基于PF的新的导航系统在视距和非视距环境中的动态跟踪研究

针对现代都市环境中单一的GNSS定位技术无法满足精确定位的难题,结合GPS和DTMB定位技术的优势,给出GPS/DTMB组合定位新系统,研究粒子滤波算法在GPS/DTMB系统中的动态定位跟踪效果.从视距和非视距两种传播环境仿真验证,并对比分析均值和标准差大小.仿真结果表明,在两种传播环境中,粒子滤波算法滤波后的运动轨迹均接近真实轨迹,但视距环境下的动态跟踪效果、均值和标准差均优于非视距环境,且定位误差满足城市环境中的定位精度要求,从而验证了城市环境中采用GPS/DTMB组合定位系统的可行性.     

基于PF的新的导航系统在视距和非视距环境中的动态跟踪研究简

针对现代都市环境中单一的GNSS定位技术无法满足精确定位的难题,结合GPS和DTMB定位技术的优势,给出GPS/DTMB组合定位新系统,研究粒子滤波算法在GPS/DTMB系统中的动态定位跟踪效果.从视距和非视距两种传播环境仿真验证,并对比分析均值和标准差大小.仿真结果表明,在两种传播环境中,粒子滤波算法滤波后的运动轨迹均接近真实轨迹,但视距环境下的动态跟踪效果、均值和标准差均优于非视距环境,且定位误差满足城市环境中的定位精度要求,从而验证了城市环境中采用GPS/DTMB组合定位系统的可行性.?更多还原     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差(NLOS)对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

基于UPF算法的车辆GPS/DR组合导航研究

车辆GPS/DR组合导航系统是非线性系统。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对其进行状态估计时,系统线性化过程将导致较大的滤波误差。为了获得更好的估计性能,将一类改进的粒子滤波方法 (UPF),即以无位卡尔曼滤波(UKF)为建议密度的粒子滤波方法(PF)应用于车辆GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高载体的定位精度。为验证该方法的有效性,将其与EKF分别用于GPS/DR组合导航系统的滤波仿真。仿真结果表明:UPF能减小导航定位误差,滤波性能明显优于EKF。     

基于严格残差选择的非视距定位算法

无线传感器网络的移动定位近年来受到越来越多的关注.影响精确定位的一个很重要因素是非视距传播信号的存在,非视距误差使得定位精度严重下降.通过分析非视距测量值残差的特性,提出了一种严格残差选择方法来鉴别距离测量值的状态.首先利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的线性回归模型获得距离测量值的残差,然后利用严格残差选择来对残差进行筛选,最后利用并行变节点EKF算法完成定位.仿真结果表明提出的算法在非视距情况下的定位效果要优于其他算法,在不同环境下该算法具有更好的鲁棒性和更高的定位精度.     

UKF在车辆组合定位技术中的应用

用一种新型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)代替传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF),对GPS/DR组合定位系统进行信息融合滤波。通过计算机仿真和分析后,结果表明无迹卡尔曼滤波算法UKF的滤波定位精度明显高于扩展卡尔曼滤波器EKF,而且UKF对由于系统非线性所引起的滤波误差有很好的抑制作用,因此UKF算法对于要求高精度、低成本和高可靠性的GPS/DR组合定位系统来说是一种值得推广的滤波算法,具有一定的应用价值。     

矿井NLOS环境下改进UKF超宽带定位算法

由于矿井下巷道空间有限且存在弯曲,因此通信传播大多为非视距(NLOS)传播环境。传统的基于距离的无线传感网络定位技术易产生较大误差,从而导致定位精度不高。超宽带(UWB)信号具有穿透能力强、抗多径能力强的特点,能够提供较高的定位精度,因此成为NLOS环境下定位的首选。针对NLOS环境下的定位精度不高的问题,在接收信号强度(RSSI)测距和三边算法联合定位的基础上,提出以联合定位得到的初始坐标做为无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的观测值,并对UKF的测量更新方程进行修正,使该算法能适应NLOS环境下的定位跟踪。通过仿真验证并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较,在NLOS环境下改进的UKF定位算法,能够对目标进行实时跟踪并提高定位的精度。     

基于载波辅助的GPS相对动态跟踪算法研究

针对高动态GPS信号接收问题,深入研究了相对动态跟踪的环路算法,分析了伪码双环跟踪结构,与国外采用的近似最大似然估计(AMLE)和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相比,该算法采用载波辅助伪码方法将绝对动态跟踪转换为相对动态跟踪,采用低阶窄带锁相环提高伪码环路的跟踪精度,简化了技术实现复杂度.经过系统仿真验证,性能满足高动态GPS信号跟踪要求.     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差（NLOS）对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

GPS接收机载波同步环路的研究

GPS全球定位系统是由美国研制的,利用卫星进行导航定位的系统,已经得到了广泛的应用.GPS接收机的用途就是实现定位功能.GPS接收机对GPS信号中的载波信号进行捕获和跟踪是导航定位的基础.为此,本文对GPS接收机捕获和跟踪载波信号进行研究,采用COSTAS环来实现载波的捕获与跟踪.并在MATLAB环境下进行仿真验证,来检验捕获和跟踪GPS信号载波的能力.     

GPS/BDS组合系统中粒子滤波算法

为了解决传统单一卫星导航系统存在的可靠性低和定位精度差等问题,在分析单系统导航定位原理及GPS/BDS组合导航定位解算的基础上,引入标准粒子滤波（PF）算法和高斯粒子滤波（GHPF）算法对组合系统进行定位解算,并对不同滤波算法做出了比较和分析。仿真结果表明,粒子滤波的滤波效果优于扩展卡尔曼滤波算法。     

一种基于定位误差的多星座快速选星算法

对于GPS/SBAS/QZSS/BDS的多星座卫星导航系统,分别分析了几何精度因子(GDOP)与系统时间差以及与定位误差之间的关系,并在此基础上,进一步提出了一种快速选星算法。该算法基于定位误差进行选星,并考虑了系统时间差对GDOP的影响。仿真结果表明,该算法的计算量相对于最佳GDOP选星有了显著降低,选星后的GDOP值非常接近最佳GDOP选星的结果,从而在定位精度损失不大的条件下降低了定位解算的运算量。     

巡检机器人全球定位系统/里程计组合定位方法

摘要：针对巡检机器人在校园环境中工作时,GPS信号易受树荫及较高建筑物遮挡而出现定位不准确的问题,提出GPS和ODO组合定位方法。该方法以GPS坐标信息为初始位置,里程计信息为主导航,GPS接收机的脉冲信号作为实时修正数据,利用卡尔曼滤波算法对系统状态进行最优估计,得到较为准确的状态估计值,最后利用状态估计值去修正系统的导航误差。同时在实验平台上进行验证仿真,实验结果表明,机器人以150cm/s的速度行驶80s后其轨迹误差能控制在5cm以内,得出利用多传感器融合技术可以提高机器人的定位精度和可靠性的结论,即通过对GPS和ODO组合定位方法能够有效提高机器人实时定位精度。     

复杂环境下的GPS/BDS/GLONASS结合的单频RTK定位性能研究

为考察GPS/BDS/GLONASS结合的单频RTK定位模式在复杂城市环境下的定位优势,该文在香港采集一个参考站和7个流动站的GNSS数据,通过LAMBDA模糊度搜索方法和R-ratio检验得到单系统、双系统、多系统GNSS单频RTK的定位精度,分析在复杂观测环境下不同系统单频RTK定位性能.结果表明：1)在良好的观测条件下,多系统定位精度最高,双系统次之,单系统最差,都能达到厘米级的定位精度;2)在复杂环境下,部分单系统单频RTK很难实现双差定位,总体上双系统比单系统定位精度高,GLONAS＋BDS的定位精度最差,但都难以实现高精度定位;3)多系统单频RTK可定位精度最高,可用于高精度的城市导航定位;4)观测环境与GNSS单频RTK定位精度具有明显的相关性.     

基于平方根UKF的伪卫星动态跟踪定位算法

为了解决传统Kalman滤波在处理非线性系统时的局限性,以及扩展Kalman滤波（EKF）在处理强非线性系统时发散性和精度较差的问题,结合动态导航系统中的目标跟踪定位问题,在不敏Kalman滤波（UKF）算法的基础上,提出了一种基于平方根UKF的动态跟踪定位算法,在递推运算过程中采用协方差矩阵的平方根代替传统算法计算过程中的协方差矩阵。MATLAB仿真结果表明,平方根UKF算法的精度比EKF提升了54.7%,比UKF提升了14.8%。所提出的算法解决了Kalman处理非线性系统的局限性以及传统EKF和UKF算法精度不高的问题,为伪卫星系统的高精度定位研究提供了有力支撑。     

基于北斗二代系统的船用导航仪硬件设计及关键算法研究

摘要：随着北斗新一代全球卫星导航系统的实施,船舶导航关键设备将实现从GPS到北斗的更新与应用。本文首先介绍了基于北斗二代卫星导航系统的ARM嵌入式船用导航仪的设计原理及硬件平台,该导航仪采用ARM9系列的S3C2410A处理器作为导航仪的基础硬件平台,采用专用的北斗基带芯片接收北斗卫星信号并进行处理,加上必要的外围电路;此基础上对适合船用的北斗基带芯片核心算法进行了研究,即北斗卫星信号的捕获、跟踪算法研究,并给出导航定位实验结果。     

北斗三号系统互操作实现与性能分析

针对当前国际卫星导航应用从单一GPS时代发展到多GNSS(全球卫星导航系统)时代带来的新趋势和新要求,本文从星座互操作、信号互操作、时间互操作和坐标互操作四个方面开展北斗三号系统与其他GNSS系统间的互操作设计.在星座设计方面,北斗三号的星座轨道高度与倾角设计与GPS,GLONASS和Galileo三大系统的星座充分互补,全球导航卫星PDOP平均可提升37.9%;在信号体制方面,北斗三号通过相同频率相似频谱设计实现与其他系统的互操作,并签署了兼容与互操作协议,可确保用户在不改变硬件设计的情况下同时使用各大系统导航服务;在时间基准与坐标基准方面,北斗三号系统建立与维持了与国际上高度一致的基准体系,实现与国际UTC,GLNT等时差偏差保持在50 ns以内,并与国际ITRF 2014坐标参数精度保持一致.因此,北斗三号系统通过四个方面的努力,实现了与其他GNSS的互操作,可联合美俄等全球卫星导航系统为全球用户提供更优质的服务.     

GPS/INS integration: A performance sensitivity analysis

Inertial Navigation System (INS) and Global Positioning System (GPS) technologies have been widely used in a variety of positioning and navigation applications. Both systems have their unique features and shortcomings. Therefore, the integration of GPS with INS is now critical to overcome each of their drawbacks and to maximize each of their benefits. The integration of GPS with INS can be implemented using a Kalman filter in such modes as loosely, tightly and ultra-tightly coupled. In all these integration modes the INS error states, together with any navigation state (position, velocity, attitude) and other unknown parameters of interest, are estimated using GPS measurements. In a high performance system it is expected that all these unknown states will be precisely estimated. Although it has been noted that both the quality of the GPS measurements and the trajectory and/or manoeuvre characteristics of the problem will have impacts on system performance, a systematic sensitivity analysis is still lacking. This paper will address this issue through real data analyses. The performance analysisresults are very relevant to system design and platform trajectory and/or manoeuvre optimisation.     

基于差分GPS的局部区域无人车路径跟踪算法

为确保无人车在弯曲度变化较大的路径上运行的平稳性及速度变化的连续性,基于差分GPS定位导航系统,综合考虑前视距离、速度和弯曲度之间的关系,提出了一种改进的Pure Pursuit算法。首先,通过差分GPS对局部区域内的路径信息进行采集,基于NMEA协议对GPS接收机输出数据进行坐标转换;其次,结合车辆运动学自行车模型与Pure Pursuit改进算法进行路径跟踪。试验结果表明,无人车以30 km/h的最高车速与5 km/h的最低车速跟踪既定路径时,最大横向跟踪偏差相比既有算法降低55. 4%,平均横向跟踪误差相比既有算法降低23. 98%,达到了较好的跟踪效果。     

提高载车定位与卫星跟踪精度的多信息融合系统研究

基于应用背景对移动卫星通信车辆精确定位和实时动态通信的要求,提出了一种新的基于激光陀螺捷联导航系统（LINS）、光电编码器（OEC）、GPS、信标组合的载车精确导航定位与同步卫星实时跟踪方案．方案以LINS／OEC组合作为核心单元,GPS、信标作为辅助信息,研究了基于联邦滤波的信息融合策略,给出了融合系数的选取方法．论文在车辆移动卫星通信系统中创造性地引入光电编码器组合以提高姿态保持精度和系统自主定位精度,并有效降低系统对GPS的依赖性．大量试验研究表明采用该技术与融合方法后,载车在长时间、不同路况动态工作时,其定位精度CEP值在10m以内,天线姿态跟踪精度保持在±0．05°范围内,尤其在较长时间内系统受遮挡条件下,其定位、姿态跟踪精度较未组合光电编码器前的系统提高达50％以上．