Тісна взаємодія є передовою стратегією об'єднання даних, яка має вирішальне значення для надійної та високоточної інтеграції глобальної навігаційної супутникової системи (GNSS) та інерційної навігаційної системи (INS). Цей підхід поєднує сильні сторони обох систем — довгострокову стабільність GNSS високу частоту оновлення й короткострокову точність INS— шляхом об'єднання їхніх основних вимірювань безпосередньо в рамках єдиного оцінювача, як правило, фільтра Калмана. Ефективність значно підвищується, особливо коли GNSS частково заблоковані або погіршені.
GNSS визначають положення, вимірюючи час проходження сигналів від декількох супутників. Цей процес забезпечує визначення абсолютного положення з точністю, що залежить від видимості супутників та геометрії. Однак GNSS до перебоїв сигналу в таких середовищах, як міські каньйони або ліси, що призводить до прогалин у даних та втрати навігації (дрейфу).
Системи з тісним зв'язком використовують вимірювання параметрів допоміжних сигналів для зменшення дрейфу в INS. У порівнянні з системами зі слабким зв'язком, тісний зв'язок оновлює стани помилок INS, навіть коли недостатність GNSS не дозволяє визначити положення. Така ситуація виникає, коли видно менше чотирьох GNSS , що унеможливлює визначення положення виключно за допомогою GNSS .
У системах зі слабким зв'язком така ситуація призводить до повної втрати даних. Однак системи з тісним зв'язком можуть використовувати обмежені GNSS , що дозволяє їм частково зменшити дрейф INS .
Для досягнення цієї мети системи з тісним зв'язком повинні калібрувати IMU інерційний вимірювальний блок) у реальному часі, зосереджуючись особливо на періодах, коли GNSS не затулений. Ця калібрування забезпечує точне знання IMU та навчає IMU майбутнє розташування GNSS (прогнозне моделювання).
Завдяки тому, IMU оцінювати достовірність та точність GNSS і обирати той GNSS , який відповідає її прогнозу, система встановлює міцний зв'язок між IMU GNSS.
Архітектура тісного зв'язку
Основна ідея тісного зв’язку полягає у використанні вимірювань GNSS та фази несучої хвилі GNSS безпосередньо на етапі оновлення спостережень у фільтрі Калмана. Це суттєво відрізняється від слабкого зв’язку, де фільтр Калмана використовує повністю оброблене, автономне рішення GNSS та швидкості GNSS .
У системі з тісним зв’язком вектор стану фільтра Калмана зазвичай включає стани INS :
- Похибки положення (δr)
- Похибки швидкості (δv)
- Похибки курсу (δ𝛙)
- Похибки IMU (акселерометра та гіроскопа)
Фільтр Калмана використовує рівняння INS на етапі прогнозування. Це дозволяє прогнозувати INS на майбутній час на основі IMU з високою частотою оновлення.
Переваги тісного зв'язку
Тісна взаємодія має низку значних переваг, особливо для завдань постобробки, коли після завершення місії доступні всі дані датчиків. На відміну від слабкої взаємодії, яка вимагає сигналу щонайменше від чотирьох GNSS для обчислення тривимірного положення, тісна взаємодія потребує лише одного видимого супутника. На основі одного вимірювання псевдодальності фільтр Калмана все одно може обчислити вектор корекції похибки, який ефективно стримує INS . Ця здатність є життєво важливою в умовах часткового затінення.
Використовуючи необроблені GNSS , фільтрація може безпосередньо моделювати та оцінювати зміщення годинника GNSS у векторі стану. Цей глибокий рівень інтеграції забезпечує більш точне та прецизійне загальне навігаційне рішення, особливо при поєднанні вимірювань фази несучої для методів постобробки Real-Time Kinematic (RTK) або Precise Point Positioning (PPP).
Безперервний, інтегрований процес корекції забезпечує більш плавну та стабільну якість навігації. Алгоритми оптимально зважують високоточні INS з часто зашумленими GNSS . Під час GNSS добре відкалібрована INS завдяки безперервній оцінці зміщення ) забезпечує чудове dead-reckoning .
Пост-обробка передбачає пряме та зворотне фільтрування. Дані спочатку обробляються в хронологічному порядку (прямий фільтр). Потім зворотний фільтр обробляє дані у зворотному порядку, використовуючи остаточні прямі оцінки як початкові умови. Згладжувач з фіксованим інтервалом (наприклад, згладжувач Рауха-Тунга-Штрібеля) згладжує результати обох фільтрів. Цей етап згладжування забезпечує найточніше, статистично оптимальне рішення траєкторії, використовуючи всі доступні дані за весь час місії. Це робить тісне сполучення золотим стандартом для високоточних застосувань, таких як картографування та геодезія.
