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GPS/DR车辆组合导航定位系统关键理论问题的研究

严镭  
【摘要】:根据适用于运动目标较为合理的“当前”统计模型,建立了GPS与DR系统的数学模型,用卡尔曼滤波方法对导航系统的信号进行了滤波分析计算。 针对GPS导航系统设计了一种扩展强跟踪(E-SKF)卡尔曼滤波器。这种滤波器以一种收敛性判据来确定滤波计算的方法。当接收的信号正常时采用滤波精度高的扩展卡尔曼滤波器(EKF)计算,当接收的信号异常时采用跟踪能力强的强跟踪卡尔曼滤波器(SKF)计算。对所设计的滤波器按正常与信号丢失两种情况进行了仿真分析。仿真结果表明,这种滤波器具有较好的滤波性和稳定性 设计了一种基于UT变换的强跟踪卡尔曼滤波器(UT-SKF)并将其应用于DR导航子系统中。这种滤波器将强跟踪卡尔曼滤波器中的渐消因子λ的离散化表达形式以Unscented卡尔曼滤波中的协方差矩阵来表示,并将强跟踪系数的计算过程加入到Unscented卡尔曼滤波器的预测过程与估计过程之间,增强了滤波器的容错性和稳定性。GPS导航子系统按基础卡尔曼滤波计算。将这两个子系统相结合,设计了一种GPS/DR组合导航系统联邦卡尔曼滤波器。以UT-SKF构成的联邦卡尔曼滤波器不仅吸取了强跟踪卡尔曼滤波容错能力强的优点,还兼有能准确描述车辆运行系统运动状态的Unscented卡尔曼滤波的优点。仿真计算表明,它是一种具有高精度和高稳定性的车辆组合导航定位系统,具有一定的工程应用价值。


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