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SINSGPS组合导航系统仿真研究
引言
GNSS是一种广泛应用的导航技术，但它在复杂的环境下，如城市峡谷地区和森林穿越等，会出现多普勒效应、多径效应等干扰，并可能被干扰源干扰。SINS和GPS两者的互补可以克服各自存在的缺陷。本文通过对SINSGPS组合导航系统的仿真研究，探讨其在多种复杂环境下的导航性能。
1.SINS与GPS的原理和基本概念
SINS是惯性导航系统的简称，它通过记录加速度和旋转速度的变化来估算设备的位置和方向，与GPS相比，“视线”不易被阻挡，但其累积误差导致定位不够准确，因此，组合SINS和GPS可以降低误差，提高定位精度，还可以解决GPS在局部化区域可能存在的信号失真的问题。
GPS是全球卫星导航系统（GlobalPositioningSystem）的简称，这是一种利用地球上一组确定位置的人造卫星，并将其地理位置、速度等信息通过无线电信号发射给接收机的技术。采用了多点定位和多晶体转移技术，GPS定位精度较高，但在某些环境（如高建筑物、山地、隧道等）下可能会受到信号干扰。
2.SINS和GPS组合导航系统的原理
SINS和GPS每个系统都有其控制方程，因此将两个系统结合起来使用时，需要相互配合。SINS可以提供良好的短时间的惯性导航信息，而GPS可以为该信息提供更长时间的数据支持，因此，SINS和GPS组合导航系统通过利用两个系统中各自的长处，接收器可以得到更准确的导航解决方案。在系统整合过程中，首先收集原始数据，例如陀螺仪、加速度计和GPS接收机的信息，在接下来的处理过程中，这些数据通过卡尔曼滤波器进行处理和整合。
3.SINS和GPS组合导航系统的仿真研究
通过MATLAB仿真，对SINS和GPS组合导航系统进行研究。仿真实验包括以下四个部分：
3.1坐标系旋转模拟
对SINS和GPS接收机之间的相对姿态和位置关系进行模拟，并且将其与真实世界中的状态进行比较。在该模拟中，加速度和陀螺仪的数据受到正态分布的白色噪声干扰。
3.2卡尔曼滤波器仿真
在标准的卡尔曼滤波器的基础上，比较增量式卡尔曼滤波器（IEKF）在加速度和陀螺仪中嵌入GPS数据的情况下的性能。结果表明，IEKF滤波器在此情况下表现更好。
3.3GPS信号误差模型仿真
在典型的GPS定位环境下模拟GPS信号的误差类型，例如多晶完接、相位噪声和多径反射等因素。在实验中，使用了双差修正，减弱了其中一些误差。
3.4障碍物效应仿真
在开阔区域下的导航使用中，误差相对较小，但在大城市的高楼林立的城市峡谷地区的导航，则需要充分考虑到障碍物的效应，例如夹角和杆子噪声等。仿真表明，由于大量的噪声，导航的准确度降低。
结论
SINS和GPS通过互补、协作，可有效地提高导航精度，特别是当设备在复杂的环境下时，SINS和GPS组合导航系统可以更好地解决导航问题。本文通过MATLAB仿真研究发现，IEKF滤波器在加入GPS信号后的性能比标准卡尔曼滤波器更好。在GPS信号误差模型的仿真实验中，使用双差修正可以有效降低误差；而在障碍物效应仿真实验中，由于噪声较多，导航精度降低。因此，为了更好地利用组合SINS和GPS导航系统，需要更好地处理各种潜在干扰并以此改进卡尔曼滤波技术。