复杂环境GNSS/INS组合定位异常探测自适应方法

王成龙; 冯威; 黄丁发

doi:10.13203/j.whugis20230290

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复杂环境GNSS/INS组合定位异常探测自适应方法

大地测量学与测量工程 | 更新时间：2026-11-05

- 复杂环境GNSS/INS组合定位异常探测自适应方法
- Adaptive Method for Outlier Detection of GNSS/INS Integrated Positioning in Complex Environments
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第10期页码：1991-2000
- 作者机构：
  
  西南交通大学地球科学与工程学院，四川成都，611756
- 作者简介：
  
  王成龙，博士生，主要从事GNSS/INS组合导航定位方面的研究。W2022310535@my.swjtu.edu.cn
  冯威，博士，副教授。wfeng@swjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42171429)
- DOI：10.13203/j.whugis20230290
  中图分类号： P228
- 收稿：2024-05-07，
  
  纸质出版：2025-10-05
- 稿件说明：
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王成龙,冯威,黄丁发.复杂环境GNSS/INS组合定位异常探测自适应方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(10):1991-2000.

WANG Chenglong,FENG Wei,HUANG Dingfa.Adaptive Method for Outlier Detection of GNSS/INS Integrated Positioning in Complex Environments[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(10):1991-2000.
王成龙,冯威,黄丁发.复杂环境GNSS/INS组合定位异常探测自适应方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(10):1991-2000. DOI：,10.13203/j.whugis20230290

WANG Chenglong,FENG Wei,HUANG Dingfa.Adaptive Method for Outlier Detection of GNSS/INS Integrated Positioning in Complex Environments[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(10):1991-2000. DOI：,10.13203/j.whugis20230290

摘要

复杂环境下全球导航卫星系统（global navigation satellite system

GNSS）信号易受干扰，导致GNSS/惯性导航系统（inertial navigation system，INS）组合导航定位异常，准确探测定位异常是组合导航完好性的重要指标。针对常用的固定阈值探测模式存在误（漏）报率高的问题，构建了基于异常特性和三阈值的模糊逻辑隶属函数，归一化后进行指数加权平滑，提出了新的检验量和自适应异常探测控制准则。车载GNSS/INS组合动态实验结果表明，与传统的探测方法相比，所提方法异常探测的误报率降低了93%以上，提高了对交迭区域检验量的判定能力，可有效降低误报率；检测时间窗自适应调节，响应速度快，探测成功率保持在98%以上，大幅度提升了异常探测的性能，增强了GNSS/INS组合导航定位的可靠性。

Abstract

Objectives

In complex environments

global navigation satellite system (GNSS) signals are susceptible to interference

leading to the presence of outliers in positioning results. Enhancing the performance of GNSS/inertial navigation system (INS) integrated navigation effectively and accurately detecting outliers in positioning results are crucial indicators of system integrity.

Methods

To address the issue of high false positive and false negative rates in current single-threshold detection methods

a novel approach involves constructing fuzzy logic membership functions based on outlier characteristics and three thresholds. After normalization and exponential weighted smoothing

a new detection metric is formed

and an adaptive outlier detection control criterion is designed.

Results

The results demonstrate the effectiveness of the proposed method. It enhances the determination capability of detection metrics in overlapping areas

effectively reducing false positive rates exceeding 93% compared to traditional methods. Additionally

the method incorporates adaptive adjustment of the detection time window

rapid response speed

and high detection success rate exceeding 98%.

Conclusions

This algorithm improves the ability to assess measurements in overlapping regions while incorporating the feature of adaptively adjusting the detection time window. Outliers are almost never missed

and it responds quickly to abnormal conditions after the recovery process

promptly releasing fault warnings. Overall

compared to conventional detection methods

this algorithm significantly improves the efficiency of outlier detection and enhances the reliability of GNSS/INS integrated navigation positioning.

关键词

Keywords

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