基于MEMS慣性傳感器的車輛組合導(dǎo)航研究.pdf

1、隨著城市建設(shè)和交通的不斷發(fā)展,隨之產(chǎn)生的交通問題也日益嚴(yán)重并備受關(guān)注。作為智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵之--車輛導(dǎo)航系統(tǒng)近年來發(fā)展迅速；隨著MEMS技術(shù)的發(fā)展,MEMS慣性傳感器在車載導(dǎo)航定位系統(tǒng)中的應(yīng)用成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。本文對基于MEMS加速度計(jì)和陀螺的GPS/DR車輛組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了大量的研究工作。
　　 本文首先在對GPS和DR定位原理進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出基于MEMS慣性傳感器的GPS/DR車輛組合導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案,其中D

2、R系統(tǒng)采用H48C加速度計(jì)和ADXR300陀螺的組合。通過對車輛導(dǎo)航中用到的坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)換關(guān)系進(jìn)行分析,為后面的組合導(dǎo)航算法提供基礎(chǔ)。
　　 本文對GPS/DR車輛組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的MEMS慣性傳感器H48C三軸加速度計(jì)和ADXR300陀螺的輸出信號特性運(yùn)用AR模型譜估計(jì)法進(jìn)行分析；同時(shí),為了提高DR系統(tǒng)的定位精度,對加速度計(jì)和陀螺的誤差模型進(jìn)行深入的研究。對確定性誤差,采用六方位靜態(tài)測試法和角速率測試法建立誤差模型并進(jìn)行補(bǔ)償；對

3、隨機(jī)誤差,采用小波分析方法進(jìn)行降噪和誤差補(bǔ)償。通過對誤差的建模和補(bǔ)償,有效提高了DR系統(tǒng)的定位精度。
　　 組合導(dǎo)航算法是組合車輛導(dǎo)航系統(tǒng)的核心。本文對卡爾曼濾波的理論及其在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹；在建立運(yùn)動(dòng)載體動(dòng)態(tài)模型的基礎(chǔ)上采用間接法設(shè)計(jì)了卡爾曼濾波組合導(dǎo)航算法,對GPS和DR的信息進(jìn)行有效地融合,提高系統(tǒng)的定位精度。
　　 為驗(yàn)證本文所用的GPS/DR車輛組合導(dǎo)航系統(tǒng)的性能,在香港、南京兩地區(qū)進(jìn)行了大量