Inertial Sensor Error Rate Reduction Scheme for INS/GPS Integration

Abstract

GPS and INS integrated systems are expected to become commonly available as a result of low cost Micro-Electro-Mechanical Sensor (MEMS) technology. However, the current performance achieved by low cost sensors is still relatively poor due to the large inertial sensor errors. This is particularly prevalent in the urban environment where there are significant periods of restricted sky view. To reduce the inertial sensor error, GPS and low cost INS are integrated using a Loosely Coupled Kalman Filter architecture which is appropriate in most applications where there is good satellite availability. In this paper, we present the GPS/INS sensor Integration using Loosely Coupled Kalman Filter approach. We also compare the simulation results of Wander Azimuth Strapdown Mechanization Scheme with the reference values generated by the ZH35C trajectory simulator that is describe mathematically either by the geometry of the path, or as the position of the object over time.

GPS 와 INS 통합시스템은 저가 MEMS 기술의 결과에 따라 대중적으로 널리 사용되기에 이르렀다. 그러나 저가센서에 의한 현재의 성과는 관성센서의 큰 에러 때문에 여전히 낮은 실정이다. 이것은 제한된 도시환경 안에서의 비행범위 때문에 더욱 관련이 있다. 이러한 관성센서 에러를 줄이면서 동시에 위성의 활용성을 높이기 위하여 GPS 와 저가 INS 는 연성으로 결합되어 Kalman Filter 설계를 응용하여 상호 통합되어진다. 본 논문에서는 연성으로 결합된 Kalman Filter를 이용한 GPS/INS 센서 통합을 제공한다. 우리는 또한 경로의 기하학에 의해 또는 그 목적 시간 위치 따라 수학적으로 설명하는 ZH45C 궤도장치에 의한 산출된 기준 Wander Azimuth Strapdown Mechanization의 시뮬레이터 결과를 비교하여 검증하다.