粒子滤波方法在GPS/DR组合导航系统中的应用

成功地将粒子滤波方法应用干GPS／DR组合导航系统中。如果GPS信号受到干扰或者车辆做大幅度机动时，卡尔曼滤波会有较大的误差。粒子滤波不仅考虑了客观样本信息，还考虑了主观因素，能很好地处理这种观测样本出现异常的情况，具有鲁棒性。实验证明，当GPS信号被遮挡时，粒子滤波优于卡尔曼滤波。     

GPS／DR组合定位系统中几个问题的处理

本文介绍了GPS及其组合导航系统中GPS接收机及惯性传感器的性能,组合导航算法：重点讨论了GPS／DR滤波算法及模型选取、时间同步、整体性和可靠性等几个问题,试验样机验证了所选滤波模型的正确性和可靠性。     

多传感器组合的行人航位推算方法研究

基于iPad的三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计设计一种低成本多传感器的室内行人航位推算(PDR)系统。对于低成本传感器,设计了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的初始对准;在行走过程中,针对位置误差发散的问题,采用基于EKF的零速度更新(ZUPT)和磁力计组合的方法,ZUPT修正速度误差,加速度计和磁力计对陀螺仪进行误差修正,同时对航向角误差修正,从而实现了降低位置误差的目的。实验结果表明,对于低成本多传感器,该系统可以较好地满足室内行人定位要求,定位误差占总路程的2%左右;与已有的行人航位推算系统比较,该系统使用低成本的传感器,获得了很高的定位精度。     

三星定位／DR／DMAP车辆组合导航系统的研究

车辆导航是当今世界各国研究的一个重点。针对我国车辆导航实际情况，本文研究了三星定位／DR／DMAP组合导航系统。双星导航定位系统是我国自行建立起来的一种区域性卫星定位系统，它存在着用户位置易暴露和用户数量易饱和这两大缺陷，三星定位模式就克服了它的缺陷。但是，单独使用卫星导航系统，容易出现丢星现象，定位精度降低。本文提出三星定位／DR/DMAP组合导航系统，利用卡尔曼滤波进行组合，提高了车辆导航系统的可靠性和精度。     

GPS组合导航系统的数据融合

首先介绍了车载GPS加上DR组合导航系统的设计,建立了车辆加速度及影响组合导航系统定位精度的主要误差的数学模型.然后针对一般组合滤波算法中,由于DR系统误差的引入,导致滤波效果不好的问题,提出了一种组合导航系统的数据融合.对车载GPS/DR组合导航系统提供的实际数据的处理结果表明,该方法既能提高GPS定位精度,又能有效控制DR系统的误差发散,从而有效地消除了一般组合滤波算法中DR系统误差对滤波器的影响,大大提高了组合系统的完整性和可靠性.令GPS在如香港交通环境:道路狭窄且多弯、交叉线多且密集、街道两侧高楼林立、桥梁多且较密集、隧道多且长、地形类似丘陵且高山较多,而且车辆也多行驶速度又快的情形下变得可行.     

车载GPS/北斗/DR组合导航系统研究

针对移动车辆的定位与导航问题,研究了GPS/北斗/DR组合导航算法.文中采用坐标系变换及增加状态变量法对不同卫星星座进行了时空统一,并在此基础上研究了GPS/北斗卫星组合导航算法;为了克服卫星定位存在的不连续性问题,提出了GPS/北斗卫星导航系统与低成本的航位推算系统组合导航方案,设计了GPS/北斗/DR组合导航滤波器...     

基于光纤陀螺的GPS／DR道路几何参数实时采集系统

本文介绍了基于光纤陀螺的GPS／DR在道路几何参数实时采集系统中的组成、原理及实际工程应用情况，重点讨论了光纤陀螺对GPS定位效果的改善作用。     

车载组合导航定位定向系统的研制

介绍了车载GPS／DR组合导航定位定向系统的硬件设计和软件算法,硬件设计上采用由PC104、GPS、电子罗盘和里程计等组成的GPS／DR组合导航硬件系统,软件设计上采用一种带校正功能的卡尔曼滤波算法。本文给出了算法框图,实地跑车说明：该系统能够有效的完成GPS／DR组合导航的功能,并具有一定的可靠性,容错能力的良好的实时处理信息的能力。     

GPS/DR组合导航性能增强技术

为了提高全球定位系统(GPS)信号短时中断时地面车辆自主导航精确度,提出了GPS信号中断时采用车辆不完全约束条件和里程仪速度信息作为量测,辅助惯性导航系统实现车辆航位推算(DR)自主导航的方案;推导了该方案的GPS/DR组合导航的卡尔曼滤波方程;并进行了计算机仿真研究和地面车载试验,结果显示GPS信号中断90 s,DR自主导航误差为20 m,能够满足部分地面车辆短时高精确度自主定位要求。     

车载组合导航系统里程仪标定方法的研究

航位推算系统是车载组合导航系统中的主要组成部分，里程仪作为航位推算系统中的主要传感器，其标定系数的准确程度将影响整个车载组合导航系统的定位精度，因而里程仪系数的标定方法是车载组合导航系统中研究的一个重点内容。本文基于里程仪的工作原理，给出了3种里程仪系数的标定方法，并对它们的优缺点进行了比较。     

末段高空区域防御系统跟踪算法研究

以美国末段高空区域防御系统为研究对象,首先分别对弹道导弹处于大气层内和大气层外两种不同受力情况的末段轨迹进行仿真建模。针对两个阶段的各自特点,对处于大气层外导弹飞行中段仅受重力作用的目标,采用基于Singer模型的目标跟踪算法。对再入大气层后的再入类目标,为解决当前目标跟踪算法中机动模型与再入类目标实际运动不匹配的问题,采用了基于弹道模型的目标跟踪算法。仿真结果表明,两种算法可以分别较好地满足跟踪导弹的两个阶段。     

一种改进的单站无源定位算法

单站无源定位与跟踪(SOPLAT)技术逐渐成为定位跟踪领域的研究重点。首先分析了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的结合角度变化率、相位差变化率、多普勒频率和多普勒频率变化率的单站无源定位算法,然后利用基于极坐标的扩展卡尔曼滤波(PC-EKF)对该定位算法进行改进。计算机仿真表明,改进后的定位算法具有更高的定位精度。     

多传感器分布式推广卡尔曼滤波算法及其在雷达红外目标跟踪中的应用

本文提出了一种用于非线性系统的多传感器分布式推广卡尔曼滤波算法,该算法中系统的动态方程和传感器的观测方程分别围绕全局估计和全局预测线性化,融合中心基于所有传感器观测的全局估计由各传感器基于自身观测的局部估计来重构。算法分析说明,全局估计的精度高、误差小。最后介绍了文中算法在雷达和红外两种传感器跟踪机动目标中的应用,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于DSP的车载GPS／DR组合导航定位系统设计

为了满足低成本组合导航系统的需要,设计了利用DSP技术和FPGA技术的导航计算机,丈中以数字信号处理器浮点DSP TMS320VC33为主处理器,FPGA实现里程仪信号的计数和与数据通信芯片TLI6C554结合扩展DSP外部串口的功能,整个系统具有体积小、成本低、功耗低和实时性好的优点。     

一种改进EKF的双模导航系统的定位算法

针对提高GPS/BDS双模导航系统的伪距单点定位精度问题,研究了GPS/BDS双模导航系统定位的解算方法,并对组合系统构建数学模型,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)器进行定位解算,初始化权矩阵时通过牛顿迭代法改进矩阵求逆运算,并通过使用分段函数改进EKF中的权矩阵P,提出一种基于EKF的GPS/BDS导航定位解算方法。理论分析和实验结果表明,通过对比单GPS系统和最小二乘解算方法,利用双模系统并通过EKF能将定位精度在水平方向提高10%,高程方向提高43%,并极大地减小了运算量,提高系统的可靠性和完好性。     

基于灰色马尔可夫预测的组合导航方法

针对传统MEMS/GNSS组合导航在卫星信号差时长时间精准导航问题,提出了基于灰色马尔可夫预测的MEMS/GNSS组合导航方法。通过改进灰色预测,增加马尔可夫修正环节,预测当卫星信号差时的GNSS量测值,进而代替原量测值,并将结果进行抗差扩展卡尔曼滤波(EKF),克服噪声干扰影响,提高了系统的稳定性。经仿真和跑车实验验证,该组合导航方法在卫星信号差时仍能输出较高精度的导航结果,且可以较好地克服异常观测值对系统的影响。     

缩短积分时间以提高航位推算导航系统的精度

汽车航位推算（DR）导航系统使用陀螺仪估计车辆的瞬时航向。利用此信息和行驶距离信息,即使在卫星信号被遮挡的拥挤市区或隧道中,导航系统也能确定车辆的正确位置。在DR导航中使用陀螺仪的一个主要挑战是卫星信号可能长时间丢失,导致累计角度误差变得过大,以至于无法精确定位车辆。     

浅谈大功率模拟光纤CATV传输的非线性效应

文中以高功率模拟光纤ＣＡＴＶ传输中的非线性效应为主题,着重讨论了光纤中典型的受激布里渊散射（ＳＢＳ）、自相位调制（ＳＰＭ）及四波混频（ＦＷＭ）等非线性效应的产生机理及其抑制措施。     

一种多传感器融合的行人多模式自主定位方法

在全球卫星导航系统拒止的环境里,导航信息难以获取,基于红外、超声波、射频、Wi Fi、超宽带(UWB)等室内定位方法均需要辅助电子标签,传统航位推算法只适合前向步态的路径跟踪,在后向、左向、右向步态模式下会出现反向或垂直的路径错误。针对以上问题,该文借助移动终端的惯性测量单元数据,在不依赖任何电子标签模式导航的情况下,实现短时多模式步态行人跟踪。结果表明,通过多次重复测试,步态检测准确率≥92%,以实际车库场景为实验背景,该文方法可获得全步态模式下自主路径跟踪,路径追踪误差小于3 m。     

基于强跟踪滤波器的非线性系统参数辨识方法

提出了一种基于强跟踪滤波器(STF)的非线性系统参数辨识方法,解决了非线性系统的参数辨识问题.避免了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计时,系统趋于稳态而状态突变使得滤波器丧失跟踪能力的问题.最后通过算例比较了本方法与EKF方法.