车辆GPS/DR/GIS组合导航定位系统

随着GPS、DR导航定位技术的日益发展,以及GIS技术广泛应用,三者之间的结合应用于车辆导航定位已成为必然。首先分析了当前采用不同定位技术的导航系统的特点,并提出了基于DPGS／DR／GIS组合技术的车辆导航定位系统,从整个组合导航系统结构等方面介绍了整个系统的硬件和软件组成及其各部分的特点和功能。该系统的提出是对我国车辆智能导航系统开发的一种新尝试。     

车辆GPS/DR/GlS组合导航定位系统

随着GPS、DR导航定位技术的日益发展,以及GIS技术广泛应用,三者之间的结合应用于车辆导航定位已成为必然.首先分析了当前采用不同定位技术的导航系统的特点,并提出了基于DGPS/DR/GIS组合技术的车辆导航定位系统,从整个组合导航系统结构等方面介绍了整个系统的硬件和软件组成及其各部分的特点和功能.该系统的提出是对我国车辆智能导航系统开发的一种新尝试.     

位置-姿态并行滤波的DR/GPS组合导航算法

文章提出了带有反馈校正的位置、姿态并行滤波器结构,以满足各子系统对滤波周期的不同要求。结合姿态角子系统特点设计了量测噪声方差阵自动加权的自适应扩展卡尔曼滤波算法。仿真结果表明该算法能够有效地利用各传感器信息,给出较好的融合结果。     

一种低成本GPS/DR组合导航系统设计

根据车载导航的特点,运用单自由度的加速度计代替里程计,提出一种基于低成本的单陀螺仪单加速度计的航位推算(DR)方案。航位推算短时精度高,但误差会随时间积累而变大,DR与GPS导航利用扩展型卡尔曼滤波,形成GPS/DR组合导航系统,融合2个系统的优势,完善导航能力。实际测试结果表明,该GPS/DR组合导航系统能满足车载导航的基本需求,在城市峡谷中有较高的定位精度,且在GPS信号遮挡时能保持定位。     

一种基于DR/GPS/MM的组合定位系统数据融合算法

针对盲区中使用INS惯性导航系统进行定位存在误差积累的问题,提出一种基于DR航位推算、GPS全球定位系统和MM地图匹配的组合定位系统数据融合算法。该算法利用GPS和MM中得到的位置信息,一方面用于更新DR的定位信息,另一方面用于修正陀螺仪比例因子和里程表比例因子等参数,提高定位精度,防止DR系统推导的车辆定位误差的积累。通过MATLAB进行仿真实验,验证了此算法的有效性。实验结果表明,此算法可以有效约束INS的误差积累,提升导航系统的性能。     

基于球面模型的GPS／DR组合导航系统研究

在GPS／DR组合导航中,一般是基于二维平面建立的航位推算模型,由此建立常系数矩阵的卡尔曼滤波方程,并在此基础上求解。但是,实际运动物体都是在地球球面上运动 。为了获得更精确的运动物体的数学模型,本文建立了GPS／DR组合导航系统的球面模型,得到了含不确定性参数系数矩阵的卡尔曼滤波模型,并利用改进的鲁棒卡尔曼滤波算法分别对运动体沿经度、纬度线和曲面圆周运动进行了仿真。仿真结果表明,基于本文建立的模型下的鲁棒卡尔曼滤波算法比常规卡尔曼滤波精度更高。     

基于粒子滤波的GPS/DR组合导航算法研究

对于车载GPS/DR(全球定位系统/航位推算)组合导航系统的算法研究,大多采用扩展卡尔曼滤波,但是应用扩展卡尔曼滤波时,非线性系统必须要进行线性化,从而导致滤波结果有较大的误差.为此将粒子滤波算法用于车载GPS/DR组合导航系统中,并建立了GPS/DR组合导航系统的状态方程和观测方程.为了检验其有效性,将两种方法分别对车载GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真实验结果表明粒子滤波比扩展卡尔曼滤波有更好的滤波效果,更能减少定位误差.     

气压高度表在GPS／DR车辆综合导航中的应用

本文给出了气压高度表的数学模型．给出了气压高度表／GPS／航位推算(Dead-Reckoning）综合的方法。提出实用DR／气压高度表综合新算法，通过跑车测试说明了综合的正确性和实用性。提高了整个系统高程信息冗余度。     

月球车DR/CNS组合导航研究

针对月面环境弱地磁、高粉尘、慢自旋、无卫星及月球车超低速,大多传统导航方法失效的问题,设计了以航位推算确定位移、太阳罗盘确定航向角的月球车DR/CNS组合导航方案;分别从航位推算的系统误差和非系统误差来源研究,并建立了里程计误差模型;在充分考虑到月面环境特殊性的基础上,自主研制了太阳罗盘;实验证明了该组合导航方案的可行性和有效性.     

北斗/DR组合导航融合算法及其在物流中的应用

介绍了我国自主研制的北斗卫星导航定位系统.针对该导航定位系统中存在的问题,以无惯性测量元件的DR作为其补充定位方式,设计了北斗/DR组合导航定位系统,并找出了一种组合导航定位的卡尔曼滤波算法,有效地提高了组合导航系统的定位精度.提出了将北斗/DR组合定位系统应用于现代物流管理信息系统的解决方案,分析了将北斗定位系统应用于现代物流管理的优势.     

基于选择性权重机制的GPS/DR车载定位系统研究

为解决GPS信号受环境影响存在的定位盲区问题,并进一步提高定位精度,进行了基于选择性权重机制的GPS/DR组合定位技术的研究;在此基础上,以微控制器AT91RM9200和嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ为核心,结合陀螺仪、加速度计和GPS,设计并实现了嵌入式车载定位系统;该方法不仅使定位精度得到改善,还能够在无GPS信号时连续定位,提高了系统可靠性。     

UKF联合滤波器在车辆定位系统中的应用

传统的应用于GPS/DR组合定位系统中的联合卡尔曼滤波器都是由扩展卡尔曼滤波器(EKF)构成,而EKF具有滤波收敛速度慢、对系统模型误差和噪声统计特性的鲁棒性差和实际中难以实施等缺点,这些对联合卡尔曼滤波器的整体滤波性能和实用性都会产生不利影响.针对这一问题,通过用无迹卡尔曼滤波器(UKF)来替代EKF构成一种新型的基于UKF的联合卡尔曼滤波器,并将这种联合滤波器应用于GPS/DR车辆组合定位系统中.通过详细的计算机仿真和分析后,结果表明与传统的基于EKF的联合卡尔曼滤波器相比 ,该联合卡尔曼滤波器的滤波精度、收敛速度、鲁棒性、实用性和可靠性都得到了很大的改善,满足了定位系统低成本和高精度的要求,具有一定的应用价值.     

一种新型的GPS/DR组合定位系统数据融合算法

全球卫星定位系统定位和测速精度高,具有全天候、全球性且基本不受地域、时间限制,但常因为某种原因出现GPS卫星信号丢失情况,航迹推算算法正好能弥补这个问题,将两者结合可以很好地解决定位问题.传统的数据融合算法-卡尔曼滤波算法,在参数选择上要求较高,选择不当即导致较大误差,影响算法效果.建立了GPS/DR组合定位系统的模型,提出了一种新型实用的自适应扩展卡尔曼滤波算法和DR单独定位算法结合的定位算法.通过实际跑车实验,结果表明,较之传统的卡尔曼滤波定位算法,该算法实用性好,而且能很好的满足系统的定位精度及可靠性等方面的要求.     

结合数字地图的GPS／DR车载双星定位系统

目前GPS的定位技术已经比较成熟,然而GPS正常工作时需要四颗可见卫星。本文提出了一种基于高精密数字地图的GPS双星定位系统,结合航位推算系统进行组合导航,并运用卡尔曼滤波对组合导航的信息进行滤波处理,有效提高定位的精度。试验证明,该算法增强车载导航系统在城市中复杂环境的适应性,并提供满足要求的定位精度。     

一种改进的粒子滤波算法及其在GPS/DR组合定位中的应用

针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密度函数更加符合状态的真实后验概率分布。为消除样本枯竭现象,对重采样后的粒子进行马尔科夫链蒙特卡洛处理。在仿真实验中,将新算法用于GPS/DR组合定位系统,与粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波以及无迹粒子滤波进行比较。仿真结果表明,该算法的估计精度高于传统粒子滤波算法,同时其能够有效控制计算量,并且在粒子数目较少时仍能保证较好的估计性能。     

GPS/GIS在上海公安车辆自动定位系统中的应用

运用现代高科技技术，装备公安部门使其具有及时、迅速、准确的处警能力，这是当前现代化破案的迫切需要，也是维护社会治安的重要保障。上海公安车辆自动定位（GPS／AVL）系统就是为了满足上述需要和保障而建立起来的一个现代化的指挥调度系统，并且是‘向科技要警力”的一个典范。上海公安车辆自动定位（GPS／AVL）系统是按上海市科学技术发展基金项目计划而研制开发的。项目的研制开发始开九五年一月，终于九六年十二月。该系统是集全球卫星定位系统（GPS），话音／数据集群通信系统（VDT）和地理信息系统（GIS）为一体的综合性…     

车载GPS/DR组合导航系统自适应信息融合算法研究

结合全球定位系统(GPS)和航位推算(DR)两种定位方式的优点,构建了基于卡尔曼滤波的自适应联邦滤波算法,实现陆地GPS/DR组合定位系统的数据融合;针对DR子系统的强非线性和扩展卡尔曼滤波算法带来的较大线性化损失,并结合机动加速度均值自适应算法,设计了一种基于U-D分解的自适应迭代卡尔曼滤波算法,更有效的减少DR子系统线性化带来的误差损失,提高定位精度;与同仿真环境下,DR子系统采用扩展卡尔曼滤波方法作了比较,结果表明该信息融合算法能更有效解决DR子系统的线性化误差问题,整个系统数据融合精度更高.     

GPS/GSM(SMS)移动车辆监控定位系统

随着ＧＰＳ技术的不断发展,其应用领域越来越广泛。本文就ＧＰＳ技术和ＧＳＭ网络的ＳＭＳ（短信息）通信技术相结合,对移动车辆进行监控与定位的原理和应用进行了探讨。     

车载GPS／DR／地图匹配组合导航系统的自适应联合卡尔曼滤波模型

首次设计了实现车载ＧＰＳ／ＤＲ／地图匹配组合导航系统最优综合的联合卡尔曼滤波器,给出了滤波算法,并提出一种自适应联合卡尔曼滤波器结构及其算法。理论分析及计算机仿真结果均表明,应用该自适应联合卡尔曼滤波器可大大提高车载ＧＰＳ／ＤＲ／地图匹配组合导航系统的定位精度及容错能力。     

基于联邦卡尔曼滤波器的车载GPS/DR信息融合

车栽GPS/DR组合导航系统中,需要把不同特性的传感器信息进行融合,实现系统整体状态的最优估计.设计了GPS/DR信息融合的联邦卡尔曼滤波器,局部滤波器分另q处理GPS和DR传感器信息,主滤波器进行信息融合,并对局部滤波器进行信息分配和重置.克服了单独使用GPS或DR时产生的系统失效、累积误差大等问题.仿真试验结果表明:GPS/DR组合定位比GPS单独定位具有更高的定位精度和客错能力.