融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法

为提高惯性导航室内定位算法的精度与连续性,提出一种融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法,算法以MT2503芯片作为定位终端,并将加速度计传感器、陀螺仪,磁力计等传感器与其进行融合,通过加速度计传感器解算步长、步幅、步频,通过陀螺仪与磁力计来识别定位终端微动偏移量,最后在初始位置上累加定位终端位移得出定位终端实时位置。实验证实通过零速修正和卡尔曼滤波对误差进行校正,有效的解决了MEMS(micro-electro mechanical system)定位算法中存在的导航解算误差累积问题,提升了MEMS惯性导航室内定位算法的精度。     

一种基于相关性分析的地图匹配方法

为了改善机动车导航地图匹配的精度,提出了一种新的基于递推轨迹与候选路径相关性分析的地图匹配方法.为了获得最佳匹配路径,分别计算递推轨迹曲线和候选路径曲线的切向量角,并沿曲线分段计算切向量角的一阶差分,剔除机动车递推轨迹曲线与候选路径曲线间的相对转角,将二维曲线相关问题降为一维曲线的相关问题.基于差分切向量角序列,计算递推轨迹曲线与不同候选路径曲线的相关系数,获得最佳匹配路径,定义具有最大相关系数的路径段为最佳匹配段.实例说明,新的地图匹配的方法对相似候选路径具有正确的分辨能力,对递推数据的随机误差有较强的鲁棒性.     

汽车导航系统的动态路径规划优化模型与算法研究

汽车的普及化增加了城市交通的内在压力,对汽车导航系统的动态路径规划优化可以给驾车人在有限的城市道路中找出一条最佳行车路径.本文介绍了一种实用的动态路径规划方法.采用一个实时的路线地图,地图包括交通信号,道路类别和行车道的数目.建议的解决方案是使用病毒感染的遗传算法.该方法是将公路干线的一部份视为病毒.通过交叉和感染确定近期病毒的最佳组合.在驾车的过程中,当交通挤塞经常变化时,使用病毒感染实时路线,将产生一个可供选择的行车路线.最后给出病毒遗传算法的试验仿真结果.     

基于北斗 GPS GSM的远程目标无线监控系统

为了解决目前远程物标远程监控存在的地域覆盖不广、信号不稳定、容易被监听和干扰等问题,通过对北斗、GPS、GSM的定位、通信性能的分析,提出基于北斗、GPS和GSM联合实现移动物标监控的解决方案,并且介绍了在开发过程中的遇到的数据通信编码和位置滤波等一些关键技术问题。该系统开发周期短,安装方便,因此具有广阔的应用前景。     

基于北斗模块的智能车载终端原理与设计

近几年,随着北斗卫星导航系统的快速发展,北斗双模定位模块的开发技术不断成熟,其相关智能终端的技术产品应用更加广泛。对北斗智能车载终端工作原理进行分析设计,说明该系统如何实现对车辆的通讯、定位、行车数据分析保存、图像记录,以及将相关数据上传到管理中心平台等智能功能的应用过程。     

广义联邦滤波器的设计与实验

为了克服联邦滤波器理论中对滤波器维数的限制,基于信息滤波算法和信息分配原理,发展了广义联邦滤波器设计理论。提出了当主滤波器维数和局部滤波器维数不相同时,广义联邦滤波器达到全局最优的解析补偿方法。并将上述设计方法应用到双MIMS/GPS组合导航系统实验中。实验结果表明:经解析补偿的广义联邦滤波器的定位精度同集中Kalman滤波器的定位精度十分接近,具有全局滤波最优性。广义联邦滤波器的设计使联邦滤波理论更加完善,增强了其实用性。     

低轨星座导航增强能力研究与仿真

低轨卫星星座具有几何图形变化快、落地信号功率强、全球天基监测覆盖等天然优势,可对中高轨全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)星座进行有效补充和增强,提升全球定位、导航与授时(Positioning,Navigation and Timing,PNT)服务的精度、完好性、可用性和抗干扰等能力,已成为下一代卫星导航系统重要的发展方向.本文总结了国内外低轨星座发展现状,对不同低轨星座进行了分析和设计,对低轨星座提升导航定位精度、加速精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)收敛、全球天基监测等导航增强能力进行了分析,重点论证了低轨星座突破现有中高轨GNSS技术瓶颈的机遇和体系增量能力,给出了相应的仿真分析结果,以期对我国低轨星座和北斗卫星导航系统的融合发展提供参考和建议.     

IMU/计程仪/重力组合导航系统信息融合方法

针对现代战争环境对导航系统高自主性、高隐蔽性的要求,提出了IMU/计程仪/重力无源组合导航方式.深入研究了IMU/计程仪/重力组合导航系统的信息融合方法,设计了该系统的工作模式.采用扩展卡尔曼滤波进行各传感器信息的融合.根据导航系统对实时性的要求,建立了系统的低阶误差状态方程;将厄特弗斯效应的影响考虑到滤波器设计中,建立了系统的重力观测方程;将计程仪的速度与惯性速度进行融合,建立了系统的速度观测方程;在不增加系统成本的条件下,进一步利用加速度计输出估计水平姿态,建立了系统的姿态观测方程.在此基础上,设计了相应的信息融合策略.实际系统的机载试验结果表明,IMU/计程仪/重力组合导航系统算法正确、性能良好,可以有效地控制惯导系统位置和速度误差的累积,满足长时间一定精度的导航要求.     

零速校正在惯性导航系统中的仿真研究

零速校正利用载体停车时惯导系统的速度输出作为惯导系统速度误差的观测量,进而对惯导系统其他各项误差实现校正．基于这一原理对零速校正在惯性导航系统中的应用进行了分析研究．首先推导了惯性导航系统的误差方程,然后采用曲线拟合的方法,用Matlab仿真得到零速校正后的位置误差曲线．通过对仿真结果的分析比较,表明该方法在惯性的导航系统对于误差修正的有效性．     

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.