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GPS动态卡尔曼滤波算法研究

雷礼平  
【摘要】: 全球定位系统(GPS)是新一代的精密卫星导航定位系统。由于其全球性、全天候以及连续实时三维定位等特点,在军事和民用领域得到了广泛的发展。近年来,随着科学技术的发展,GPS导航和定位技术已向高精度、高动态的方向发展。但是由于GPS定位包含许多误差源,尤其是测量随机误差和卫星的几何位置误差,使定位精度受到影响。利用传统的方法很难消除。而GPS动态滤波是消除GPS定位随机误差的重要方法,即利用特定的滤波方法消除各种随机误差,从而提高GPS导航定位精度。 经典的最优滤波包括:Wiener滤波和Kalman滤波。由于Wiener滤波采用频域法,作用受到限制;而Kalman滤波采用时域状态空间法,适合于多变量系统和时变系统及非平稳随机过程,且由于其递推特点容易在计算机上实现,因此得到了广泛的应用。为此,本文对Kalman滤波方法进行了深入的研究,并取得了一些成果。 本文首先概述了GPS的组成、应用及最新动态。在此基础上介绍了GPS的导航定位原理,给出了卫星可见性算法、选星算法及定位算法。然后介绍了卡尔曼滤波的基本原理,在此基础上对动态用户的飞行轨迹进行了仿真,对“singer”模型下的8状态和11状态卡尔曼滤波算法进行了仿真分析,同时对“当前”统计模型下11状态卡尔曼滤波算法进行了仿真分析,并对滤波前后的定位精度进行了比较。在此基础上,就如何提高滤波器的动态性能作者提出了改进算法,即自适应卡尔曼滤波算法、带渐消因子的优化算法及改进的优化算法,并分别进行了仿真分析。最后作者将卡尔曼滤波算法分别应用于GPS/DR和GPS/INS组合导航定位系统中,并分别对这两种系统进行了建模和仿真分析,取得了较理想的结果。 本文的研究工作,对改进传统的滤波方法有一定的参考和应用价值,并对卡尔曼滤波方法在提高GPS动态导航定位精度方面的应用起到积极的促进作用。


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