GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法研究

粒子滤波是一种基于Monte Carlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法,在组合导航系统的观测精度较低时能获得较好的滤波效果,但在观测精度较高时,不但可能导致滤波发散,而且存在重要性分布函数难以选取,出现粒子退化的现象。为了克服这些缺点,文章研究GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法,提出了基于改进粒子滤波算法的GPS/DR车辆组合导航信息融合技术。采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)移动方法,移动粒子样本到状态空间中的新位置,既保证了移动后的粒子样本和实际概率函数同分布,又防止了大量后选粒子被拒绝。用改进的粒子滤波算法和扩展Kalman滤波算法,分别对GPS/DR车辆组合导航系统进行仿真实验,结果表明,改进的粒子滤波算法能减小导航定位误差,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波。     

车辆组合导航监控系统原理与应用

GPS/DR组合导航定位技术能对定位导航精度要求较高的各类车辆进行实时准确跟踪、监控和指挥调度.分析了该系统的基本工作原理和相应的数学算法.车载终端使用四参数模型将WGS-84坐标转换成当地坐标,同时结合航位推算技术实现组合定位导航.系统在现有基础上改进监控中心平台功能,实现整体功能配置更加合理.最后结合银行运钞车对该系统应用加以说明,并进行可行性分析,给出系统所能达到的精度要求.结论表明系统能满足现阶段银行业对安全性、可靠性等方面基本要求.     

车载组合导航的自适应滤波

针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应集中滤波算法.该算法的主要思想是:以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应集中滤波方法.将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,滤波精度和收敛速度优于常规集中滤波,是一种有效的车载组合导航算法.     

车辆GPS/DR/DM组合导航系统的研究

研究了车载GPS/DR/DM组合导航系统.通过分析GPS(GlobalPositioningSystem)和DR(Dead-Reckoning)各自导航、定位的原理及特点,以及DM(DigitalMap)的特点,设计了一种新型的低成本车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统,并且用自适应的扩展卡尔曼滤波对组合系统进行了仿真实验,证明了本系统的可行性.车辆GPS/DR/DM组合导航系统无论从精度还是可靠性来说较常规的导航系统都有明显的改善和提高,GPS/DR/DM组合导航系统是一种较为理想的车辆导航系统.     

GPS/DR组合定位系统信息融合技术

在分析GPS/DR组合定位系统特点的基础上,设计了一种改进的联邦卡尔曼滤波器结构。对于GPS线性子系统采用标准卡尔曼滤波器,对于DR非线性子系统则采用无察觉卡尔曼滤波器。主滤波器采用动态信息分配系数对子滤波器的结果进行最优估计,并对DR子系统进行误差补偿,部分削减DR的误差累积效应。实验结果表明,算法能够满足车载导航系统的定位要求,并且在GPS误差较大时保持系统较高的可靠性和定位精度。     

AGV用GPS/DR组合导航信息融合

目的 研究一种满足室外自动导引小车(AGV)导航要求的高精度、低成本的组合导航系统.方法 应用信息融合技术,通过航位推算系统辅助GPS定位,并采用卡尔曼滤波的融合算法,克服了GPS信号的遮蔽与中断问题,使组合系统能够较好地满足AGV导航定位的需要.用VC ++编写融合算法以及实验控制程序,实现了实验数据的采集以及对AGV的运动控制.结果 给出了GPS单独导航和GPS/DR组合导航两种工作状态下的位置误差,从对比中可以看出,组合导航系统的定位精度比GPS单独导航的定位精度提高了50%.结论 组合导航系统可以减小甚至消除推算定位系统随时间积累的误差,并在任何情况下能较好地实现AGV的实时、可靠、准确定位.     

基于DSP芯片的嵌入式车载GPS定位系统研究

鉴于DSP芯片的高性能低功耗特别适合数字信号的各种滤波,设计了基于DSP的GPS/DR定位系统.首先对车载定位的发展进行介绍,进而阐述了GPS/DR的定位原理,重点介绍了基于联合扩展KALMAN滤波算法的GPS/DR的定位算法研究,并用MATLAB 7.0仿真了扩展KALMAN滤波的性能.在采用联合扩展卡尔曼滤波结构中...     

基于信息融合的小天体软着陆组合导航算法

小天体距地球较远,观测信息不足,引力场弱且分布不规则,对自主导航算法的精度和实时性提出了更高的要求。本工作以小天体软着陆自主导航为应用背景,针对惯性导航误差累积和光学导航观测周期长等问题,提出了一种基于信息融合的组合导航算法。以软着陆探测器的位置和速度为状态向量,通过引入了一种信息融合算法,将光学导航信息与惯性导航信息进行信息融合,生成对软着陆探测器状态的估计。实验结果表明：该算法能有效地提高导航定位精度,并对速度误差有一定的抑制作用,为探测器在小天体表面软着陆提供了一种行之有效的方法。     

组合定位中信息融合算法的研究

指出了传统的卡尔曼滤波在GPS/INS车辆组合定位系统中应用的局限性,给出了一种BP/GA混合算法与卡尔曼滤波结合的信息融合算法模型、原理、实现步骤及仿真结果。仿真表明这种算法和常规卡尔曼滤波算法相比较具有更高的精度和稳定性。     

嵌入式Linux系统在车载导航中的应用

简要介绍了图形用户界面系统GUI在嵌入式Linux操作系统下的应用，并结合GPS／DR技术，将定位信息显示在基于GUI的电子地图上，从而估算出到达目的地的最佳路径，实现对车辆的定位和导航。     

基于GPS/DR的车辆定位系统的研究

针对全球定位系统信号易受城市复杂环境干扰、有时接收不可靠、航位推算对城区车辆导航存在"盲区"等问题,将DR与GPS定位系统组合起来,建立组合定位系统。设计了GPS/DR组合定位系统的滤波模型,分析了其信息分配原理和信息分配系数的计算方法。     

车载GPS/DR组合导航系统的数据融合方法研究

GPS/DR组合导航系统是非线性的,扩展卡尔曼滤波(EKF)可以利用线性化技巧将其转化为线性滤波问题,但这一过程会使得滤波结果出现很大误差。针对这一问题,将改进的粒子滤波方法(UPF),即将无迹卡尔曼滤波(UKF)与粒子滤波(PF)相结合,应用到GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF的线性化近似过程,同时优化了PF算法,提高了定位精度。实验结果表明,与EKF和PF算法相比,UPF算法具有更高的鲁棒性和更好的定位效果。     

导航定位卫星作战信息支援效能评估方法研究

随着世界各军事强国对天基信息网的开发、建设,未来战争中,卫星信息将是信息战的主要对象.通过分析导航定位卫星的信息支援任务集合,建立了相应的效能评价指标体系;采用定性与定量相结合的方式研究效能评估方法.并给出了具有实际意义的效能评估方法.     

GPS/电子地图车辆导航系统研究

介绍了基于GPS/电子地图的车辆导航系统.该系统利用模式识别方法实现地图匹配,并采用GPS接收机所记录的车辆行驶轨迹来更新道路,可以较好地校正GPS定位和显示误差.车辆行进实验表明:地图匹配和GPS更新算法可以使系统导航性能得到明显改善.     

一种实时交通约束条件下的嵌入式导航系统的研究与实现

提出一种基于GPS、GIS和嵌入式系统的车载自导航系统。系统实现了嵌入式环境下的快速地图引擎，实时交通约束条件下的智能路径规划，地图匹配和语音引导等多项功能。本文介绍了系统的实现并详细论述了其中的技术难点。该系统在部分省、市测试的结果表明该系统运行稳定、性能良好。     

基于嵌入式Linux车载导航系统的设计

给出了一种车载导航系统的整体设计方案,包括系统各硬件部分的选择,着重描述了将Linux移植到基于S3C2410A处理器的目标板上的方法和过程,最后简单介绍了如何进行图形界面Qt／Embedded的移植和相关导航软件的开发．     

基于地图匹配的自主导航算法

已知环境下为弥补卫星信号丢失带来的导航精度下降问题,提出了基于地图匹配的组合导航算法。自主导航系统采取INS/GPS组合方案,在GPS信号有效时,建立基于道路约束的环境地图,GPS信号无效的时候利用已建立的环境地图辅助惯性导航,减少导航误差。通过实测数据,针对GPS信号无效的情况进行了计算机仿真,给出了实际路试结果。结果表明,新算法有效提高了导航精度。