GNSS 信号是现代机载导航的基干——但随着干扰和欺骗风险的日益增加，仅仅依赖 GNSS 已不再安全。整个导航行业的核心问题不再是系统在 RTK 或严苛城市环境中的表现如何，而是：在 GNSS 不可用时，能飞多远——精度如何？
要回答这个问题，远不止进行单一测试那么简单。它需要进行重复、受控且具有统计意义的评估。
在 GNSS 受限条件下提供惯性导航系统 (INS) 的性能测试报告，并非为了炮制一张漂亮的图表或一个惊艳的数据（通常表现为“行驶距离的百分比”）。而是要在真实场景中展现真正的性能——这与我们的客户在实际应用中面临的条件完全相同。正因如此，在 SBG Systems，我们选择构建符合鉴定标准的机载推算定位报告，而不是简单的“精心挑选”的演示。
我们报告中呈现的结果基于简短但具有统计意义的数据集。我们分析了多个中断事件并推导了统计数据，以全面反映真实的性能。最优结果可能在三次试验中出现一次，也可能在万次中出现一次。只公布这样的结果纯属误导。
这篇短文阐述了这种方法的重要性，以及在解读 GNSS 受限测试报告时应该关注的内容。其目的是帮助您在为您的应用选择合适解决方案时做出明智的决策。
为什么不像其他人一样只展示一个 GNSS 中断？
实际上，在带有空速辅助的 GNSS 禁用环境下进行无人机导航并非易事。必须考虑环境条件。
为什么依赖一种理想的信号中断情况是一个具有误导性的画面的一些原因：
稳定的气流 = 最佳情况：当飞机周围的气流稳定时，动态环境平稳，INS 的表现更好。但这并不能反映所有任务。
无振动 = 最佳情况：振动会降低惯性传感器的稳定性和偏差估计。低振动飞行或阻尼良好的系统要容易得多。
循环和转弯自然隐藏航向漂移：转弯可补偿航向漂移并人为地改善位置误差。这也使数据看起来非常棒。当然，这令人印象深刻……但直线飞行性能仍然未知。加速度和旋转有助于估计偏差。在直线任务中，INS 面临更艰巨的工作——但这恰恰是许多客户所关注的性能所在，也是不同 INS 之间拉开差距的关键所在。
温度极其重要：温度变化会改变传感器偏差、比例因子和噪声特性。在受控或恒定温度条件下，INS 在其舒适区运行，给出了过于乐观的看法。但实际任务涉及：快速温度过渡（起飞到高空）、高空寒冷稀薄的空气、发动机附近的高温环境。
当所有条件都满足时，会得到什么结果？
当所有条件最终完美契合——完美阻尼的振动、平稳的气流、稳定的温度——INS 便能发挥出它的最佳水平。这种性能让工程师们抓耳挠腮、百思不得其解如何再次做到……并让我们的客户笑逐颜开：Ellipse 配备工业级 IMU，其表现宛如战术级 INS，行驶距离漂移仅为 0.56%——在 5 km 的距离内约为 30 m。Ekinox Micro 将标准提高了一步，将漂移量缩减至 0.13% DT（约 7.2 m）。而 Apogee 呢？在同样的 5 km 距离内移动甚至不到 2 m。
如何解读 GNSS 禁用测试报告？
在评估推算定位性能时，不要从最终的误差数字开始，而应从轨迹开始。
以下为您提供了一个分 6 步的引导式细分：
1 – 首先检查轨迹
飞行的几何形状决定了测试是具有挑战性还是被人为简化。许多“营销测试”使用：短循环、跑道型图案或重复的折返段。这些轨迹补偿了惯性误差，使性能看起来好得不切实际。
2 – 检查信号中断次数
单次中断只是一个样本。仅凭运气，它看起来可能很好——也可能很糟糕。
3 – 查看中断持续时间，而不仅仅是行驶距离和速度
仅显示 10-20 秒中断的报告无法向您说明 INS 在较长时间的 GNSS 中断期间的表现。
4 – 检查误差报告方式
某些规格仅呈现平均误差，这可能会产生误导，并不能真正代表真实世界的性能。更有意义的评估通常侧重于中断结束时的误差，这反映了在 GNSS 中断或禁用环境中累积的实际漂移。验证误差是否按轴表示以及是否使用 RMS 或其他统计测量也很重要。理想情况下，应提供随时间变化的完整误差演变，从而全面了解系统在整个中断期间的行为，而不是依赖单一的汇总值。
5 – 查找环境条件（很少提及，但至关重要）
INS 性能对现实生活中的干扰敏感：振动、温度梯度、气流畸变和变化的磁场条件（针对磁力计辅助系统）。
6 – 检查 INS 误差曲线形状。它应该呈现线性或指数增长，而不是正弦行为。
黄色和蓝色曲线代表平台在没有 GNSS 的情况下沿直线行驶时的典型 INS 漂移。误差随时间稳步增加，呈线性或指数级增长，这是符合预期的。相反，绿色曲线（形状）并不代表典型的 INS 漂移。误差先是增长（线性或指数级增长），然后形成一个“凸起”并开始减小，这表明轨迹并非直线。
这种模式表明发生了转向或方向改变，从而导致误差部分抵消，而不是单调递增。
我们如何与客户建立信任？
透明度是我们工作方式的核心。我们通过严格的测试和如实报告性能表现来与客户建立信任。我们不刻意展示理想化的场景，而是将解决方案置于现实且严苛的条件下进行验证，并分享具有统计代表性的结果——最重要的是，我们会将这些结果直接提供给客户。这使客户能够基于实际现场情况做出决策，而非仅依赖于在理想条件下才有效的方案。
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