位置域惯性辅助单历元RTK：面向高完整性自动驾驶的高效模糊度解算新方法

《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》：Position Domain Inertial-aided Ambiguity Resolution for High-Integrity Single-epoch RTK

本文推荐一项针对单历元RTK（实时动态定位）系统在复杂城市环境中因频繁周跳和模糊度解算错误导致完整性风险的问题所开展的研究。作者提出了一种位置域惯性辅助单历元RTK（PISE-RTK）新架构，通过辅助卡尔曼滤波器融合INS（惯性导航系统）推算位置作为伪观测值，显著降低错误固定概率（PIF），并提出Z矩阵选择方法解决模糊度去相关过程中的数值误差问题。实验表明该系统在典型自动驾驶场景下固定率超过99%，为高精度高完整性导航提供了新思路。

　　

随着自动驾驶车辆（AVs）和无人机等智能载具的快速发展，对导航系统同时实现厘米级精度和极高完整性的需求日益迫切。传统载波相位差分GNSS（CDGNSS）技术虽然能提供高精度定位，但在城市峡谷等复杂环境中，信号遮挡和多路径效应会导致频繁的周跳（cycle slip）现象，这些未被检测到的周跳会引入巨大定位误差，严重威胁导航系统的完整性。另一方面，单历元RTK技术通过每个历元独立解算模糊度，虽能避免周跳影响，却因观测值有限而存在较高的错误固定概率（P_IF），同样带来完整性风险。

针对这一挑战，韩国科学技术院（KAIST）的研究团队在《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》上发表了一项创新研究，提出了一种名为位置域惯性辅助单历元RTK（PISE-RTK）的新型导航架构。该研究旨在解决单历元模糊度解算中的完整性难题，通过惯性传感器辅助显著提升模糊度解算的可靠性，为自动驾驶等高安全需求应用提供技术支撑。

研究团队采用的双滤波器架构是技术核心。主RTK模块负责处理当前历元的GNSS双差观测值，并引入辅助卡尔曼滤波器（AuxKF）提供的INS推算位置作为伪观测值。这种位置域辅助方式与传统紧耦合方案不同，它不将模糊度作为状态向量，而是通过改善浮点模糊度解的精度来降低P_IF。辅助卡尔曼滤波器采用松耦合方案，融合RTK定位结果与IMU（惯性测量单元）数据，为主RTK模块提供高精度位置预测。

在模糊度解算环节，研究团队发现了Z变换（一种用于降低模糊度分量间相关性的数学变换）在特定情况下反而会恶化P_IF的"反例"现象。为此，他们创新性地提出了Z矩阵选择方法，通过比较不同Z矩阵对应的P_IF值，自适应选择最优变换矩阵，确保惯性辅助始终能带来性能提升。

实验验证部分，研究团队同时使用了仿真数据和实地采集的GNSS/IMU数据。静态测试数据来自KAIST校园内布置的NovAtel PwrPak7接收机，并同步采集了战术级（Honeywell HG 4930）和消费级（VectorNav VN-100）两种IMU数据用于对比分析。通过对比GNSS-only、消费级IMU辅助和战术级IMU辅助三种场景，全面评估了系统性能。

系统架构验证

如Fig. 1所示，PISE-RTK采用双模块设计。主RTK模块直接输出导航解，辅助卡尔曼滤波器通过松耦合方式融合IMU与RTK结果，并为RTK模块提供INS推算位置。这种架构确保障糊度解算仅依赖当前历元数据，从根本上避免了周跳影响。

错误固定概率分析

仿真结果显示，当INS位置不确定度从1米改善至0.1米时，平均P_IF从1.14×10^-7降至1.50×10^-8，降幅达88.89%。然而，如Fig. 2所示，传统Z变换在某些历元会出现P_IF反而高于GNSS-only情况的"反例"。

Z矩阵选择方法效能

提出的Z矩阵选择方法有效消除了反例现象。如Fig. 3和Table III所示，Z*-PISE方案将平均P_IF进一步降至1.41×10^-8，且无反例发生，显著优于传统Z变换和固定使用Z⁰矩阵的方案。

保护水平与固定率评估

在典型城市环境参数（载波相位噪声σ_φ=6mm，伪距噪声σ_ρ=30cm）下，战术级IMU辅助的PISE-RTK实现了99.99%的固定率，保护水平（PL）降至厘米级。如Fig. 4所示，固定解的保护水平（VPL和HPL）显著低于浮点解，且能严格包络实际定位误差。

多场景敏感性分析

如Fig. 5所示的固定率敏感性分析表明，PISE-RTK在不同GNSS噪声水平和IMU等级下均优于GNSS-only方案。特别是在载波相位噪声σ_φ=6.8mm时，战术级IMU辅助仍能保持99.9%以上的固定率，展现了强大的环境适应性。

本研究通过理论推导和实验验证，确立了位置域惯性辅助单历元RTK技术的可行性和优越性。PISE-RTK架构不仅解决了传统多历元滤波方法在周跳频繁环境中的适用性问题，还通过惯性辅助和Z矩阵选择方法显著提升了单历元模糊度解算的可靠性。研究结果表明，即使采用消费级IMU，系统也能在典型城市环境下实现超过22%的固定率，而战术级IMU更可将固定率提升至99.99%以上，垂直保护水平（VPL）和水平保护水平（HPL）均能稳定在2-5厘米范围内。

该研究的重要意义在于为自动驾驶等高完整性应用提供了一种兼顾精度、可靠性和实用性的导航解决方案。通过数学上严格证明的惯性辅助效益和创新的Z矩阵选择方法，研究团队为单历元RTK技术的完整性保障建立了理论基础和实践框架。未来工作将聚焦于扩展故障模式建模、开发相应监测机制，并整合整数孔径检验等先进验证策略，进一步强化GNSS/INS组合导航在实际应用中的完整性保障能力。