改進(jìn)UKF及在車載MIMU-北斗組合中的應(yīng)用.pdf

1、隨著北斗工程的迅猛發(fā)展與硅微慣性器件日趨完善，北斗導(dǎo)航系統(tǒng)必將與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)資源池進(jìn)行平臺(tái)資源整合，結(jié)合終端上的慣性傳感器形成一體化的導(dǎo)航服務(wù)產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)智能化的識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控與管理。在軍事領(lǐng)域，MIMU/北斗組合導(dǎo)航系統(tǒng)能夠突破高精度慣導(dǎo)的成本限制，可廣泛用于無(wú)人駕駛車輛、武器裝備運(yùn)輸車和部隊(duì)指揮車輛中；在民用領(lǐng)域，伴隨手機(jī)、車載終端為代表的消費(fèi)電子產(chǎn)品的市場(chǎng)發(fā)展，北斗芯片與硅微傳感組合技術(shù)將有助于實(shí)現(xiàn)我國(guó)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市的

2、發(fā)展規(guī)劃。在低成本的基礎(chǔ)上通過(guò)信息融合技術(shù)提高導(dǎo)航系統(tǒng)精度和穩(wěn)定性是需要深入研究的課題之一。本文以組合濾波為切入點(diǎn)展開(kāi)研究，主要內(nèi)容為：
　　以車載導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用為背景，首先分析了基于MIMU的組合導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀及各研究機(jī)構(gòu)的研究成果，并對(duì)幾個(gè)主要的研究方向做了簡(jiǎn)要的分析。隨后闡述了捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)及北斗接收機(jī)定位及測(cè)速原理，建立直接式導(dǎo)航系統(tǒng)模型，為后續(xù)的信息融合濾波研究提供基礎(chǔ)。
　　研究隨機(jī)性誤差和確定性誤差處理方法，

3、對(duì)MIMU的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行功率譜分析，建立傳感器誤差模型；研究適用于低精度IMU的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的粗對(duì)準(zhǔn)方法，提出了基于雙矢量定姿的加速度計(jì)/磁強(qiáng)計(jì)組合粗對(duì)準(zhǔn)方法。
　　為滿足機(jī)動(dòng)條件下的魯棒性和系統(tǒng)維數(shù)過(guò)高時(shí)不受非局部采樣問(wèn)題的影響，研究UKF濾波在MIMU系統(tǒng)中應(yīng)用的改進(jìn)。針對(duì)低精度慣導(dǎo)系統(tǒng)的特點(diǎn)和精度要求，利用漸消因子放大濾波的穩(wěn)定域的方法，對(duì)基于UT變換的強(qiáng)跟蹤濾波器推導(dǎo)和仿真；對(duì)能夠改善高維系統(tǒng)非局部采樣問(wèn)題的TUKF算

4、法進(jìn)行了詳細(xì)推導(dǎo)和仿真分析。提出了結(jié)合兩種算法的基于變換采樣點(diǎn)的強(qiáng)跟蹤UKF(ST-TUKF)，并給出了改進(jìn)算法的詳細(xì)步驟。
　　研究MIMU/北斗組合應(yīng)用過(guò)程中出現(xiàn)的北斗定位系統(tǒng)短時(shí)信號(hào)丟失問(wèn)題，結(jié)合平滑算法利用整個(gè)導(dǎo)航區(qū)段的數(shù)據(jù)來(lái)推算北斗失效時(shí)段的導(dǎo)航參數(shù)，推導(dǎo)了兩級(jí)子濾波平滑算法，設(shè)計(jì)了系統(tǒng)切換模型，實(shí)現(xiàn)失效時(shí)段導(dǎo)航信息的橋接；研究公路車載環(huán)境NHC不完全約束算法，提出了約束模型。
　　對(duì)UKF在組合系統(tǒng)中的應(yīng)用，分別