李 禛 陈学军 焦 月 孙洪俊 赵 杭

(1.北京无线电计量测试研究所，北京 100039；2.北斗卫星导航产品2101质量检测中心，北京 100039；3.中国西安卫星测控中心，陕西西安 710000)

1 引 言

常规定位系统测试需要进行多次重复实验，由于每次测试外场[1]环境和卫星布局都在变化，测试结果往往引入多种因素使测试更加复杂不可控制。在卫星导航接收机研发、性能测试过程中，需要提供一种可再现、可控的外部环境，尽量降低不稳定因素对测试结果的影响[2]。利用信号采集回放设备采集实际卫星信号，包含多径效应、电离层延迟误差等[3]，比模拟器产生的信号更具真实性；可以采集在郊区、城市、高架桥、隧道等不同遮挡情况的信号，对接收机进行测试；回放具有可控性，能够复现真实环境中的卫星信号，不需要测试人员反复到外场进行测试，缩短外场测试时间，提高测试效率。本文主要介绍了利用矩阵电子GNS7601-B采集回放设备、Novatel高精度组合导航系统、移动测试车等对接收机在真实卫星信号下的定位测速精度的测试。利用信号采集回放设备，实时动态差分(RTK)接收机与惯性导航系统(IMU)组成的组合导航系统(INS)进行同步信号记录与验证，在微波暗室中以无线方式回放出卫星信号，对不同厂家的接收机原始数据进行统计，得到各个接收机的定位测速精度和定位可用性测试结果。

全球定位系统(GPS)与惯性导航系统的组合始于20世纪80年代初期[4-6]。组合导航系统利用GPS与惯性导航组合，克服了使用单一传感器出现的性能问题，同时形成了一种性能超过之前任一系统的新系统[7,8]。GPS优势在于，即使惯性系统的定位精度随着时间的推移而降低时，其仍然能够提供保障在一定范围内的定位精度[9]。GPS在限制了导航误差的同时，还可以完成对惯性传感器的校准工作。当有树木、建筑物遮挡或受到其他干扰，只有GPS定位情况下导航变得不可靠或不能使用[10]，这一情况下，惯性导航可以提供具有强互补性的定位性能，对系统定位结果做出充足的补充，以满足系统输出完全可靠的定位结果。

2 系统原理及方案设计

搭建由测试车、RTK基准站、RTK流动站接收机、惯导单元、导航天线等设备组成的动态跑车测试系统，利用GNSS信号采集回放设备对导航信号采集存储，然后，将采集存储的信号在微波暗室中回放给被测接收机，记录被测接收机输出的定位测速数据，将由流动站接收机与惯导单元组成的高精度组合导航系统输出的数据作为基准数据，用以计算包括测速精度等在内的各项接收机性能指标结果。跑车系统测试流程如图1所示。

图1 系统测试流程图Fig.1 Flowchart of test system

选择建筑物顶部经过标定的观测墩架设天线，与此天线相连的接收机作为基准站，流动站接收机的实时差分数据传输，则是通过3G数据传输电台所实现。流动站接收机天线与数传电台安装在测试车顶部，测试车辆选用依维柯。该组合导航系统工作流程图如图2所示，跑车系统如图3所示。天线接收的卫星信号通过功分器分为两路，一路经30dB低噪声放大器接采集回放仪进行数据记录，另一路接RTK流动站接收机进行实时数据差分，通过惯性导航系统进行辅助，用以保证组合导航系统所输出的结果连续、稳定。

图2 组合导航系统工作流程图Fig.2 Flowchart of integrated navigation system

图3 跑车实验示意图Fig.3 Illustration of experimental test on the vehicle

动态差分技术利用基准站和移动站的误差相关一致性，将误差分解出来或将误差对伪距、载波信号的影响数据求出，来完成对流动站观测误差的消除，进而实现对流动站内观测误差进行消除，最终提高定位性能等指标。

高精度组合导航系统突出的优点是在保证系统完整性的基础上，提供了优于任一单独系统的可靠性和精度[11]。惯性导航系统通过惯性传感器直接得到载体的角速度、加速度等信息，具有良好的自主性、不受外界干扰。同时，惯性导航系统通过对惯性测量值的积分完成载体的定位，该方法的缺陷之一，是其误差会随着时间的积累而不断累积[12]。GPS的突出优点是导航定位精度高，不随时间的推移而改变。其缺点在于可见星少或受到干扰情况下，定位精度下降甚至不能定位。组合导航系统能够将惯性导航与GPS功能互补，突出其各自优点。对于INS而言，由于仪器误差得到实时校正，因而可以有效地提高导航精度，并实现动态对准。

2.1 组合导航系统

采用两台NovAtel ProPak6(PP6)接收机与NovAtel SPAN-100C惯性测量单元组成组合导航系统。配置两台PP6接收机，使其处于RTK工作模式。一台作为基准站，安放在楼顶经过标定的固定点。另一台作为流动站，与惯性测量单元构成组合导航系统，安装在信号采集车内的固定位置。将天线安装在信号采集车车顶的固定位置，车顶天线固定点与惯导系统的相对位置经过标定。开始跑车实验前，测试车要在空旷地点反复以“8”字型轨迹行驶10min，以便组合导航系统进行初始对准。

利用动态差分技术，组合导航系统跟踪到第一颗卫星信号并获取粗略时间，跟踪到足够的卫星信号进行卫星定位，惯导数据同步获得初始位置，IMU原始观测值开始获得接收机的GPS时间标记，并可用于INS滤波。接下来执行对准程序，系统初始对准程序将按照所设置的对准模式进行初对准。经过约1min后，系统转入导航模式，此时GPS/INS解算开始输出；系统通过陀螺和加速度计的变化量积分计算位置、速度和姿态，系统的误差则是经由Kalman滤波器来进行处理。同时，GPS的解算结果、相位观测值及自动的零速更新为Kalman滤波提供更新数据，若系统连接车轮传感器，车轮位移更新也将应用于Kalman滤波更新。特定的运动方式改变，如转向、停车及启动，都能有助于观测方位角误差并使其精度得以收敛，在3-5次的运动改变后，方位角的精度足以完成收敛。收敛后，前往目的地进行数据采集。

2.2 数据采集

数据采集分为两种环境。一种是无遮挡、空旷环境中的卫星信号，对被测接收机定位精度和速度精度指标进行测试。一种是“城市森林”中有高楼、立交桥遮挡的城市环境信号，对被测接收机定位信号可用性指标进行测试。到达目的地后，同时开启组合导航系统和采集回放设备进行数据采集，每种环境有效信号采集时间60min以上。采集无遮挡信号时，在空旷的路上避开树木、桥梁的遮挡。我们选择了北京市海淀区北清路作典型的无遮挡环境，数据采集过程中遇到红灯需停车时完全避开路旁树木的遮挡。采集有遮挡的城市环境信号时，在高楼和桥梁比较密集的地区。我们选择了北京市海淀区中关村作为典型的城市环境，中关村地区高楼与桥梁较为密集，多径、遮挡效果较为明显。

2.3 数据回放

数据回放有两种方式，一种是在暗室中通过无线方式将采集回放仪的数据回放出来，另一种是将采集回放的信号直接输入接收机。为模拟真实环境，选择第一种方案，将回放信号引入暗室的发射天线，模拟真实环境中卫星信号，如图4和图5所示。在发射天线对面有程控转台，接收天线通过夹具固定在转台上，通过调整转台调节接收天线相位中心。调整转台与发射天线的相对角度，来模拟不同仰角的卫星星座分布；调整转台与发射天线相对位置，来微调接收天线输入口面的载波功率，使其处于标准功率标定位置，保证卫星信号能够被所有接收机以相同的功率所接收。

图4 微波暗室实验示意图Fig.4 Illustration of experiment in the microwave anechoic chamber

图5 微波暗室中信号回放图Fig.5 Replaying signal in the microwave anechoic chamber

考虑到不同频率射频信号存在一定的空间链路损耗，在采集回放器输出端接入低噪声放大器抵消链路损耗。

3 数据处理

Inertial Explorer数据处理软件能够处理所有可用的GPS、INS数据，后处理软件利用基准站差分处理、前向和反向处理、事后平滑处理和精密单点定位处理，可以达到比实时处理更精确的导航结果，提高组合导航解算精度和稳定性。

用Inertial Explorer数据处理软件将组合导航系统保存的原始数据进行后处理，并填入天线、惯导相对位置信息加入INS辅助，处理得到不同环境下组合导航系统路线图。无遮挡环境郊区跑车路线如图6所示，有遮挡城市环境跑车路线如图7所示。

图6 郊区跑车路线图Fig.6 Route map of vehicle driven in the suburb

图7 城市环境跑车路线图Fig.7 Route map of vehicle driven in the city

在无遮挡环境下，GPS定位良好，其测试路线图如图8所示。然而，当存在树木或建筑物遮挡、搜星颗数不足时，只有GPS定位情况下导航变得不可靠或不能使用，则需要惯性导航系统来辅助定位，如图9中画圈点位所示。

图8 GPS定位良好时测试路线图Fig.8 Route map result with reliable GPS

图9 GPS定位不可用时测试路线图Fig.9 Route map result with unreliable GPS

在进行数据比对时，需要将组合导航系统输出的原始数据作为基准数据，同时将原始数据按照时间、纬度、经度、高度、水平速度、垂直速度与合成速度等内容格式，如图10所示。被测接收机输出数据经过配套软件处理成相应数据格式。通过matlab编程，将两组数据逐条对比，得到接收机的水平定位精度、垂直定位精度、水平速度误差与垂直速度误差。

4 数据比对处理及结果分析

本文中对五家单位的导航接收机进行了测试，接收机分别以1Hz速率输出GGA与DHV格式的数据。截取相同时段时长60min数据进行数据处理。某厂家部分时段的数据见表1。

4.1 坐标转换

根据测试规范[14]，需要将导航单元输出的大地坐标系(BLH)定位数据转换为站心坐标系(ENU)定位数据，计算各历元输出的定位数据在站心坐标系下各个方向的定位误差。

在定位计算中，首先将大地坐标系的坐标转换为地心地固直角坐标系，再从地心地固直角坐标系转换到站心坐标系。此二者之间的坐标系转换公式[15]为

表1 某厂家部分时段的数据Tab.1 Parts of data from a certain manufacturer国际协调时间(时分秒)纬度(度)经度(度)21 4303 954.800 786 3111 616.073 720 0621 4313 954.800 799 9211 616.073 872 4321 4323 954.800 823 7711 616.073 909 7521 4333 954.800 865 3411 616.073 917 3921 4343 954.800 912 8811 616.073 919 2121 4353 954.800 892 9211 616.074 070 4021 4363 954.800 837 3711 616.074 280 8221 4373 954.800 765 2311 616.074 497 8821 4383 954.800 645 5811 616.074 881 6221 4393 954.800 301 7711 616.075 642 15

x=(N+h)cosφcosλ

(1)

y=(N+h)cosφsinλ

(2)

z=[N(1-e2)+h]sinφ

(3)

式中：N——基准椭球体的卯酉曲率半径；e——基准椭球体的偏心率；a——基准椭球体的长半径；b——基准椭球体的短半径。

其中，N和e与a和b存在关系为

(4)

(5)

其中,a=6 378 137.0m。

地心地固直角坐标系与站心坐标系(Ni，Ei,Ui)之间的转换，可以通过一系列坐标平移和坐标旋转而实现，其变换公式[15]为

(6)

(7)

4.2 定位测速精度数据处理

我们采用郊区的无遮挡数据进行定位测速精度。需要接收机输出的GGA与DHV格式的数据，与标准数据对应时间的位置与速度对比，获得定位测速精度。

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

式中：mh，mv——水平定位精度和垂直定位精度，单位为米；Ni0，Ei0，Ui0——标准数据在站心地平坐标系下的北、东、高坐标，单位为米；Ni，Ei，Ui——被测数据在站心地平坐标系下的北、东、高坐标，单位为米；Nvi，Evi，Uvi——标准数据在站心地平坐标系下的北、东、高速度，单位为米/秒；VN，VE，VU——被测数据在站心地平坐标系下的北、东、高速度偏差，单位为米/秒；Nvi0，Evi0，Uvi0——被测数据在站心地平坐标系下的北、东、高速度，单位为米/秒；n——获得的定位坐标个数。

不同厂家郊区数据定位测速结果分别如图11和图12所示。

图11 定位精度对比图Fig.11 Comparison of location accuracy

图12 测速精度对比曲线图Fig.12 Comparison of velocity measurement accuracy

4.3 定位可用性数据处理

城市定位可用性以三维定位精度10m为界，超出此范围或数据丢失均视为数据不可用。

可用性通过定位精度10m以内的数据结果占总数据量的百分比衡量。将定位精度从小到大排列，可用性在85%以上认为接收机性能指标合格。被测接收机定位可用性如图13所示。

图13 城市定位可用性示意图Fig.13 Availability of terminals in the city

定位精度指标可通过式(13)计算

(13)

(14)

式中：mp——三维定位精度，单位为米；S——参与运算的数据总量；α——定位可用性。

通过对五个厂家接收机测试，得到城市定位可用性和郊区定位测速精度见表2。

表2 精度测试结果Tab.2 Results of test accuracy编号郊区水平定位精度(m)郊区垂直定位精度(m)郊区测速精度(m/s)城市定位可用性(%)11.72.20.1296.621.04.00.1396.131.25.20.1187.441.34.80.0698.351.25.30.1197.1

5 结束语

本文提出一种利用组合导航系统和卫星信号采集回放系统进行导航终端设备的动态定位精度测试方法。依据相关规程，对导航接收机郊区环境下的定位精度、测速精度和城市环境下定位可用性等技术指标进行测试评估，验证了测试方案。该方法可实现对导航型、测量型和授时型导航接收机和板卡级芯片的规范化测试，在导航产品检测中具有广泛的应用前景。