城市環(huán)境下GPS-SM組合定位技術(shù)研究.pdf

1、隨著地理信息、電子通信和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于位置服務(wù)（Location Based Service，LBS）愈發(fā)受到了業(yè)界各類人士的廣泛關(guān)注，而連續(xù)的、精確的位置，是大力發(fā)展衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與位置服務(wù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。然而衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在高樓密集、間距短的“城市峽谷”環(huán)境中，接收機接收的信號會受到建筑物阻擋、反射、衍射和可視衛(wèi)星的條狀分布等影響，導(dǎo)致了信號衰減、多徑干擾、非視距信號以及較大的幾何精度因子，使得傳統(tǒng)的全球定位系統(tǒng)(Globa

2、l PositioningSystem，GPS)定位誤差較大甚至不能定位。在城市峽谷環(huán)境中實現(xiàn)定位的精確性和可用性一直是國內(nèi)外研究熱點和難點，基于此本文主要工作如下：(此處圖片省略）
　　首先，本文在概述RTK（Real-Time Kinematic）測量和全站儀測量原理的基礎(chǔ)上，重點介紹了實驗場景中三維（Three Dimensions，3D）建筑模型獲取方法。
　　其次，針對城市峽谷環(huán)境中傳統(tǒng)的GPS定位精度差甚至不能定

3、位的問題，在借助3D建筑模型分析城市峽谷環(huán)境下GPS衛(wèi)星可見性的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了基于3D建筑模型的陰影匹配（Shadow Matching，SM）定位算法。通過模擬仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)進行試驗，實驗結(jié)果表明：在城市峽谷環(huán)境下，SM定位算法能夠?qū)崿F(xiàn)過街方向高精度定位，但是沿街方向依舊存在不足，且定位不連續(xù)。
　　針對SM定位算法在沿街方向定位不足且定位不連續(xù)的問題，提出了基于擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filteri

4、ng，EKF）的GPS/SM組合定位算法。該算法在SM定位算法的基礎(chǔ)上，引入GPS速度信息，通過EKF建立系統(tǒng)的觀測和狀態(tài)方程，將SM和GPS速度進行融合定位，并在實際場景中進行了試驗驗證分析。實測結(jié)果表明：該算法在沿街方向的平均絕對誤差為1.18 m，比傳統(tǒng)GPS的3.58m和SM的4.34m，分別降低了67.0％和72.8%，提高了沿街方向精度的同時，也保證了過街方向的高精度，使得定位結(jié)果連續(xù)、可靠。
　　最后，針對GPS系統(tǒng)

5、在城市環(huán)境中受周圍環(huán)境的干擾，載體機動性變化比較頻繁，導(dǎo)致GPS動態(tài)濾波精度差的問題，提出了基于模糊邏輯的自適應(yīng)強跟蹤擴展卡爾曼濾波（Fuzzy Adaptive Strong Tracking Extended Kalman filter，F(xiàn)ASTEKF）定位算法。該算法在分析強跟蹤擴展卡爾曼濾波（Strong Track Extended Kalman Filter，STEKF）定位算法的基礎(chǔ)上，利用模糊邏輯自適應(yīng)控制器（Fuzzy