基于非線性統(tǒng)計(jì)模型分析的機(jī)動車定位算法實(shí)現(xiàn)研究.pdf

1、如何快速準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)車載定位是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)所要研究的一個(gè)重要問題。通常情況下，機(jī)動車的定位可以分為兩個(gè)階段。第一個(gè)階段是初步定位階段，即通過衛(wèi)星或者無線網(wǎng)絡(luò)采集車載位置信息；第二個(gè)階段是濾波估計(jì)階段，即采用合適的濾波算法對車載位置信息進(jìn)行濾波。本文的目的就是研究合適的濾波算法，然后利用該算法對初步定位階段獲得的車載位置信息進(jìn)行濾波以提高車載定位精度。
　　為了提高定位精度，本文利用車載行駛位移信息作為觀測量的一項(xiàng)，建立非線性統(tǒng)計(jì)

2、的車載運(yùn)動模型。無跡卡爾曼濾波算法能夠適用于非線性系統(tǒng)，且定位精度高，計(jì)算復(fù)雜度低，因此本文采用無跡卡爾曼濾波算法作為基本定位算法。交互多模算法作為一種自適應(yīng)算法，能夠很好的適應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)變化，這是無跡卡爾曼濾波算法所不具備的功能。因此，為了解決車載運(yùn)動狀態(tài)突然發(fā)生變化時(shí)定位誤差增大的問題，本文將交互多模算法和無跡卡爾曼濾波算法相結(jié)合，進(jìn)一步提高了車載定位精度。通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，交互多模無跡卡爾曼濾波算法的定位精度相較于無跡卡爾曼