模糊自適應(yīng)信息融合在組合車輛導(dǎo)航中的應(yīng)用.pdf

1、車輛導(dǎo)航系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要內(nèi)容，它在緩解交通擁擠、方便駕駛、交通管理、防盜報(bào)警和緊急求救等方面都具有重要的意義。對(duì)于車輛導(dǎo)航系統(tǒng)，一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題就是采用何種定位方式來(lái)獲取準(zhǔn)確可靠的車輛位置信息，GPS/DR組合導(dǎo)航不但可以解決GPS單獨(dú)定位時(shí)，由于衛(wèi)星信號(hào)被遮擋而造成的不能定位的問(wèn)題，而且可以有效地抑制DR定位時(shí)的累積誤差，極大地提高了車輛導(dǎo)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(dǎo)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(lái)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(shí)現(xiàn)GPS/DR組合導(dǎo)航的核心問(wèn)題是兩者數(shù)據(jù)融合方案的設(shè)計(jì)，卡爾曼濾波是一種較好的解決方案。
　　 針對(duì)傳統(tǒng)卡爾曼濾波的缺點(diǎn)，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(dǎo)航新方法。采用模糊邏輯自適應(yīng)控制器對(duì)卡爾曼濾波器的噪聲方差進(jìn)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(dǎo)航系統(tǒng)的精度。
　　 在重點(diǎn)論述組合導(dǎo)航算法的同時(shí)，對(duì)傳統(tǒng)的聯(lián)邦卡爾曼濾波算法進(jìn)行了分析，提出了改進(jìn)的自適應(yīng)聯(lián)邦濾波算法，而且對(duì)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(dòng)態(tài)比較的信息分配系數(shù)確定算法。其具有原理簡(jiǎn)單、計(jì)算快速、定位精度等優(yōu)點(diǎn)，可以根據(jù)實(shí)際情況由該系統(tǒng)得到各子濾波器的各狀態(tài)估計(jì)量的不同信任權(quán)值，實(shí)時(shí)地進(jìn)行加權(quán)融合，既避免了傳統(tǒng)聯(lián)邦卡爾曼法的復(fù)雜計(jì)算，又提高了融合精度，保證了組合導(dǎo)航系統(tǒng)具有較高