基于DSP的GPS/DR组合定位系统的设计

对于城市车辆GPS导航来说,其很大的一个缺点是跟踪卫星的信号常常由于建筑物、隧道及树木等的遮挡而使GPS的定位精度大大降低,甚至无法进行正常的定位。为此,提出了基于DSP的GPS/DR组合定位系统,详细介绍了系统的硬件设计方法、组成和软件设计思想。最后进行了采用联合卡尔曼滤波器的GPS和DR系统的组合定位的仿真实验。实验证明,采用联合卡尔曼滤波算法的GPS/DR组合定位系统的转度明显高于GPS单独定位方式。     

联合卡尔曼滤波在车辆组合导航系统中的应用

GPS/DR组合导航系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备.针对陆地车辆GPS/DR组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡尔曼滤波器,给出了滤波算法,并进行了实地跑车实验.理论分析和跑车实验的结果表明,联合滤波方法不仅有效地抑制了DR系统的误差发散,而且能够充分利用DR的数据信息对GPS定位的随机误差进行补偿,从而有效地提高GPS/DR组合系统的定位精度及容错能力.     

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。     

车载GPS/DR/电子地图组合定位导航研究

针对单一导航定位手段的精度和使用范围在车辆导航定位技术中的局限性,提出了采用GPS、DR与电子地图组合导航的方案.经过对GPS/DR/电子地图组合导航定位方法地深入研究,表明GPS/DR电子地图组合导航是一种较为理想的车辆导航方式,它克服了GPS信号受阻时定位间断或失效的缺点,又避免了航位推算定位误差随时间的积累,提高了导航定位的精度并扩展了使用范围.     

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。     

基于EKF的DR/激光测距组合导航算法研究

航位推算（Dead Reckoning,DR）是一种常用的导航定位技术,其推算过程是一个累加过程,传感器的误差随时间的延长而积累,为此,将航位推算与激光测距组合起来用于智能车辆导航,确保系统在任何时候都能为运动智能车辆提供较为准确的导航信息。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）为一种非线性滤波器,是智能车辆组合导航系统中一种有效的数据融合方法。本文将EKF方法用于智能车辆组合导航的状态估计,仿真实验结果表明,EKF滤波能够有效地提高智能车辆的导航精度。     

基于DR／激光测距组合导航算法研究

航位推算（DR,Dead—Reckoning）是一种常用的导航定位技术。由于其推算过程是一个累加过程,其传感器的误差随时间的延长而积累,为此,将航位推算与激光测距组合起来用于智能车辆导航,确保系统能在任何时候都能为运动智能车辆提供较为准确的导航信息。而且扩展卡尔曼滤波（EKF,Extend）作为一种非线性滤波器,是智能车辆组合导航系统中一种有效的数据融合方法。本文将EKF方法用于智能车辆组合导航的状态估计,仿真实验结果表明,EKF滤波能够有效地提高智能车辆的导航精度。     

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量

本文以RT3000惯性\GPS组合导航系统为研究对象,进行了组合导航的技术介绍,介绍了SINS(捷联惯性)/GPS组合导航系统工作原理,采用四元数法进行姿态描述,通过捷联惯性导航计算导航参数,利用卡尔曼滤波进行修正。通过实验发现,在这些技术的支持下,SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。     

基于低精度GPS的智能车视觉导航方法

针对室外环境提出了一种基于低精度GPS的视觉导航方法.采用多传感器融合的方法解决道路和路口的导航问题.对于路口环境,通过对道路标志（如人行横道线）的检测,实现路口的初定位;基于全局地图信息,采用扩展卡尔曼滤波融合GPS和里程计信息,进行路口导航.真实环境下的实验结果表明该方法,具有良好的有效性和实时性.     

基于高性能DSP小型组合导航系统设计与实现

提出了一种利用微小型惯性测量单元（MIMU）、全球定位系统（GPS）以及三轴磁强计（TAM）所构成的小型组合导航系统设计方案.分别介绍了导航传感器的选择及系统的结构.设计了以TI高性能浮点DSP处理器为核心的导航计算机,完成数据采集和导航解算等功能,并根据导航系统误差模型融合各传感器信息,实现了基于Kalman滤波器的组合导航算法.通过原理样机的实测数据验证了方案的可行性.     

区间卡尔曼滤波算法在组合导航数据融合中的应用

传统卡尔曼滤波算法在系统参数不确切已知或随时间变化时无法直接应用。本文通过将参数变化的系统建立成区间模型,给出了一种处理系统参数不确定性的区间卡尔曼滤波算法,该算法运用一种较为简单的区间矩阵求逆方案,在统计最优性能及迭代形式方面与标准卡尔曼滤波算法相当,仿真验证了该算法在低成本INS/GPS组合导航数据融合中应用的可行性。     

组合导航信息融合算法的研究

以GPS／INS组合导航系统为应用背景,推导了“当前统计”模型下卡尔曼滤波方程的关键矩阵。阐述了卡尔曼滤波器的主要参数对组合导航信息融合效果的影响;给出了组合导航系统的松耦合设计框图;根据实验测得的数据采用基于卡尔曼滤波的信息融合算法,通过对算法改进前后东向误差和北向误差的分析,说明算法改进后的定位精度比改进前高约30％．     

林业机器人组合导航数据处理方法

基于单基站DGPS/DR组合导航,分析林业机器人运动规律,根据其运动方程非线性和导航数据线性的特点,提出采用比例无迹变换线性化运动方程和广义卡尔曼滤波处理综合组合导航数据。阐述了此方法的完整处理过程,并仿真分析比较了此处理方法与其他方法的效果。结果表明,此方法不损失定位精度,且求解速度快、可靠性好。     

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。     

车辆无陀螺航位推算系统的导航原理及其算法

建立了利用车辆内部传感器取代惯性敏感器获得航向、速度信息的车辆航位推算（DR）系统的系统方程和观测方程,并采用描述机动载体运动的当前统计模型,给出了基于自适应卡尔曼滤波的车载无陀螺DR系统的导航算法,在导航算法中,对原始测量数据进行组合运算获得线性形式的观测方程,避免了目前常用导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差,算法稳定性较好,且计算量小,现场跑车试验表明,给出的车载无陀螺DR系统的模型及其导航算法能够获得满意的导航精度。     

多传感器信息融合技术在INS/GPS组合导航系统中的应用

针对INS／GPS组合导航系统在数据处理时存在的计算量大和故障数据相互干扰的问题,提出了一种基于信息融合的导航参数最优估计滤波方法。文中首先介绍了信息融合的基本原理、关键技术以及常用方法,然后以INS／GPS组合为例,对组合导航系统的工作原理和模型建立进行了分析．最后对基于联合卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法进行了论述与分析．该方法可提高导航系统的计算精度和速度．有较好的容错性和环境适应性,可有效地提高导航系统的精度和可靠性,为融合导航系统的数据分析和处理提供了一个有效途径。具有实际使用价值。     

利用GPS和惯性传感器的融合和集成实现车辆定位

首先介绍了常用的车辆定位技术 :全球卫星定位系统 (GPS)和航位推算法 (DR) ,并分析各自的优缺点 ,然后提出用卡尔曼滤波 (KalmanFilter)技术来实现GPS和惯性传感器的融合和集成的组合定位 .最后给出了现场测试的结果 ,证明方法的有效性 .     

变加权系数联邦卡尔曼滤波在GPS/DR组合定位系统中的应用研究

针对全球定位系统(GPS)接收机易出现"丢星"现象及航位推算系统误差累计问题,采用变加权系数的联邦卡尔曼滤波信息融合算法,实现以航位推算系统(DR)辅助GPS定位系统的组合定位系统,并用Matlab软件对此算法进行了仿真研究.该方法既克服了GPS信号的遮蔽问题,又充分利用了DR的短时高精度自主定位.仿真结果表明,该方法在保证了系统定位精度的前提下,有效提高了定位系统的容错性和工作可靠性.     

车载GPS/DR组合导航系统卡尔曼滤波方法的改进

将全球定位系统(GPS)和航位推算法(DR)两种定位方式结合,实现车辆GPS/DR组合定位系统的自适应信息融合.联合卡尔曼滤波器存在数学模型不确定性和误差模型的随机性的缺点,提出改进方法是采用联邦滤波器,并引入利用模糊推理建立的模糊自适应联邦滤波器,提高了系统的精度和功能.     

GPS/INS相对导航鲁棒扩展卡尔曼滤波方法

针对绕飞模式下追踪器与合作目标间的GPS/INS组合相对导航问题,考虑追踪器的惯量阵存在不确定性,为提高相对导航系统的精确性和稳定性,提出了一种GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 该算法采用近似线性化方法将相对导航系统中的非线性函数进行泰勒级数展开,并将线性化引起的模型误差作为不确定项来处理,结合鲁棒卡尔曼滤波算法,设计了GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 仿真结果表明,该方法相对位置的估计精度为0.1 m,相对姿态的估计精度为0.001°,相对导航精度很高,且对追踪器惯量阵存在的不确定性具有很好的鲁棒性.