車載GPS-DR組合導航定位系統(tǒng)的研究.pdf

1、多傳感器技術的出現(xiàn)極大地推動了車載定位技術的發(fā)展，結束了過去單獨使用GPS或DR導航系統(tǒng)進行車輛定位的時代，將GPS和DR導航定位技術融合在一起，使車輛定位的精確度大大提高。 在諸多信息融合理論中，Kalman濾波理論因為其具有遞推特性，實時性強，便于計算機存儲和計算，被普遍接受，并得到了迅速的發(fā)展和廣泛的應用，用于GPS/DR組合導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的。聯(lián)邦Kalman濾波的算法思

2、路是將GPS和DR兩個導航定位系統(tǒng)分別作為子系統(tǒng)，在各自的濾波算法下先行進行濾波計算，再將各自濾波后的結果輸入主濾波器，在主濾波器中通過模糊綜合評價算法和動態(tài)信息分配系數(shù)優(yōu)化算法得到的動態(tài)分配系數(shù)將兩個子系統(tǒng)濾波后的結果進行最優(yōu)化融合。 標準Kalman濾波雖然優(yōu)點突出，但其缺點也同樣明顯，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準Kalman濾波的使用。本文針對GP

3、S和DR各自系統(tǒng)方程的特征和假設在復雜的有色互相關噪聲的工作條件下，對GPS子系統(tǒng)采用Kalman濾波，對其有色互相關噪聲做函數(shù)變換，使其變換為“新”函數(shù)下的“白”噪聲函數(shù)，應用標準Kalman濾波算法對其進行濾波；對DR子系統(tǒng)采用結合UKF和PF的各自特點所產(chǎn)生的UPF濾波算法，并為防止其濾波粒子發(fā)生衰竭而進行改進，得到改進的UPF濾波算法。本文對GPS和DR兩個子濾波算法進行了嚴謹?shù)臄?shù)學推導，分別給出了其濾波算法的流程圖和實現(xiàn)濾波器