国家授时中心实现基于FGO的LEO增强GNSS/INS紧组合导航系统
近日，中国科学院国家授时中心在GNSS/INS组合导航领域取得新的进展，研究人员实现了基于因子图优化(FGO)的LEO增强GNSS/INS紧组合算法模型，研究成果以《LEO-Enhanced GNSS/INS Tightly Coupled Integration Based on Factor Graph Optimization in the Urban Environment》为题发表在学术期刊Remote Sensing。
近年来，随着轨道更低、速度更快的低轨卫星的出现，为GNSS/INS组合定位提供了新的可能性和机会。同时，与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法相比，采用多次迭代的因子图优化方法可以显著提高GNSS/INS紧组合的性能，实现稳定估计。
研究人员采用车载数据和仿真的LEO数据进行测试。与无LEO增强的FGO GNSS/INS紧组合相比，LEO在北、东、垂直方向的平均增强效果为22.16%、7.58%和10.13% (图2)。LEO增强的FGO GNSS/INS 紧组合在北、东、垂直方向上的平均均方根误差分别为0.63 m、1.21 m和0.85 m，比传统EKF方法平均提高41.91%、13.66%和2.52% (图1, 2)。
本项研究成果对于改善城市环境下的车载导航具有重大的参考价值，可以有效提高组合导航的精度和鲁棒性，为复杂环境下的定位需求提供更可靠的解决方案。
图1：基于EKF的GPS/INS、GPS/INS/LEO、BDS/ INS、BDS/ INS/ LEO紧组合定位偏差
图2：基于FGO的GPS/INS、GPS/INS/LEO、BDS/ INS、BDS/ INS/ LEO紧组合定位偏差
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