I nte rna t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n   ( I J RA )   Vo l.   4 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 1 5 ,   p p .   2 43 ~2 53   I SS N:  2089 - 4856          243       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J RA   Integ ra tion a nd  S i m ula tions  of INS /G NSS  Sys te m   U s ing  t he  Appro a ch of  Ca rrier  P ha se M ea sure m ents       K ha n B a ds ha h ,   Q in Yo ng y u a n   S c h o o o f   A u to m a ti o n ,   N o rth w e ste rn   P o ly tec h n ica Un iv e rsity   X i’an ,   Ch in a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l   1 1 ,   2 0 1 5   R ev i s ed   Oct   2 7 ,   2 0 1 5   A cc ep ted   No v   1 2 ,   2 0 1 5       T h is  p a p e d isc u ss e th e   te c h n iq u e o f   a tt it u d e ,   v e lo c it y   a d   p o siti o n   e sti m a ti o n   f ro m   G NSS   c a rrier  p h a se   m e a su re m e n ts,   a n d   in v e s ti g a tes   th e   p e rf o r m a n c e   o f   th e   lo w e p re c isio n   M EM S   b a se d   IN S /G NSS   sy s tem   b a se d   o n   c a rrier  p h a se   m e a su re m e n ts.   Do u b le  d if fe re n c e d   c a rr ier  p h a se   m e a su re m e n ts  p ro v id e   m o re   a c c u ra te  v e lo c it y   a n d   p o siti o n   e sti m a ti o n   c o m p a re d   to   c o d e   a n d   Do p p ler  m e a su re m e n ts.   Ho w e v e r,   in teg e a m b ig u it y   is   re q u ired   t o   b e   re m o v e d   f o p re c ise   p o siti o n i n g .   M u lt i p les   a n ten n a e   a p p ro a c h   is  u se d   t o   d e riv e   th e   a tt it u d e   in f o r m a ti o n   f ro m   c a rrier  p h a se   m e a su re m e n ts  in   o rd e to   c o n tro th e   larg e   in it ial  m is a li g n m e n a n g les   f o in it ializa ti o n   o f   th e   in teg ra ti o n   p r o c e ss   o to   u ti l ize   d u rin g   b e n ig n   d y n a m ics .   L e v e a r m   e ff e c is   c o n sid e re d   to   c o m p e n sa te  f o th e   se p a ra ti o n   o f   G NSS   a n ten n a   a n d   IM U   lo c a ti o n .   T h e   d e riv e d   t h re e   G NSS   o b se rv a b les   a re   u se d   to   c o rre c th e   INS   th ro u g h   o p ti m a Ka l m a n   f il teri n g   in   a   c lo se d   lo o p .   S im u lati o n   re su l ts  in d ica tes   th e   e ff e c ti v e n e ss   o f   th e   in teg ra ted   s y ste m   f o a irb o rn e   a w e ll   a f o r   lan d   n a v ig a ti o n   v e h icle s.   K ey w o r d :   C ar r ier   P h ase   Do p p ler     GNSS     I NS     Kal m a n   Fil ter i n g   MEMS   P s eu d o   R an g e   Si m u latio n       Co p y rig h ©   201 5   In s t it u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Kh a n   B ad s h ah   S c h o o o f   A u to m a ti o n ,     No rth w e ste rn   P o ly tec h n ica Un iv e rsit y   X i’an ,     S h a a n x 7 1 0 0 7 2 ,   C h in a .   E m ail:  k h a n _ p h y s@ y a h o o . c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     ME MS  b ased   in er tial  s e n s o r s   h av e n ab led   th u s o f   i n er ti al  tech n o lo g y   i n   m an y   ap p lic atio n s   t h at   w er n o f ea s ib le  i n   t h e   p ast  d u to   s ize  a n d   co s t   co n s tr ain ts .   Ho w e v er ,   d u e   to   i m m at u r it y   o f   th i s   tec h n o lo g y   th p er f o r m a n ce   o f   th e s s e n s o r s   is   li m i ted   w h ic h   r eq u ir e s   s o m e   n o n - tr ad itio n al  al g o r ith m s   f o r   i m p r o v i n g   th eir   p er f o r m a n ce   a n d   r eliab ilit y   [ 1 ] .   No w ad a y s   a   s i n g le - c h ip   GNS r ec eiv er   ar a v aila b le  in   t h m ar k et ,   w h ic h   ar b ei n g   in cr ea s in g l y   u til iz ed   in   m an y   n a v ig a tio n   ap p licatio n s   [ 2 ] . T h in te g r at io n   o f   GNS a n d   ME MS  I NS  o f f er s   v er y   lo co s t,  lig h w ei g h an d   s u f f icie n tl y   ac c u r ate  an d   r eliab le  s o lu tio n   f o r   n av ig at io n   ap p licatio n s   [ 3 ] .   T h er ar th r ee   m ai n   o b s er v ab les r elate d   to   th GN SS   ca lled   p s e u d o - r an g e,   ca r r ier   p h ase  an d   Do p p ler   m ea s u r e m e n ts .   T h es o b s er v ab les  ar u s ed   as  p er io d ic  u p d ates  to   th I NS  f o r   er r o r   esti m atio n   u s i n g   th tec h n iq u o f   o p ti m a Kal m a n   f il ter in g .     GNSS  ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m e n ts   p r o v id v er y   ac c u r ate  attitu d e,   v elo cit y   a n d   p o s itio n   d ata  co m p ar ed   to   th e   co d p h ase   an d   Do p p ler   m ea s u r e m en ts .   T h a ttit u d d eter m in at io n   u s e s   r elativ ca r r ier - p h ase  p o s itio n i n g   b et w ee n   m u ltip le  an te n n as  m o u n ted   o n   th s a m e   v eh ic le.   GNSS  at titu d i s   v er y   n o is y ,   b u d o es  n o d r if t,  m a k in g   it  h i g h l y   co m p le m e n tar y   to   I NS  attitu d an d   s o lu tio n   to   th e   h ea d i n g   ca lib r atio n   p r o b lem   t h at  o cc u r s   f o r   s o m I NS/ GNS ap p licatio n s   [ 4 ] .   B y   co m b in in g   lo w er   p r ec is io n   ME MS  I N w it h   m u ltip le   an te n n GN SS ,   p r ec is e   an d   s tab le  at tit u d s o l u tio n   m a y   b e   o b tain ed .   T h in er tial  at tit u d s o lu t io n   ca n   al s o   aid   t h GN SS   a m b ig u it y   r eso l u tio n   p r o ce s s   b y   s i g n i f ican tl y   r ed u cin g   th s ea r c h   s p ac e.   W ith   s h o r t b aseli n e,   th i n er tial  attitu d m a y   co m p le tel y   r eso l v th a m b ig u it y .     A   f u ll  G NSS  att itu d s o l u tio n   r eq u ir es  th r ee   o r   m o r an te n n as.  Ho w e v er ,   t w o   an ten n as  i s   s u f f icie n t   f o r   I NS/GN SS   w h er co n v e n tio n al   I NS/G NSS   m ee ts   th e   r o ll  an d   p itc h   ac c u r ac y   r eq u ir e m e n t s   [ 5 ] .   T h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 1 5 :   2 43     2 53   244   ac cu r ac y   o f   I N S/GN SS   atti tu d d eter m i n atio n   d ep en d s   o n   th q u ali t y   o f   th in er tial  s en s o r s   an d   th a n ten n a   s ep ar atio n .   L o n g er   lev er   ar m s   p r o d u ce   m o r p r ec is GNSS  attitu d m ea s u r e m e n ts   b u t   ca n   b s u b j ec to   f le x u r [ 6 , ] .   Gen er ally ,   i n   th in teg r atio n   o f   I NS/GNS S,  th s m all  an g le  ap p r o x i m atio n   is   ap p lied   to   th attitu d er r o r s .   T h is   is   u s u al l y   v alid   f o r   t h r o ll   a n d   p itc h   att itu d e,   w h ic h   m a y   b o b s er v ed   th r o u g h   le v elli n g .   Ho w e v er ,   th h ea d i n g   ( o r   az im u th )   an g le  is   m o r d if f icu lt  to   f in d   f o r   in it ializatio n   o f   th e   in teg r ated   s y s te m .   Hig h er   g r ad es  a n d   e x p en s iv e   I NS  ar o n l y   ca p ab le  o f   g y r o   co m p a s s i n g .   Si m i lar l y   p r ec is v e lo cit y   a n d   p o s itio n   ca n   a ls o   b o b tain ed   f r o m   ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m en ts .   A cc u r ate  v e lo cit y   m e asu r e m en t   p la y s   a n   i m p o r tan t r o le  i n   m a n y   n a v i g a tio n   ap p licatio n s   s u ch   a s   au to m atic  g u id an ce   a n d   co n tr o l o f   an   u n m a n n ed   ae r ial   v eh ic le  ( U A V)   an d   ca lib r atio n   o f   in er tial  n av i g atio n   s y s te m s   [ 7 ] .     C o n v e n tio n all y   G NSS   r ec ei v er   esti m ate s   v elo cit y   b y   d if f e r en cin g   t w o   co n s ec u ti v p o s iti o n s   o r   b y   u s i n g   Do p p ler   m ea s u r e m e n t s   r elativ to   r ec eiv er s ate llit m o tio n   [ 8 ] .   Do p p ler   b ased   v elo cit y   is   th m o s t   w id el y   u s ed   tec h n iq u an d   u s u all y   h as  m /s ec   ac cu r ac y ,   w h i le  th v elo cit y   o b tain ed   d if f er en cin g   co n s ec u ti v e   p o s itio n s   f r o m   s i n g le  p o in p o s itio n in g   h as  a n   ac cu r ac y   o n o r d er   o f   m a g n i tu d lar g er .   W h en   g r ea ter   ac cu r ac y   i s   r eq u ir ed ,   v elo cit y   ca n   b est i m a ted   b y   p r o ce s s i n g   d if f er en ce s   o f   co n s ec u ti v ca r r ier   p h ase   m ea s u r e m e n t s ,   w h ic h   e n ab les   ac cu r ac ies  at  th m m / s   lev el.   T h ca r r ier   p h ase  a m b ig u it y   is s u u s u al l y   li m i ts   th u s e   o f   th i s   o b s er v ab le,   b u t h ti m e - d if f er e n ce d   ca r r ier   p h ase  tec h n iq u o v er co m es   th is   p r o b le m .   Dif f er e n ci n g   t w o   co n s ec u tiv e   ca r r ier   p h ases   g r ea tl y   r ed u c es  th e f f ec t s   o f   v ar io u s   co m m o n   m o d er r o r s   b et w ee n   t h m ea s u r e m e n t s   allo w i n g   v er y   ac c u r ate  v elo cit y   e s ti m atio n .   A   li m ita tio n   o f   ca r r ier   p h ase   m ea s u r e m e n t s   is   t h r ed u ce d   s o lu tio n   in   h ar s h   s it u atio n s   s u ch   a s   u r b an   ca n y o n s   b ec au s o f   th 4   s atellite s   av ailab ilit y   r eq u ir e m en t s   [ 7 ] .   T h ai m   o f   th is   p ap er   is   t h e   m at h e m atica m o d elli n g   f o r   th es ti m atio n   o f   att itu d e,   v e lo cit y   a n d   p o s itio n   f r o m   GNSS   ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m e n ts   an d   th eir   p er f o r m a n ce   a n al y s is   w it h   I N S t h r o u g h   s i m u latio n   r esu lt s .   T h d ata  o f   th t w o   s y s te m s   is   f u s ed   t h r o u g h   li n ea r ized   Kal m a n   f ilter   u s i n g   lo o s el y   co u p led   ap p r o ac h .   Sim u latio n   r esu l ts   f o r   lo w er   g r ad ME MS  I MU   ( STI M3 0 0 )   au g m e n ted   w ith   GNSS  ar p r o d u ce d   to   s h o w   th e n h a n ce d   i m p r o v e m en t   in   t h n a v i g ati n g   p ar a m e ter s .           2.   I NS  E RRO M O DE L   T o   tr an s f o r m   t h I MU   an d   G NSS  d ata  to   th e   u s er   r eq u ir ed   n av ig at io n   p ar a m eter s ,   t h r e latio n s h ip   b et w ee n   d if f er en co o r d in ate  f r a m es  m u s b p r o p er ly   m o d elled .   E ac h   f r a m is   co n s id er e d   as  an   o r th o g o n al,   r ig ht - h an d ed   co - o r d in ate  f r a m e.   Def i n itio n   o f   t h f r a m e s   u s ed   in   th is   p ap er   f o r   th I N m ec h an iza tio n ,   er r o r   an al y s is   a n d   in te g r atio n   o f   I N S/GP S a r g iv e n   b elo w   [4 ],   [ 9 - 1 0 ] .   a)   I n er tial f r a m ( i - f r a m e)   b)   E C E F ( e - f r a m e)   c)   B o d y   f r a m ( b - f r a m e)   d)   Nav i g atio n   f r a m (n - f r a m e)   I n er tial  f r a m ( i - f r a m e)   h a s   its   o r ig in   at  t h ce n tr o f   t h ea r th   an d   i s   n o n - r o tati n g   w it h   r es p ec to   t h e   f i x ed   s tar s ,   a s   s h o w n   i n   F ig u r 1 .   E ar th   C e n tr ed   E ar th   Fi x e d   ( E C E F)  f r a m (e - f r a m e)   i s   co o r d in ate  f r a m w h ic h   h as  its   o r i g i n   at  t h ea r t h s   ce n tr o f   m ass   an d   h as   ax es  w h ich   ar f ix ed   i n   th e   ea r th .   Nav i g atio n   f r a m e   ( n - f r a m e)   is   lo ca lev el  g eo d etic  f r a m h a v in g   o r ig i n   at  th m as s   ce n tr o f   n a v i g atio n   s y s te m .   E ast - No r t h - Up   ( E NU)   f r a m is   ch o s en   a s   lo ca le v el   n a v i g atio n   f r a m i n   t h i s   p ap er .   T h b o d y   f r a m ( b - f r a m e)   h a s   o r ig in   co i n cid en t   w it h   t h n av ig atio n   f r a m a n d   h as  t h r ee   f i x ed   ax i s   d ef in ed   a s   x - ( r i g h t) ,   y - ( f o r w ar d )   an d   z - ( u p ) .     Fo r   an g u lar   m o tio n ,   x   is   th p itch   ax i s ,   y   is   th r o ll  ax i s   an d   z - ax is   is   t h y a w   ax is .   lin ea r   er r o r   m o d el  o f   I NS   d ev elo p ed   in   n - f r a m i s   u s ed   to   in v est ig ate   t h p er f o r m an ce   o f   th e   I NS/G NSS   i n te g r ated   s y s te m   u s i n g   th ca r r ier   p h a s m ea s u r e m e n ts   o f   attit u d e,   v e lo cit y   an d   p o s itio n s .   L i n ea r ized   er r o r   eq u atio n s   o f   atti tu d e,   v elo cit y   a n d   p o s itio n   ar g i v e n   b e lo w   [ 1 1 ] .                                      Fig ur 1 .   I n er tial f r a m ( i - f r a m e)   C oor di nat e f r am es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I n teg r a tio n   a n d   S imu la tio n   o   I N S /GN S S   S ystem  Usi n g   th A p p r o a ch   o f Ca r r ier P h a s e     ...   ( K h a n   B a d s h a h l)   245   2 2 2 1 ( sin ta n ) ( c o s ) ( sin ta n ) sin ta n ta n ( c o s ) ( c o s se c ) N EE E ie N ie U N E Nh Nh M h M h N E E E N ie E U ie N Nh M h Nh Nh N N E E E U ie E N ie E Nh M h Nh Nh v vv L L L v h R R R R v v v v L L L L h R R R R v v v v L L L L L L v h R R R R R 2 U Nh N                          ( 1 )       2 2 t a n [ ] [ 2 si n t a n ] [ 2 c os ] t a n 2 [ ( si n c os ) se c ] [ ] [ 2 si n t a n ] [ 2 NU EE E U N N U E ie N ie U Nh Nh Nh E N E U E N ie U N E Nh Nh UN E N U E E U ie E N U E Nh M h M h v L v vV v f f v L L v L v R R R v v v v v v L v L v L L L h RR vv v v f f L L v v v v R R R 2 2 2 22 2 2 22 c os se c ] t a n [] 2 2 [ 2 c os ] 2 si n [ ] E ie Nh NU E N M h Nh NN EE U N E E N ie E N E ie U Nh M h M h Nh v L L L R vv vL h RR vv vv v f f L v v v L L h R R R R                       ( 2 )     2 2 1 se c 1 se c ta n se c Mh N N Mh EE E Nh Nh Nh U v L v h RR v v L L v L L L h R R R hv                                                                                                              ( 3 )     W h er T E N U is   t h attit u d er r o r ; T n E N U v v v v an d T p L h ar v elo cit y   a n d   p o s itio n   er r o r   v ec to r s ;   an d ar g y r o   d r i f a n d   ac ce ler o m ete r   b ias er r o r s   w h ic h   ar ass u m ed   to   b co n s tan     0 0 T b x y z T b x y z                                                                                                                                                                                      ( 4 )     GNSS  atti tu d e,   p o s itio n   a n d   v elo cit y   p ar a m eter s   a n d   th eir   co r r esp o n d in g   m ea s u r e m e n m o d el s   ar d er iv ed   in   t h f o llo w i n g   s ec ti o n .   A cc u r ate  a ttit u d d eter m i n atio n   o f   b o d y   h as   b ee n   a   c h alle n g e   f o r   p r ec is e   n av i g atio n .   T h r ee   n o n - co lli n e ar   an te n n ae   ar in s talled   o n   t h v eh ic le  w it h   k n o w n   b ase  l in v ec to r s   i n   b o d y   f r a m e,   as  s h o w n   i n   Fi g - 2 .   T h r elativ ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m en ts   p r o d u ce   th b ase  li n v ec to r s   b et w ee n   t h e   an ten n a s   i n   E C E F   f r a m [ 4 ] .   T h ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m e n ts   o f   t h b ase  li n e s   v ec to r s   a n d   th k n o w n   b a s lin es i n   b o d y   f r a m es a r p r o ce s s ed   to   o b tain ed   th attit u d m atr ix n b C   as     n n b b r C r                                                                                                                                                                                                            ( 5 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 1 5 :   2 43     2 53   246       W h er b r an d   n r ar co n s tr u cted   f r o m   v ec to r s   b asis   a s     1 2 2 3 1 2 2 3 T b b b b b r r r r r                                                                                                                                                                                      ( 6 )     1 2 2 3 1 2 2 3 T n n n n n r r r r r                                                                                                                                                                        ( 7 )     C ar r ier p h ase  m ea s u r e m en ts   g iv t h v ec to r s   in   E C E F f r a m w h ich   ca n   b tr an s f o r m ed   i n to   th n - f r a m as       n n e e r C r                                                                                                                                                                                                     ( 8 )     W h er n e C   tr an s f o r m s   t h v ec to r   f r o m   E C E F f r a m i n to   n a v ig a ti o n   f r a m w h ic h   ca n   b ca lc u la ted   f r o m   p r ec is GP S p o s itio n   as        s in c o s 0 s in c o s s in s in c o s c o s c o s c o s s in s in n e C L L L L L L                                                                                                                                ( 9 )     T h attitu d m atr i x n b C   is   th en   co m p u ted   as                                         Fig u r 3 .   GP S C ar r ier   P h ase         1 ( ) [ ( ) ] n n b T b b T b C r r r r                                                                                                                                                                                                  ( 1 0 )       A n ten n a   2   A n ten n a   1   A n ten n a   3   Fig u r 2 .   An ten n ae   Sc h e m e   R ang d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I n teg r a tio n   a n d   S imu la tio n   o   I N S /GN S S   S ystem  Usi n g   th A p p r o a ch   o f Ca r r ier P h a s e     ...   ( K h a n   B a d s h a h l)   247   T h u s   p itch ,   r o ll a n d   y a w   a n g le s   o f   th v e h icle  ar e     1 sin [ ( 3 , 2 ) ] a r c ta n 2 [ ( 3 , 1 ) , ( 3 , 3 ) ] a r c ta n 2 [ ( 1 , 2 ) , ( 2 , 2 ) ] n b nn bb nn bb C CC CC                                                                                                                                                         ( 1 1 )     Gen er all y ,   t h d er iv ate  o f   r ec eiv er   p o s itio n   is   u s ed   to   esti m ate  t h v elo cit y   o f   th v eh ic le  w h ic h   is   v er y   i n ac c u r ate  m et h o d .   T im e - d if f er en ce d   ca r r ier   p h a s m ea s u r e m en t s   at   t w o   s u cc es s i v ep o ch s   e n ab les  to   esti m ate  th v elo cit y   a t th m m /s ec   le v el  ac c u r ac y   [ 7 ] .   T h p s eu d o - r an g m ea s u r e m e n t ( )   ca n   b w r itte n   as     () u s i o n e p h t r o p d c t t O E T                                                                                                                                      ( 1 2 )     W h er d   is   t h ac t u al  g eo m etr ic  r ec eiv er - s atellite   r an g as  s h o w n   i n   Fi g - 3;   c   is   th v elo c it y   o f   lig h a n d   , us tt    ar u s er   a n d   s atel lit clo ck   er r o r s ; ,, i o n e p h t r o p O E T   ar co m m o n   m o d er r o r s   as  in d icate d ;     is   th r ec eiv er   w h ite  n o is e .   T h p s eu d o   r an g an d   ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m e n t s   ( )   ar r elat ed   as     () N                                                                                                                                                                                                                              ( 1 3 )     Her e N is   th to tal  n u m b er   o f   c y cles  as  s h o w n   in   F ig - 3   w h ic h   is   ca lled   th in te g er   a m b ig u it y   ( I A ) ;     is   th e   w av e   le n g th   o f   th e   ca r r ier   p h ase.   Su b s tit u ti n g   E q - 1 2   in   1 1   a n d   d o in g   s o m r ea r r an g e m e n t   [ 1 2 ] ,   w e   g et   () u s i o n e p h t r o p d c t t N I E T                                                                                                                      ( 1 4 )       T h d if f er en ce   b et w ee n   ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m en t s   at   t w o   s u cc e s s i v ep o ch s   1 j t   an d   j t   as  s h o w n   in   Fi g - 3 ,   n eg lec tin g   t h s m all  co m m o n   m o d er r o r s   an d   I A   [ 7 ]     () t u s d c t t                                                                                                                                                                        ( 1 5 )     T h s atellite  clo ck   er r o r   is   also   co r r ec te d   f r o m   ep h e m er i s   d ata     ts d c t                                                                                                                                                                                   ( 1 6 )     A ll  v ec to r s   s h o w n   i n   Fi g - 3   ar ex p r ess ed   in   E C E F f r a m e.   T h d if f er e n ce   b et w ee n   t h r ec eiv er s atellite  r an g at  t w o   s u cc es s i v ep o ch s   is   e x p r ess ed   as     1 1 1 1 ( ) ( ) [ ( ) ( ) ] . ( ) [ ( ) ( ) ] . ( ) jj j j j j j j d d t d t r t b t e t r t b t e t                                                                                               ( 1 7 )     W ith     ( ) ( ) () ( ) ( ) jj j jj r t b t et r t b t , 11 1 11 ( ) ( ) () ( ) ( ) jj j jj r t b t et r t b t                                                                                                                             ( 1 8 )     W h er e d   is   r elate d   to   th ch an g e   in   r ec eiv er   p o s itio n   b   as [ b o o k ] .     ( ) . j d e t b                                                                                                                                                                              ( 1 9 )     Su b s ti tu t in g   E q - 1 9   in   1 6   to   o b tain   t h ad j u s ted   ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m e n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 1 5 :   2 43     2 53   248   ( ) . t j u e t b c t                                                                                                                                                                                 ( 2 0 )     T h er ar f o u r   u n k n o w n s T x y z b b b b   an d   u ct in   2 4 ,   th er ef o r 4   s atellites,   at   least  ar r eq u ir ed   to   b v is ib le  at  t w o   co n s ec u ti v ep o ch s   f o r   ac cu r ate  v elo cit y   esti m atio n .   T h is   is   th m ai n   d r a w b ac k   o f   t h ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m e n t s .   I f   t h er ar m   n u m b er   o f   v is ib le  s atel lites   ( m     4 )   th en   th f o u r   un k n o w n   p ar a m eter s   ca n   b es ti m ated   u s i n g   lea s t sq u ar m et h o d .       1 () TT x H H H z                                                                                                                                                                                                                                                ( 2 1 )     W h er     T x y z r x b b b c t   , 12 T m z                                                                              ( 2 2 )     1 1 1 2 2 2 ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) 1 x y z j j j x y z j j j x y z m j m j m j e t e t e t e t e t e t H e t e t e t                                                                                                                  ( 2 3 )         Fig u r 4 .   Satellite - r ec eiv er       T h av er ag v elo cit y   o f   t h v e h icle  is   o b tai n ed   as      e b v t                                                                                                                                                                                                     ( 2 4 )     T h is   is   th v elo cit y   in   E C E F f r a m w h ich   ca n   b tr an s f o r m ed   in to   th n - f r a m as     nn ee v C v                                                                                                                                                                                         ( 2 5 )       P o s itio n in g   f r o m   ca r r ier   p h as m ea s u r e m e n ts   i s   m o r p r ec is th a n   f r o m   co d p h ase.   A c cu r ac y   o f   ce n ti m etr lev el  i n   p o s itio n   is   attain ab le  u s i n g   t h p r o ce d u r o f   ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m e n ts .     Ho w ev er ,   t h e   in te g er   a m b i g u it y   is   cr itical   is s u to   b r eso l v ed   f o r   p r ec is p o s itio n in g   [ 4 ] .   Ma n y   tec h n iq u es   h a v b ee n   r esear ch e d   an d   p r o p o s ed   to   r e m o v t h i s   a m b i g u it y .   As  g i v en   i n   E q - 1 2 ,   th ca r r ier   p h a s m ea s u r e m e n is   m o d elled   as     () r s i o n e p h t r o p d c t t I E T N                                                                                                                       ( 2 6 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I n teg r a tio n   a n d   S imu la tio n   o   I N S /GN S S   S ystem  Usi n g   th A p p r o a ch   o f Ca r r ier P h a s e     ...   ( K h a n   B a d s h a h l)   249   W h er d   is   th tr u g eo m e tr ic  r an g b et w ee n   th r ec ei v er   an d   s atellite  as  s h o w n   in   Fig - 3 .   T h v ar iab les ca p ed   w it h   ~”  an d   ^”  r ep r esen t r esp ec ti v el y   th m ea s u r ed   an d   esti m ated   q u a n t ities .     2 2 2 ( ) ( ) ( ) s r s r s r d x x y y z z                                                                                                                                                ( 2 7 )     W h er T r r r x y z is   th r ec ei v er s   tr u p o s itio n   a n d   T s s s x y z is   th s atelli te  p o s itio n   in   E C E f r a m e.     E q u atio n - 2 6   is   n o n li n ea r   f u n ctio n   w h ic h   ca n   b li n ea r ized   ar o u n d   b est e s ti m ated   p o s itio n   o f   th r ec eiv er .   P er tu r b in g   t h r e ce iv er s   p o s itio n   ab o u t t h esti m ated   p o s itio n ˆˆ ˆ T r r r x y z        ˆ r r r x x x  , ˆ r r r y y y  , ˆ r r r z z z                                                                                                                                   ( 2 8 )     Su b s ti tu t in g   E q - 2 8   in   2 7   an d   s i m p li f y in g       ( ) ( ) ( ) ˆ ˆ r s r r s r r s r x x x y y y z z z dd d                                                                                                                    ( 2 9 )     Her ˆ d   is   th esti m ated   r an g e.   Usi n g   t h v al u o f   d   in   2 6   an d   n eg lec tin g   t h co m m o n   m o d er r o r s     ( ) ( ) ( ) ˆ ˆ r s r r s r r s r r x x x y y y z z z d c t N d                                          ( 3 0 )     E q u atio n - 3 0   is   f u r th er   s i m p li f i ed   as      z A x                                                                                                                                                                                                                                                      ( 3 1 )     W h er     ˆ zd    , T r r r r x x y z N c t                                                                                                                     ( 3 2 )         2 2 2 ˆˆ ˆ 1 ˆˆ ˆ ( ) ( ) ( ) 1 r s r s r s r s r s r s x y z x x y y z z A x x y y z z A A A                                                                                                    ( 3 3 )     I m u s t b n o ted   h er th at  n u m b er   o f   u n k n o w n s   h as i n cr ea s e d   b y   i n teg er   a m b ig u it y .   Fo r   f o u r   v i s ib le  s atellite s   ( m   4 )   at  ep o ch t ,   eq u atio n s   3 2   an d   3 3   w ill   m o d i f y   a s   [ 1 2 ] .     1 2 3 4 T r r r r x x y z N N N N c t                                                                                                     ( 3 4 )   11 22 33 44 ˆ ˆ ˆ ˆ d d z d d        , 1 1 1 222 333 444 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 x y z x y z x y z x y z A A A AAA A AAA AAA                                                                                           ( 3 5 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 1 5 :   2 43     2 53   250   3.   SI NS/ G N SS   I NT E G RA T I O AL G O RI T H M   I n   th i s   in teg r atio n   alg o r it h m   t h GP d er iv ed   attitu d e,   p o s it io n   an d   v elo cit y   p ar a m eter s   ar u s ed   as  a   m ea s u r e m e n to   t h ce n tr ali ze d   Kal m an   Fil ter .   T h Kalm an   f il ter   ( KF)   is   th o p ti m al  est i m a to r   th at   m i n i m izes  t h m ea n   s q u ar er r o r   w h e n   th s tate  a n d   m ea s u r e m en t   d y n a m ics  ar lin ea r   i n   n atu r e,   p r o v id ed   th e   p r o ce s s   an d   m ea s u r e m en t   n o is es  ar m o d elled   as   w h ite  Ga u s s ian .   T h SIN S   er r o r s   d y n a m ic  is   a   co n ti n u o u s   ti m p r o ce s s   g o v er n ed   b y   li n ea r   s to ch asti eq u a tio n s .     x F x w                                                                                                                                                                                                                                              ( 3 6 )     k k k k z H x                                                                                                                                                                                           ( 3 7 )     W h er e x is   t h s tate  v ec to r   an d   F is   t h d y n a m ic  m atr i x w   an d k ar p r o ce s s   an d   m ea s u r e m en t   w h ite  n o is es.  F m atr ix   i s   o b tain ed   b y   co m b in in g   an d   r ea r r an g in g   t h ter m s   in   E q s - 1 ,   2 ,   3   an d   4 .   T h s tate  v ec to r   is   d esig n ed   as .     ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) T T n T T b T b T b T x v p l                                                                                                           ( 3 8 )     W h er b l   is   t h le v er   ar m   v ec to r   f r o m   I NS   to   th e   GNS an te n n a   ce n tr e,   e x p r ess ed   i n   b o d y   f r a m e.   T h GNSS  d er i v ed   attit u d e,   v elo cit y   a n d   p o s itio n   ar s u b tr a cted   f r o m   I NS  d ata  a n d   u s ed   as  m ea s u r e m en t s   to   th ce n eter lized   L KF.  T h d esig n   m atr i x   f o r   attit u d m ea s u r e m en t s   is   co n s tr u c ted   h er f o r   f u s i n g   t h d ata   o f   th t w o   s y s te m s .   Def i n t h e   attitu d m ea s u r e m e n ts   a s     T g p s g p s g p s g p s A   , T i n s i n s i n s i n s A                                                                                                    ( 3 9 )     i n s g p s A A A                                                                                                                                                                                                                               ( 4 0 )     T TT i n s i n s i n s g p s g p s g p s                                                        ( 4 1 )     T h attitu d d if f er en ce   is   r elat ed   to   th attitu d er r o r   v ec to r   as     E na N b w U CC                                                                                                                                                                                      ( 4 2 )     W h er a w C   is   ca lcu lated   as     c o s 0 sin c o s 0 1 sin sin 0 c o s c o s a w C                                                                                                                                                       ( 4 3 )   1 ( ) ( ) E a n T w b N U CC                                                                                                                                                            ( 4 4 )     T h s en s iti v m ea s u r e m e n m atr ix   is   d esi g n ed   f o r   th attit u d m ea s u r e m e n t s   as       11 1 3 6 3 6 3 3 ( ) ( ) 0 0 0 an wb H C C                                                                                                                                                 ( 4 5 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       I n teg r a tio n   a n d   S imu la tio n   o   I N S /GN S S   S ystem  Usi n g   th A p p r o a ch   o f Ca r r ier P h a s e     ...   ( K h a n   B a d s h a h l)   251   W co n s id er   th lev er   ar m   e f f ec to   i m p r o v th p o s itio n   an d   v elo cit y   ac c u r ac y   o f   t h in te g r ated   s y s te m .   I f   b l   is   le v er   ar m   v ec t o r   f r o m   I NS c alib r atio n   ce n tr e   to   th GN SS   a n ten n ce n tr e x p r ess ed   in   b o d y   f r a m e,   t h en   G NSS p o s itio n   an d   v elo cit y   v ec to r s   ca n   b ex p r ess ed   as .     n n b g p s r v b r p M C l                                                                                                                                                                                ( 4 6 )     () n n n b b g p s i n s b e b v v C l                                                                                                                                                                                      ( 4 7 )     T h m ea s u r e m e n m o d el  f o r   v elo cit y   an d   p o s itio n   i s   co n s tr u cted   as .     1 2 nn g p s g p s n n n n n i n s g p s i n s g p s z p r p p r z v v v v v                                                                                                                                           ( 4 8 )     Su b s ti tu t in g   E q - 4 8   in   4 6   &   4 7 ,   w g et        1 nb r v b z p M C l                                                                                                                                                                            ( 4 9 )     2 () n n b b b e b z v C l                                                                                                                                                                ( 5 0 )     T h s en s iti v m ea s u r e m e n m atr ix   f o r   p o s itio n   a n d   v elo cit y   is :     3 3 3 3 3 3 3 6 2 3 3 3 3 3 3 3 6 0 0 0 ( ) 0 0 0 nb b e b n r v b IC H I M C                                                                                                                                        ( 5 1 )     T h f in al  m ea s u r e m e n m o d el  f o r   attitu d e,   v elo cit y   a n d   p o s itio n   m ea s u r e m e n ts   i s   o b tain ed   b y   co m b i n g   E q - 4 5   an d   5 1   as     1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6 3 3 3 3 3 3 3 6 ( ) ( ) 0 0 0 0 0 0 0 ( ) 0 0 0 a n T wb nb b e b n r v b CC H I C I M C                                                                                                                                  ( 5 2 )       4.   SI M UL AT I O O F   T H E   I N T E G RA T E SYS T E M   T h attitu d e,   v elo cit y   a n d   p o s itio n   m ea s u r e m en t s   o f   GP s y s te m   ar o b tain ed   f r o m   s i m u latio n   o f   tr aj ec to r y   d ata  u s in g   Ma tlab   en v ir o n m e n t.  A   lo w er   p r ec is io n   ME MS  b ased   I MU   ( S T I M3 0 0 )   p ar am eter s   ar u s ed   to   an al y s t h p er f o r m a n ce   an d   v alid it y   o f   th i n te g r at ed   s y s te m   t h r o u g h   s i m u latio n   r esu lts .   T h in i tial  m is a lig n m e n an g les,  w it h   lar g h ea d in g   an g le  ar ass u m ed   to   s h o w   t h ef f ec ti v en e s s   o f   th GNS attitu d e   m ea s u r e m e n t s .   Si m u latio n   r esu lt s   ar p r o d u ce d   w it h G y r o   d r if t:  4   d eg /h o u r ,   G y r o   r an d o m   w al k 1 . 7   d eg /√ h o u r ,   A cc eler o m eter   b ia s 1 . 5 ×1 0 - 3 g ,   A cc eler o m eter   r an d o m   w al k 0 . 2 ×1 0 - 3 g ,   L ev e r   ar m   v ec to r [ 1   2   3] m ,   GNS S a ttit u d e,   v elo cit y   an d   p o s itio n   ac cu r ac y   r esp ec t iv el y   ar e:    0 . 3   d eg ,   [ 1   1   5 ] m ,   0 . 5 cm / s ec .             Fig u r 5 .   I NS  A tt itu d E r r o r   Fig u r 6 .   I NS  V elo cit y   E r r o r     200 400 600 800 1000 - 4 0 - 2 0 0 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 4 0 - 2 0 0 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 6 0 - 4 0 - 2 0 ( ' ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 20 40 60 v E ( m / s ) 200 400 600 800 1000 - 6 0 - 4 0 - 2 0 0 v N ( m / s ) 200 400 600 800 1000 10 20 30 v U ( m / s ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 - 4 0 - 2 0 0 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 4 0 - 2 0 0 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 6 0 - 4 0 - 2 0 ( ' ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 20 40 60 v E ( m / s ) 200 400 600 800 1000 - 6 0 - 4 0 - 2 0 0 v N ( m / s ) 200 400 600 800 1000 10 20 30 v U ( m / s ) T i m e ( s ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.   4 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 1 5 :   2 43     2 53   252       Fig u r 7   I NS p o s itio n   er r o r   Fig u r 8   I NS/GNSS   at tit u d er r o r             Fig u r 9   I NS/GNSS   at tit u d er r o r   Fig u r 1 0   I NS/GNS v elo cit y   e r r o r           Fig u r 1 1   I NS/GNSS   p o s itio n   er r o r       Fig u r 5 ,   Fig u r 6   an d   Fig u r 7   s h o w   th s tan d alo n M E MS  I NS  er r o r s   g r o w t h   w h ile   Fig u r s h o w s   th e   attit u d er r o r   o f   t h in te g r ated   s y s te m   w it h o u u s in g   t h at tit u d o b s er v atio n .   Fig u r 9   ill u s tr ates   th attit u d er r o r   o f   th in te g r ated   s y s te m   u s i n g   t h attit u d m ea s u r e m e n to   th f ilter   in   th i n it ial  s ta g w h ic h   s h o w ed   f aster   d ec r ea s in   th e   att it u d er r o r s .   T h h ea d in g   a n g le  ac c u r ac y   i s   i m p r o v ed   w h ic h   i s   v er y   u s e f u f o r   th n av i g atio n   s y s te m   d u r i n g   n o n ac ce ler atin g   p er i o d s .     Si m ilar l y   t h v elo cit y   an d   p o s itio n   er r o r s   o f   th in teg r ated   s y s te m   s h o w n   i n   Fi g u r 1 0   an d   Fig u r 1 1   ar b o u n d ed   to   th c m   le v el  ac cu r ac y .           5.   CO NCLU SI O N   GNSS  at titu d e,   v elo cit y   an d   p o s itio n   f r o m   ca r r ier   p h ase  m ea s u r e m en t s   ar m at h e m a tical l y   d er iv ed   an d   d is cu s s ed   f o r   ac cu r ate  in t eg r atio n .   L o o s el y   co u p led   ap p r o ac h   is   u s ed   to   f u s th d at o f   I NS  an d   GNSS   u s i n g   ce n tr ali s ed   L KF.  A   lo ac cu r ac y   ME MS  b ased   I MU   ( STI M3 0 0 )   p a r am eter s   ar u s ed   to   g en er ate  th e   I NS  an d   GNSS  d ata  f o r   s i m u latio n .   L ar g at tit u d er r o r   is   u s ed   to   s h o w   th e f f ec ti v e n es s   o f   th G NSS   attitu d m ea s u r e m e n t s .   Si m u l atio n   r es u lts   s h o w ed   t h at  att i tu d er r o r s   d ec r ea s m u c h   f a s ter   th a n   t h f ilter   w it h o u attit u d m ea s u r e m e n t s .   T h ac cu r ac y   o f   h ea d in g   an g le  i s   h i g h l y   i m p r o v ed   w h ic h   is   v er y   i m p o r tan t   f o r   in it ializatio n   an d   f o r   n a v ig a tio n   s y s te m s   d u r in g   t h e   b en ig n   o r   n o n ac ce ler ati n g   p er io d .   T h er is   a   200 400 600 800 1000 - 1 0 0 10 20 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 1 0 0 10 20 ( ' ) 200 400 600 800 1000 0 50 100 150 ( ' ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 -2 -1 0 x   1 0 4 L ( m ) 200 400 600 800 1000 1 2 3 x   1 0 4 ( m ) 200 400 600 800 1000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 h ( m ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 - 1 0 0 10 20 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 1 0 0 10 20 ( ' ) 200 400 600 800 1000 0 50 100 150 ( ' ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 -2 -1 0 x   1 0 4 L ( m ) 200 400 600 800 1000 1 2 3 x   1 0 4 ( m ) 200 400 600 800 1000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 h ( m ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 -5 0 5 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 1 0 -5 0 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 2 0 - 1 0 0 ( ' ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 - 0 . 0 5 0 0 . 0 5 v E ( m / s ) 200 400 600 800 1000 - 0 . 0 5 0 0 . 0 5 v N ( m / s ) 200 400 600 800 1000 - 0 . 0 4 - 0 . 0 2 0 0 . 0 2 0 . 0 4 v U ( m / s ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 -5 0 5 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 1 0 -5 0 ( ' ) 200 400 600 800 1000 - 2 0 - 1 0 0 ( ' ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 - 0 . 0 5 0 0 . 0 5 v E ( m / s ) 200 400 600 800 1000 - 0 . 0 5 0 0 . 0 5 v N ( m / s ) 200 400 600 800 1000 - 0 . 0 4 - 0 . 0 2 0 0 . 0 2 0 . 0 4 v U ( m / s ) T i m e ( s ) 200 400 600 800 1000 -2 -1 0 1 L ( m ) 200 400 600 800 1000 -1 - 0 . 5 0 0 . 5 ( m ) 200 400 600 800 1000 -4 -2 0 h ( m ) T i m e ( s ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.