GPS-DR組合定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法的研究.pdf

1、車輛定位系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個重要內(nèi)容，它在緩解交通擁擠、方便駕駛、交通管理、防盜報警和緊急求救等方面都具有重要的意義。對于車輛定位系統(tǒng)，一個關(guān)鍵的問題就是采用何種定位方式來獲取準確可靠的車輛位置信息，全球定位系統(tǒng)/航位推算組合定位不但可以解決全球定位系統(tǒng)單獨定位時，由于衛(wèi)星信號被遮擋而造成的不能定位的問題，而且可以有效地抑制航位推算定位時的累積誤差，極大地提高了車輛定位系統(tǒng)的定位精度和工作的可靠性，因此被廣泛采用。但是由于受到成本的

2、限制，全球定位系統(tǒng)/航位推算組合定位系統(tǒng)需選用低成本的航位傳感器，因此必須配合一定的融合算法來提高系統(tǒng)的整體性能，即如何有效地融合全球定位系統(tǒng)和航位推算系統(tǒng)兩者的定位信息，因此實現(xiàn)全球定位系統(tǒng)/航位推算組合定位的核心問題是兩者數(shù)據(jù)融合方案的設(shè)計，卡爾曼濾波是一種較好的解決方案。 本文以卡爾曼濾波理論為基礎(chǔ)，對全球定位系統(tǒng)/航位推算組合定位的融合算法進行了詳細的研究。建立了基于“當前”統(tǒng)計模型的組合定位系統(tǒng)的濾波模型，分析研究了傳

3、統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波，聯(lián)合卡爾曼濾波，強跟蹤濾波算法在全球定位系統(tǒng)/航位推算組合定位系統(tǒng)中的應(yīng)用。由于這些融合算法都是基于擴展卡爾曼濾波的，而擴展卡爾曼濾波存在濾波收斂速度慢、對系統(tǒng)模型誤差和噪聲統(tǒng)計特性的魯棒性差和實際中難以實施等缺點，因此本文引入了一種新型的非線性濾波算法一無跡卡爾曼濾波，無跡卡爾曼濾波無需對非線性系統(tǒng)進行線性化近似，避免了線性化誤差的引入和雅克比矩陣的計算，其實用性和濾波估計精度都要優(yōu)于傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波。根據(jù)全球

4、定位系統(tǒng)/航位推算組合定位系統(tǒng)的特點，對無跡卡爾曼濾波進行了簡化，提高了其計算效率，并將無跡卡爾曼濾波與聯(lián)合卡爾曼濾波、強跟蹤濾波相結(jié)合，構(gòu)成了無跡卡爾曼聯(lián)合濾波算法和無跡卡爾曼強跟蹤濾波算法。通過對各種融合算法的仿真，結(jié)果表明無跡卡爾曼濾波與傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波相比，其濾波精度、收斂速度、魯棒性、實用性和可靠性都得到了明顯改善，尤其是本文提出的基于無跡卡爾曼濾波的聯(lián)合濾波算法和基于無跡卡爾曼濾波的強跟蹤濾波算法不但保持了傳統(tǒng)的聯(lián)合濾波