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文檔簡介
1、車輛導航系統(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。對于車輛導航系統(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,GPS/DR組合導航不但可以解決GPS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DR定位時的累積誤差,極大地提高了車輛導航系統(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限制
2、,GPS/DR組合導航系統(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GPS和DR兩者的定位信息,因此實現(xiàn)GPS/DR組合導航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。
針對傳統(tǒng)卡爾曼濾波的缺點,提出了一種基于模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波技術(shù)的組合車輛導航新方法。采用模糊邏輯自適應(yīng)控制器對卡爾曼濾波器的噪聲方差進行“在線”修正,將卡爾曼濾波器調(diào)整到最優(yōu)狀態(tài),從
3、而提高組合導航系統(tǒng)的精度。
在重點論述組合導航算法的同時,對傳統(tǒng)的聯(lián)邦卡爾曼濾波算法進行了分析,提出了改進的自適應(yīng)聯(lián)邦濾波算法,而且對主濾波器的融合方式提出了全新的信息融合算法,即基于動態(tài)比較的信息分配系數(shù)確定算法。其具有原理簡單、計算快速、定位精度等優(yōu)點,可以根據(jù)實際情況由該系統(tǒng)得到各子濾波器的各狀態(tài)估計量的不同信任權(quán)值,實時地進行加權(quán)融合,既避免了傳統(tǒng)聯(lián)邦卡爾曼法的復雜計算,又提高了融合精度,保證了組合導航系統(tǒng)具有較高
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