS2001USAHoneywell，RockwellIGS2003USAStanfordUniversityGIGETPlatform2007USACRSUTCforTSPI2007USAQinetiQLtd．HardwarePrototype2008Canada/USANovAtel&KVHCNS50002011BritainGoodRichSiNAV2013CanadaTPIHardwarePrototype2013ChinaWuhanUniversityHardwarePrototype2013ChinaNationalUniversityofDefenseTechnologyHardwarePrototype

3 深組合研究存在的問題與展望

深組合導航技術的優勢使其成為組合導航技術研究和發展的焦點之一。

國外深組合技術起步早，尤其是以美國為代表的國家已經完成對深組合系統結構設計的探索，對深組合系統性能進行了系統評估，并于20世紀90年代就已將深組合技術應用于各種制導武器當中。當前國外已逐漸減少了深組合技術相關研究，近年的少量文獻主要是深組合技術在軍事領域之外的應用探討，包括復雜環境(遮擋，城市峽谷)接收機性能[47,70-72]、移動測圖[73]以及嘗試將深組合技術來實現室內外無縫定位[74]等。

國內關于深組合技術的研究起步較晚，整體研究仍停留在系統結構設計和仿真驗證階段，還有很多問題亟待解決：

1) 深組合系統結構與濾波算法研究。系統結構與算法設計是系統實現的基礎，國外對深組合結構與算法研究較為系統，但是公開的文獻中提供的實現方案缺乏實現細節，難以直接參考，需要自主深入研究。

2) 深組合系統數學模型研究。深組合系統研究需要一套系統的理論模型，目前已經提出較為細化的慣性輔助環路數學模型，需要進一步完善高動態條件下的誤差源的建模分析。

3) 深組合系統性能研究。國外關于深組合高動態性能研究公開文獻較少，對復雜環境下的系統性能研究深入，而國內相關研究較少。

4) 深組合系統實現。國外早在20世紀90年代就已將深組合技術應用于軍事武器，并發展出多款商業一體化深組合導航系統產品。國內直到近年才開始出現深組合原理樣機，且基本都是面向科研需求，無法滿足工程化和產品化要求。

國內在進行深組合技術研究時，可以結合國內的實際應用需求，發揮深組合系統的性能優勢，例如：

1) 隨著北斗全球導航定位系統的建設，發展基于北斗接收機的深組合技術，實現深組合技術的本土化。

2) 發展基于MEMS慣性器件的深組合系統，MEMS器件的使用可以大大降低系統的設計成本，拓展深組合的應用范圍。

3) 深組合技術可以潛在提高接收機的量測精度，尤其是動態條件下的量測信息精度。例如高鐵軌道的動態精密測量、強地震時的環路跟蹤精度提高。

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牛小驥男， 博士， 教授, 博士生導師。主要研究方向： 慣性導航與組合導航。

Tel: 027-68778595

E-mail: xjniu@whu.edu.cn

班亞龍男， 博士研究生。主要研究方向： GNSS/INS深組合。

E-mail: ylban@whu.edu.cn

張提升男， 博士， 講師。主要研究方向： GNSS接收機， GNSS/INS深組合。

Tel: 027-68778890

E-mail: zts@whu.edu.cn

劉經南男， 博士, 教授, 博士生導師。主要研究方向： 衛星導航， 大地測量。

E-mail: jnliu@whu.edu.cn

URL：www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20151230.1617.002.html

ResearchprogressandprospectsofGNSS/INSdeepintegration

NIUXiaoji,BANYalong,ZHANGTisheng*,LIUJingnan

GNSSResearchCenter,WuhanUniversity,Wuhan430079,China

Withtheimprovementoftheperformancerequirementsofthenavigationsysteminaviation,aerospaceandmilitaryapplications,theGNSS/INSdeepintegrationhasgraduallybecometheresearchfocusasitisthedeepestwayofGNSS/INSintegration.ThispaperhasintroduceddifferentunderstandingsofthedeepintegrationconceptbasedontheoriginationanddevelopmentprocessofGNSS/INSdeepintegration.Accordingtothevariationofthereceivertrackingloopsandinformationprocessingmethods,thedeeplyintegratednavigationsystemcanbeclassifiedintothreemodes,whicharescalartracking-baseddeepintegration,coherentvectortracking-baseddeepintegrationandnon-coherentvectortracking-baseddeepintegration.Thecoherentvectortracking-baseddeepintegrationmodecanbefurtherclassifiedintothecascadeandcentralizedarchitectures.Thefeaturesarecomparedandanalyzedrespectivelybyprovidingarchitecturesofdifferentdeepintegrationmodes.TheresearchesoftheGPS/INSdeepintegrationresearchathomeandabroadarereviewedandproblemsinthecurrentresearcharesummarized.FinallythefuturedirectionsoftheGPS/INSdeepintegrationarepointedoutaccordingtothepracticalapplications.

GNSS/INS;integratednavigation;deepintegration;architecture;vector-baseddeepintegration;scalar-baseddeepintegration

2015-10-21；Revised2015-11-26；Accepted2015-12-22；Publishedonline2015-12-301617

s：NationalNaturalScienceFoundationofChina(41174028,41404029,L1422027);NationalHigh-techResearchandDevelopmentProgramofChina(2015AA124002)

.Tel.：027-68778890E-mailzts@whu.edu.cn

2015-10-21；退修日期2015-11-26；錄用日期2015-12-22； < class="emphasis_bold">網絡出版時間

時間：2015-12-301617

www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20151230.1617.002.html

國家自然科學基金 (41174028,41404029,L1422027)； 國家“863”計劃 (2015AA124002)

.Tel.：027-68778890E-mailzts@whu.edu.cn

牛小驥， 班亞龍， 張提升， 等．GNSS/INS深組合技術研究進展與展望J． 航空學報,2016,37(10):2895-2908.NIUXJ,BANYL,ZHANGTS,etal.ResearchprogressandprospectsofGNSS/INSdeepintegrationJ.ActaAeronauticaetAstronauticaSinica,2016,37(10):2895-2908.

http://hkxb.buaa.edu.cnhkxb@buaa.edu.cn

10.7527/S1000-6893.2015.0351

V443; TN961

A

1000-6893(2016)10-2895-14