Nghiên cứu các phương pháp hỗ trợ định vị chính xác

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Hoàng Trung Tuyến NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ ĐỊNH VỊ CHÍNH XÁC Chuyên ngành: Kỹ thuật truyền thông LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Kỹ thuật truyền thông NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Hà Duyên Trung Hà Nội - Năm 2014 MỤC LỤC MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU LỜI CAM ĐOAN .5 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .8 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TOÀN CẦU GPS 10 1.1 Giới thiệu chung 10 1.1.1 Sơ lược lịch sử phát triển 10 1.1.2 Các khái niệm GPS 11 1.2 Các thành phần GPS .13 1.2.1 Phân hệ không gian (Space Segment) 13 1.2.2 Phân hệ điều khiển (Control Segment) 15 1.2.3 Phân hệ người sử dụng (User Segment) .16 1.3 Nguyên lý hoạt động hệ thống GPS .17 1.3.1 Nguyên lý định vị 17 1.3.2 Xác định khoảng cách giả để định vị 19 1.3.3 Độ xác GPS 22 CHƯƠNG CÁC NGUỒN GÂY SAI SỐ VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP 23 HỖ TRỢ ĐỊNH VỊ CHÍNH XÁC .23 2.1 Các nguồn gây sai số kết đo GPS .23 2.1.1 Sai số liệu lịch thiên văn (Ephemeris data errors) 23 2.1.2 Sai số đồng hồ vệ tinh 24 2.1.3 Sai số trễ tầng điện ly 24 2.1.4 Sai số trễ tầng đối lưu 26 2.1.5 Sai số nhiễu đa đường 27 2.1.6 Sai số máy thu (bao gồm phần mềm) 29 2.2 Một số phương pháp hỗ trợ định vị xác 30 2.2.1 DGPS 31 2.2.2 RTK .34 2.2.3 Assisted GPS (A-GPS) 34 2.2.4 Phương pháp Time of Arrival (TOA) 35 2.2.5 Phương pháp xác định vị trí dựa vào mạng 36 2.2.6 Định vị quán tính INS 40 CHƯƠNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VÀ DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH GPS/INS 46 3.1 Giới thiệu hệ dẫn đường quán tính 46 3.2 Các hệ tọa độ .47 3.2.1 Hệ tọa độ quán tính (Inertial Frame) .47 3.2.2 Hệ tọa độ cố định tâm trái đất (The Earth Fixed Frame) 47 3.2.3 Hệ tọa độ định vị (Navigation Frame) 47 3.2.4 Hệ tọa độ gắn liền vật thể (Body Frame) 48 3.3 Phương trình định vị 48 3.4 Hệ phương trình định vị hệ tọa độ cố định tâm trái đất (e-Frame) 49 3.5 Tổng quan hệ cảm nhận quán tính IMU 50 3.5.1 Thuật tốn dẫn đường qn tính 51 3.5.2 Các loại nhiễu ảnh hưởng tới khối IMU .55 3.6 Bộ lọc Kalman .56 3.6.1 Bản chất tính tốn lọc 57 3.6.2 Bản chất thống kê lọc 59 3.6.3 Xây dựng lọc Kalman cải tiến 60 3.6.4 Kết mô 64 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 PHẦN MỞ ĐẦU Từ nhiều kỷ trước, nhu cầu định vị dẫn đường trở nên vô cấp thiết, thiếu lĩnh vực đời sống xã hội, an ninh quốc phịng Tuy nhiên hệ thống khơng thể đạt xác tuyệt đối Vì cần phải làm tăng độ xác hệ thống định vị toàn cầu Bằng cách khắc phục sai số hệ thống dẫn đường (GPS) hệ thống dẫn đường quán tính (INS) Hệ thống dẫn đường qn tính INS có hai ưu điểm bật so sánh với hệ thống dẫn đường khác khả hoạt động tự trị độ xác cao khoảng thời gian ngắn Lỗi nghiêm trọng hệ thống INS cảm biến qn tính gây Chính ứng dụng thời gian dài hệ thống INS thường sử dụng với hệ thống hỗ trợ khác hệ thống dẫn đường vô tuyến (Loran, Omega Tacan), hệ thống dẫn đường vệ tinh (GPS, GLONASS Transit), JTIDS, DME…Các hệ thống hoạt động ổn định theo thời gian cần tích hợp INS hệ thống hỗ trợ Sự kết hợp GPS INS lý tưởng hai hệ thống có khả bù trừ hiệu Trái tim hệ thống tích hợp lọc tối ưu Kalman Trong đồ án tơi xin trình bày về: “Nghiên cứu phương pháp hỗ trợ định vị xác” Đồ án chia thành chương: Chương Tổng quan thống định vị toàn cầu GPS Chương Các nguồn gây sai số số phương pháp hỗ trợ định vị xác Chương Hệ thống định vị dẫn đường quán tính GPS/INS Để hồn thành luận văn, tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy TS Hà Duyên Trung tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tơi suốt thời gian làm luận văn Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy cô giáo Viện Điện tử - Viễn thông, người thân gia đình bạn bè - người giúp đỡ, tạo điều kiện suốt trình học tập hoàn thành luận văn tốt nghiệp Hà Nội, tháng năm 2014 Hoàng Trung Tuyến LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu luận văn hoàn toàn trung thực, chưa sử dụng để công bố cơng trình khác Các thơng tin, tài liệu trích dẫn luận án ghi rõ nguồn gốc Tác giả luận văn Hoàng Trung Tuyến DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt BTS C/A CDMA COO CS DCM DGPS DME DSCS DSP GALILEO GLONASS GPRS GPS GS GSM IMU INS KF MCS LORAN MEMS MSK NED OCS PPS PRN RTCM RTK Tiếng Anh Tiếng Việt Base Transceiver Station Coarse/Acquired Code Division Multiple Access Cell Of Origin Control Segment Direction Cosine Matrix Differential Global Possition System Distance measuring equipment Defense Satellite Communication System Digital Signal Processing Trạm thu phát gốc Mã C/A Đa truy nhập phân chia theo mã Tế bào gốc Phân hệ điều khiển Biến đổi cosin trực tiếp Định vị GPS vi sai Đài đo cự ly Hệ thống phòng thủ truyền thơng vệ tinh Xử lý tín hiệu số Định vị toàn cầu Châu Âu Định vị toàn cầu Nga Dịch vụ liệu di động dạng General Packet Radio Service gói Global Positioning Systems Hệ thống định vị toàn cầu Ground System Hệ thống mặt đất Hệ thống thơng tin di động tồn Global System for Mobile cầu Inertial Measurement Unit Hệ cảm nhận quán tính Inertial Navigation System Hệ thống dẫn đường quán tính Kalman Filter Bộ lọc Kalman Master Control Station Trạm điều khiển LOng RAnge Navigation Hệ thống định vị mặt đất MicroElectroMechanical System Cơng nghệ vi điện tử Minimum-Shift Keying Khóa dịch cực tiểu Các trục hệ toạ độ dẫn North, East, Down đường Operational Control System Hệ thống vận hành Precise Positionning Service Dịch vụ định vị xác Pseudo Random Code Mã giả ngẫu nhiên Radio Technical Commission for Bản tin sử dụng hàng hải Maritime Services Real-Time Kinematic Kỹ thuật đo động thời gian SPS SV US WCDMA WGS-84 Standard Postioning System Space Vehicle User Segment Wideband Code Division Multiple Access World Geodetic System -1984 Dịch vụ định vị chuẩn Vệ tinh không gian Phân hệ người dùng Đa truy cập phân mã băng rộng Hệ thống trắc địa học toàn cầu 1984 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Độ nghiêng mặt phẳng vệ tinh so với mặt phẳng quỹ đạo .11 Hình 1.2 Hệ thống vệ tinh GPS 12 Hình 1.3 Sơ đồ liên quan ba phần hệ thống định vị tồn cầu 13 Hình 1.4 Mơ tả vệ tinh hệ thống GPS quỹ đạo 14 Hình 1.5 Vị trí trạm điều khiển mặt đất .15 Hình 1.6 Cấu trúc dịng liệu phần điều khiển 16 Hình 1.7 Sơ đồ khối máy thu GPS thông thường 17 Hình 2.1 Các sai số lỗi 23 Hình 2.2 Ảnh hưởng tầng điện ly tầng đối lưu việc truyền tín hiệu GPS 25 Hình 2.3 Góc nâng vệ tinh .26 Hình 2.4 Tín hiệu đa đường 28 Hình 2.5 Mơ hình tốn học xác định sai số đồng hồ máy thu .30 Hình 2.6 Hệ thống DGPS .32 Hình 2.7 Phương pháp định vị RTK 34 Hình 2.9 Sử dụng ba trạm BTS (Base Transceiver Station) 36 Hình 2.10 Phương pháp trilateration 36 Hình 2.11 Phương pháp COO 38 Hình 2.12 Quá trình thực định vị sử dụng Cell-ID 39 Hình 2.13 Minh họa phương pháp TDOA .40 Hình 2.14 Trục tọa độ hệ thống dẫn đường quán tính 41 Hình 2.15 Ba góc Ơle .42 Hình 2.16 Hệ trục toạ độ dẫn đường [8] 44 Hình 3.1 Hệ tọa độ định vị .47 Hình 3.2 Các cấu trúc khối IMU vi 51 Hình 3.3 Thuật tốn dẫn đường qn tính .53 Hình 3.4 Thuật tốn dẫn đường quán tính .54 Hình 3.5 Thuật tốn lọc Kalman 59 Hình 3.6 Sơ đồ thực thuật toán Kalman 60 Hình 3.7 Cấu trúc GPS/INS vịng mở 61 Hình 3.8 Cấu trúc GPS/INS vịng kín 62 Hình 3.9 Sai số vĩ độ vật thể hệ thống GPS/INS 64 Hình 3.10 Sai số kinh độ vật thể hệ thống GPS/INS .65 Hình 3.11 Sai số vận tốc theo hướng Đông vật thể hệ thống GPS/INS 66 Hình 3.12 Sai số vận tốc theo hướng Bắc vật thể hệ thống GPS/INS 66 3.5.2 Các loại nhiễu ảnh hưởng tới khối IMU Khối IMU chịu ảnh hưởng hai loại nhiễu nhiễu tất định nhiễu thống kê 3.5.2.1 Nhiễu tất định Các loại nhiễu tất định khối IMU gồm có độ lệch vận tốc góc, độ lệch gia tốc, lỗi tỉ lệ vận tốc góc, lỗi tỉ lệ gia tốc, lỗi vị trí  axb   x   xx axb   xy a by   xz azb  a by   y   yx axb   yy a by   yz azb  azb   z   zx axb   zy a by   zz azb xb   x   xxxb   xy yb   xz zb  (  xyx axb   xyy aby   xyz azb ) yb  (  xzx axb   xzy a by   xzz azb ) zb  yb   y   yx xb   yy yb   yz zb  (  yxx axb   yxy a by   yxz azb ) xb  (  yzx axb   yzy a by   yzz azb ) zb zb   z   zxxb   zy yb   zz zb  (  zxx axb   zxy a by   zyz azb ) xb  ( zyx axb   zyy a by   zyz azb ) yb Ở đó,  , i (i = x, y, z) loại nhiễu cảm biến gia tốc cảm biến b b vận tốc góc hệ tọa độ gắn liền vật thể i - độ lệch cảm biến gia tốc [m/s2]  ii - lỗi tỷ lệ cảm biến gia tốc [khơng có thứ ngun]  ij - lỗi chéo gia tốc ( i  j ) [ khơng có thứ nguyên] aib - giá trị gia tốc hệ tọa độ gắn liền vật thể [m/s2] i - độ lệch cảm biến vận tốc góc [rad/s]  ii - lỗi tỷ lệ cảm biến vận tốc góc [khơng có thứ ngun]  ij - lỗi chéo vận tốc góc ( i  j ) [khơng có thứ nguyên]  ijk - độ trôi cảm biến vận tốc phụ thuộc vào gia tốc, nhiễu chéo kép [m/s2] ib - giá trị vận tốc góc hệ tọa độ gắn liền với vật thể [rad/s] Các nhiễu chéo nhiễu chéo kép nhỏ nên bỏ qua Việc xác định nhiễu tất định cịn lại trình bày dựa việc chuẩn cảm biến gia tốc cảm biến vận tốc góc 55 3.5.2.2 Nhiễu thống kê Có thể liệt kê loại nhiễu thống kê tác động đến hệ thống dẫn đường quán tính sau: - Ồn lượng tử: sinh chuyển tín hiệu tương tự sang dạng số Nguyên nhân của sai khác mức lượng tử số biên độ thật tín hiệu tương tự Có thể hạn chế ồn lượng tử phương pháp mã hóa, thay đổi tần số lấy mẫu tăng thêm mức lượng tử - Nhiễu trắng: nguyên nhân gây lỗi thống kê khối IMU có cơng suất khơng đổi tồn dải tần Bản chất lỗi bước góc ngẫu nhiên (đối với cảm biến vận tốc góc) bước vận tốc ngẫu nghiên (đối với cảm biến gia tốc) xuất phát từ nhiễu trắng - Bước ngẫu nhiên: loại nhiễu khơng có nguồn gốc rõ ràng, thấy loại nhiễu tăng theo hàm mũ với khoảng tương quan thời gian dài Đối với cảm biến vận tốc góc có bước vận tốc góc ngẫu nhiên, cảm biến gia tốc có bước gia tốc ngẫu nhiên - Nhiễu rung: loại nhiễu tần số thấp, gây nên ổn định độ lệch, nguồn gốc loại nhiễu linh kiện điện tử nhạy với rung ngẫu nhiên 3.6 Bộ lọc Kalman Năm 1960 R.E Kalman xuất báo với tiêu đề “A New Approach to Linear Filtering and Predication Problems” Nghiên cứu Kalman khắc phục hạn chế lọc Weiner-Hopf việc giải toán thống kê tự nhiên Kể từ đó, danh từ lọc Kalman đời Bộ lọc ước lượng trạng thái x n trình thời gian rời rạc theo phương trình sai phân tuyến tính: Với việc đo xk  Axk 1  Buk 1  wk 1 (3.18) zk  Hxk  vk (3.19) z n 56 Biến ngẫu nhiên w k vk biểu diễn nhiễu đo nhiễu q trình Trong thuật tốn lọc Kalman, đặc tính thống kê hai biến phải biết trước Chúng ta giả sử biến độc lập có phổ trắng phân bố Gauss P (W) ~ N (0, Q ) (3.20) P ( R ) ~ N (0, R ) Trong thực tế, ma trận hiệp phương sai nhiễu trình Q ma trận hiệp phương sai nhiễu đo R phải thay đổi theo thời điểm, nhiên giả sử số Ma trận A(nX n) phương trình sai phân (3.18) ma trận chuyển trạng thái từ thời điểm trước (k  1) sang thời điểm (k ) Chú ý rằng, thực tế A thay đổi theo thời điểm Nhưng giả sử số Ma trận B(nX l ) ma trận điều khiển có lối vào u n Ma trận H (mX n) phương trình (3.19) ma trận đo lường Trong thực tế H thay đổi theo thời điểm, giả sử số 3.6.1 Bản chất tính tốn lọc Chúng ta định nghĩa xˆk n trạng thái tiền ước lượng thời điểm thứ k, xˆk n trạng thái hậu ước lượng thời điểm thứ k cho giá trị đo zk Chúng ta định nghĩa lỗi tiền ước lượng lỗi hậu ước lượng sau: ek  xk  xˆk (3.21) ek  xk  xˆk (3.22) Ma trận hiệp phương sai lỗi tiền ước lượng: Pk  E[ek ek T ] (3.23) Ma trận hiệp phương sai lỗi hậu ước lượng: Pk  E[ek ek T ] 57 (3.24) Xuất phát từ phương trình cho lọc Kalman, tìm phương xˆk tổ hợp tuyến tính trạng trình tính toán trạng thái hậu ước lượng thái tiền ước lượng xˆ k khác giá trị đo thực tế zk giá trị tiên đoán Hxˆk phương trình sau xˆk  xˆk  K ( zk  Hxˆk ) (3.25) Giá trị ( zk  Hxˆk ) công thức (3.25) gọi giá trị sai khác giá trị tiên đoán Hxˆk giá trị thực tế zk đo Giá trị nghĩa hai giá trị hoàn toàn đồng với Ma trận ( KnX n) phương trình (3.25) gọi hệ số khuếch đại Kalman nhằm mục đích tối thiểu hố hiệp phương sai lỗi hậu ước lượng (3.24) Độ khuếch đại Kalman xác định phương trình sau: 1 K k  Pk H ( HPk H  R )  T T Pk H T HPk H  R T (3.26) Quan sát phương trình (3.26), thấy rằng, ma trận hiệp phương sai lỗi đo lượng R tiến tới hệ số khuếch đại K xác định sau: lim kk  H 1 (3.27) pk 0 Trường hợp khác, hiệp phương sai lỗi tiền ước lượng Pk tiến tới thì: lim kk  (3.28) pk 0 Khi hiệp phương sai lỗi đo lường R tiến đến giá trị zk xác hơn, giá trị tiên đốn Hxˆk lại xác Trường hợp, giá trị hiệp phương sai lỗi ước lượng trước Pk tiến tới , giá trị giá trị tiên đốn Hxˆk lại đạt độ xác [4] 58 zk xác 3.6.2 Bản chất thống kê lọc Phương trình (3.25) thể chất thống kê tiền ước lượng xˆ k quy định tất giá trị đo trước zk (Quy tắc Bayer) E[ xk ]  xˆk E[( xk  xˆk )( xk  xˆk )T ]  Pk (3.29) Trạng thái hậu ước lượng phương trình (3.25) phản ánh giá trị trung bình (mơmen bậc 1) phân bố trạng thái điều kiện (3.20) thoả mãn Hiệp phương sai lỗi trạng thái hậu ước lượng công thức (3.23) phản ánh thay đổi phân bố trạng thái (mômen bậc 2) P( xk | zk ) ~ N ( E[ xk ], E[( xk  xˆk )( xk  xˆk )T ])  N ( xˆk , Pk ) (3.30) Nói tóm lại, Bộ lọc Kalman ước lượng trình việc sử dụng dạng điều khiển phản hồi: lọc ước lượng trạng thái trình vài thời điểm sau quan sát phản hồi dạng nhiễu đo Các phương trình lọc Kalman chia thành hai nhóm: phương trình cập nhật thời gian phương trình cập nhật đo Các phương trình cập nhật thời gian có nhiệm vụ dự đoán trước trạng thái hiệp phương sai lỗi ước lượng cho thời điểm Các phương trình cập nhật đo có nhiệm vụ phản hồi, ví dụ việc kết hợp chặt chẽ giá trị đo vào giá trị tiền ước lượng để thu cải tiến giá trị hậu ước lượng Phương trình cập nhật thời gian gọi phương trình tiên đốn, phương trình cập nhật đo coi phương trình sửa sai Hình 3.5 Thuật tốn lọc Kalman 59 Các phương trình cập nhật thời gian lọc Kalman rời rạc: xˆk  Axˆk 1  Buk 1 (3.31) Pk  APk 1 AT  Q (3.32) Các phương trình cập nhật đo lọc Kalman rời rạc: K k  Pk H T ( HPk H T  R)1 (3.33) xˆ  xˆk  K k ( zk  Hxˆk ) (3.34) Pk  ( I  K k H ) Pk (3.35) Tính hệ số khuếch đại Kalman Khởi tạo Cập nhật ước lượng Tiên đoán Trạng thái ước lượng cập nhật Cập nhật Hiệp phương sai Hình 3.6 Sơ đồ thực thuật toán Kalman 3.6.3 Xây dựng lọc Kalman cải tiến 3.6.3.1 Hệ thống dẫn đường tích hợp GPS/INS Hệ thống dẫn đường quán tính INS có hai ưu điểm bật so sánh với hệ thống dẫn đường khác khả hoạt động tự trị độ xác cao khoảng thời gian ngắn Lỗi nghiêm trọng hệ thống dẫn đường quán tính INS 60 cảm biến qn tính gây Chính ứng dụng thời gian dài hệ thống dẫn đường quán tính INS thường sử dụng với hệ thống hỗ trợ khác hệ thống dẫn đường vô tuyến (Loran, Omega Tacan), hệ thống dẫn đường vệ tinh (GPS, GLONASS Transit), JTIDS, DME…Các hệ thống hoạt động ổn định theo thời gian cần tích hợp INS hệ thống hỗ trợ Sự kết hợp GPS INS lý tưởng hai hệ thống có khả bù trừ hiệu Trái tim hệ thống tích hợp lọc tối ưu Kalman Bộ lọc Kalman hiệu linh hoạt việc kết hợp đầu bị nhiễu cảm biến quán tính để ước lượng trạng thái hệ thống khơng ổn định Tín hiệu bị nhiễu từ cảm biến qn tính GPS bao gồm thơng tin vị trí, vận tốc, toạ độ vật thể bay Những tác nhân làm hệ thống không ổn định nhiễu cảm biến, người sử dụng nhiễu môi trường Bộ lọc Kalman dùng để ước lượng lỗi cảm biến quán tính gây ta xây dựng vectơ trạng thái xˆk lọc từ lỗi Các giá trị thu từ GPS dùng để xây dựng vectơ đo lường z Sau mơ hình hố lỗi thực chu trình Kalman với ước lượng vectơ trạng thái ma trận tương quan thời điểm ban đầu Cấu trúc gọi cấu trúc GPS hỗ trợ INS lỗi xử lý theo kiểu vịng mở vịng đóng mơ tả hình 3.7 3.8 [8] Cấu trúc vịng mở cho phép thực thi dễ dàng cấu trúc vịng kín lại cho kết xác INS Tín hiệu lý tưởng + nhiễu INS Lối hiệu chỉnh + Nhiễu INS GPS + - Nhiễu INS - nhiễu GPS Kalman Filter Tín hiệu lý tưởng + nhiễu GPS Hình 3.7 Cấu trúc GPS/INS vịng mở 61 Lối hiệu chỉnh INS GPS + - Ước lượng nhiễu INS Nhiễu INS - nhiễu GPS Kalman Filter Tín hiệu lý tưởng + nhiễu GPS Hình 3.8 Cấu trúc GPS/INS vịng kín 3.6.3.2 Ứng dụng lọc Kalman hệ dẫn đường quán tính Bộ lọc Kalman cho hệ dẫn đường quán tính xây dựng theo sơ đồ vịng hở (hình 3.7) Tín hiệu đưa vào lọc Kalman (chính vectơ đo lường ki ) sai khác vận tốc hệ tọa độ định vị GPS INS: ki  [VnGPS  VnINS ,VeGPS  VeINS ,VdGPS  VdINS ] (3.36) Bộ lọc Kalman xây dựng lọc nhiễu INS gồm có trạng thái: kx  [Tn , Te ,  Vn ,  Ve ,  Vd , Gbx , Gby , Gbz ] (3.37) Trong đó: Tn , Te : lỗi góc nghiêng hệ tọa độ định vị [rad] Gbx , Gby , Gbz : giá trị độ trôi gây cảm biến vận tốc góc [rad/s] Các biến trạng thái có phương sai k s (8x1) ma trận hiệp phương sai k p (8x8) Các bước thự lọc Kalman sau: - Bước 1: Tính vectơ trạng thái thời điểm n-1 sang thời điểm n: k x  Ak * k x Trong đó: Ak ma trận chuyển trạng thái rời rạc (8x8) 62 (3.38) - Bước 2: Tính ma trận hiệp phương sai từ thời điểm n-1 sang thời điểm n: k p  Ak * k p * A'k  diag( k s ) * hN Trong đó: (3.39) A'k chuyển vị Ak diag(ks ) ma trận đường chéo 8x8 có đường chéo k s hN thời gian cập nhật Kalman (s) - Bước 3: Tính ma trận độ khuếch đại Kalman: tmp  inv( H k * k p * H 'k  diag(dkn)) (ma trận 3x3) kw  k p * H k * tmp (ma trận 8x3) Trong đó: H k ma trận đo lường rời rạc; dkn phương sai vector đo lường ki inv phép nghịch đảo ma trận kw độ khuếch đại Kalman - Bước 4: cập nhật lại vector trạng thái thời điểm n: kx  kx  (kw *(ki  H k * k x )) (3.40) - Bước 5: cập nhật lại ma trận hiệp phương sai thời điểm n: k p  (I(8,8)  kw * H k * k p (3.41) Trong đó: I(8,8) ma trận đơn vị (8x8); Tính hội tụ lọc Kalman xét khuếch đại Kalman kw Sau thực xong lọc Kalman giá trị vận tốc Vn ,Ve ,Vd điều chỉnh cập nhật Các góc quay hệ tọa độ định vị ước lượng lỗi: TH x  Tn * C _ Nb1  te * C _ Nb TH y  Tn * C _ Nb  te * C _ Nb5 TH z  Tn * C _ Nb3  te * C _ Nb6 63 (3.42) Các lỗi góc quay dùng để cập nhật lại giá trị quanternion q0 , q1 , q2 , q3 sau tính lại góc Ơle 3.6.4 Kết mơ Như trình bày trên, hệ thống định vị tồn cầu GPS khơng thể đạt xác cao tuyệt đối Vì để tăng độ xác hệ thống định vị toàn cầu ta cần phải cách khắc phục sai số hệ thống định vị GPS hệ thống dẫn đường quán tính INS Hình 3.9 3.10 kết mơ sai số vĩ độ kinh độ vật thể khoảng thời gian khảo sát 200 giây, trường hợp hệ thống định vị toàn cầu GPS chưa kết hợp với hệ dẫn đường quán tính INS kết hợp hệ thống GPS với INS Nhận thấy quỹ đạo vật thể hệ thống INS (đường màu đỏ) có sai số vĩ độ, kinh độ lớn trường hợp sử dụng hệ thống GPS (đường màu xanh lá) Khi hệ thống GPS tích hợp với INS có sử dụng lọc Kalman sai số giảm đáng kể (đường màu xanh nước biển) Hình 3.9 Sai số vĩ độ vật thể hệ thống GPS/INS 64 Hình 3.10 Sai số kinh độ vật thể hệ thống GPS/INS Kết mô sai số vận tốc vật thể theo hướng Đông hướng Bắc trường hợp hệ thống GPS chưa kết hợp với INS kết hợp hệ thống GPS với hệ thống INS Theo đó, sai số vận tốc theo hướng Đông, hướng Bắc vật thể hệ thống INS (đường màu đỏ) có sai số lớn nhiều so với hệ thống GPS (đường màu xanh lá) Sai số vận tốc theo hai hướng hạn chế đạt độ xác cao nhiều lần ta sử dụng lọc Kalman việc tích hợp hệ thống GPS với hệ thống INS (đường màu xanh nước biển) 65 Hình 3.11 Sai số vận tốc theo hướng Đông vật thể hệ thống GPS/INS Hình 3.12 Sai số vận tốc theo hướng Bắc vật thể hệ thống GPS/INS 66 Kết luận: Độ xác hệ thống tích hợp GPS/INS cao độ xác hệ thống GPS hay INS hoạt động độc lập Độ xác nâng cao tăng số trạng thái hộ lọc Kalman mơ hình hóa tác nhân gây lỗi khác cảm biến quán tính Rõ ràng xu hướng kết hợp GPS/INS xu hướng tất yếu vấn đề định vị dẫn đường tương lai 67 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Hiện nay, hệ thống định vị toàn cầu GPS ứng dụng phổ biến giới xu hướng xuất kết hợp GPS với hệ dẫn đường quán tính INS nhằm tận dụng triệt để ưu điểm giảm thiểu sai số hai phương pháp Luận văn sâu phân tích, đánh giá mơ hệ thống INS, đạt số kết sau: - Tìm hiểu cấu trúc, thành phần, hoạt động ứng dụng hệ thống định vị toàn cầu GPS; - Những nguồn sai số hệ định vị GPS đưa số biện pháp khắc phục; - Tìm hiểu tổng quan hệ thống dẫn đường quán tính INS; - Nắm bắt lý thuyết hệ thống dẫn đường quán tính INS; - Tìm hiểu cấu trúc lọc tối ưu Kalman nói chung lọc Kalman cải tiến toán dẫn đường; - Tìm hiểu xây dựng lọc Kalman cải tiến cho hệ dẫn đường quán tính INS Matlab với thuật tốn dẫn đường, mơ hình sai số Các kết chưa làm được: - Chưa kiểm thử hệ thống mức thực thi; - Chưa đánh giá sai số vật thể quỹ đạo thực tế; - Hệ thống chưa đưa vào thử nghiệm thực tế Kết luận chung: Về tính ứng dụng thực tế, luận văn tìm hiểu bước đầu lý thuyết mô Đây việc làm cần thiết quan trọng thiếu hệ thống định vị, dẫn đường xây dựng mơ hình ứng dụng thực tế Các mơ hình tốn học xây dựng hồn tồn tin cậy độ xác Tuy nhiên, chưa thử nghiệm hệ thống thật hệ thống mô bị giới hạn giả thiết công việc phát triển cho luận văn nhiều vấn đề cần giải Cuối cùng, hy vọng luận văn giúp ích cho nghiên cứu tiếp sau định vị, dẫn đường nói chung kỹ thuật định vị, dẫn đường quán tính INS nói riêng 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO A O Salytcheva (Sep 2004), Medium Accuracy INS/GPS Integration in Various GPS Environments, University of Calgary Oleg S Salychev (2004), Applied Inertial Navigation: Problems and Solutions, BMSTU Press, Moscow Russia Tran Duc Tan, Paul Fortier, Huynh Huu Tue (2011), Design, Simulation, and Performance Analysis of an INS/GPS System using Parallel Kalman Filters Structure, REV Journal on Electronics and Communications, Vol 1, No 2, pp 88-96 Trần Mạnh Tuấn; Đào Thị Hồng Diệp (2006), Các hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu ứng dụng, NXB Giáo dục Trần Đức Tân, Huỳnh Hữu Tuệ (2009), Định vị dẫn đường kỷ 21 Võ Quang Minh, Nguyễn Hồng Điệp, Trần Ngọc Trinh, Trần Văn Hùng (2007), Hệ thống thông tin địa lý; Vikas Kumar N (2004), Integration of Inertial Navigation System and Global Positioning System Using Kalman Filtering, Department of Aerospace engineering Indian institute of technology, Bombay Mumbai, tr 19 http://vietsciences.free.fr/lichsu/lichsuhethongdinhvi02.htm http://vietsciences.free.fr/lichsu/lichsuhethongdinh 10 http://vi.wikipedia.org/wiki/H%E1%BB%87_th%E1%BB%91ng_%C4 %91%E1%BB%8Bnh_v%E1%BB%8B_to%C3%A0n_c%E1%BA%A7, lần truy cập cuối vào 1/9/2014, 11 http://www.garmin.com 69 ... ? ?Nghiên cứu phương pháp hỗ trợ định vị xác? ?? Đồ án chia thành chương: Chương Tổng quan thống định vị toàn cầu GPS Chương Các nguồn gây sai số số phương pháp hỗ trợ định vị xác Chương Hệ thống định. .. Nguyên lý định vị 17 1.3.2 Xác định khoảng cách giả để định vị 19 1.3.3 Độ xác GPS 22 CHƯƠNG CÁC NGUỒN GÂY SAI SỐ VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP 23 HỖ TRỢ ĐỊNH VỊ CHÍNH XÁC ... [10] 22 CHƯƠNG CÁC NGUỒN GÂY SAI SỐ VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ ĐỊNH VỊ CHÍNH XÁC 2.1 Các nguồn gây sai số kết đo GPS Như biết để xác định vị trí vật thể, ta cần phải tính tốn khoảng cách từ đến