車載GPS-DR組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)的研究.pdf

1、多傳感器技術(shù)的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了車載定位技術(shù)的發(fā)展，結(jié)束了過(guò)去單獨(dú)使用GPS或DR導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行車輛定位的時(shí)代，將GPS和DR導(dǎo)航定位技術(shù)融合在一起，使車輛定位的精確度大大提高。 在諸多信息融合理論中，Kalman濾波理論因?yàn)槠渚哂羞f推特性，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，便于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和計(jì)算，被普遍接受，并得到了迅速的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用，用于GPS/DR組合導(dǎo)航定位信息融合的聯(lián)邦Kalman濾波算法就是在這一背景下成熟起來(lái)的。聯(lián)邦Kalman濾波的算法思

2、路是將GPS和DR兩個(gè)導(dǎo)航定位系統(tǒng)分別作為子系統(tǒng)，在各自的濾波算法下先行進(jìn)行濾波計(jì)算，再將各自濾波后的結(jié)果輸入主濾波器，在主濾波器中通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià)算法和動(dòng)態(tài)信息分配系數(shù)優(yōu)化算法得到的動(dòng)態(tài)分配系數(shù)將兩個(gè)子系統(tǒng)濾波后的結(jié)果進(jìn)行最優(yōu)化融合。 標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波雖然優(yōu)點(diǎn)突出，但其缺點(diǎn)也同樣明顯，即要求所求解的狀態(tài)向量的系統(tǒng)狀態(tài)和觀測(cè)方程必須為線性的，而且其噪聲必須為白噪聲。這一缺陷極大地限制了標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波的使用。本文針對(duì)GP

3、S和DR各自系統(tǒng)方程的特征和假設(shè)在復(fù)雜的有色互相關(guān)噪聲的工作條件下，對(duì)GPS子系統(tǒng)采用Kalman濾波，對(duì)其有色互相關(guān)噪聲做函數(shù)變換，使其變換為“新”函數(shù)下的“白”噪聲函數(shù)，應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波算法對(duì)其進(jìn)行濾波；對(duì)DR子系統(tǒng)采用結(jié)合UKF和PF的各自特點(diǎn)所產(chǎn)生的UPF濾波算法，并為防止其濾波粒子發(fā)生衰竭而進(jìn)行改進(jìn)，得到改進(jìn)的UPF濾波算法。本文對(duì)GPS和DR兩個(gè)子濾波算法進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)，分別給出了其濾波算法的流程圖和實(shí)現(xiàn)濾波器