组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.     

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.     

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.     

基于PDA的GPS定位精度提高方法

阐述了在Windows CE嵌入式系统中实现PDA和GPS串行通信的方法;验证了DGPS和卡尔曼滤波器在提高GPS接收机定位精度方面的有效性;针对动态滤波器在静态定位时滤波精度下降的问题,对传统卡尔曼滤波方程作出改进,并进一步采用滤波选择结构完善卡尔曼滤波器的动静态滤波性能;利用DGPS和卡尔曼滤波器在误差消除上的互补性,设计一个由PDA接收平台、差分GPS系统和滤波选择结构组成的组合定位试验系统．试验证明,采用组合定位的方式,可以将GPS的定位精度从2．4m（2σ）提高到0．9m（2σ）．     

GPS/INS/TAN组合导航系统建模与仿真

组合导航系统是提高导航系统性能价格比的有效途径,随着信息融合技术的发展,联邦滤波理论由于可以灵活地设计出精度最优或容错能力最强的组合导航系统,已受到导航界的高度重视, 在研究分析联邦卡尔曼滤波器的算法和结构特点的基础上,提出一种适用于GPS/INS/TAN组合导航系统工程应用的联邦卡尔曼滤波方案,该方案采用无复位结构既保证了容错能力,又兼顾到了导航精度和运算速度,并对组合导航系统的各分系统、子滤波器及主滤波器进行了数学建模、仿真研究和分析,结果表明:在确保整个组合系统可靠性的前提下,导航精度有了明显提高.     

基于双卡尔曼滤波及贝叶斯估计的微弱GPS信号跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波的平方根算法以及贝叶斯估计理论的微弱GPS信号跟踪方法.采用2个耦合的扩展卡尔曼滤波器,即双卡尔曼滤波器来完成码跟踪和载波跟踪,同时,减少信号累加积分时间,以降低运算复杂度而提高收敛速度;采用基于贝叶斯估计理论的未知导航信息位处理方法,以降低在信号微弱的情况下未知导航位所带来的不利影响.仿真结果表明,利用该方法可以精确跟踪载噪比低至19 dB-Hz的微弱GPS信号.     

车载GPS／DR组合导航系统的厂家及其滤波算法

给出了基于ＧＰＳ与ＤＲ组合的车辆导航系统的设计，建立了该系统的数学模型，利用卡尔曼滤波器对各子系统进行滤波处理，最后对系统进行信息综合及传感器误差校正，试验结果表明，系统具有良好的导航与定位性能。     

基于视觉/GPS/MEMS-SINS的微型飞行器姿态确定系统

分析了微型飞行器姿态确定系统的现状,提出利用视觉/GPS/MEMS-SINS组合导航系统确定微型飞行器姿态的方案.微型飞行器获取图像中天空和大地的特征不同,其间隐含了载体的姿态信息,在GPS和MEMS-SINS组合的基础上,将所隐含的载体姿态信息作为新增的观测量.建立了组合系统的卡尔曼滤波器模型,并进行了静态和动态仿真.结果表明,视觉/GPS/MEMS-SINS组合导航系统是微型飞行器自主姿态确定的有效方案,增加视觉姿态后,滤波器中惯性导航系统平台误差角的可观测性得到了增强,姿态估计精度也得到了提高.     

车载GPS/DR组合导航系统的研究及其滤波算法

给出了基于ＧＰＳ与ＤＲ组合的车辆导航系统的设计，建立了该系统的数学模型，利用卡尔曼滤波器对各子系统进行滤波处理，最后对系统进行信息综合及传感器误差校正．试验结果表明，该系统具有良好的导航与定位性能     

城市道路网络动态OD矩阵预测模型

实时动态OD(Origin Destination)矩阵是动态交通分配系统的重要输入. 运用状态空间模型的有关概念,考虑交叉口进口道观测数据建立了相应的状态空间模型,提出了一步预测卡尔曼滤波方程实现估计和预测. 案例研究表明,将交叉口观测数据纳入测量方程能更好地对OD矩阵做出较精确的估计和预测,且基于仿真的分配矩阵估计方法能更准确地反映OD流量在检测设施上的比例分配.     

鲁棒容错滤波算法及在MEMS_SINS/GPS中的应用

针对MEMS_SINS/GPS组合导航系统中,GPS量测输出信息中常含有故障信号的问题,提出一种鲁棒容错滤波算法.将GPS量测输出中可能含有的故障信号扩充为系统的状态,通过鲁棒滤波算法在线实时估计出来,并对系统进行补偿,达到容错的目的.用MEMS_SINS/GPS组合导航系统中得到的实验数据对该算法进行离线仿真验证.结果表明,该算法能有效降低GPS中故障信号的不利影响,使系统在此期间仍能工作在正常范围内.     

一种组合导航的自适应信息融合算法

以GPS/INS组合导航系统为应用背景,针对组合导航系统信息融合的精度与稳定性要求,将简化的Sage-Husa自适应滤波算法与指数加权衰减记忆滤波算法相结合,提出了一种改进的自适应信息融合算法.仿真表明,改进的自适应算法解决了噪声统计特性和模型参数不易确定的问题,能够有效的保证信息融合的精度和稳定性.在算法仿真的基础上,对在VC 6.0环境下算法进行了改进,给出了GPS/INS组合导航系统的结构及软件框架,通过实验验证了改进的自适应算法的实际应用价值.     

取消SA后GPS在城市车辆定位导航中性能分析

针对取消SA后GPS在城市车辆定位导航方面的性能进行了研究,通过对定位导航系统不同参数的引用,利用实验对GPS单点定位在市区内进行导航的可行性进行分析.将实验中的单点定位数据与以前SA政策下的GPS单点定位数据和差分GPS(DGPS)数据进行比较,确定取消SA后GPS性能在市区内的改善状况,为在城市内建立车辆定位导航系统提供依据.     

Tight integration of digital map and in-vehicle positioning unit for car navigation in urban areas

Now GPS has been widely used for land, sea and air navigation.However, due to signal blockage and severe multipath environments in urban areas, such as in Hong Kong, GPS alone can not satisfy most land vehicle navigation requirements. Dead Reckoning (DR) systems have been widely used to bridge the gaps of GPS and to smooth GPS position errors. However,the DR drift errors increase with time rapidly and frequent calibration is required. Under the normal situation, GPS is sufficient to provide the calibration to the DR unit. However, GPS may not be available in urban areas for more than 20 min, and the DR position errors can reach hundreds of meters during the period. As land vehicles have to be on roads, digital map can be used to constrain the locations of vehicles, known as map-matching.One of the main problems for map-matching techniques is mis-matching, that may be caused by the positioning sensor errors and the complexity of city road network. In this paper, a newly developed model to tightly integrate digital map and in-vehicle positioning unit for car navigation is introduced.With this method, it improves the position accuracy by constraining the vehicle location on the roads. Moreover it provides the close-loop controls for the DR drift errors by feeding back the coordinates of the feature points of the road network and road bearings to the DR unit and therefore the navigation system can be used for longer period when GPS is not available.Extensive tests have been carried out in Hong Kong. It demonstrates that this close-loop approach is much better on the reliability of map-matching, as the positioning sensor errors are constantly calibrated by the digital map.     

基于EMD-小波随机消噪模型的GPS/INS组合导航

为提高GPS/INS组合导航精度,提出了EMD-小波INS随机误差削弱模型.首先分析了GPS/INS组合系统的误差特点,给出组合导航的基本原理.基于EMD的多尺度结构,结合小波分解理论,提出基于EMD-小波的GPS/INS组合导航技术路线.采集新南威尔士大学校园内的实测数据,分别选用1s与2s的GPS采样信息和100 Hz的INS数据,进行融合试验.用随机模型消噪前后的INS数据计算导航解,并与GPS测量的位置进行比较,分析误差分布情况.结果表明,滤波后的INS自主导航解要优于滤波前.当GPS更新周期为1 s时,X,Y,Z方向上导航精度分别提高9.07％,13.89％,35.14％,残差最大值分别减小2.62％,19.54％,31.23％.当GPS更新周期为2s时,X,Y,Z方向上导航精度分别提高17.82％,23.46％,22.48％,残差最大值分别减小14.34％,28.85％,17.48％.     

GPS/推位组合导航系统测试模拟器的设计

提出了一种GPS／推位组合导航系统测试模拟器的设计方案。针对GPS／推位组合模式的工作特点，利用面向对象技术进行模块分解，设计出可以为相关组合导航系统的验证提供数据源，测试滤波算法，应用性较强、具有可扩展性的测试模拟器。     

小型无人机SINS/GPS组合导航系统研究

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,在一个装有微型化IMU模块的MUAV自驾仪上设计了MUAV的SINS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法,并对该导航系统进行了静态和动态实验。实验结果表明:采用联邦Kalman滤波能够有效的消除导航参数误差,提高导航精度。该导航系统可以满足小型无人机的导航要求。