Thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS GPS dùng cho các vật thể chuyển động

I H C QU C GIA HÀ N I TR NG I H C KHOA H C T NHIÊN Ph m V n T ng THI T K VÀ XÂY D NG H TH NG D N NG TÍCH H P INS/GPS DÙNG CHO CÁC V T TH CHUY N LU N ÁN TI N S V T LÝ Hà N i ậ 2017 i NG I H C QU C GIA HÀ N I TR NG I H C KHOA H C T NHIÊN Ph m V n T ng THI T K VÀ XÂY D NG H TH NG D N NG TÍCH H P INS/GPS DÙNG CHO CÁC V T TH CHUY N NG Chuyên ngành: V t lý vô n n t Mã s : 62440105 LU N ÁN TI N S V T LÝ NG IH NG D N KHOA H C: PGS.TS Ch PGS TS Tr n Hà N i ậ 2017 ii c Trình c Tân L I CAM OAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên c u c a riêng Các s li u, k t qu nêu lu n án trung th c ch a t ng đ công b b t k cơng trình khác Tác gi lu n án Ph m V n T ng i c L IC M N Sau th i gian h c t p nghiên c u đư hoàn thành b n lu n án L i đ u tiên, xin g i l i c m n sâu s c t i hai th y giáo h Trình PGS.TS Tr n c Tân, nh ng ng ng d n PGS.TS Ch c i đư t n tình giúp đ , khích l đ ng viên tơi su t q trình h c t p nghiên c u th c hi n lu n án Tôi xin chân thành c m n th y cô giáo b môn V t lý Vô n, khoa V t lý, Tr ng i h c Khoa h c T nhiên - i h c Qu c gia Hà N i; th y cô giáo b môn Vi c n t Vi h th ng Khoa Tr ng i h c Công ngh - i n t vi n thông, i h c Qu c gia Hà N i đư giúp đ r t nhi u su t q trình tơi h c t p, nghiên c u Tôi c ng xin trân tr ng c m n lưnh đ o ch huy Khoa Khoa h c C b n, H c vi n H u c n đư t o m i u ki n thu n l i su t q trình tơi h c t p, nghiên c u Nhân d p này, xin g i l i c m n t i t t c thành viên gia đình nh ng ng i b n đư t n tình giúp đ , đ ng viên đ tơi có đ thành b n lu n án ii c u ki n t t nh t hoàn M CL C DANH M C CÁC KÝ HI U VÀ CH VI T T T v DANH M C CÁC B NG vii DANH M C CÁC HÌNH V , M Ch U TH viii ng T NG QUAN V H D N NG TÍCH H P INS/GPS 1.1 T ng quan nghiên c u n c H th ng đ nh v toàn c u GPS 1.2.1 T ng quan v h th ng v tinh d n đ ng toàn c u GNSS .9 1.2.2 Nguyên lý làm vi c c a h th ng GPS 17 1.2.3 Các ngu n sai s c a phép đo tín hi u GPS 19 1.3 H th ng d n đ ng quán tính INS 22 1.3.1 Các h t a đ d n đ ng 24 1.3.2 Ph ng quán tính 25 ng trình d n đ 1.3.3 Các sai s c a h d n đ 1.4 H th ng d n đ ng quán tính INS 28 ng tích h p INS/GPS .30 1.4.1 B l c Kalman 30 1.4.2 Tích h p INS GPS s d ng b l c Kalman .34 Ch ng C TR NG HịA SAI S C A CÁC C M BI N S H D N D NG TRONG NG TÍCH H P 38 2.1 c tr ng hóa sai s t t đ nh c a c m bi n 38 2.2 c tr ng hóa sai s ng u nhiên c a c m bi n 39 2.2.1 Ph ng pháp m t đ ph công su t .40 2.2.2 Ph ng pháp ph 2.3 Bù tr nh h ng sai Allan 41 ng nhi t đ lên c m bi n t tr iii ng đo góc 48 2.3.1 Nguyên t c đo góc h 2.3.2 C m bi n t tr 2.3.3 ng s d ng thông tin t tr ng trái đ t .49 ng .50 xu t c u trúc bù nhi t đ cho c m bi n t 52 2.4 Các k t qu th c nghi m 53 2.4.1 Xác đ nh tham s nhi u c a kh i đo l ng quán tính MICRO-ISU BP3010 53 2.4.2 Xác đ nh tham s nhi u c a kh i đo l 2.4.3 Bù tr Ch nh h ng quán tính MP67B 63 ng nhi t đ lên c m bi n t tr ng CMPS03 67 ng THI T K VÀ XÂY D NG H TH NG D N NG TÍCH H P INS/GPS 75 3.1 Thi t k h th ng d n đ ng tích h p INS/GPS s d ng b l c Kalman 75 3.2 B l c Kalman m r ng cho h th ng d n đ ng tích h p INS/GPS .82 3 Thi t k mơ hình hố h th ng d n đ ng tích h p INS/GPS .84 3.4 Các k t qu th c nghi m 87 3.4.1 Th nghi m 87 3.4.2 Th nghi m 92 K T LU N VÀ KI N NGH 96 DANH M C CÁC CƠNG TRÌNH KHOA H C C A TÁC GI LIÊN QUAN N LU N ÁN 97 DANH M C TÀI LI U THAM KH O 98 iv DANH M C CÁC KÝ HI U VÀ CH T vi t t t VI T T T Ti ng Anh Ti ng Vi t AI Artificial Intelligence Trí tu nhân t o AMR Anisotropic Magneto-Resistive Hi u ng t tr d h Adaptive neural fuzzy information H th ng thơng tin m n -ron system thích nghi ANN Artificial neural networks M ng n -ron nhân t o ECEF Earth-Center Earth-Fixed H t a đ tâm trái đ t EKF Extended Kalman Filter B l c Kalman m r ng ENU East ậ North - Up H t a đ C c đông - C c b c - H ng lên GEO Geostationary Orbit Qu đ o đ a t nh GNSS Global Navigation Satellite System GPS Global Positioning System H th ng đ nh v toàn c u IGSO Inclined Geosynchronous Orbit Qu đ o đ a t nh nghiêng IMU Inertial Measurement Unit Kh i đo quán tính INS Inertial Navigation System H th ng d n đ KF Kalman Filter B l c Kalman MEMS Micro Electro Mechanical System H th ng vi c n t MEO Medium Earth Orbit Qu đ o Trái đ t t m trung NED North-East-Down H t a đ B c ậ ông ậ Xu ng PID Proportional Integral Derivative B u n vi tích phân t l PPS The precise positioning service D ch v đ nh v xác ANFIS v ng H th ng v tinh d n đ ng toàn c u ng quán tính PSD Power Spectral Density M t đ ph công su t SINS Strapdown Inertial Navigation System H d nđ SPS The standard positioning service D ch v đ nh v chu n UKF The Unscented Kalman Filter B l c Kalman không b n ch t vi ng quán tính ki u g n li n DANH M C CÁC B NG B ng 1.1 T n s b ng t n h th ng B c B ng 2.1 u 17 l ch chu n c a nhi u tr ng c m bi n quán tính .60 B ng 2.2 Các tham s nhi u xác đ nh b ng ph B ng 2.3 So sánh ph B ng 2.4 ng pháp PSD ph ng pháp ph ng pháp ph ng sai Allan 62 ng sai Allan 63 c tr ng sai s ng u nhiên kh i đo MP67B .66 B ng 3.1 Các thông s c a GPS HI-204E 85 B ng 3.2 Thông s k thu t c a h th ng tích h p 94 vii DANH M C CÁC HÌNH V , TH Hình 1.1 H th ng v tinh GPS [71] 11 Hình 1.2 Các th h v tinh GPS [8] 12 ảình 1.3 Phân đo n u n GPS [70] 12 Hình 1.4 H th ng v tinh GLONASS [72] 14 Hình 1.5 V tinh Galileo [72] .15 Hình 1.6 D i t n s c a tín hi u v tinh Galileo [21] 15 Hình 1.7 H th ng v tinh B c u [67] 16 ảình 1.8 Xác đ nh v trí GPS s d ng tín hi u v tinh 18 Hình 1.9 Các c u trúc kh i IMU [19] 22 Hình 1.10 Các h t a đ d n đ ng .25 Hình 1.11 H t a đ v t th 25 ảình 1.12 L c đ xác đ nh thông s d n đ ng [56] 28 ảình 1.13 L u đ tính tốn c a b l c Kalman 33 Hình 1.14 H tích h p INS/GPS ki u l ng [20] 35 Hình 1.15 H tích h p INS/GPS ki u ch t [20] 35 Hình 1.16 H tích h p INS/GPS ki u siêu ch t [20] 36 Hình 1.17 K thu t tích h p INS/GPS [20] 36 ảình 2.1 Các đ ng d c đ c tr ng PSD v i thang log-log .41 Hình 2.2 Minh h a c u trúc d li u dùng ph ảình 2.3 Ph ng pháp Allan 42 ng pháp ch n m u cluster .44 Hình 2.4 Minh h a ph ng sai Allan [26] 48 viii 15 10 2.5 c V(m/s) n t toc V Van E (m/s) 1.5 530 540 550 560 570 580 -5 -10 VeKF -15 VeGPS 100 200 300 400 500 Thoii gian gian (s) Th (s) 600 700 800 900 Hình 3.11 V n t c VE t b l c Kalman c a h INS/GPS c a GPS Hình 3.12 đ th phóng đ i m t đo n (t giây th 350 đ n giây th 359) v n t c VE c a b l c Kalman (đ ng li n) c a đ u thu GPS (đ ng đ t đo n) Ta có th th y r ng su t kho ng th i gian giây v n t c VE c a GPS gi m t giá tr không đ i Tuy nhiên th c t xe v n thay đ i v n t c m c dù nh kho ng th i gian giây hi n th v n t c VE cl i u đ c th hi n chi ti t h n đ ng b i b l c Kalman Hình 3.12 Phóng đ i v n t c VE c a b l c Kalman c a GPS 90 ng Hình 3.13 đ th bi u di n góc h ng c a h th ng d n đ ng tích h p INS/GPS (đ ng li n nét) đ c b tr b i góc h ng c a c m bi n t góc h ng c a h th ng GPS (đ ng đ t nét) Hình 3.13 So sánh góc h ng c a h th ng INS/GPS c a GPS Ta nh n th y thơng tin v góc h sát theo thơng tin góc h ng c a h th ng tích h p INS/GPS bám ng c a GPS T i v trí chuy n giao góc h 3600 c ch x lý c a đ u thu GPS ln đ t giá tr góc h h n 3600 l n h n 00, xu t hi n đ đ ng vào kho ng nh ng g p khúc nh y v t t i th i gian đ u cu i c a cu c th nghi m Tuy nhiên hi n t đ n thu t toán d n d ng gi a 00 ng không làm nh h ng ng c a h tích h p INS/GPS b i thông tin s d ng c chuy n đ i thành radian đ c dùng hàm l ng giác có chu k tu n hồn Hình 3.14 Hình 3.15 đ th bi u di n góc nghiêng góc chúc đ đ nh t h th ng cài đ t 91 c xác 15 Roll O ( ) Roll(do) Góc Roll Goc 10 -5 -10 -15 -20 100 200 300 400 500 Thoi gian (s) Th i gian (s) 600 700 800 900 Hình 3.14 Góc nghiêng c a h th ng (Roll) 15 Pitch O Góc Pitch ) Goc Pitch ((do) 10 -5 -10 -15 100 200 300 400 500 Thoi gian (s) Th i gian (s) 600 700 800 900 Hình 3.15 Góc chúc c a h th ng (Pitch) T đ th , ta nh n th y góc nghiêng góc chúc c a xe ln bám m có giá tr biên đ kho ng [-100, 100] i u hoàn toàn phù h p v i th c t , b i xe chuy n đ ng m t đ ng t ng đ i ph ng nên góc nghiêng góc chúc c a xe bám sát m không thay đ i không đ t ng t 3.4.2 Th nghi m Trong m t th nghi m khác đ c mơ t Hình 3.16 Tác gi đư ti n hành th nghi m v i tình hu ng tín hi u GPS b m t hai tr đ ng th ng xe th c hi n quay đ u 92 ng h p: xe ch y Hình 3.16 ng th c đ a cho th nghi m Trong tình hu ng xe chuy n đ ng đo n đ ng th ng: T b d li u hi n có, tác gi ti n hành ng t b d li u GPS xe v n th ng, d li u GPS đ c ng t kho ng 30 giây (kho ng th i gian t giây th 270 đ n giây th 300) K t qu thu đ c mơ t Hình 3.17 cho th y dù m t d li u kho ng n a phút nh ng qu đ o thu đ c v n trùng kh p qu đ o th c t - - Hình 3.17 H b m t tín hi u ẢPS xe chuy n đ ng th ng 93 V i tình hu ng xe th c hi n quay đ u: xe ti n hành quay đ u t i đo n cua (góc d i bên trái hình) T b d li u hi n có tác gi c ng ti n hành ng t b d li u GPS xe th c hi n vi c quay đ u đ ki m tra ch t l ng h th ng D li u GPS t t 50 giây (trong kho ng th i gian t giây th 500 đ n 550) K t qu thu đ c mơ t Hình 3.18 cho th y kho ng th i gian GPS b m t sai s v trí c a h th ng tích h p lên t i 450m, nh ng có tín hi u GPS tr l i h th ng nhanh chóng bám l i qu đ o chuy n đ ng th c t - - Hình 3.18 H b m t tín hi u ẢPS xe quay đ u Chi ti t thông s k thu t đ t đ c c a s n ph m sau th nghi m đ kê B ng 3.2 B ng 3.2 Thông s k thu t c a h th ng tích h p STT ánh giá Tên h ng m c Sai s v góc 2o Sai s to đ có GPS Nh h n 8m 94 c li t Sai s to đ m t GPS Nh h n 450m th i gian 50s D i đo t c đ góc ±150o/s D i đo gia t c 10g D i đo góc chúc ± 900 D i đo góc nghiêng ± 900 D i đo góc h ậ 3600 ng T nh ng tình hu ng th c nghi m k t qu thu đ d nđ ng tích h p INS/GPS đ c thi t k , xây d ng d a h th ng ph n c ng x lý s thu t toán b l c Kalman đư đ m b o đ d nđ ph c đư ch ng t h th ng ng tích h p đư đáp ng đ c kh n ng tính tốn H th ng c u c u d n đ ng đ nh v cho ng ti n chuy n đ ng m t đ t K t lu n ch Trong ch ng ng này, nghiên c u sinh đ xu t s d ng c u trúc b l c Kalman m c song song ho t đ ng linh ho t, phù h p v i u ki n tín hi u GPS khơng n đ nh ho c b gián đo n B l c Kalman th nh t s d ng cho vi c trí v n t c c a v t th chuy n đ ng; b l c Kalman th hai s d ng cl ng v cl ng t th c a v t th chuy n đ ng Trong tình hu ng tín hi u GPS gián đo n b l c Kalman th nh t s s d ng c u trúc l c n tính, ng c l i tín hi u GPS tin c y b l c Kalman th nh t s s d ng c u trúc Kalman m r ng H th ng d nđ ng tích h p đ xu t đư đ c th nghi m v i tình hu ng khác đư cho k t qu đáng tin c y 95 K T LU N VÀ KI N NGH Lu n án đư thành công vi c thi t k xây d ng h th ng d n đ h p INS/GPS d a c m bi n MEMS th đ ph ng tích h p đư đáp ng đ ng tích ng m i thơng d ng H th ng d n c nh ng yêu c u d n đ ng đ nh v cho ng ti n chuy n đ ng m t đ t Lu n án đư đ xu t hai đóng góp nh m nâng cao ch t l ng h th ng d n đ ng tích h p INS/GPS C th nh sau: 1) Phân tích đ c tr ng hóa sai s c a c m bi n MEMS s d ng h th ng d n đ ng INS Vi c đ c tr ng hóa sai s c m bi n (cung c p tín hi u đ u vào cho h INS) đóng vai trị then ch t vi c đ nh v v t th chuy n đ ng Nh ng nghiên c u theo h ng đ c trình bày cơng trình s 2) Thi t k xây d ng h th ng d n đ ng tích h p INS/GPS s d ng c u trúc l c Kalman linh ho t, phù h p c u ki n tín hi u GPS khơng n đ nh ho c b gián đo n Nh ng nghiên c u theo h ng đ c trình bày cơng trình s 1, Trên c s k t qu nh n đ c trình nghiên c u, Nghiên c u sinh đ xu t m t s n i dung nghiên c u ti p theo c a đ tài nh sau: - Ti p t c nghiên c u phát tri n thu t tốn l c thơng minh nh m nâng cao h n n a đ xác c a h th ng tích h p - Nghiên c u b sung thêm c m bi n thu t tốn tích h p nh m n đ nh h th ng d n đ t ng tr ng h p tín hi u GPS b gián đo n th i gian ng đ i dài 96 DANH M C CÁC CÔNG TRÌNH KHOA H C C A TÁC GI LIÊN QUAN N LU N ÁN Thang N.V., Tang P.V., Ninh V.V., Trinh, C.D., Tan T.D (2012), ắApplication of Extended and Linear Kalman Filters for an Integrated Navigation System”, Proceedings of the International Conference on Communications and Electronics (ICCE’12), pp 574-577 Tang Pham Van, Thang Nguyen Van, Duc Anh Nguyen, Trinh Chu Duc, Tran Duc-Tan (2015), ắ15-state Extended Kalman Filter Design for INS/GPS Navigation System”, Journal of Automation and Control Engineering, 3(2), pp 109-114 Van-Tang Pham, Dinh-Chinh Nguyen, Quang-Huy Tran, Duc-Trinh Chu and Duc-Tan Tran (2015), ắThermal Stability of Magnetic Compass Sensor for High Accuracy Positioning Applications”, Sensors & Transducers Journal, 195(12), pp - Pham Van Tang, Tran Duc Tan, Chu Duc Trinh (2016), ắCharacterizing Stochastic Errors of MEMS ậ Based Inertial Sensors”, VNU Journal of Science: Mathematics – Physics, 32(2), pp 34 - 42 Pham Van Tang, Tran Duc Nghia, Nguyen Tien Anh (2016), ắINS/GPS Integration System based on Beagle board”, The 2016 National Conference on Electronics, Communications and Information Technology (REV-2016), pp 4.32 - 4.35 97 DANH M C TÀI LI U THAM KH O Ti ng Vi t Ph m H i An (2011), V m t ph l p ph ng pháp nh n d ng chuy n đ ng cho m t ng ti n c gi i quân s s d ng đa c m bi n, Lu n án ti n s k thu t, Vi n Khoa h c Công ngh Quân s Ngơ Thanh Bình (2015), Nâng cao ch t l ng cho thi t b đ nh v d n đ ng s d ng GPS ph c v toán giám sát qu n lý ph đ ng b , Lu n án ti n s k thu t, Tr ng đ i h c Giao thông V n t i Ph m Tu n H i (2011), Nâng cao ch t l c s áp d ng ph ng ti n giao thông ng h d n đ ng thi t b bay ng pháp x lý thông tin k t h p, Lu n án ti n s k thu t, H c vi n K thu t Quân s Ti ng Anh Aggarwal P (2010), MEMS-based integrated navigation, Artech House Aggarwal P., Syed Z., Niu X., El-Sheimy N (2008), ắStandard Testing and Calibration Procedure for Low Cost MEMS Inertial Sensors and Units”, The Journal of Navigation, 61, pp.323-336 Barbour N., Schmidt G (2001), ắInertial sensor technology trends”, IEEE Sensors Journal ,1(4), pp 332-339 Bin W., Jian W., Jianping W., Baigen C (2003), ắStudy on adaptive GPS/INS integrated navigation system”, 2003 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, 2, pp 1016-1021 Britting K.R (1971), Inertial Navigation Systems Analysis, Wiley, New York Brown, R.G and Hwang, P.Y (2012), Introduction to random signals and applied Kalman filtering: with MATLAB exercises and solutions, John Wiley & Sons, Inc 10 Caruso M.J (2000), ắApplications of magnetic sensors for low cost compass systems”, In Position Location and Navigation Symposium, IEEE 2000, pp 98 177-184 11 Chatfield A.B (1997), Fundamentals of high accuracy inertial navigation, (Vol 174) Aiaa American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc 12 El-Sheimy N., Hou H., Niu X (2008), ắAnalysis and modeling of inertial sensors using Allan variance”, IEEE Transactions on instrumentation and measurement, 57(1), pp.140-149 13 Farrell J (2008), Aided navigation: GPS with high rate sensors, McGraw-Hill 14 Gai E (2000), ắThe century of inertial navigation technology”, Aerospace Conference Proceedings, 2000 IEEE, 1, pp 59-60 15 Gizawy M., El-Sheimy N., Taha R., Noureldin A (2004), ắNeuro-Fuzzy System for GPS/INS Integration”, The European Navigation Conference, GNSS 16 Gleason, S and Gebre-Egziabher, D (2009), GNSS applications and methods, Artech House 17 Godha S., Petovello M.G and Lachapelle G (2005), ắ Performance analysis of MEMS IMU/HSGPS/magnetic sensor integrated system in urban canyons”, Proceedings of the ION GNSS, pp 1977-1990 18 Grewal M.S., Andrews A.P (2008), Kalman filtering: theory and practice using MATLAB, 3rd ed, Wiley, New York 19 Grewal M.S., Weill L.R., Andrews A.P (2001), Global positioning systems: inertial navigation and integration, John Wiley & Sons 20 Ha L.M., Tan T.D., Trinh C.D., Long N.T., Duc N.D (2011) ắINS/GPS navigation for land applications via GSM/GPRS network.”, P roceeding 2nd Integra ted Circuits a nd Devices in Vietna m, pp.30-55 21 Hasan A.M., Samsudin K., Ramli A.R., Azmir R.S., Ismaeel S.A.(2009), ắA review of navigation systems (integration and algorithms)”, Australian journal of basic and applied sciences, 3(2), pp.943-959 22 Hegarty C.J., Chatre E (2008), ắEvolution of the global navigation satellite system (gnss)”, Proceedings of the IEEE, 96(12), pp 1902-1917 23 Hofmann B., Lichtenegger H., Collins J (2001), Global positioning system: 99 theory and practice, Fifth Edition, Springer Wien, NewYork 24 Hofmann B., Lichtenegger H., Wasle E (2008), GNSS-global navigation satellite systems, Springer Wien, NewYork 25 Hou, H and El-Sheimy, N (2003), ắInertial Sensors Errors Modeling Using Allan Variance”, Best Presentation Winning Paper, The US Institute of Navigation, ION GPS/GNSS 2003 Proceedings, pp 2860-2867, Sep 9-12, Portland, 2003 26 IEEE (2005), Gyro, Accelerometer Panel of the IEEE Aerospace, and Electronic Systems Society Draft recommended practice for inertial sensor test equipment, instrumentation, data acquisition and analysis, In IEEE Std Working Draft P1554/D14 27 IEEE (2008), IEEE Standard Specification Format Guide and Test Procedure for Single-axis Interferometric Fiber Optic Gyros, (Revision of IEEE Std 9521997), IEEE-SA Standards Board 28 Ismaeel S.A (2003), Design of Kalman Filter of Augmenting GPS to INS Systems, Ph.D Thesis, College of Engineering, Al-Nahrain University 29 Jan W Gert F (2004), ắTightly coupled GPS/INS integration for missile applications”, Aerospace Science and Technology, 8, pp 627-634 30 Jekeli C (2001), Inertial navigation systems with geodetic applications, Walter de Gruyter, New York 31 Jin-ling W., Lee H.K., Rizos C (2003), ắGPS/INS integration: A performance sensitivity analysis”, Wuhan University Journal of Natural Sciences, 8(2), pp 508-516 32 Johan B., Steyn W (2008), ắKalman filter configurations for a low-cost loosely integrated inertial navigation system on an airship”, Control Engineering Practice, 16(12), pp.1509-1518 33 Johnson R., Sasiadek J., Zalewski J (2003), ắKalman filter enhancement for UAV navigation”, Simulation Series, 35(1), pp.267-272 34 Kalman R.E (1960), ắA new approach to linear filtering and prediction 100 problems”, Journal of basic Engineering, 82(1), pp.35-45 35 Kaplan E., Hegarty C (2005), Understanding GPS: principles and applications, Artech house, London 36 Kumar V (2004), Integration of inertial navigation system and global positioning system using Kalman filtering, Doctoral dissertation, Indian Institute of Technology, Bombay 37 Lawrence C Ng and DarryII J Pines (1997), ắCharacterization of Ring Laser Gyro Performance Using the Allan Variance Method”, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 20(1), p 211-214 38 Li J., Fang J (2013), ắNot fully overlapping Allan variance and total variance for inertial sensor stochastic error analysis”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 62(10), pp.2659-2672 39 Loebis D., Sutton R., Chudley J., Naeem W (2004), ắAdaptive tuning of a Kalman filter via fuzzy logic for an intelligent AUV navigation system”, Control engineering practice, 12(12), pp.1531-1539 40 Loebis D., Sutton R., Chudley J., Naeem W (2004), ắAdaptive tuning of a Kalman filter via fuzzy logic for an intelligent AUV navigation system”, Control engineering practice, 12(12), pp.1531-1539 41 Misra, P and Enge, P (2006) Global Positioning System: Signals, Measurements and Performance, Second Edition, Lincoln, MA: GangaJamuna Press 42 Noureldin A., Karamat T.B., Georgy J.(2013), Fundamentals of Inertial Navigation, Satellite-based Positioning and their Integration, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 43 Park M., Gao Y (2008), ắError and performance analysis of MEMS-based inertial sensors with a low-cost GPS receiver”, Sensors, 8(4), pp.2240-2261 44 Parkingson B.W., Spilker J.J (1996), Global Positioning System: Theory and Applications, Vol I, American Institute of Aeronautics and Astronautics, Washington 101 45 Paul G.D (2008), Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor integrated Navigation Systems, Artech House, London 46 Paul Z., Howard M (2009), Fundamentals of kalman filtering: A practical approach, American Institute of Aeronautics and Astronautics, USA 47 Peter S Maybeck (1994), Stochastic models, estimation, and control, Vol 1, Academic Press 48 Prasad R., Ruggieri M (2005), Applied satellite navigation-using GPS, GALILEO and augmentation systems, Artech House, London 49 Ramalingam R., Anitha G, Shanmugam J (2009), ắMicroelectromechnical systems inertial measurement unit error modelling and error analysis for lowcost strapdown inertial navigation system”, Defence Science Journal, 59(6), pp 650-658 50 Ray J (2000), Mitigation of GPS Code and Carrier Phase Multipath Effects Using a Multi-antenna System, PhD Thesis, UCGE Report #20136, The Department of Geomatics Engineering, University of Calgary 51 Ripka P (2008), ắImproving the accuracy of magnetic sensors”, Sensors, pp 45-60 52 Salychev O.S (1998), Inertial systems in navigation and geophysics, Bauman MSTU Press, Moscow 53 Salychev O.S (2004), Applied Inertial Navigation: problems and solutions, Bauman MSTU Press, Moscow 54 Salycheva A.O (2004), Medium Accuracy INS/GPS Integration in Various GPS Environment, M.Sc Thesis, University of Calgary, Canada 55 Sharaf R and Noureldin A (2007), ắSensor integration for satellite-based vehicular navigation using neural networks”, IEEE transactions on neural networks, 18(2), pp.589-594 56 Shin E.H (2005), Estimation Techniques for Low-Cost Inertial Navigation, PhD Thesis, University of Calgary, Canada 57 Shin, E.H (2001), Accuracy Improvement of Low Cost INS/GPS for Land 102 Applications, M.S thesis, University of Calgary, Canada 58 Steigenberger P., Hugentobler U., Hauschild A., Montenbruck O (2013), ắOrbit and clock analysis of Compass GEO and IGSO satellites” Journal of Geodesy, 87(6), pp.515-525 59 Titterton D., Weston J.L (2004), Strapdown Inertial Navigation Technology, The American Institute of Aeronautics and Astronautics 60 Tsui J.B.Y (2005), Fundamentals of global positioning system receivers, John Wiley & Sons, Inc 61 Wang J.H (2006), Intelligent MEMS INS/GPS integration for land vehicle navigation, PhD Thesis, UCGE Report #20246, The Department of Geomatics Engineering, University of Calgary 62 Watson J (2016), Aerospace Navigation Systems John Wiley & Sons 63 Weiss J.D (1996), ắAnalysis of upgraded GPS internal Kalman filter”, IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 11(1), pp.23-26 64 Woodman O.J (2007), An introduction to inertial navigation, University of Cambridge, University of Cambridge’s Computer Laboratory Technical Report 65 Xu G (2007), GPS: theory, algorithms and applications, Springer Science & Business Media 66 YangY., Li J., Wang A., Xu J., He H., Guo H., Shen J., Dai X (2014), ắPreliminary assessment of the navigation and positioning performance of BeiDou regional navigation satellite system”, Science China Earth Sciences, 57(1), pp.144-152 67.Zhang P., Gu J., Milios E.E., Huynh P (2005), ắNavigation with IMU/GPS/digital compass with unscented Kalman filter”, IEEE Inter national Confer ence Mecha tr onics a nd Automation, 3, pp 14971502 Internet 68 http://spaceflight101.com/spacecraft/beidou-3/ 103 69 http://www.becnav.co.uk/ 70 http://www.eurocontrol.fr/Newsletter/2003/March/Galileo/Galileo_EEC_Ne ws_1_2.htm 71 http://www.gps.gov/systems/gps/space/ 72 http://www.montana.edu/gps/understd.html 73 http://www.russianspaceweb.com/glonass.html 104 ... K VÀ XÂY D NG H TH NG D N NG TÍCH H P INS/ GPS 75 3.1 Thi t k h th ng d n đ ng tích h p INS/ GPS s d ng b l c Kalman 75 3.2 B l c Kalman m r ng cho h th ng d n đ ng tích h p INS/ GPS. .. 1.14 H tích h p INS/ GPS ki u l ng [20] 35 Hình 1.15 H tích h p INS/ GPS ki u ch t [20] 35 Hình 1.16 H tích h p INS/ GPS ki u siêu ch t [20] 36 Hình 1.17 K thu t tích h p INS/ GPS [20]... GPS, h d n đ quát ng tùy theo m c i s d ng K t lu n ch đ ch đ d ng tích h p INS/ GPS đư đ ng INS, h th ng đ nh v c phân tích m t cách khái ây c s đ đ a gi i pháp thi t k xây d ng h d n đ INS/ GPS