基于粒子滤波的GPS/DR组合导航算法研究

对于车载GPS/DR(全球定位系统/航位推算)组合导航系统的算法研究,大多采用扩展卡尔曼滤波,但是应用扩展卡尔曼滤波时,非线性系统必须要进行线性化,从而导致滤波结果有较大的误差.为此将粒子滤波算法用于车载GPS/DR组合导航系统中,并建立了GPS/DR组合导航系统的状态方程和观测方程.为了检验其有效性,将两种方法分别对车载GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真实验结果表明粒子滤波比扩展卡尔曼滤波有更好的滤波效果,更能减少定位误差.     

基于衰减记忆UKF的高精度GPS定位估计

目前单机GPS接收机定位精度较低,主要是由于定位模型的不完善和定位估计算法的误差造成的.为了提高识别精度,提出了伪距和多普勒频移相融合测量模型,采用一种将衰减记忆平淡卡尔曼滤波算法(MAUKF)进行GPS定位估计,来提高单机GPS的定位精度.MAUKF是一种改进的卡尔曼滤波算法,通过引进衰减因子加强对当前测量数据的利用,以减小历史数据埘滤波结果的影响.经过GPS单机静态定位实验验证,算法能够提供优于传统滤波算法的定位估计精度,并可用于提高单机GPS定位精度.     

基于车载GPS导航的非线性动态滤波算法

为了提高车载导航定位精度,根据全球定位系统（GPS）的特点,在分析线性滤波算法缺陷的基础上,建立了车载导航动态定位模型,并在通过准确获取后验概率密度函数的均值和方差经过非线性变换修正导航定位位置,给出了一种非线性动态滤波算法。仿真实验表明,与卡尔曼滤波相比,该方法能克服了滤波发散导致结果失真的问题,提高滤波的精度,解决线性滤波算法发散的缺陷。     

结合数字地图的GPS／DR车载双星定位系统

目前GPS的定位技术已经比较成熟,然而GPS正常工作时需要四颗可见卫星。本文提出了一种基于高精密数字地图的GPS双星定位系统,结合航位推算系统进行组合导航,并运用卡尔曼滤波对组合导航的信息进行滤波处理,有效提高定位的精度。试验证明,该算法增强车载导航系统在城市中复杂环境的适应性,并提供满足要求的定位精度。     

卡尔曼滤波在无人水面艇双天线GPS定位测向系统中的应用

针对无人水面艇双天线GPS定位测向系统的定位误差问题,利用卡尔曼滤波算法对GPS数据进行滤波处理;根据位置与速度及航向的关系,建立数学模型,然后利用卡尔曼滤波算法对定位测向系统的测量值进行滤波处理;首先,对无人水面艇在静止、低速及高速运动状态的GPS数据进行了处理;仿真结果表明,在这三种情况下卡尔曼滤波方法能够提高GPS定位精度,在定点实验中观测值的均方误差为0.5259,滤波后变为0.0536;最后,在干扰情况下的无人艇运动仿真实验中,经过卡尔曼滤波后测量数据的均方误差由0.5043降低为0.3553;实验说明卡尔曼滤波能获得很好的滤波效果。     

非完整约束下滤波算法在组合导航中的应用

MEMS IMU/GPS组合导航系统的应用环境愈来愈复杂,对其精度的要求也愈来愈高,只使用普通卡尔曼滤波不能满足精度和稳定性要求。针对此问题,将Sage-husa自适应卡尔曼滤波算法和非完整约束应用到前向导航滤波算法和后向导航滤波算法中,并将前向滤波和后向滤波结果加权组合,提出了一种非完整约束下加权组合滤波算法,用于事后IMU/GPS联合解算中,用来提高组合导航的精度。并利用实验室设备进行车载实验,通过实测车载数据解算结果来验证该方法的可行性。实验结果表明非完整约束下加权组合滤波后的经纬度误差小于1.4 m,航向角误差小于1.0°,满足MEMS IMU/GPS车载组合导航系统的精度要求。     

GPS定位数据压缩算法的设计与实现

为了解决嵌入式GPS车载系统中存储空间小、GPS定位数据量大的矛盾,根据GPS定位数据的特点,提出了专用于GPS定位数据压缩的改进型半字节压缩算法。该算法是一种在原半字节压缩算法的基础上改进的算法,经过实际测试,压缩比可达50%。若将压缩预处理也折算在内,总压缩比可达80%以上,为车载系统节省了大量的存储资源。除此之外,也缩短了GSM信道的占用时间,大大地缓解了向控制调度中心上传数据的压力。     

车载定位跟踪器的设计

针对传统车载定位跟踪器存在一些缺陷,提出了一种嵌入式车载定位跟踪器的设计方案,简要介绍了其硬件结构,详细阐述了GPS数据接收与处理,GPS/DR组合定位联合卡尔曼定位技术,地图匹配算法,路径优化技术,经过验证,该方案具有定位精度高、功耗低、成本低的特点。     

车载地图匹配技术中GPS定位数据的研究

地图匹配是车辆导航系统的重要定位技术,GPS定位数据质量是地图匹配效果的关键因素.深入分析了影响GPS车载导航系统定位数据质量的各种误差,提出了鉴别GPS有效定位数据的判定算法.     

一种新型的GPS/DR组合定位系统数据融合算法

全球卫星定位系统定位和测速精度高,具有全天候、全球性且基本不受地域、时间限制,但常因为某种原因出现GPS卫星信号丢失情况,航迹推算算法正好能弥补这个问题,将两者结合可以很好地解决定位问题.传统的数据融合算法-卡尔曼滤波算法,在参数选择上要求较高,选择不当即导致较大误差,影响算法效果.建立了GPS/DR组合定位系统的模型,提出了一种新型实用的自适应扩展卡尔曼滤波算法和DR单独定位算法结合的定位算法.通过实际跑车实验,结果表明,较之传统的卡尔曼滤波定位算法,该算法实用性好,而且能很好的满足系统的定位精度及可靠性等方面的要求.     

变维卡尔曼滤波算法在车辆导航系统中的应用

对GPS车辆定位中常用的卡尔曼滤渡技术的扩展与应用进行研究，针对车辆机动目标给出变维卡尔曼滤波（VD-kalman）算法，避免可能产生的发散情形。仿真结果表明该方法能够有效的提高滤波数值的稳定性和运用GPS进行车辆定位的精度。     

UKF联合滤波器在车辆定位系统中的应用

传统的应用于GPS/DR组合定位系统中的联合卡尔曼滤波器都是由扩展卡尔曼滤波器(EKF)构成,而EKF具有滤波收敛速度慢、对系统模型误差和噪声统计特性的鲁棒性差和实际中难以实施等缺点,这些对联合卡尔曼滤波器的整体滤波性能和实用性都会产生不利影响.针对这一问题,通过用无迹卡尔曼滤波器(UKF)来替代EKF构成一种新型的基于UKF的联合卡尔曼滤波器,并将这种联合滤波器应用于GPS/DR车辆组合定位系统中.通过详细的计算机仿真和分析后,结果表明与传统的基于EKF的联合卡尔曼滤波器相比 ,该联合卡尔曼滤波器的滤波精度、收敛速度、鲁棒性、实用性和可靠性都得到了很大的改善,满足了定位系统低成本和高精度的要求,具有一定的应用价值.     

车辆导航中的交互多模卡尔曼滤波跟踪方法

对GPS车辆定位中常用的卡尔曼滤波技术的扩展与应用进行了研究,建立了车辆运动的两种基本模型,并针对车辆机动目标给出了基于交互多模卡尔曼滤波跟踪的车辆导航方法,该方法能够有效地减小跟踪误差,并克服了传统目标跟踪算法的滞后性等缺点。     

自适应模糊粒子滤波在组合导航中的应用

常用的卡尔曼滤波不能解决组合导航系统中的非线性问题,为了进一步提高组合导航系统定位性能,基于粒子滤波和模糊逻辑提出自适应模糊粒子滤波方法.该方法减小了对系统动态及工作环境的依赖,提高了对载体状态的估计精度.并且解决了组合导航系统中卫星信号被遮挡的情况下进行状态估计的问题.通过利用GPS与INS组合导航系统数学仿真证明了方法的可行性、及对组合导航系统的定位精度和鲁棒性的提升,是对于目前常用的组合导航算法的拓展和完善.有很好的应用价值.     

基于混合卡尔曼滤波的组合导航算法研究

建立了精确制导炸弹MINS/GPS组合导航数学模型.针对扩展卡尔曼滤波存在的问题,研究了非线性滤波,提出了一种新的滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波,并应用于组合导航系统定位.仿真结果表明：混合卡尔曼粒子滤波能有效提高组合导航系统的精度和可靠性.     

车载惯导航位推算组合导航系统误差补偿研究

当惯组(IMU)安装到车体上时存在安装偏差,推导了安装偏差及刻度系数误差对里程计速度的影响,进而导出了航位推算(DR)的位置误差方程及位置更新算法;建立了SINS/DR组合导航的状态方程和量测方程,以捷联惯导的位置与航位推算的位置之差作为组合导航卡尔曼滤波器的输入,估计出安装偏差和刻度系数误差的值并对航位推算进行补偿;仿真及跑车数据的验证分析结果表明了误差估计方法的有效性和正确性.     

一种农机车载GPS的准确定位算法的仿真研究

农机车载GPS定位易受抖动影响,农田垄线不平坦会导致车载GPS抖动而使其定位不准确,造成农机作业 的工作误差。传统的线性滤波车载〔}PS定位方法不能有效解决抖动造成的定位准确度不高的问题。为此,提出双假 设滤波算法的车载GPS定位方法。用活化函数控制卡尔曼滤波器的增益而初步削弱抖动的影响,引入自适应衰减因 子建立快速反应滤波器,并通过跟踪农机的机动变化来抖动影响,最终完成农机定位。仿真实验表明,这种方法能够 有效去除因垄线不直存在的抖动问题,准确地完成农机车载CPS的定位。     

基于容积卡尔曼平滑滤波的管道缺陷定位技术

针对管道测量系统MEMS惯性元件的漂移,且难于获得GPS信息进行有效误差累积抑制的问题,创建了管道测量系统9维系统状态误差方程和基于速度差和基准点位置差的观测方程,提出采用容积卡尔曼平滑滤波算法。该算法由以里程轮速度为观测量的正向容积卡尔曼滤波算法和以基准点位置为起点的反向平滑两级滤波组成,实现管道缺陷地理坐标的最优估计。管道缺陷定位实验结果表明,该算法能有效补偿长航时导航参数误差,10 km测量精度可以达到10-3数量级,能够满足管道内检测定位精度要求。     

GPS Navigation Using Adaptive Kalman Filter for Maneuvering Vehicle

Several filter techniques were available for the GPS position estimation problem of maneuvering vehicle ranging from using different process noises to Interactive Multiple Model (IMM). The limitation of using standard Kalman filters is listed.The performance of proposed adaptive filter is compared with that of the standard ones,two types of dynamic modeling of the maneuvering vehicle are used.The simulation is based on the almanac data of the GPS satellites to compute its feasibility during the simulation t...     

缩微智能车室内定位系统研究

为在缩微交通环境下模拟实现现实交通中GPS对车辆的定位以及辅助驾驶功能,文中利用RFID以及网络通信技术建立了缩微智能车的室内定位系统,并在此基础上运用卡尔曼滤波算法对缩微智能车进行机动目标跟踪,实现了缩微车在缩微交通环境下的实时定位显示。大量实验结果表明,该室内定位系统能够可靠显示智能车的当前位置,定位误差小于0．07m,满足缩微交通环境下缩微车的定位需求。