車載gps導航系統(tǒng)動態(tài)濾波算法應用研究

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資源描述:

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1、江蘇大學碩士學位論文車載GPS導航系統(tǒng)動態(tài)濾波算法應用研究姓名:趙倩申請學位級別:碩士專業(yè):控制理論與控制工程指導教師:劉國海20090606江蘇大學碩士學位論文摘要車載導航及定位是在全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS,GlobalPositioningSystem)的基礎上發(fā)展起來的一門新型技術。近年來,隨著科學技術的發(fā)展,GPS導航和定位技術已向高精度、高動態(tài)的方向發(fā)展。但是由于GPS定位包含許多誤差源,尤其是測鼉隨機誤差和衛(wèi)星的幾何位置誤差,使定位精度受到影響。利用傳統(tǒng)的方法很難消除。而GPS動態(tài)濾波是消除GPS定位隨機誤差的重要方法,即利用特定的濾波方法消除各種隨機誤差,從而提高GPS

2、導航定位精度。木文首先分析了GPS定位的基本原理、誤差來源及系統(tǒng)構(gòu)成。重點介紹了影響GPS定位精度兩個關鍵的客觀因素:定位信號與接收機,并對GPS信號進行了仿真。詳細介紹了差分GPS技術的原理、分類及應用優(yōu)勢。其次,由于GPS靜態(tài)定位和動態(tài)定軌中,GPS數(shù)據(jù)預處理質(zhì)量的好壞都直接影響著GPS定位精度,囚此本文以GPS數(shù)據(jù)預處理理論和計算機應用技術為基礎,巧妙運用了統(tǒng)計分析軟件SPSS,重點對GPS數(shù)據(jù)預處理進行了應用研究;并且探討了觀測數(shù)據(jù)粗差檢測與剔除的新方法。接著,本文將一種新的非線性濾波方法——中心差分卡爾曼濾波(CDKF)用于車輛導航中,進行了仿真試驗研究。和普遍采用的EKF

3、方法相比,CDKF方法不僅提高了定位的精度和穩(wěn)定性;而且不需要模型的具體解析形式,避免了復雜的Jacobian矩陣的計算,算法更簡單,也更加易于實現(xiàn)。而且較目前存在的另一種非線性濾波算法UKF,也有一定的優(yōu)勢。仿真實驗結(jié)果進一步表明CDKF方法明顯優(yōu)于EKF、UKF方法,是車輛導航中一種更理想的非線性濾波方法,真正實現(xiàn)了車輛低成本、高精度的實時定位。最后,擬定了GPS動態(tài)試驗的新方案,進行了實際跑車實驗,通過勻速運動車輛的DGPS及GPS的濾波對比試驗,驗證了新的中心差分卡爾曼濾波算法在處理動態(tài)估計問題上的實用性。仿真實驗和實際車輛動態(tài)導航試驗均表明:比起傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法,中心差分

4、卡爾曼濾波法精度及穩(wěn)定性更好,實用性更強。關鍵詞:全球定位系統(tǒng),動態(tài),差分GPS,預處理,無跡卡爾曼濾波,中心差分卡爾曼濾波,狀態(tài)估計江蘇大學碩士學位論文ABSTRACTTheautomobileguidanceandthelocalizationaredevelopedinthewholeworldsatellitepositioningsystem(GPS,GlobalPositioningSystem)foundationasanewtechnology.Intheseyears,withthedevelopmentofnavigationandorientation,peop

5、lehavehigherdemandstotheofientmionprecision.Itisnecessitytoimproveonthefilteringmeans.Firstofall,thebasicprinciple,systemstructureanderrorsourcesofGPSpositioningareanalyzed.Thediscussionfocusesontwoimportantobjectivefactorsthatinfluencepositioningaccuracy:localizationsignalandthereceiver.Furthe

6、rmore,GPSsignalissimulated.Theprinciple,varietyandadvantageofDGPSareanalyzedparticularly.Next,thequalityofGPSdataPre—ProeessingisthekeytoimproveGPSpositioningprecisionineitherGPSstaticpositioningordynamicpositioning.SobasedonthedataprocessingtheoriesforGPSandcomputertechnologies,thedatapre-proc

7、essingareresearchedmainlyinthispaper,viaastatisticssoftware—SPSSskillfully.AndthenewmethodthatthegrosserrorofmeasuringdataisdetectedandeliminatediSdiscussed.Inaddition,TheCentralDifferenceFilter(CDKF)asanewnonlinearfilteringmethod

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